Add initial project structure and core functionality for label extraction and PDF generation

- Created .gitignore to exclude unnecessary files and directories.
- Implemented build_pdf.py for generating PDF labels from Excel data, including barcode rendering.
- Added read_image.py for extracting DataMatrix codes from images using zxing-cpp.
- Introduced render_eps.py for converting EPS images to PNG format with Ghostscript.
- Updated README.md with project overview, features, installation instructions, and usage guidelines.
- Included requirements.txt for dependency management.
- Added resources for logos and sample Excel template.
- Compressed Ghostscript binaries into Ghostscript.zip for easy integration.

.gitignore

@@ -0,0 +1,166 @@
+# Byte-compiled / optimized / DLL files
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+
+# Data
+data/
+Ghostscript/
+
+# C extensions
+*.so
+
+# Distribution / packaging
+.Python
+build/
+develop-eggs/
+dist/
+downloads/
+eggs/
+.eggs/
+lib/
+lib64/
+parts/
+sdist/
+var/
+wheels/
+share/python-wheels/
+*.egg-info/
+.installed.cfg
+*.egg
+MANIFEST
+
+# PyInstaller
+*.manifest
+*.spec
+
+# Installer logs
+pip-log.txt
+pip-delete-this-directory.txt
+
+# Unit test / coverage reports
+htmlcov/
+.tox/
+.nox/
+.coverage
+.coverage.*
+.cache
+nosetests.xml
+coverage.xml
+*.cover
+*.py,cover
+.hypothesis/
+.pytest_cache/
+cover/
+
+# Translations
+*.mo
+*.pot
+
+# Django stuff:
+*.log
+local_settings.py
+db.sqlite3
+db.sqlite3-journal
+
+# Flask stuff:
+instance/
+.webassets-cache
+flask_session/
+
+# Scrapy stuff:
+.scrapy
+
+# Sphinx documentation
+docs/_build/
+
+# PyBuilder
+.pybuilder/
+target/
+
+# Jupyter Notebook
+.ipynb_checkpoints
+
+# IPython
+profile_default/
+ipython_config.py
+
+# pyenv
+.python-version
+
+# pipenv
+Pipfile.lock
+
+# poetry
+poetry.lock
+
+# pdm
+.pdm.toml
+.pdm-python
+
+# PEP 582
+__pypackages__/
+
+# Celery stuff
+celerybeat-schedule
+celerybeat.pid
+
+# SageMath parsed files
+*.sage.py
+
+# Environments
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+ENV/
+env.bak/
+venv.bak/
+
+# Spyder project settings
+.spyderproject
+.spyproject
+
+# Rope project settings
+.ropeproject
+
+# mkdocs documentation
+/site
+
+# mypy
+.mypy_cache/
+.dmypy.json
+dmypy.json
+
+# Pyre type checker
+.pyre/
+
+# pytype static type analyzer
+.pytype/
+
+# Cython debug symbols
+cython_debug/
+
+# IDEs
+.vscode/
+.idea/
+*.swp
+*.swo
+*~
+.project
+.pydevproject
+.settings/
+
+# OS files
+.DS_Store
+.DS_Store?
+._*
+.Spotlight-V100
+.Trashes
+ehthumbs.db
+Thumbs.db
+Desktop.ini
+
+# Project-specific
+*.bak
+*.tmp

README.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+# LabelExtractor (Честный ЗНАК / CRPT)
+
+Утилита для автоматизированного извлечения кодов маркировки (DataMatrix) и массовой генерации готовых к печати PDF-этикеток (формат 58x40 мм) на основе данных из Excel-шаблона. Решение оптимизировано для работы с системой «Честный ЗНАК» и создания этикеток для термопринтеров.
+
+## Ключевые возможности
+
+*   **Распознавание DataMatrix:** Точное чтение кодов из изображений с помощью `zxing-cpp` с сохранением непечатаемых спецсимволов GS1 (включая FNC1 / ASCII 29) посредством кодирования в Base64.
+*   **Интеграция с Excel:** Парсинг атрибутов товара (GTIN, EAN, Описание, Артикул, Цвет, Размер, Организация) из Excel-шаблонов с использованием `pandas`. Чтение строго по позициям колонок обеспечивает защиту от изменения заголовков.
