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Python
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import pandas as pd
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import re
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from typing import List, Dict, Optional
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import uuid
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from datetime import datetime
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from pathlib import Path
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# 허용된 확장자
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ALLOWED_EXTENSIONS = {".xlsx", ".xls", ".csv"}
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class BOMParser:
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"""BOM 파일 파싱을 담당하는 클래스"""
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@staticmethod
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def validate_extension(filename: str) -> bool:
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return Path(filename).suffix.lower() in ALLOWED_EXTENSIONS
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@staticmethod
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def generate_unique_filename(original_filename: str) -> str:
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timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
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unique_id = str(uuid.uuid4())[:8]
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stem = Path(original_filename).stem
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suffix = Path(original_filename).suffix
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return f"{stem}_{timestamp}_{unique_id}{suffix}"
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@staticmethod
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def detect_format(df: pd.DataFrame) -> str:
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"""
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엑셀 헤더를 분석하여 양식을 감지합니다.
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Returns:
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'INVENTOR': 인벤터 추출 양식 (NO., NAME, Q'ty, LENGTH & THICKNESS...)
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'STANDARD': 기존 표준/퍼지 매핑 엑셀 (DWG_NAME, LINE_NUM, MAIN_NOM...)
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"""
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columns = [str(c).strip().upper() for c in df.columns]
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# 인벤터 양식 특징 (오타 포함)
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INVENTOR_KEYWORDS = ['LENGTH & THICKNESS', 'DESCIPTION', "Q'TY"]
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for keyword in INVENTOR_KEYWORDS:
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if any(keyword in col for col in columns):
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return 'INVENTOR'
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# 표준 양식 특징
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STANDARD_KEYWORDS = ['MAIN_NOM', 'DWG_NAME', 'LINE_NUM']
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for keyword in STANDARD_KEYWORDS:
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if any(keyword in col for col in columns):
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return 'STANDARD'
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return 'STANDARD' # 기본값
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@classmethod
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def parse_file(cls, file_path: str) -> List[Dict]:
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"""파일 경로를 받아 적절한 파서를 통해 데이터를 추출합니다."""
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file_extension = Path(file_path).suffix.lower()
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try:
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if file_extension == ".csv":
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df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8')
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elif file_extension in [".xlsx", ".xls"]:
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# xlrd 엔진 명시 (xls 지원)
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if file_extension == ".xls":
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df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, engine='xlrd')
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else:
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df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, engine='openpyxl')
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else:
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raise ValueError("지원하지 않는 파일 형식")
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# 데이터프레임 전처리 (빈 행 제거 등)
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df = df.dropna(how='all')
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# 양식 감지
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format_type = cls.detect_format(df)
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print(f"📋 감지된 BOM 양식: {format_type}")
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if format_type == 'INVENTOR':
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return cls._parse_inventor_bom(df)
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else:
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return cls._parse_standard_bom(df)
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except Exception as e:
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raise ValueError(f"파일 파싱 실패: {str(e)}")
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@staticmethod
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def _parse_standard_bom(df: pd.DataFrame) -> List[Dict]:
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"""기존의 퍼지 매핑 방식 파서 (표준 양식)"""
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# 컬럼명 전처리
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df.columns = df.columns.str.strip().str.upper()
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# 대소문자 구분 없는 매핑을 위해 컬럼명 대문자화 사용
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column_mapping = {
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'description': ['DESCRIPTION', 'ITEM', 'MATERIAL', '품명', '자재명', 'SPECIFICATION'],
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'quantity': ['QTY', 'QUANTITY', 'EA', '수량', 'AMOUNT'],
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'main_size': ['MAIN_NOM', 'NOMINAL_DIAMETER', 'ND', '주배관', 'SIZE'],
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'red_size': ['RED_NOM', 'REDUCED_DIAMETER', '축소배관'],
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'length': ['LENGTH', 'LEN', '길이'],
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'weight': ['WEIGHT', 'WT', '중량'],
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'dwg_name': ['DWG_NAME', 'DRAWING', '도면명', '도면번호'],
