[PYTHON] Même dans le processus de conversion de CSV en délimiteur d'espace, essayez sérieusement de séparer les entrées / sorties et les règles

introduction

J'ai décidé de créer un processus qui prend en CSV de l'extérieur et le convertit en un fichier utilisé dans mon système.

Ce n'était pas si volumineux, donc ça aurait été bien d'écrire un programme procédural, mais j'avais du temps à perdre, alors j'ai sérieusement divisé les couches.

À ce moment-là, j'aimerais écrire comment je l'ai fait, ainsi que les exigences de l'échantillon.

Cette fois, y compris les études, je vais le faire avec Python 3.7 et Lambda.

Exemple de code

https://github.com/jnuank/io_logic_isolation

Veuillez vous reporter à [Image de séparation finale](# Image de séparation finale).

Besoins probables

Les données de transaction sont extraites de la caisse enregistreuse utilisée par une chaîne de magasins, et les transactions générées à chaque caisse enregistreuse de chaque magasin sont prises dans le CSV des ventes d'autres systèmes et converties en données qui peuvent être utilisées dans le propre système. À ce moment-là, le CSV lu cette fois ne se convertit pas en délimiteur d'espace tel quel, mais certains doivent être convertis à la valeur du système.

Image des données CSV aspirées de la caisse enregistreuse

Les données pour chaque magasin et chaque caisse enregistreuse pour un certain jour sont rassemblées dans un fichier.

Données aspirées de la caisse enregistreuse


#Comment lire les modifications en fonction du troisième type d'enregistrement
# 01: 1:Code magasin 2:Numéro de caisse enregistreuse 3:Code de type(01:En-tête de transaction) 4:Numéro de transaction 5:YYYYMMDDHHMMSS
# 02: 1:Code magasin 2:Numéro de caisse enregistreuse 3:Code de type(02:Détails de la transaction) 4:Numéro de transaction 5:Nom du produit 6:Prix unitaire 7:Quantité

"1","1","01","0000001", "20200816100000"
"1","1","02","0000001","Produit A","1000", "2"
"1","1","02","0000001","Produit B","500", "4"
"1","1","02","0000001","Produit C","100", "10"
"1","1","01","0000002", "20200816113010"
"1","1","02","0000002","Produit D","10000", "1"
"1","1","02","0000002","Produit E","2000", "1"
"1","2","01","0000001", "20200816102049"
"1","2","02","0000001","Produit A","1000", "3"
"1","2","02","0000001","Produit D","10000", "2"
"1","2","02","0000001","Produit F","500", "5"
"1","2","02","0000001","Produit G","4400", "2"
"2","1","01","0000001", "20200816152009"
"2","1","02","0000001","Produit F","500", "1"
"2","1","02","0000001","Produit G","4400", "1"

Image des données après l'importation

Mois du magasin


# 1:Magasin code 2:Date de vente(YYYYMM) 3:Montant des ventes
001 202008 500000
002 202008 300000
003 202008 900000

Par jour de magasin


# 1:Magasin code 2:Date de la vente(YYYYMMDD) 3:Montant des ventes
001 20200816 51300
002 20200816 4900

Stocker les détails quotidiens


# 1:Magasin code 2:Numéro de transaction 3:Numéro de caisse enregistreuse 4:Temps de vente(YYYYMMDDHHMMSS) 5:Montant des ventes
001 0000001 001 20200816100000  5000
001 0000002 001 20200816113010 12000
001 0000001 901 20200816102049 34300
002 0000001 001 20200816152009 4900

Image du modèle des données après capture

―― Que voulez-vous savoir à partir des données téléchargées?

image.png

Image approximative de Lambda à convertir à partir de CSV

Je vais faire une telle Lambda.

image.png

La partie désagréable de cette configuration

Comme il ne s'agit que d'une conversion, il m'est facile d'écrire un solide logique dans la méthode du gestionnaire, mais j'ai tendance à le faire. Dans un tel cas, les événements suivants vous obligeront à changer la logique.