+*   **PDF Генерация:** Автоматическая сборка промышленных макетов этикеток (включая логотипы EAC, Честный ЗНАК, штрихкоды Code128 и DataMatrix) с помощью `reportlab`.
+*   **Умное форматирование текста:** Автоматический перенос строк (Word Wrap), адаптивное уменьшение размера шрифта и умное усечение текста многоточием (при выходе за границы AABB).
+*   **Портативность:** Использование встроенной версии Ghostscript (`gswin32c`) для рендеринга EPS и штрихкодов без необходимости сложной системной настройки.
+
+## Требования и установка
+
+Проект написан на Python 3. Установите необходимые зависимости из `requirements.txt`:
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+**Зависимости:**
+*   `pillow` — работа с изображениями.
+*   `zxing-cpp` — быстрое и надежное чтение штрихкодов.
+*   `reportlab` — генерация векторных PDF-файлов.
+*   `pandas` & `openpyxl` — чтение и обработка Excel-таблиц.
+*   `treepoem` — генерация штрихкодов (Code128, DataMatrix).
+
+*Примечание: Убедитесь, что архив `Ghostscript.zip` распакован в папку `Ghostscript` в корне проекта для корректной работы `treepoem` и обработки EPS-файлов.*
+
+## Структура проекта
+
+*   `build_pdf.py` — Главный модуль и оркестратор бизнес-логики. Считывает базу данных Excel, группирует входные коды по GTIN, рендерит штрихкоды и генерирует готовые PDF-документы.
+*   `read_image.py` — Утилита для извлечения байтов DataMatrix из картинок и перевода их в безопасный Base64 формат.
+*   `render_eps.py` — Скрипт-конвертер EPS изображений в PNG с использованием портативного Ghostscript.
+*   `Resources/` — Папка с графическими ассетами (логотипы) и исходным файлом `ШАблон для загрузки этикеток.xlsx`.
+*   `data/` — Рабочая директория (содержит входные коды, картинки и генерируемые PDF в папке `output_pdfs`).
+
+## Использование
+
+1.  Подготовьте описания ваших товаров в файле `Resources/ШАблон для загрузки этикеток.xlsx`.
+2.  Подготовьте список КМ (кодов маркировки), предварительно закодировав сырые байты DataMatrix в формат Base64. (Для получения Base64 из изображений можно использовать скрипт `read_image.py`).
+3.  Запустите процесс генерации PDF:
+
+```bash
+python build_pdf.py
+```
+
+Готовые многостраничные PDF-файлы (сгруппированные по GTIN) будут сохранены в директории `data/output_pdfs/`.
+
+## Архитектура решения
+
+Код разбит на несколько логических слоев:
+1.  **Domain Layer:** Описание структур данных (`LabelData`).
+2.  **Data & Asset Layer:** Функции генерации и трансформации изображений и штрихкодов (`render_code128`, `create_datamatrix_in_memory`). Изображения генерируются без сглаживания (`NEAREST`) для идеальной печати на термопринтерах.
+3.  **Presentation Layer:** Низкоуровневая отрисовка PDF-холста через `reportlab`, позиционирование блоков и алгоритмы подгонки текста (`draw_label_page`, `place_text`).
+4.  **Business Logic Layer:** Оркестрация батчевой обработки данных (`process_batch`). Чтение тяжелых файлов происходит один раз для экономии ресурсов I/O диска.

build_pdf.py

@@ -0,0 +1,418 @@
+import os
+import base64
+from collections import defaultdict
+from dataclasses import dataclass
+import pandas as pd
+from PIL import Image
+
+from reportlab.pdfgen import canvas
+from reportlab.lib.units import mm
+from reportlab.pdfbase import pdfmetrics
+from reportlab.pdfbase.ttfonts import TTFont
+from reportlab.lib.utils import ImageReader
+from reportlab.platypus import Paragraph
+from reportlab.lib.styles import ParagraphStyle
+from reportlab.lib.enums import TA_LEFT, TA_CENTER, TA_RIGHT
+
+from read_image import read_datamatrix_zxing
+import render_eps
+import treepoem
+
+# ---------------------------------------------------------
+# 1. СТРУКТУРЫ ДАННЫХ (DOMAIN LAYER)
+# ---------------------------------------------------------
+
+@dataclass
+class LabelData:
+    gtin: str
+    ean: str
+    description: str
+    article: str
+    color: str
+    size: str
+    organization: str
+    page_num: int = 0
+
+    @classmethod
+    def from_excel_row(cls, row: pd.Series):
+        """
+        Парсит строку DataFrame по строго заданным ПОЗИЦИЯМ колонок (индексам).
