arm-tabular-parser/README.md

tabular-parser — разбор XLS/XLSX/XLSB для АРМ КА

Stateless-сервис распознавания табличных файлов (ОСВ по счетам, ББ, ОФР из Excel) для автоматизированного рабочего места кредитного аналитика ДКБ (АО «Россельхозбанк»). Сервис не имеет доступа к БД и фронта и видит только две внешние системы: NATS (core, без JetStream) и S3 (MinIO, один бакет). Он получает задание, читает исходный файл, возвращает структуру файла и ничего не знает про организации, периметры и план счетов — нормализацией занимается arm-core.

Обмен с arm-core идёт по контракту v1.0: схемы — ../docs/contracts/, копия — в api/contracts/ (добавляется задачей 3.1 среза и проверяется на идентичность в make check).

Срез 0 — скелет. Транспорт работает полностью (подписка, ack, чтение S3, публикация результата, ошибки транспорта), а сам разбор заменён заглушкой: на любой корректный запрос сервис отвечает конвертом status = error с error.code = NOT_IMPLEMENTED. Настоящий парсер (ОСВ — Срез 2, формы ББ/ОФР — позже) подключается через интерфейс Parser без изменений воркера.

Репозиторий — часть workspace АРМ КА. Общий контекст, модель, правила предметной области и контракты — в соседних репозиториях:

• ../CLAUDE.md — инварианты и процесс работы всего workspace;
• ../docs/ — контекст (context/), контракты (contracts/), окружение разработки (dev/);
• CLAUDE.md — соглашения этого репозитория.

Репозитории должны лежать рядом: tabular-parser/ и docs/ — соседние каталоги (так же устроено зеркало .wt/<срез>/). Пути ../docs/... ниже и в Makefile рассчитаны на это.

Как обрабатывается запрос

1. arm-core публикует запрос в NATS, subject recognition.tabular.request (схема recognition-request), исходный файл лежит в S3 под ключом uploads/{file_id}/{job_id}/<имя>.
2. Сервис подписан на этот subject в queue group tabular-parser — несколько экземпляров делят нагрузку между собой.
3. Запрос валидируется по схеме. Если job_id ещё не обработан этим процессом (process-local LRU), сервис до чтения файла публикует в recognition.result конверт status = processing (ack) с заголовком Nats-Msg-Id = ack:<job_id>:<attempt>. Повторный запрос с тем же job_id получает повторный ack и второй раз не обрабатывается.
4. Файл читается из S3 (s3.bucket / s3.key) и передаётся парсеру («байты + тип файла → документы, метрики или ошибка»).
5. Результат (схема recognition-result) записывается в S3 под ключом results/{file_id}/{job_id}/result.json.
6. В recognition.result публикуется конверт результата (схема recognition-result-message; статусы processing | done | needs_check | error) с заголовком Nats-Msg-Id = result:<job_id>:<attempt>. Публикация повторяется до PUBLISH_RETRIES раз.

Ошибки транспорта процесс не роняют, а превращаются в конверт status = error: нечитаемый или несовместимый запрос — SCHEMA_MISMATCH (ack при этом не публикуется), объект S3 не читается — FILE_READ_ERROR, исключение парсера — UNKNOWN_ERROR, заглушка парсера в Срезе 0 — NOT_IMPLEMENTED.

Состав репозитория

api/                  бэкенд (все команды разработки — отсюда или через make из корня)
  run_server.py       точка входа платформы (uvicorn; SERVER__HOST, SERVER__PORT)
  src/app.py          FastAPI: lifespan (подключение к MinIO и NATS), GET /healthcheck, middleware, обработчики ошибок
  src/core/           config.py (настройки), clients.py (S3), logger.py, exception_handlers.py
  src/parser/         интерфейс Parser и реализации (добавляется задачей 4.1)
  src/contract/       pydantic-модели контракта v1.0 (добавляется задачей 3.1)
  contracts/          копии JSON-схем контракта (добавляется задачей 3.1)
  rules/              словари синонимов *.yaml для парсера (добавляется задачей 4.1)
  tests/              pytest: unit и integration (маркер `integration`)
setup/                pip.conf и setup.sh (создание venv без uv)
raisa_config.yml      конфигурация платформы РАИСА
Makefile              команды разработки (добавляется задачей 2.1)
Dockerfile            образ сервиса, python:3.11-slim (добавляется задачей 2.2)
openspec/             требования и дельта текущего среза (openspec/changes/slice-0-skeleton/)

Предварительные требования

• Python 3.11 (версия платформы) и uv — make venv создаёт окружение и ставит зависимости через uv; uv сам подберёт интерпретатор 3.11, системный python3 другой версии не подойдёт.
• Docker и compose v2 — для NATS и MinIO (compose лежит в ../docs/dev/; он же поднимает PostgreSQL для arm-core, этому сервису БД не нужна).
• make.