--Lorsque la structure des données CSV change --Lorsque la structure du fichier délimité par des espaces change ――Ce n'est pas CSV en premier lieu, ce n'est pas délimité par des espaces

Il semble que ** 2 types ** de demandes de changement soient possibles en raison de changements dans la structure des données d'entrée / sortie et des règles telles que les calculs.

En particulier lors de la réception de données d'un autre système comme cette fois, la définition de l'élément de données de l'autre partie peut être retardée ou il peut être difficile d'obtenir des données d'échantillon. Si le développement ne se déroulait pas là-bas, ou s'il était fait avec les spécifications que j'avais entendues verbalement, on dirait: «En fait, c'était une vieille information, donc c'est différent maintenant».

Flux de séparation

  1. Séparation du gestionnaire Lambda et de la logique
  2. Séparation de la source de données et de la logique
  3. Séparation de la règle de conversion du CSV en séparateur d'espace
  4. Séparation des règles de mappage CSV

Entrée / sortie Lambda et séparation logique

Personnellement, je n'étais pas habitué à Python, mais j'ai commencé à écrire des tests.

À ce stade, séparez le gestionnaire Lambda et la logique.

image.png

Le gestionnaire Lambda est celui qui reçoit une ** requête (événement, contexte) et renvoie finalement une réponse (état HTTP) **. C'est la responsabilité des gestionnaires de Lambda, alors gardez la logique de conversion hors des gestionnaires. Extraire les paramètres requis, les transférer dans la classe logique, recevoir les résultats et les inclure dans la réponse (si nécessaire).

handler.py


def import_handler(event, context):

    try:
        #Extraire les informations nécessaires de l'événement
        body_str = event['body']
        body = json.loads(body_str)
        key = body['key']
        bucket = os.environ['BUCKET_NAME']

        #Importer CSV → Enregistrer séparés par des espaces
        trans_app = CsvToSpaceSeparateApplication(bucket, key)
        trans_app.csv_to_space_separate()

        dict_value = {'message': 'téléversé', }
        json_str = json.dumps(dict_value)

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json_str
        }

Bonne chose à séparer

--Une fois que vous oubliez les ** entrées / sorties ** de Lambda, vous ne pouvez tester que la classe logique

En fait, je n'étais pas habitué à Python, donc j'ai pu écrire un test et essayer comment lire CSV et comment convertir en délimiteurs d'espace, donc c'était bien de séparer ici d'abord.

Configuration à ce stade

https://github.com/jnuank/io_logic_isolation/commit/539b7d8bcdf8ca1b253b6185ab88f0b98806f8b4

Séparation de la source de données et de la logique de conversion

Je ne veux pas convertir le CSV lu tel quel en séparateurs d'espaces, mais je pense que certaines valeurs peuvent souhaiter être converties en valeurs du système.

Le code magasin et le numéro de caisse enregistreuse du système externe sont les numéros de série installés, À l'intérieur du système, il existe des différences dans le système de numérotation, comme le fait que chaque chiffre a une signification.

--Store code dans le système: 3 chiffres

Par conséquent, j'aimerais avoir une table pour la conversion, mais comme le magasin de données n'a pas été décidé, je pense qu'il y a des moments où j'utilise une table temporaire pour les tests. De plus, si vous écrivez les détails d'implémentation d'une source de données spécifique (comme l'établissement d'une connexion) dans la logique de conversion, vous devrez le modifier lorsque la source de données change.

image.png

Pour éviter cela et pour retarder la décision des détails d'implémentation, préparez une classe abstraite qui s'attend à renvoyer la valeur que le système a après avoir passé la valeur obtenue à partir de CSV pour le moment.

Classe abstraite pour la conversion des valeurs CSV en valeurs système


from abc import ABCMeta, abstractmethod


class CodeRepositoryBase(object, metaclass=ABCMeta):
    """
Classe abstraite pour obtenir le code de la banque de données
    """

    @abstractmethod
    def get_shop_code(self, external_system_shop_code: str) -> str:
        """
Obtenez le code du magasin
        :param external_system_shop_code:Code de magasin numéroté par un système externe
        :return:code magasin
        """
        raise NotImplementedError()