+        Игнорирует названия заголовков в Excel-файле для защиты от их случайного изменения.
+        
+        Ожидаемый порядок колонок:
+        0: GTIN (14)
+        1: EAN (13)
+        2: Описание (200)
+        3: Артикул (20)
+        4: Цвет (20)
+        5: Размер (15)
+        6: Организация (100)
+        """
+        def extract_by_index_and_limit(col_index: int, limit: int) -> str:
+            # Безопасное извлечение по индексу: если колонок меньше, чем мы ожидаем, вернем пустоту
+            if col_index >= len(row):
+                return ''
+                
+            val = str(row.iloc[col_index])
+            
+            # Очистка от мусора парсера pandas
+            if val.lower() == 'nan' or not val.strip():
+                return ''
+                
+            return val[:limit]
+
+        return cls(
+            gtin=extract_by_index_and_limit(0, 14),           # Колонка 1 (индекс 0)
+            ean=extract_by_index_and_limit(1, 13),            # Колонка 2 (индекс 1)
+            description=extract_by_index_and_limit(2, 200),   # Колонка 3 (индекс 2)
+            article=extract_by_index_and_limit(3, 20),        # Колонка 4 (индекс 3)
+            color=extract_by_index_and_limit(4, 20),          # Колонка 5 (индекс 4)
+            size=extract_by_index_and_limit(5, 15),           # Колонка 6 (индекс 5)
+            organization=extract_by_index_and_limit(6, 100)   # Колонка 7 (индекс 6)
+        )
+
+
+# ---------------------------------------------------------
+# 2. РАБОТА С ДАННЫМИ И ИЗОБРАЖЕНИЯМИ (DATA & ASSET LAYER)
+# ---------------------------------------------------------
+
+def load_png(file_path: str):
+    img = Image.open(file_path)
+    img = img.convert("RGBA")
+    img = img.resize((img.width * 5, img.height * 5), Image.Resampling.NEAREST)
+    return ImageReader(img)
+
+def render_code128(text: str) -> ImageReader:
+    """Генерирует Code128 штрихкод через Treepoem и Ghostscript (без новых зависимостей)."""
+    # Защита от пустых или невалидных строк, чтобы предотвратить сбой Ghostscript
+    if not text or str(text).lower() == 'nan':
+        text = "0000000000000"
+        
+    img = treepoem.generate_barcode(
+        barcode_type='code128',
+        data=str(text)
+    )
+    
+    # Очищаем картинку для термопринтера (масштабируем без сглаживания)
+    img = img.resize((img.width * 5, img.height * 5), Image.Resampling.NEAREST)
+    
+    return ImageReader(img)
+
+def extract_key_from_base64(b64_data: str) -> tuple[bytes, str]:
+    """Возвращает сырые байты (для рендера) и 14-значный ключ (GTIN) для группировки/поиска."""
+    raw_bytes = base64.b64decode(b64_data)
+    raw_string = raw_bytes.decode('utf-8', errors='ignore')
+    # Срез с 3 по 16-й символ, как вы описывали ранее
+    search_key = raw_string[2:16] 
+    return raw_bytes, search_key
+
+
+def create_datamatrix_in_memory(raw_bytes: bytes) -> ImageReader:
+    """Генерирует DataMatrix через Treepoem и Ghostscript (без Си-зависимостей)."""
+    
+    # treepoem напрямую и безопасно передает сырые байты (raw_bytes) в Ghostscript,
+    # сохраняя все непечатаемые спецсимволы GS1 (ASCII 29)
+    img = treepoem.generate_barcode(
+        barcode_type='datamatrix',
+        data=raw_bytes
+    )
+    
+    # Очищаем картинку для термопринтера (убираем сглаживание)
+    img = img.resize((img.width * 10, img.height * 10), Image.Resampling.NEAREST)
+    
+    return ImageReader(img)
+
+# ---------------------------------------------------------
+# 3. РЕНДЕРИНГ PDF (PRESENTATION LAYER)
+# ---------------------------------------------------------
+
+def init_pdf_font():
+    """Регистрирует системный шрифт с поддержкой кириллицы (Regular и Bold)."""
