refactoring and enhanced user configuration

config/wattana.toml

@@ -1,6 +1,17 @@
 [Datenbank]
-NUTZER = "WATTANA"
-PASSWORT = "MyWattanaPassword123"
-HOST = "localhost"
-PORT = 1521
-SERVICE_NAME = "FREEPDB1"
+Nutzer = "WATTANA"
+Passwort = "MyWattanaPassword123"
+Host = "localhost"
+Port = 1521
+Service_Name = "FREEPDB1"
+Tabellenname_Produktionsstandmeldung = "EXTERN_PSM"  # Datenbanktabelle mit den Produktionsstandmeldungen
+Tabellenname_MIS_Auftraege = "EXTERN_MIS"  # Datenbanktabelle mit den MIS-Aufträgen
+
+[Datenpipelines_PSM]
+Vorverarbeitung_Anzahl_Jahre_in_Zukunft_zulaessig = 4  # prüft bei der Vorverarbeitung, ob Datumsangaben über diesen Horizont hinaus vorliegen; diese werden entfernt
+Terminabweichung_untere_Schranke = 0  # Anzahl an Tagen
+Terminabweichung_obere_Schranke = 0  # Anzahl an Tagen
+Nutze_Schranken_Terminabweichung_KPI_Berechnung = true  # bei "false" wird 0 als Grenze (oben + unten) angenommen
+Score_Qualitaet_Produktionsmengen_fehlend = 1  # Score, wenn durch den Konfektionär die Produktionsmengen gar nicht gepflegt werden
+Score_Qualitaet_Produktionsmengen_unplausibel = 0  # Score, wenn durch den Konfektionär die Produktionsmengen nicht plausibel gepflegt werden
+Score_Qualitaet_Produktionsmengen_plausibel = 2  # Score, wenn durch den Konfektionär die Produktionsmengen sauber gepflegt werden

prototypes/external_code.py

@@ -2,7 +2,6 @@ from __future__ import annotations
 
 import dataclasses as dc
 import datetime
-import enum
 import json
 import warnings
 from typing import TYPE_CHECKING, Any, Final, TypeAlias, cast
@@ -12,21 +11,13 @@ import sqlalchemy as sql
 from dopt_basics.datastructures import flatten
 
 from wattanalyse import db
+from wattanalyse.constants import QualityPsm
+from wattanalyse.types import SqlInsertStmts, SqlStatement
 
 if TYPE_CHECKING:
     from oracledb import Connection as OracleConnection
     from polars._typing import SchemaDict
 
-# 1. cleanup obtained new data
-# ~~2. load data from internal database~~
-# ~~3. integrate with with new data (whole snapshot)~~
-# 2. process on order level
-# 3. save results to internal database
-# 4. post-process results
-# 5. write to external database
-
-SqlStatement: TypeAlias = str
-
 
 @dc.dataclass(slots=True, eq=False)
 class PreProcessResult:
@@ -36,22 +27,10 @@ class PreProcessResult:
 
 DROP_COLUMNS: Final[list[str]] = cast(
     list[str],
-    list(flatten(((x.lower(), x.upper(), x.capitalize()) for x in ("id", "index", "idx")))),
+    list(flatten(((x.lower(), x.upper(), x.capitalize()) for x in ("id", "index", "idx")))),  # type: ignore
 )
 
 
-@dc.dataclass(slots=True, kw_only=True)
-class SqlInsertStmts:
-    delete: str
-    insert: str
-
-
-class QualityPsm(enum.StrEnum):
-    FEHLEND = enum.auto()
-    UNPLAUSIBEL = enum.auto()
-    PLAUSIBEL = enum.auto()
-
-
 PSM_SCORES: dict[QualityPsm, int] = {
     QualityPsm.FEHLEND: 1,
     QualityPsm.UNPLAUSIBEL: 0,
@@ -81,6 +60,16 @@ NUMBER_YEARS_UPPER_BOUND_DATES: Final[int] = 4
 TAB_NAME_PSM: Final[str] = "EXTERN_PSM"
 TAB_NAME_MIS: Final[str] = "EXTERN_MIS"
 
+USE_BOUNDARIES: Final[bool] = False
+filter_date_deviation_early: pl.Expr
+filter_date_deviation_late: pl.Expr
+if USE_BOUNDARIES:
+    filter_date_deviation_early = pl.col("Terminunterschreitung")
+    filter_date_deviation_late = pl.col("Terminüberschreitung")
+else:
+    filter_date_deviation_early = pl.col("Terminabweichung_Anzahl_Tage") < 0
+    filter_date_deviation_late = pl.col("Terminabweichung_Anzahl_Tage") > 0
+
 
