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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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Algorithm Hash digest
SHA256 c5a73a66f53464bb90e47e17a6512d1b071cbfd1e2c769717426f03de3f38ebc
MD5 0f59c13d2985aa141501da48a770a1f2
BLAKE2b-256 5886aa7363d922804ace2c4edfc9ec920185a08f720efd4dc704e8254b81b96f

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Provenance

The following attestation bundles were made for fundamend-0.8.1.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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MD5 55d666ea67b84246c7e14938855b7d73
BLAKE2b-256 08f30370a50e32a0c30d13962a4ca93b9735db7fd205e72344b67bcd5c9449bf

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

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