Пакеты raisa_* из Nexus банка вне банка недоступны: make venv пропускает строки raisa_* в requirements.txt.

Команды make

Выполняются из корня репозитория; инструменты берутся из api/.venv.

Команда	Что делает
make venv	создаёт api/.venv (Python 3.11) и ставит requirements.txt и requirements-dev.txt через uv
make lint	ruff check ., ruff format --check ., mypy src
make test	pytest -m "not integration" — без Docker
make test-integration	pytest -m integration — против NATS и MinIO из compose
make check	make lint + make test (включая идентичность копии контракта с ../docs/contracts)
make check-full	make check + make test-integration + docker build; запускать перед PR
make up	docker compose -f ../docs/dev/docker-compose.yml up -d --wait postgres nats minio

Цели Makefile появляются в задачах 2.1 (venv, lint, test, test-integration, check, up) и 5.1 (check-full).

Запуск локально против compose

make venv
cp ../docs/dev/.env.example ../docs/dev/.env   # один раз: учётные данные и порты compose (в git не попадает)
make up                                        # NATS (4222), MinIO (9000, консоль 9001), бакет arm-ka
cp api/.env.example api/.env                   # один раз: настройки сервиса (в git не попадает)
cd api && .venv/bin/python run_server.py

Значения из api/.env.example уже совпадают с ../docs/dev/.env (стандартные порты и учётные данные compose); править api/.env нужно, только если вы меняли порты или пароли compose. Файл api/.env.example создаётся задачей 2.2. Подробности про compose, смену портов и сброс — ../docs/dev/README.md.

Сервис слушает 0.0.0.0:8000 (SERVER__HOST, SERVER__PORT). Проверка:

curl -s localhost:8000/healthcheck

В ответе — uptime, version и (после добавления воркера, задача 4.3) nats: ok — подключён, down — включён (NATS_ENABLED=true), но связи нет, off — выключен.

Если NATS или MinIO недоступны при старте, приложение всё равно поднимается: ошибка логируется, соединение с NATS восстанавливается автоматически (бесконечное автопереподключение).

Переменные окружения

Настройки читает pydantic-settings (api/src/core/config.py). Вложенные поля задаются через двойное подчёркивание. Файл окружения выбирается переменной ENV_FILE (по умолчанию .env в каталоге api/, тесты используют .env.test).

Переменная	По умолчанию	Назначение
OPENBAO__MINIO__MINIO_URL	— (обязательна)	адрес MinIO без схемы, host:port
OPENBAO__MINIO__MINIO_ADMIN_LOGIN	— (обязательна)	логин S3
OPENBAO__MINIO__MINIO_ADMIN_PASSWORD	— (обязательна)	пароль S3
OPENBAO__MINIO__MINIO_BUCKET	— (обязательна)	бакет (arm-ka)
OPENBAO__MINIO__MINIO_SECURE	true	true — https (платформа), false — http (MinIO из compose)
OPENBAO__NATS__NATS_URL	— (обязательна)	адрес NATS, nats://host:4222
OPENBAO__NATS__NATS_SEED	пусто	nkeys seed; пусто вместе с JWT — подключение без аутентификации (dev)
OPENBAO__NATS__NATS_JWT	пусто	JWT пользователя NATS
DEBUG	false	уровень логов DEBUG
ENV_FILE	.env	путь к файлу окружения (от api/)
NATS_ENABLED	true	false — не подключаться к NATS, воркер не стартует
WORKER_CONCURRENCY	1	сколько заданий обрабатывается одновременно
PUBLISH_RETRIES	3	попытки публикации ack и результата в NATS
DONE_CACHE_SIZE	1000	размер LRU обработанных job_id (дедупликация внутри процесса)
SERVER__HOST	0.0.0.0	адрес привязки HTTP-сервера
SERVER__PORT	8000	порт HTTP-сервера

Имя сервиса в конвертах контракта (service.name) и имя queue group — tabular-parser (SERVICE_NAME, менять не нужно).