    @abstractmethod
    def get_cash_register_code(self, external_system_shop_code: str, external_system_cash_register_code: str) -> str:
        """
Obtenez un numéro de caisse enregistreuse
        :param external_system_shop_code:Code de magasin numéroté par un système externe
        :param external_system_cash_register_code:Numéro de caisse enregistreuse attribué par un système externe
        :return:Numéro de caisse enregistreuse
        """
        raise NotImplementedError()

Référentiel de test avec des données dans dict


from source.domain.repository.code_repository_base import CodeRepositoryBase


class InMemoryCodeRepository(CodeRepositoryBase):
    """
Implémentation du référentiel en mémoire
    """

    def __init__(self):
        # key:Valeur du code de magasin du système externe:code magasin
        self.__shop_code_table = {
            '1': '001',
            '2': '002',
            '3': '003'
        }
        # key:(Code de magasin système externe,Numéro de caisse enregistreuse du système externe) value:Numéro de caisse enregistreuse
        #Le premier chiffre du numéro d'enregistrement est "0":Caisse enregistreuse permanente, "9":Caisse enregistreuse d'événement
        self.__cash_register_code_table = {
            ('1', '1'): '001',
            ('1', '2'): '901',
            ('2', '1'): '001',
        }

    def get_shop_code(self, external_system_shop_code: str) -> str:
        """
Obtenez le code du magasin
        :param external_system_shop_code:Code de magasin numéroté par un système externe
        :return:code magasin
        """
        result = self.__shop_code_table.get(external_system_shop_code)
        if result is None:
            raise ValueError(f'Le code de magasin correspondant à la clé spécifiée n'existe pas. Clé:{external_system_shop_code}')

        return result

    def get_cash_register_code(self, external_system_shop_code: str, external_system_cash_register_code:str) -> str:
        """
Obtenez un numéro de caisse enregistreuse
        :param external_system_shop_code:Code de magasin numéroté par un système externe
        :param external_system_cash_register_code:Numéro de caisse enregistreuse attribué par un système externe
        :return:Numéro de caisse enregistreuse
        """

        result = self.__cash_register_code_table.get((external_system_shop_code, external_system_cash_register_code))

        if result is None:
            raise ValueError(f'Le numéro d'enregistrement correspondant à la clé spécifiée n'existe pas. Clé:{external_system_cash_register_code}')

        return result

Code de test


from pytest import raises

from tests.In_memory_code_repository import InMemoryCodeRepository


class TestInMemoryCodeRepository:

    def test_Le code de magasin 001 est renvoyé(self):
        result = InMemoryCodeRepository().get_shop_code('1')

        assert result == '001'

Image séparée

image.png

Bonne chose à séparer

Au contraire, ce que je pensais gênant

―― Depuis que la source de données a été décidée, cela a pris plus de temps que d'habitude car il était nécessaire de repenser les détails de l'implémentation.

Configuration à ce stade

https://github.com/jnuank/io_logic_isolation/commit/1c54107aafb72d3faee57b3ef85a5510f794deae

Séparation des règles de mappage CSV

La séparation était possible jusqu'au point de convertir la valeur de CSV en valeur de propre système.

Maintenant, sur la base des données CSV suivantes, nous allons le convertir en une valeur séparée par des espaces.

[Repost] Données collectées à partir de la caisse enregistreuse


#Comment lire les modifications en fonction du troisième type d'enregistrement
# 01: 1:Code magasin 2:Numéro de caisse enregistreuse 3:Code de type(01:En-tête de transaction) 4:Numéro de transaction 5:YYYYMMDDHHMMSS
# 02: 1:Code magasin 2:Numéro de caisse enregistreuse 3:Code de type(02:Détails de la transaction) 4:Numéro de transaction 5:Nom du produit 6:Prix unitaire 7:Quantité

"1","1","01","0000001","20200816100000"
"1","1","02","0000001","Produit A","1000","2"
"1","1","02","0000001","Produit B","500","4"
"1","1","02","0000001","Produit C","100","10"
"1","1","01","0000002","20200816113010"
"1","1","02","0000002","Produit D","10000","1"
"1","1","02","0000002","Produit E","2000","1"
"1","2","01","0000001","20200816102049"
"1","2","02","0000001","Produit A","1000","3"
"1","2","02","0000001","Produit D","10000","2"
"1","2","02","0000001","Produit F","500","5"
"1","2","02","0000001","Produit G","4400","2"
"2","1","01","0000001","20200816152009"
"2","1","02","0000001","Produit F","500","1"
"2","1","02","0000001","Produit G","4400","1"