+    font_name = "Arial"
+    
+    # Обычный шрифт
+    if os.path.exists("C:\\Windows\\Fonts\\arial.ttf"):
+        pdfmetrics.registerFont(TTFont('Arial', 'C:\\Windows\\Fonts\\arial.ttf'))
+    else:
+        pdfmetrics.registerFont(TTFont('Arial', 'Helvetica'))
+        
+    # Жирный шрифт
+    if os.path.exists("C:\\Windows\\Fonts\\arialbd.ttf"):
+        pdfmetrics.registerFont(TTFont('Arial-Bold', 'C:\\Windows\\Fonts\\arialbd.ttf'))
+    else:
+        pdfmetrics.registerFont(TTFont('Arial-Bold', 'Helvetica-Bold'))
+        
+    return font_name
+
+
+def place_text(c: canvas.Canvas, text: str, font_name: str, 
+               x: float, y: float, width: float, height: float, 
+               font_size: float, font_min = 3, auto_resize = False, font_type: str = 'regular', align: str = 'left'):
+    """
+    Размещает текст внутри AABB с автоматическим переносом строк (Word Wrap).
+    Если текст не помещается по высоте в заданный AABB, он автоматически обрезается
+    с добавлением многоточия '...'.
+    """
+    if not text or str(text).lower() == 'nan' or not str(text).strip():
+        return
+
+    current_font = f"{font_name}-Bold" if font_type == 'bold' else font_name
+
+    # Возвращаем РОДНЫЕ константы ReportLab
+    if align == 'center':
+        reportlab_align = TA_CENTER
+    elif align == 'right':
+        reportlab_align = TA_RIGHT
+    else:
+        reportlab_align = TA_LEFT
+    
+    # Создаем стиль для абзаца
+    style = ParagraphStyle(
+        name='CustomStyle',
+        fontName=current_font,
+        fontSize=font_size,
+        leading=font_size ,
+        alignment=reportlab_align, # type: ignore
+    )
+
+    # 1. Алгоритм усечения текста (Truncation)
+    original_text = str(text)
+    current_text = original_text
+    
+    while True:
+        # Заменяем явные переносы на HTML-тег для ReportLab
+        text_for_pdf = current_text.replace('\n', '<br/>')
+        p = Paragraph(text_for_pdf, style)
+        
+        # Вычисляем реальные размеры
+        actual_width, actual_height = p.wrap(width, height)
+        
+        # Если текст поместился по высоте, или от него осталась только одна буква
+        if actual_height <= height or len(current_text) <= 3:
+            break
+
+        #Если не помещается, стараемся сначала уменьшить размер шрифта    
+        if style.fontSize > font_min and auto_resize:
+            style.fontSize -= 0.1
+            style.leading = style.fontSize
+            continue
+
+        # Если не поместился, откусываем часть с конца и добавляем многоточие
+        # Откусываем по 3 символа за итерацию для скорости
+        if current_text.endswith('...'):
+            current_text = current_text[:-6] + '...' 
+        else:
+            current_text = current_text[:-3] + '...'
+
+    # 2. Вертикальное выравнивание
+    # Размещаем параграф так, чтобы он был отцентрирован по вертикали внутри бокса
+    y_draw = y + (height - actual_height) / 2.0 
+    
+    # Запасная защита (если даже один символ не влезает в бокс по высоте)
+    if actual_height > height:
+        y_draw = y + height - actual_height
+
+    # 3. Отрисовка
+    p.drawOn(c, x, y_draw)
+
+    # =========================================================
+    # ЛАЙФХАК ДЛЯ ОТЛАДКИ (можете закомментировать после настройки)
+    # =========================================================
+    #c.setStrokeColorRGB(0.8, 0.8, 0.8) # Светло-серая линия
+    #c.rect(x, y, width, height)
+
+
+def draw_label_page(c: canvas.Canvas, font_name: str, dm_image: ImageReader, label_data: LabelData, readable_km: str):
+    """Отрисовывает ОДНУ страницу по промышленному макету (левая и правая зоны)."""
