import logging import sys import os sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..')) from helpers.db import conectar from helpers.logging_setup import setup_logging setup_logging("socios_accionistas") def cuit_valido(cuit): return cuit and str(cuit).isdigit() and len(str(cuit)) >= 11 def levenshtein(s1, s2): if len(s1) < len(s2): return levenshtein(s2, s1) if len(s2) == 0: return len(s1) prev = list(range(len(s2) + 1)) for i, c1 in enumerate(s1): curr = [i + 1] for j, c2 in enumerate(s2): insert = prev[j + 1] + 1 delete = curr[j] + 1 replace = prev[j] + (c1 != c2) curr.append(min(insert, delete, replace)) prev = curr return prev[-1] def normalizar_nombre(name): """Normaliza un nombre ordenando las palabras alfabéticamente""" words = name.lower().strip().split() return ' '.join(sorted(words)) def nombre_similar(name1, name2): """Calcula similitud basada en palabras en común""" words1 = set(name1.lower().strip().split()) words2 = set(name2.lower().strip().split()) common = words1 & words2 total = words1 | words2 if len(total) == 0: return 0 return len(common) / len(total) * 100 def validarCuitDni(nombre_buscar, identificacion_buscar, cursor_busqueda): cursor_busqueda.execute("{CALL sp_buscar_cuit_dni_nombre (?,?)}", (nombre_buscar, identificacion_buscar)) columns = [column[0] for column in cursor_busqueda.description] result = cursor_busqueda.fetchall() cuitDni = None if result and len(result) > 0: nombre_normalizado_input = normalizar_nombre(nombre_buscar) mejor_cuit = None mejor_distancia = float('inf') for r in result: row_dict = dict(zip(columns, r)) cuit = row_dict['cuit'] nombre = row_dict['nombre'] if cuit is None or nombre is None: continue nombre_normalizado_db = normalizar_nombre(nombre) distancia = levenshtein(nombre_normalizado_input, nombre_normalizado_db) logging.debug(f"CANDIDATO_CUIT | nombre='{nombre}' cuit={cuit} distancia={distancia}") if distancia < mejor_distancia: mejor_distancia = distancia mejor_cuit = cuit if mejor_cuit is None: logging.warning("CUIT_SIN_RESULTADO | no se encontró coincidencia en padrón") elif mejor_distancia <= 3: cuitDni = mejor_cuit logging.info(f"CUIT_ASIGNADO | cuit={mejor_cuit} distancia={mejor_distancia}") else: logging.warning(f"CUIT_RECHAZADO | cuit={mejor_cuit} distancia={mejor_distancia} motivo=nombres_muy_diferentes") else: logging.warning("CUIT_SIN_RESULTADO | no se encontró coincidencia en padrón") return cuitDni # Conexión a la base de datos conn = conectar() cursor = conn.cursor() cursor_busqueda = conn.cursor() ## Traer registros de personas con cargo diferente a socio cursor.execute("{CALL data_tablas_edictos_update (?)}", 'update_personas_no_socios') rows = cursor.fetchall() cantidad_registros = len(rows) logging.info(f"PROCESO_INICIADO | proceso=update_personas_no_socios registros={cantidad_registros}") registros_actualizados = 0 registros_saltados = 0 for row in rows: if not row.documento_soc: logging.warning(f"REGISTRO_OMITIDO | sin documento_soc id={row.id} id_fide={row.id_fide}") registros_saltados += 1 continue logging.info(f"PROCESANDO | id={row.id} nombre='{row.apellido_nombre}'") cuitDni = None nombre = row.apellido_nombre # Si el CUIT ya es válido, usarlo directo if cuit_valido(row.cuit): cuitDni = str(row.cuit) logging.info(f"CUIT_DIRECTO | id={row.id} cuit={cuitDni}") else: logging.debug(f"CUIT_INVALIDO | id={row.id} iniciando búsqueda") try: # Buscar por DNI if row.DNI: dni_limpio = ''.join(filter(str.isdigit, str(row.DNI))) logging.debug(f"BUSQUEDA_DNI | id={row.id} dni={dni_limpio} nombre='{row.apellido_nombre}'") cuitDni = validarCuitDni(row.apellido_nombre, dni_limpio, cursor_busqueda) # Fallback: buscar por CUIT si vino corto o mal cargado if not cuitDni and row.cuit: logging.debug(f"BUSQUEDA_CUIT_PARCIAL | id={row.id} cuit={row.cuit} nombre='{row.apellido_nombre}'") cuitDni = validarCuitDni(row.apellido_nombre, str(row.cuit), cursor_busqueda) # Resultado de la búsqueda if cuitDni: logging.info(f"CUIT_ENCONTRADO | id={row.id} cuit={cuitDni}") else: logging.warning(f"CUIT_NO_ENCONTRADO | id={row.id} nombre='{row.apellido_nombre}'") except Exception as e: logging.error(f"ERROR_BUSQUEDA | id={row.id} {type(e).__name__}: {e}") logging.debug(f"RESUMEN_REGISTRO | id={row.id} nombre='{row.apellido_nombre}' cuit_final={cuitDni or 'NO_ENCONTRADO'}") if cuitDni: params = ( row.id, # @id row.id_fide, # @id_fide None, # @provincia_boletin None, # @provincia_nombre row.fecha_publicacion, # @periodo row.documento_soc, # @p_cuit cuitDni, # @p_cuit_socio row.apellido_nombre, # @apellido_nombre row.domicilio, # @domicilio row.estado_civil, # @estado_civil row.conyuge, # @conyuge row.codigo_cargo, # @p_cargo "SI" if row.permanece_en_cargo and str(row.permanece_en_cargo).lower() in ["si", "sí"] else "NO", row.created_by, # @user_id row.id_padron_sociedad, # @id_padron_empresa row.id_padron_integrante # @id_padron_socio ) cursor.execute("{CALL edictos_ia_procesar_directivos (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)}", params) conn.commit() registros_actualizados += 1 logging.info(f"REGISTRO_ACTUALIZADO | id={row.id} cuit={cuitDni}") else: registros_saltados += 1 logging.warning(f"REGISTRO_OMITIDO | id={row.id} motivo=cuit_no_encontrado") continue logging.info(f"PROCESO_FINALIZADO | proceso=update_personas_no_socios actualizados={registros_actualizados} omitidos={registros_saltados}") cursor.close() cursor_busqueda.close() conn.close()