Es gibt eine Eingabedatei von SLSP im Excel-Format. Vorgehen des Skripts:
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Excel-Datei einlesen und in einem Dataframe speichern
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Spalte 'Grund Abzuege': nur Zeilen berücksichtigen, bei denen der Wert "Closed after final reminder" steht (filtern).
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Spalte 'UserID' gruppieren und die Spalte 'Fakturierter Betrag' pro Benutzer summieren.
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Summierten Betrag speichern in einer Variable 'Gesamtbetrag'.
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Pro UserID einen GET request auf die Alma user API abschicken und den user mittels der variable 'UserID' als primary_id im JSON-Format holen. Headers: 'Accept': 'application/json', 'Content-Type': 'application/json'.
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user in einem JSON-Objekt speichern, Name und Vorname auslesen (Attribut 'first_name' und 'last_name')
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Bereich 'contact_info', 'address': Attribut "preferred": true berücksichtigen
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Daten der preferred address in einzelne Spalten speichern: 'line1', 'line2', 'postal_code' 'city', 'country.value'
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prüfen ob bereits ein user_block mit block_type.value 'CASH' vorhanden ist. Wenn ja: Spalte "Frühere Sperren": block_note und created_date dieses user_blocks speichern
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dasselbe für USER-Sperren (Falsche Adressen)
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Ist der Gesamtbetrag pro UserID 50.00 CHF oder höher: Aktion = "Rechnung". Ist der Gesamtbetrag kleiner als 50.00 CHF: Aktion = "Sperre"
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Bei Aktion Sperre: String nach folgendem Muster als Variable 'Sperrnotiz' basteln:
'Gesamtbetrag' CHF. Bitte an der Theke einkassieren und anschliessend Sperre entfernen, keine Ausleihe, bis Sperre gelöscht. Details: 'Fakturierter Betrag', 'Library code'/'Gebührentyp'/'Gebührendatum'", wiederhole dies für jeden Einzelbetrag dieser UserID.
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Einen neuen (zusätzlichen) Block in folgender Struktur anlegen:
"user_block": [ { "block_type": { "value": "CASH", "desc": "Cash" }, "block_description": { "value": "05", "desc": "Unpaid bill" }, "block_status": "ACTIVE", "block_note": "'Sperrnotiz'", "created_by": "[email protected]", "created_date": "(aktuellet Timestamp ISO)", "segment_type": "Internal" }
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Bei Aktion Rechnung: Benutzernotiz (user_note) anlegen "Rechnung 'gesamtbetrag' erstellt am..." anlegen
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Den angereicherten user mit einem PUT-request in Alma hochladen. (Für prod-Durchlauf auf 'True' setzen)
Beachte bitte, dass du möglicherweise zusätzliche Bibliotheken installieren musst. Verwende
!pip install pandas requests openpyxl os datetime load_dotenv
um die benötigten Bibliotheken zu installieren.
Für die API-Keys wird ein .env file verwendet.
Dateinamen anpassen: Variablen 'input_filename' und 'output_filename' müssen angepasst werden. Die Input-Datei muss im selben Verzeichnis liegen.
Skript ausführen:
python zhb-bursar-prod.py