+    label_width = 58 * mm
+    label_height = 40 * mm
+    
+    # =========================================================
+    # 1. ЛЕВАЯ ПАНЕЛЬ (DataMatrix + КМ)
+    # =========================================================
+    # DataMatrix (крупный квадрат слева сверху)
+    img_size = 23 * mm
+    img_x = 2 * mm
+    img_y = label_height - img_size - 2 * mm # Верхний левый угол
+    
+    c.drawImage(dm_image, img_x, img_y, width=img_size, height=img_size)
+
+    # Код Маркировки в 2 строки
+    # Если мы ранее добавили пробел в КМ, Paragraph сам перенесет его. 
+    # Но для надежности мы принудительно заменяем пробел на тег новой строки:
+    km_two_lines = readable_km.replace(' ', '\n')
+    
+    km_box_h = 5 * mm
+    km_box_y = img_y - km_box_h
+    place_text(c, km_two_lines, font_name, 
+               x=img_x, y=km_box_y, width=img_size, height=km_box_h, 
+               font_size=5, font_min = 3, font_type='regular', align='center')
+    
+    CHZ_image_h = 5 * mm
+    CHZ_image_y = km_box_y - CHZ_image_h
+    CHZ_width_mm = 15
+    #c.drawBoundary(c, img_x, CHZ_image_y, width=10 * mm, height=CHZ_image_h)
+    c.drawImage(load_png('resources/logo-CHZ-grey.png'), img_x, CHZ_image_y, width=CHZ_width_mm * mm, height=CHZ_image_h, mask='auto')
+
+    eac_image_h = CHZ_image_h
+    eac_image_x = img_x + (CHZ_width_mm + 2) * mm 
+    eac_image_y = CHZ_image_y
+    c.drawImage(load_png('resources/eac-conformity-mark-seeklogo.png'), eac_image_x, eac_image_y, width=eac_image_h, height=CHZ_image_h, mask='auto')
+
+    page_num_h = 2 * mm
+    page_num_y = CHZ_image_y - page_num_h - 0.3 * mm
+
+    place_text(c, f'№ {label_data.page_num}', font_name, 
+               x=img_x, y=page_num_y, width=10 * mm, height=page_num_h, 
+               font_size=8, font_min = 3, font_type='bold', align='center')
+    #c.drawBoundary(c, img_x, page_num_y, width=10 * mm, height=page_num_h)
+
+    # Ниже на левой панели у вас останется место под логотипы ЧЗ, EAC и №1
+    # ... (резерв места от y=0 до y=10мм)
+
+    # =========================================================
+    # 2. ПРАВАЯ ПАНЕЛЬ (Сборка AABB снизу вверх)
+    # =========================================================
+    right_x = img_x + img_size + 2 * mm
+    right_w = label_width - right_x - 2 * mm # Около 29 мм
+    
+    # 7. EAN Текст (самый низ)
+    ean_text_h = 2.5 * mm
+    ean_text_y = 1 * mm
+    place_text(c, f"{label_data.ean}", font_name, 
+               x=right_x, y=ean_text_y, width=right_w, height=ean_text_h, 
+               font_size=6, font_type='regular', align='center', auto_resize=True)
+               
+    # 6. EAN Штрихкод (Серый прямоугольник-заглушка)
+    ean_barcode_h = 9 * mm
+    ean_barcode_y = ean_text_y + ean_text_h
+    code128_image = render_code128(label_data.ean)
+    c.drawImage(code128_image, right_x, ean_barcode_y, width=right_w, height=ean_barcode_h)
+
+    ean_barcode_h += 0.5
+
+    # 5. Артикул (одна строка, жирно)
+    art_h = 2 * mm
+    art_y = ean_barcode_y + ean_barcode_h
+    place_text(c, f"арт.: {label_data.article}", font_name, 
+               x=right_x, y=art_y, width=right_w, height=art_h, 
+               font_size=5, font_type='bold', align='center')
+
+    # 4. Размер (одна строка, жирно)
+    size_h = 2 * mm
+    size_y = art_y + art_h
+    place_text(c, f"размер: {label_data.size}", font_name, 
+               x=right_x, y=size_y, width=right_w, height=size_h, 
+               font_size=5, font_type='bold', align='center')
+
+    # 3. Цвет (одна строка, жирно)
+    color_h = 2 * mm
+    color_y = size_y + size_h
+    place_text(c, f"цвет: {label_data.color}", font_name, 
+               x=right_x, y=color_y, width=right_w, height=color_h, 
+               font_size=5, font_type='bold', align='center')
+
+    # 2. Описание (Крупно, жирно, центр, занимает всё среднее пространство)
+    desc_h = 16 * mm
+    desc_y = color_y + color_h
+    place_text(c, f"{label_data.description}", font_name, 
+               x=right_x, y=desc_y, width=right_w, height=desc_h, 
+               font_size=7, font_type='bold', align='center', auto_resize=True)
+
+    # 1. Организация (На самом верху, мелко)
+    org_h = 3 * mm
+    org_y = desc_y + desc_h
+    place_text(c, f"{label_data.organization}", font_name, 
+               x=right_x, y=org_y, width=right_w, height=org_h, 
+               font_size=4.5, font_type='bold', align='center', auto_resize=True)
+
+    c.showPage()
+
+
+# ---------------------------------------------------------
+# 4. ОРКЕСТРАТОР ПАЙПЛАЙНА (BUSINESS LOGIC)
+# ---------------------------------------------------------
+
+def process_batch(base64_codes: list[str], excel_path: str, output_dir: str):
+    """
+    Группирует КМ по GTIN, читает структуру из Excel один раз
+    и собирает многостраничные PDF документы.