Écrivez le mappage basé sur le document d'élément de définition de table. Je l'ai écrit très grossièrement et ça ressemble à ça.

app.py




#Renvoie une liste mappée selon la définition de l'élément en fonction du CSV transmis
#Changer la liste en espace délimité du côté de l'appelant

@dataclass
class CsvToShopSales:
    code_respository: CodeRepositoryBase

    def csv_to_sales_by_shop(self, csv_list) -> List[List[str]]:
        names_list = list(range(10))
        df = pd.read_csv(csv_list, names=names_list, dtype='object').fillna('_')

        SHOP_COLUMN = 0
        #Regrouper par code magasin
        shop_group_list = df.groupby(SHOP_COLUMN)

        results = []
        for group_rows in shop_group_list:
            shop_code = self.code_respository.get_shop_code(group_rows[0])
            year_month = [record[4] for record in group_rows[1].values.tolist() if record[2] == '01'][0][:6]
            amount_list = [int(record[5]) * int(record[6]) for record in group_rows[1].values.tolist() if record[2] == '02']
            sales_amount = sum(amount_list)

            results.append([shop_code, year_month, str(sales_amount)])

        return results

Ce que je n'aime pas dans ce code

Que la structure des données de chaque côté des données avant la conversion ou les données après la conversion change, je pense qu'il n'est pas bon de modifier le même code. Je ne veux pas avoir plus d'une raison de changer pour une classe.

image.png

--Recevoir CSV et en faire un modèle qui extrait uniquement les données souhaitées en CSV (entrée / sortie) --Convertir du modèle CSV au modèle de domaine de vente (règle) --Convertir en données séparées par des espaces et enregistrer (entrée / sortie)

Séparons-les de app.py. Ci-dessous, une image du contenu de app.py séparé.

image.png

Recevoir CSV et convertir en modèle CSV

Référentiel pour convertir du CSV en modèle


from abc import ABCMeta, abstractmethod
from typing import List

from source.domain.models.csv_models.csv_cash_transaction_header import CsvCashTransactionHeader


class CsvCashTransactionRepositoryBase(object, metaclass=ABCMeta):
    """
Classe abstraite de référentiel pour recevoir les données de transaction de caisse enregistreuse CSV
    """

    @abstractmethod
    def load(self) -> List[CsvCashTransactionHeader]:
        """
Obtenir le modèle de données de transaction de caisse enregistreuse
        :return:Modèle de données de transaction de caisse enregistreuse
        """
        raise NotImplementedError()

    @abstractmethod
    def save(self, data: CsvCashTransactionHeader) -> None:
        """
Enregistrer le modèle de données de transaction de caisse enregistreuse
        :param data:Modèle de données de transaction de caisse enregistreuse
        """
        raise NotImplementedError('Je ne peux pas encore enregistrer')

Modèle CSV


from __future__ import annotations

from dataclasses import dataclass, field
from typing import List

from source.domain.models.csv_models.csv_cash_transaction_detail import CsvCashTransactionDetail


@dataclass(frozen=True, order=True)
class CsvCashTransactionHeader:
    """
Modèle CSV de données de transaction de caisse enregistreuse
    """
    #code magasin
    shop_code: str = field(compare=True)
    #Numéro de caisse enregistreuse
    cash_register_code: str = field(compare=True)
    #Numéro de transition
    transaction_code: str = field(compare=True)
    #Temps de négociation
    transaction_datetime: str = field(compare=True)
    #Détails de la transaction
    transaction_details: List[CsvCashTransactionDetail]

from dataclasses import dataclass


@dataclass(frozen=True)
class CsvCashTransactionDetail:
    """
Modèle CSV de détails des données de transaction de caisse enregistreuse
    """
    #Nom du produit
    item_name: str
    #Prix unitaire
    unit_price: int
    #quantité
    quantity: int

