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  1. import pymongo
  2. import pandas
  3. import json
  4. from pymongo import MongoClient
  5. client = MongoClient("mongodb://owner:Pheecian1@47.101.198.30:27017/dinge")
  6. #client = MongoClient()
  7. db = client["dinge"]
  8. collection = db["de-collection"]
  9. from subdir import service
  10. ##print(collection.find_one({"DEBH": "3-94"}))
  11. def handle_cl(cl):
  12. result = {}
  13. result["CLBH"] = cl["CLBH"]
  14. result["CLMC"] = cl["CLMC"]
  15. result["JLDW"] = cl["JLDW"]
  16. result["YSJG"] = cl["YSJG"]
  17. result["SL"] = cl["SL"]
  18. result["HJ"] = cl["HJ"]
  19. return result
  20. def handle_rg(rg):
  21. result = {}
  22. result["CLBH"] = rg["CLBH"]
  23. result["CLMC"] = rg["CLMC"]
  24. result["JLDW"] = rg["JLDW"]
  25. result["YSJG"] = rg["YSJG"]
  26. result["gr"] = rg["gr"]
  27. result["gf"] = rg["gf"]
  28. return result
  29. def handle_jx(jx):
  30. result = {}
  31. result["jxbh"] = jx["jxbh"]
  32. result["jxmc"] = jx["jxmc"]
  33. result["DW"] = jx["DW"]
  34. result["tbdj"] = jx["tbdj"]
  35. result["sl"] = jx["sl"]
  36. result["hj"] = jx["hj"]
  37. return result
  38. df = pandas.read_csv("de/tj/JD_DanWeiGJ.csv", dtype='str')
  39. #for i in range(len(df)):
  40. # print(df.iloc[i]['DEBH'])
  41. # print(df.iloc[i]['GCLMC'])
  42. # newvalues = { "$set": { "GCLMC": df.iloc[i]['GCLMC']
  43. # } }
  44. # myquery = { "zhuanye": "土建",
  45. # "DEBH": '16-334'
  46. # "DEBH": df.iloc[i]['DEBH']
  47. # }
  48. #NT5-补1 南通补充定额 南通补充定额2014 气压焊 气压焊 钢筋工程
  49. ##4463,4464,NT8-补1,构件安装 蒸压轻质加气砼隔墙板(ALC板) 墙板厚度100mm,,0.0,984.39,0.75,425.0,,,,,,1410.14,1567.67,,,10m2,,,,,00000702,,,0B0068;0B0069;0B0070;0B0071;0B0072;0B0073;0B0074,,10,,,,,构件场内运输、就位堆放、切割、安装校正、固定、修整、1:3水泥砂浆座浆、勾缝、打胶、板面清扫。,,,0,,,,,8521
  50. #4464,4465,NT8-补2,构件安装 蒸压轻质加气砼隔墙板(ALC板) 墙板厚度150mm,,0.0,1293.48,1.11,552.5,,,,,,1847.09,2051.92,,,10m2,,,,,00000702,,,0B0068;0B0069;0B0070;0B0071;0B0072;0B0073;0B0074,,10,,,,,构件场内运输、就位堆放、切割、安装校正、固定、修整、1:3水泥砂浆座浆、勾缝、打胶、板面清扫。,,,0,,,,,8522
  51. #4465,4466,NT8-补3,构件安装 蒸压轻质加气砼隔墙板(ALC板) 墙板厚度200mm
  52. #NT10-补20 南通补充定额 南通补充定额2020 干铺卷材 干铺卷材 屋面及防水工程
  53. #NT16-补1 南通补充定额 南通补充定额2023 节能塑木附框 节能塑木附框制作安装 铝合金窗
  54. #盐补4-1 城补充定额 盐城补充定额2018 2:1碎砖细砂垫层 电动夯实 基础垫层
  55. #盐补4-2 盐城补充定额 盐城补充定额2018 2:1碎砖细砂垫层 压路机
  56. #盐补4-3 盐城补充定额 盐城补充定额2018 1.5:1碎砖细砂垫层 电动夯实
  57. #盐补4-4 盐城补充定额 盐城补充定额2018 1.5:1碎砖细砂垫层 压路机
  58. #盐补4-5 盐城补充定额 盐城补充定额2018 1:1碎砖细砂垫层 电动夯实
  59. #盐补4-6 盐城补充定额 盐城补充定额2018 1:1碎砖细砂垫层 压路机
  60. #盐补4-7 盐城补充定额 盐城补充定额2018 1:1.5碎砖细砂垫层 电动夯实
  61. #盐补4-8 盐城补充定额 盐城补充定额2018 1:1.5碎砖细砂垫层 压路机
  62. #盐补10-1 盐城补充定额 盐城补充定额2018 屋面泡沫混凝土找坡 屋面防水
  63. #盐补10-120 盐城补充定额 盐城补充定额2018 水泥基渗透结晶防水每增减0.5mm厚 平面立面及其它防水 涂刷油类
  64. #盐补14-1 盐城补充定额 盐城补充定额2018 彩钢压型板墙 竖向排版 墙柱面工程
  65. #盐补14-2 盐城补充定额 盐城补充定额2018 彩钢压型板墙 横向排版
  66. #盐补15-1 盐城补充定额 盐城补充定额2018 不锈钢骨架制安 天棚工程 天棚龙骨
  67. #盐补15-2 盐城补充定额 盐城补充定额2018 吊顶铝塑板安装在钢骨架上 天棚工程 铝塑板面层
  68. #盐补15-3 盐城补充定额 盐城补充定额2018 吊顶铝格栅安装 方格铝格栅 100*100 天棚工程 天棚面层及饰面
  69. #盐补15-5 盐城补充定额 盐城补充定额2018 石材块料面板 零星工程 水泥砂浆 天棚工程 天棚面层及饰面
  70. #盐补15-6 盐城补充定额 盐城补充定额2018 铝合金微孔方板天棚面层 嵌入式 天棚工程 天棚面层及饰面
  71. #淮补1-1 安补充定额 淮安补充定额2024 盘扣式钢管支撑架补充计价定额 盘扣式支撑架 模板工程
  72. # collection.update_one(myquery, newvalues)
  73. mapping=['15-38','15-39','15-40','15-41']
  74. mapping2={}
  75. for i in range(len(df)):
  76. if df.iloc[i]['DEBH'] in mapping:
  77. print(df.iloc[i]['DEBH'])
  78. print(df.iloc[i]['GCLMC'])
  79. newvalues = { "$set": { "GCLMC": df.iloc[i]['GCLMC']
  80. } }
  81. myquery = { "zhuanye": "土建",
  82. # "DEBH": '16-334'
  83. "DEBH": df.iloc[i]['DEBH']
  84. }
  85. collection.update_one(myquery, newvalues)