 # // (0) load data
 def load_PSM_data(
@@ -458,18 +447,6 @@ def load_order_level_from_internal_database() -> pl.DataFrame:
 
 
 # // (4) post-process results
-
-USE_BOUNDARIES: Final[bool] = False
-filter_date_deviation_early: pl.Expr
-filter_date_deviation_late: pl.Expr
-if USE_BOUNDARIES:
-    filter_date_deviation_early = pl.col("Terminunterschreitung")
-    filter_date_deviation_late = pl.col("Terminüberschreitung")
-else:
-    filter_date_deviation_early = pl.col("Terminabweichung_Anzahl_Tage") < 0
-    filter_date_deviation_late = pl.col("Terminabweichung_Anzahl_Tage") > 0
-
-
 def aggregate_production_orders(
     data: pl.LazyFrame,
 ) -> pl.LazyFrame:

src/wattanalyse/constants.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 from __future__ import annotations
 
+import enum
 import os
 from pathlib import Path
 from typing import Final
@@ -10,14 +11,13 @@ from dopt_basics import io as io_
 
 from wattanalyse import types as t
 
-# PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[2]
 LIB_PATH: Final[Path] = Path(__file__).resolve().parent
 
 
 BASE_PATH = io_.search_folder_path(
     LIB_PATH, stop_folder_name=os.getenv("DOPT_STOP_FOLDER_NAME", "python")
 )
-assert BASE_PATH
+assert BASE_PATH, "base path not found"
 
 
 class Config:
@@ -30,8 +30,17 @@ class Config:
 
 user_cfg = configs.load_toml(Config.PTH_USER_CFG)
 USER_CFG: t.UserConfig = t.UserConfig(
-    Datenbank=t.UserConfig_Datenbank(**user_cfg["Datenbank"])
+    Datenbank=t.UserConfig_Datenbank(**user_cfg["Datenbank"]),
+    Datenpipelines_PSM=t.UserConfig_Pipelines_PSM(**user_cfg["Datenpipelines_PSM"]),
 )
 
+# ** DB interaction
 oracledb.defaults.arraysize = 1000
 oracledb.defaults.prefetchrows = 1000
+
+
+# ** pipelines
+class QualityPsm(enum.StrEnum):
+    FEHLEND = enum.auto()
+    UNPLAUSIBEL = enum.auto()
+    PLAUSIBEL = enum.auto()

src/wattanalyse/pipelines.py

@@ -2,7 +2,6 @@ from __future__ import annotations
 
 import dataclasses as dc
 import datetime
-import enum
 import json
 import warnings
 from typing import TYPE_CHECKING, Any, Final, cast
@@ -13,8 +12,9 @@ from dopt_basics.datastructures import flatten
 from dopt_basics.result_pattern import STATUS_HANDLER, Status, wrap_result
 
 from wattanalyse import db
+from wattanalyse.constants import USER_CFG, QualityPsm
 from wattanalyse.logging import logger_pipeline as logger
-from wattanalyse.types import SqlStatement
+from wattanalyse.types import SqlInsertStmts, SqlStatement
 
 if TYPE_CHECKING:
     from oracledb import Connection as OracleConnection
@@ -33,22 +33,10 @@ DROP_COLUMNS: Final[list[str]] = cast(
 )
 
 
-@dc.dataclass(slots=True, kw_only=True)
-class SqlInsertStmts:
-    delete: str
-    insert: str
-
-
-class QualityPsm(enum.StrEnum):
-    FEHLEND = enum.auto()
-    UNPLAUSIBEL = enum.auto()
-    PLAUSIBEL = enum.auto()
-
-
 PSM_SCORES: dict[QualityPsm, int] = {
-    QualityPsm.FEHLEND: 1,
-    QualityPsm.UNPLAUSIBEL: 0,
-    QualityPsm.PLAUSIBEL: 2,
+    QualityPsm.FEHLEND: USER_CFG.Datenpipelines_PSM.Score_Qualitaet_Produktionsmengen_fehlend,
+    QualityPsm.UNPLAUSIBEL: USER_CFG.Datenpipelines_PSM.Score_Qualitaet_Produktionsmengen_unplausibel,
+    QualityPsm.PLAUSIBEL: USER_CFG.Datenpipelines_PSM.Score_Qualitaet_Produktionsmengen_plausibel,
 }
 