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'line_num': ['LINE_NUM', 'LINE_NUMBER', '라인번호']
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}
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mapped_columns = {}
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for standard_col, possible_names in column_mapping.items():
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for possible_name in possible_names:
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# 대문자로 비교
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possible_upper = possible_name.upper()
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if possible_upper in df.columns:
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mapped_columns[standard_col] = possible_upper
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break
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print(f"📋 [Standard] 컬럼 매핑 결과: {mapped_columns}")
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materials = []
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for index, row in df.iterrows():
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description = str(row.get(mapped_columns.get('description', ''), ''))
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# 제외 항목 처리
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description_upper = description.upper()
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if ('WELD GAP' in description_upper or 'WELDING GAP' in description_upper or
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'웰드갭' in description_upper or '용접갭' in description_upper):
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continue
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# 수량 처리
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quantity_raw = row.get(mapped_columns.get('quantity', ''), 0)
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try:
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quantity = float(quantity_raw) if pd.notna(quantity_raw) else 0
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except:
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quantity = 0
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# 재질 등급 추출 (ASTM)
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material_grade = ""
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if "ASTM" in description_upper:
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astm_match = re.search(r'ASTM\s+(A\d{3,4}[A-Z]*(?:\s+(?:GR\s+)?[A-Z0-9]+)?)', description_upper)
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if astm_match:
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material_grade = astm_match.group(0).strip()
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# 사이즈 처리
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main_size = str(row.get(mapped_columns.get('main_size', ''), ''))
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red_size = str(row.get(mapped_columns.get('red_size', ''), ''))
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main_nom = main_size if main_size != 'nan' and main_size != '' else None
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red_nom = red_size if red_size != 'nan' and red_size != '' else None
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if main_size != 'nan' and red_size != 'nan' and red_size != '':
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size_spec = f"{main_size} x {red_size}"
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elif main_size != 'nan' and main_size != '':
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size_spec = main_size
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else:
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size_spec = ""
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# 길이 처리
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length_raw = row.get(mapped_columns.get('length', ''), '')
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length_value = None
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if pd.notna(length_raw) and str(length_raw).strip() != '':
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try:
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length_value = float(str(length_raw).strip())
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except:
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length_value = None
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# 도면/라인 번호
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dwg_name = row.get(mapped_columns.get('dwg_name', ''), '')
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dwg_name = str(dwg_name).strip() if pd.notna(dwg_name) and str(dwg_name).strip() not in ['', 'nan', 'None'] else None
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line_num = row.get(mapped_columns.get('line_num', ''), '')
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line_num = str(line_num).strip() if pd.notna(line_num) and str(line_num).strip() not in ['', 'nan', 'None'] else None
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if description and description not in ['nan', 'None', '']:
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materials.append({
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'original_description': description,
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'quantity': quantity,
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'unit': "EA",
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'size_spec': size_spec,
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'main_nom': main_nom,
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'red_nom': red_nom,
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|
'material_grade': material_grade,
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|
'length': length_value,
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|
'dwg_name': dwg_name,
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'line_num': line_num,
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|
'line_number': index + 1,
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'row_number': index + 1
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})
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return materials
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@staticmethod
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def _parse_inventor_bom(df: pd.DataFrame) -> List[Dict]:
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"""
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[신규] 인벤터 추출 양식 파서
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헤더: NO., NAME, Q'ty, LENGTH & THICKNESS, WEIGHT, DESCIPTION, REMARK
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특징: Size 컬럼 부재, NAME에 주요 정보 포함
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"""
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print("⚠️ [Inventor] 인벤터 양식 파서를 사용합니다.")