En tant que modèle, cela ressemble à ceci.

image.png

Créer un modèle de domaine pour les ventes et les transactions

Créez un modèle de domaine comme décrit dans [Image du modèle de données après importation](# Image du modèle de données après importation).

from dataclasses import dataclass, field
from functools import reduce
from operator import add
from typing import List

from source.domain.models.salses.daily_sales import DailySales


@dataclass(frozen=True)
class ShopMonthlySales:
    shop_code: str
    year_month: str
    daily_sales_list: List[DailySales] = field(default_factory=list, compare=False)

    def amount(self) -> int:
        return reduce(add, map(lambda data: data.amount(), self.daily_sales_list))


from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from functools import reduce
from operator import add
from typing import List

from source.domain.models.salses.daily_sales_detail import DailySalesDetail


@dataclass(frozen=True)
class DailySales:
    sales_date: datetime.date
    details: List[DailySalesDetail] = field(default_factory=list, compare=False)

    def amount(self) -> int:
        return reduce(add, map(lambda data: data.amount, self.details))



import datetime
from dataclasses import dataclass


@dataclass(frozen=True)
class DailySalesDetail:
    transaction_code: str
    transaction_datetime: datetime.datetime
    cash_number: str
    amount: int

Mise en œuvre des règles de conversion

Créez une classe de règles qui prend un modèle CSV et le transforme en modèle de domaine de vente.

@dataclass(frozen=True)
class TransferRules(object):
    """
Classe de règles de conversion
    """
    repository: CodeRepositoryBase

    def to_shop_sales(self, sources: List[CsvCashTransactionHeader]) -> List[ShopMonthlySales]:
        results: List[ShopMonthlySales] = []

        sources.sort(key=lambda x: x.shop_code)

        #Regrouper par magasin et convertir en modèle
        for key, g in groupby(sources, key=lambda x: x.shop_code):
            shop_code = self.repository.get_shop_code(key)

            details: List[DailySalesDetail] = []
            dt = ''
            day = ''
            year_month = ''
            for member in g:
                dt = datetime.strptime(member.transaction_datetime, '%Y%m%d%H%M%S')
                day = date(dt.year, dt.month, dt.day)
                year_month = member.transaction_datetime[:6]

                cash_register_code = self.repository.get_cash_register_code(member.shop_code, member.cash_register_code)
                amount = sum([s.unit_price * s.quantity for s in member.transaction_details])

                detail = DailySalesDetail(member.transaction_code,
                                          dt,
                                          cash_register_code,
                                          amount)

                details.append(detail)

            daily = DailySales(day, details)
            shop_sales = ShopMonthlySales(shop_code, year_month, [daily])

            results.append(shop_sales)

        return results

Modèle de domaine → Enregistrer séparés par des espaces

Créez une classe qui stocke le modèle de domaine dans la banque de données, séparés par des espaces.

Cette fois, nous allons créer une classe à enregistrer dans S3.

class S3ShopSalesRepository(ShopSalesRepositoryBase):
    """
Implémentation d'un référentiel de vente en mémoire
     """
    __bucket_name: str

    def __init__(self, bucket_name):
        self.__bucket_name = bucket_name

    def save(self, sources: List[ShopMonthlySales]) -> None:
        self.shop_monthly_sales = []
        self.daily_sales = []
        self.daily_details = []
        for source in sources:
            self.shop_monthly_sales.append(
                [source.shop_code, source.year_month, str(source.amount())]
            )
            for daily in source.daily_sales_list:
                self.daily_sales.append([
                    source.shop_code,
                    daily.sales_date.strftime('%Y%m%d'),
                    str(daily.amount()),
                ])

                for detail in daily.details:
                    self.daily_details.append(
                        [source.shop_code,
                         detail.transaction_code,
                         detail.cash_number,
                         detail.transaction_datetime.strftime('%Y%m%d%H%M%S'),
                         str(detail.amount)]
                    )

        self.shop_monthly_sales = self.__comma2dlist_to_space2dlist(self.shop_monthly_sales)
        self.daily_sales = self.__comma2dlist_to_space2dlist(self.daily_sales)
        self.daily_details = self.__comma2dlist_to_space2dlist(self.daily_details)

        try:
            self.__s3_upload(self.shop_monthly_sales, self.__bucket_name, 'Ventes en magasin.txt')
            self.__s3_upload(self.daily_details, self.__bucket_name, 'Par jour de magasin.txt')
            self.__s3_upload(self.daily_details, self.__bucket_name, 'Stocker les détails quotidiens.txt')
        except Exception as error:
            raise error

