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XML basierte Formate und DatemModelle für die Energiewirtschaft in Deutschland

Project description

FUNDAMEND - Formate und DAtenModelle für die ENergiewirtschaft in Deutschland

Dieses Repository enthält das Python-Paket fundamend, das XML-basierte MIGs und AHBs als Python-Objekte einliest.

License: MIT Python Versions (officially) supported Pypi status badge Unittests status badge Coverage status badge Linting status badge Black status badge

Sinn und Zweck

Seit 2024 bietet der BDEW (endlich) maschinenlesbare MIG- und AHB-Spezifikationen an, wo zuvor nur PDF oder Word-Dateien veröffentlicht wurden. Das ist ein wichtiger Schritt für eine echte Digitalisierung der Marktkommunikation im deutschen Energiemarkt.

Die nun maschinenlesbaren Informationen über den Aufbau von EDIFACT-Nachrichten sind XML-basiert.

Dieses Repository enthält ein kleines Python-Paket, das die XML-Dateien einliest und als vollständig typisierte Python-Objekte zur Verfügung stellt, damit sich niemand mit XML herumschlagen muss. Das ist alles.

Hochfrequenz stellt mit migmose und kohlrahbi auch Tools bereit, um maschinenlesbare MIGs bzw. AHBs aus .docx-Dateien zu scrapen.

Installation und Verwendung

Das Paket ist auf PyPI verfügbar und kann mit pip installiert werden:

pip install fundamend

Message Implementation Guides (MIG) deserialisieren

from pathlib import Path
from fundamend import MigReader, MessageImplementationGuide

# Angenommen, mig_utilts.xml enthält:
# <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
# <M_UTILTS Versionsnummer="1.1c"
#    Veroeffentlichungsdatum="24.10.2023"
#    Author="BDEW">
# ...
# </M_UTILTS>

reader = MigReader(Path("pfad/zur/mig_utils.xml"))
mig = reader.read()
assert isinstance(mig, MessageImplementationGuide)
assert mig.format == "UTILTS"

Anwendungshandbuch (AHB) deserialisieren

from pathlib import Path
from fundamend import AhbReader, Anwendungshandbuch

# Angenommen, ahb_utilts.xml enthält:
# <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
# <AHB Versionsnummer="1.1d"
#    Veroeffentlichungsdatum="02.04.2024"
#    Author="BDEW">
#    <AWF Pruefidentifikator="25001" Beschreibung="Berechnungsformel" Kommunikation_von="NB an MSB / LF">
#    ...
#   </AWF>
# </AHB>

reader = AhbReader(Path("pfad/zur/ahb_utils.xml"))
ahb = reader.read()
assert isinstance(ahb, Anwendungshandbuch)
assert {awf.pruefidentifikator for awf in ahb.anwendungsfaelle} == {
    "25001",
    "25002",
    "25003",
    "25004",
    "25005",
    "25006",
    "25007",
    "25008",
    "25009",
}

Die vollständigen Beispiele finden sich in den unittests:

Pydantic

Die Datenmodelle, die von AhbReader und MigReader zurückgegeben werden, sind pydantic Objekte.

Mit Pydantic können die Ergebnisse auch leicht bspw. als JSON exportiert werden (was auch über ein CLI-Tool im nächsten Abschnitt) noch einfacher möglich ist.

from pathlib import Path

from pydantic import RootModel
from fundamend import Anwendungshandbuch, AhbReader

ahb = AhbReader(Path("UTILTS_AHB_1.1d_Konsultationsfassung_2024_04_02.xml")).read()
ahb_json = RootModel[Anwendungshandbuch](ahb).model_dump(mode="json")

Das Ergebnis sieht dann so aus:

{
  "veroeffentlichungsdatum": "2024-04-02",
  "autor": "BDEW",
  "versionsnummer": "1.1d",
  "anwendungsfaelle": [
    {
      "pruefidentifikator": "25001",
      "beschreibung": "Berechnungsformel",
      "kommunikation_von": "NB an MSB / LF",
      "format": "UTILTS",
      "segments": [
        {
          "id": "UNH",
          "name": "Nachrichten-Kopfsegment",
          "number": "00001",
          "ahb_status": "Muss",
          "data_elements": [
            {
              "id": "D_0062",
              "name": "Nachrichten-Referenznummer",
              "codes": []
            },

CLI Tool für XML➡️JSON Konvertierung

Mit

pip install fundamend[cli]

Kann ein CLI-Tool in der entsprechenden venv installiert werden, das einzelne MIG- und AHB-XML-Dateien in entsprechende JSONs konvertiert:

(myvenv): xml2json --xml-path path/to/mig.xml

erzeugt path/to/mig.json. Und

(myvenv): xml2json --xml-path path/to/my/directory

konvertiert alle XML-Dateien im entsprechenden Verzeichnis.

JSON Schemas

Das fundamend Datenmodell ist auch als JSON Schema verfügbar: json_schemas.

Verwendung und Mitwirken

Der Code ist MIT-lizenziert und kann daher frei verwendet werden. Wir freuen uns über Pull Requests an den main-Branch dieses Repositories.

Hochfrequenz

Die Hochfrequenz Unternehmensberatung GmbH ist eine Beratung für Energieversorger im deutschsprachigen Raum. Wir arbeiten größtenteils remote, haben aber auch Büros in Berlin, Bremen, Leipzig, Köln und Grünwald und attraktive Stellenangebote.

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Uploaded Python 3

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SHA256 8d07efa762e9b1262a4dcd6611fb840d5bb8b3cc80fd0e184c736775140b889c
MD5 2d71509cca269d09f63324dda21f995b
BLAKE2b-256 976b8ec5c18dd65527827bd9ca924ef58450e06cac18d9959f66bc6187e5dbf2

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Provenance

The following attestation bundles were made for fundamend-0.11.0.tar.gz:

Publisher: python-publish.yml on Hochfrequenz/xml-fundamend-python

Attestations: Values shown here reflect the state when the release was signed and may no longer be current.

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SHA256 dd8c5d2fed5ccf0ffed289af471b098169654e3a8f6941e63b3d5ca8e2a90649
MD5 dbe4d79598bddb37f7479e3e32dcfcf4
BLAKE2b-256 7d972d3dd935ba05d58030eceec3777cc32a40d509c04d7ca3eabaa947393ce5

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Publisher: python-publish.yml on Hochfrequenz/xml-fundamend-python

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