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# 컬럼명 전처리 (좌우 공백 제거 및 대문자화)
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df.columns = df.columns.str.strip().str.upper()
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# 인벤터 전용 매핑
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col_name = 'NAME'
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col_qty = "Q'TY"
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col_desc = 'DESCIPTION' # 오타 그대로 반영
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col_remark = 'REMARK'
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col_length = 'LENGTH & THICKNESS' # 길이 정보가 여기 있을 수 있음
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materials = []
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for index, row in df.iterrows():
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# 1. 품명 (NAME 컬럼 우선 사용)
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name_val = str(row.get(col_name, '')).strip()
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desc_val = str(row.get(col_desc, '')).strip()
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# NAME과 DESCIPTION 병합 (필요시)
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# 보통 인벤터에서 NAME이 'ADAPTER OD 1/4" x NPT(F) 1/2"' 같이 상세 스펙
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# DESCIPTION은 'SS-400-7-8' 같은 자재 코드일 수 있음
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# 일단 NAME을 메인 description으로 사용하고, DESCIPTION을 괄호에 추가
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if desc_val and desc_val not in ['nan', 'None', '']:
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full_description = f"{name_val} ({desc_val})"
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else:
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full_description = name_val
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if not full_description or full_description in ['nan', 'None', '']:
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continue
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# 2. 수량
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qty_raw = row.get(col_qty, 0)
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try:
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quantity = float(qty_raw) if pd.notna(qty_raw) else 0
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except:
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quantity = 0
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# 3. 사이즈 추출 (NAME 컬럼 분석)
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# 패턴: 1/2", 1/4", 100A, 50A, 10x20 등
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size_spec = ""
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main_nom = None
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red_nom = None
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# 인치/MM 사이즈 추출 시도
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# 예: "ADAPTER OD 1/4" x NPT(F) 1/2"" -> 1/4" x 1/2"
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# 예: "ELBOW 90D 100A" -> 100A
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# 인치 패턴 (1/2", 3/4" 등)
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inch_sizes = re.findall(r'(\d+(?:/\d+)?)"', name_val)
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# A단위 패턴 (100A, 50A 등)
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a_sizes = re.findall(r'(\d+)A', name_val)
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if inch_sizes:
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if len(inch_sizes) >= 2:
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main_nom = f'{inch_sizes[0]}"'
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red_nom = f'{inch_sizes[1]}"'
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size_spec = f'{main_nom} x {red_nom}'
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else:
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main_nom = f'{inch_sizes[0]}"'
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size_spec = main_nom
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elif a_sizes:
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if len(a_sizes) >= 2:
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main_nom = f'{a_sizes[0]}A'
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red_nom = f'{a_sizes[1]}A'
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size_spec = f'{main_nom} x {red_nom}'
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|
else:
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main_nom = f'{a_sizes[0]}A'
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size_spec = main_nom
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# 4. 재질 정보
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material_grade = ""
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# NAME이나 DESCIPTION에서 재질 키워드 찾기 (SS, SUS, A105 등)
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combined_text = (full_description + " " + desc_val).upper()
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if "SUS" in combined_text or "SS" in combined_text:
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if "304" in combined_text: material_grade = "SUS304"
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elif "316" in combined_text: material_grade = "SUS316"
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else: material_grade = "SUS"
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elif "A105" in combined_text:
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material_grade = "A105"
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# 5. 길이 정보
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length_value = None
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length_raw = row.get(col_length, '')
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# 값이 있고 숫자로 변환 가능하면 사용
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if pd.notna(length_raw) and str(length_raw).strip():
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try:
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# '100 mm' 등의 형식 처리 필요할 수 있음
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length_str = str(length_raw).lower().replace('mm', '').strip()
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length_value = float(length_str)
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except:
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|
pass
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materials.append({
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'original_description': full_description,
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'quantity': quantity,
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'unit': "EA",
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'size_spec': size_spec,
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'main_nom': main_nom,
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'red_nom': red_nom,
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'material_grade': material_grade,
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'length': length_value,
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|
'dwg_name': None, # 인벤터 파일엔 도면명 컬럼이 없음
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'line_num': None,
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|
'line_number': index + 1,
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'row_number': index + 1
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})
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return materials
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