 RENAMING_SCHEME_PSM: dict[str, str] = {
@@ -68,11 +56,29 @@ RENAMING_SCHEME_PSM: dict[str, str] = {
 
 PRIM_KEYS: Final[list[str]] = ["PA", "PA_Pos"]
 
-LOWER_BOUND_DATE_DEVIATION: Final[int] = 0
-UPPER_BOUND_DATE_DEVIATION: Final[int] = 0
-NUMBER_YEARS_UPPER_BOUND_DATES: Final[int] = 4
-TAB_NAME_PSM: Final[str] = "EXTERN_PSM"
-TAB_NAME_MIS: Final[str] = "EXTERN_MIS"
+LOWER_BOUND_DATE_DEVIATION: Final[int] = (
+    USER_CFG.Datenpipelines_PSM.Terminabweichung_untere_Schranke
+)
+UPPER_BOUND_DATE_DEVIATION: Final[int] = (
+    USER_CFG.Datenpipelines_PSM.Terminabweichung_obere_Schranke
+)
+NUMBER_YEARS_UPPER_BOUND_DATES: Final[int] = (
+    USER_CFG.Datenpipelines_PSM.Vorverarbeitung_Anzahl_Jahre_in_Zukunft_zulaessig
+)
+TAB_NAME_PSM: Final[str] = USER_CFG.Datenbank.Tabellenname_Produktionsstandmeldung
+TAB_NAME_MIS: Final[str] = USER_CFG.Datenbank.Tabellenname_MIS_Auftraege
+
+USE_BOUNDARIES: Final[bool] = (
+    USER_CFG.Datenpipelines_PSM.Nutze_Schranken_Terminabweichung_KPI_Berechnung
+)
+filter_date_deviation_early: pl.Expr
+filter_date_deviation_late: pl.Expr
+if USE_BOUNDARIES:
+    filter_date_deviation_early = pl.col("Terminunterschreitung")
+    filter_date_deviation_late = pl.col("Terminüberschreitung")
+else:
+    filter_date_deviation_early = pl.col("Terminabweichung_Anzahl_Tage") < 0
+    filter_date_deviation_late = pl.col("Terminabweichung_Anzahl_Tage") > 0
 
 
 # // (10) load data
@@ -457,18 +463,6 @@ def load_order_level_from_internal_database() -> pl.DataFrame:
 
 
 # // (50) post-process results
-
-USE_BOUNDARIES: Final[bool] = False
-filter_date_deviation_early: pl.Expr
-filter_date_deviation_late: pl.Expr
-if USE_BOUNDARIES:
-    filter_date_deviation_early = pl.col("Terminunterschreitung")
-    filter_date_deviation_late = pl.col("Terminüberschreitung")
-else:
-    filter_date_deviation_early = pl.col("Terminabweichung_Anzahl_Tage") < 0
-    filter_date_deviation_late = pl.col("Terminabweichung_Anzahl_Tage") > 0
-
-
 @wrap_result(code_on_error=51)
 def aggregate_production_orders(
     data: pl.LazyFrame,

src/wattanalyse/types.py

@@ -8,13 +8,33 @@ SqlStatement: TypeAlias = str
 
 @dc.dataclass(kw_only=True, slots=True)
 class UserConfig_Datenbank:
-    NUTZER: str
-    PASSWORT: str
-    HOST: str
-    PORT: int
-    SERVICE_NAME: str
+    Nutzer: str
+    Passwort: str
+    Host: str
+    Port: int
+    Service_Name: str
+    Tabellenname_Produktionsstandmeldung: str
+    Tabellenname_MIS_Auftraege: str
+
+
+@dc.dataclass(kw_only=True, slots=True)
+class UserConfig_Pipelines_PSM:
+    Vorverarbeitung_Anzahl_Jahre_in_Zukunft_zulaessig: int
+    Terminabweichung_untere_Schranke: int
+    Terminabweichung_obere_Schranke: int
+    Nutze_Schranken_Terminabweichung_KPI_Berechnung: bool
+    Score_Qualitaet_Produktionsmengen_fehlend: int
+    Score_Qualitaet_Produktionsmengen_unplausibel: int
+    Score_Qualitaet_Produktionsmengen_plausibel: int
 
 
 @dc.dataclass(kw_only=True, slots=True)
 class UserConfig:
     Datenbank: UserConfig_Datenbank
+    Datenpipelines_PSM: UserConfig_Pipelines_PSM
+
+
+@dc.dataclass(slots=True, kw_only=True)
+class SqlInsertStmts:
+    delete: str
+    insert: str