Le processus d'enregistrement dans le magasin de données et le processus de conversion en délimiteurs d'espace sont combinés dans cette classe. La raison en est que cette fois, il est converti en espace délimité, mais lors de la conversion vers un autre magasin de données, il peut être converti dans un autre format, donc dans la classe d'implémentation de ShopSalesRepositoryBase Je vous laisse ça.

gestionnaire et service d'application

handler.py


def import_handler(event, context):

    try:
        #Extraire les informations nécessaires de l'événement
        body_str = event['body']
        body = json.loads(body_str)
        key = body['key']
        bucket_name = os.environ['BUCKET_NAME']

        code_repository = InMemoryCodeRepository()
        csv_repository = S3CsvCashTransactionRepository(key, bucket_name)
        #En supposant que le seau a déjà été décidé
        shop_sales_repository = S3ShopSalesRepository('xxxxx-bucket')

        #Importer CSV → Enregistrer séparés par des espaces
        trans_app = CsvToSpaceSeparateApplication(code_repository, csv_repository, shop_sales_repository)
        trans_app.csv_to_space_separate()

        #Assemblage de réponse
        dict_value = {'message': 'téléversé', }
        json_str = json.dumps(dict_value)

        return {
            'statusCode': 200,
            'body': json_str
        }

    except ValueError as error:
        logger.exception(f'{error}')

        dict_value = {'message': f'{error}', }
        json_str = json.dumps(dict_value)

        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json_str
        }
    except Exception as error:
        logger.exception(f'{error}')

        dict_value = {'message': f'Une erreur de traitement s'est produite. Veuillez réessayer après un certain temps', }
        json_str = json.dumps(dict_value)

        return {
            'statusCode': 500,
            'body': json_str
        }

application


@dataclass
class CsvToSpaceSeparateApplication(object):
    """
CSV → Processus de conversion délimité par un espace
    """
    code_repository: CodeRepositoryBase
    csv_repository: CsvCashTransactionRepositoryBase
    shop_sales_repository: ShopSalesRepositoryBase

    def csv_to_space_separate(self) -> None:
        """
CSV → conversion délimitée par un espace
        """

        #Convertir en modèle CSV
        csv_models = self.csv_repository.load()

        #Convertir en modèle de domaine
        shop_monthly_sales = TransferRules(self.code_repository).to_shop_sales(csv_models)

        #Convertir en espace délimité et enregistrer
        self.shop_sales_repository.save(shop_monthly_sales)

Image de la séparation finale

L'image de CsvToSpaceSeparateApplication appelée par le gestionnaire ressemble à ceci. Chaque procédure "sortie-> conversion-> sortie" est exprimée par la méthode dans la couche Application.

L'intention de chaque processus est également exprimée en le regroupant dans une classe.

image.png

Configuration à ce stade

https://github.com/jnuank/io_logic_isolation/commit/b4e8885b2f269a608d0cfe3bfb414d4135277022

Résultat de faire

J'ai essayé de pratiquer une configuration similaire sur le terrain,

―― Étant donné que l'entrée / sortie et la conversion ont été séparées et qu'elle est sur le point d'être libérée, j'ai été informé que la configuration CSV des autres systèmes va changer.

Résumé

Bien que ce fût un petit processus, j'ai essayé cette fois de séparer les règles d'entrée / sortie et de calcul / jugement, et j'ai estimé que cela serait utile pour construire un grand système à l'avenir. Il semble qu'il y aura des discussions sur la rentabilité, mais si j'ai un peu de temps, j'aimerais essayer d'en être informé régulièrement. (Bien sûr, ce n'est pas le cas avec le code que vous prévoyez de jeter, mais la plupart du temps, ce n'est pas le cas ...)

Référencé

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