+    """
+    if not os.path.exists(output_dir):
+        os.makedirs(output_dir)
+
+    # 1. Читаем базу данных (Excel) один раз, чтобы не дергать диск в цикле
+    print(f"Чтение Excel-шаблона из: {excel_path}...")
+    df = pd.read_excel(excel_path)
+    df_str = df.astype(str) # Сразу приводим к строкам для быстрого поиска
+    
+    # 2. Группируем входящие коды (КМ) по GTIN / Ключу
+    # Структура: { '1234567890123': [(raw_bytes_1, b64_1), (raw_bytes_2, b64_2)] }
+    grouped_codes = defaultdict(list)
+    for b64 in base64_codes:
+        try:
+            raw_bytes, search_key = extract_key_from_base64(b64)
+            grouped_codes[search_key].append(raw_bytes)
+        except Exception as e:
+            print(f"Ошибка парсинга кода {b64[:10]}... : {e}")
+
+    font_name = init_pdf_font()
+
+    # 3. Оркестрация: 1 GTIN = 1 Многостраничный PDF файл
+    for search_key, raw_bytes_list in grouped_codes.items():
+        print(f"\nНачинаем сборку PDF для GTIN: {search_key} (кодов: {len(raw_bytes_list)})")
+        
+        # 3.1. Ищем структуру для этого GTIN в таблице
+        mask = df_str.apply(lambda row: row.str.contains(search_key).any(), axis=1)
+        matched_rows = df[mask]
+        
+        if matched_rows.empty:
+            print(f"  [ПРОПУСК] GTIN {search_key} не найден в Excel. Этикетки не сгенерированы.")
+            continue
+            
+        target_row = matched_rows.iloc[0]
+        
+        # Загружаем лимитированную структуру (Dataclass)
+        label_data = LabelData.from_excel_row(target_row)
+
+        # 3.2. Создаем холст PDF для группы
+        pdf_path = os.path.join(output_dir, f"Labels_{search_key}.pdf")
+        # Размер страницы 58х40 мм
+        c = canvas.Canvas(pdf_path, pagesize=(58*mm, 40*mm))
+        
+        # 3.3. Рендерим каждую этикетку как отдельную страницу в документе
+        for i, raw_bytes in enumerate(raw_bytes_list):
+            label_data.page_num = i + 1
+            # Рендер DM полностью в оперативной памяти (без I/O диска)
+            dm_image = create_datamatrix_in_memory(raw_bytes)
+            # Декодируем сырые байты в читаемую строку (игнорируя непечатаемый GS/FNC1)
+            # и берем первые 31 символ (обычно это: 01 + 14 GTIN + 21 + 13 Серийник)
+            readable_km = raw_bytes.decode('utf-8', errors='ignore')[:31]
+
+            # Вставляем спасительный пробел после 16-го символа
+            readable_km = readable_km[:16] + ' ' + readable_km[16:]
+            
+            # Рисуем страницу, передавая ПОЛНЫЙ КОД МАРКИРОВКИ вместо короткого search_key
+            draw_label_page(c, font_name, dm_image, label_data, readable_km)
+
+        # Сохраняем и закрываем сгенерированный PDF документ
+        c.save()
+        print(f"  -> Сохранен файл: {pdf_path}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Тестовый пример оркестрации:
+    base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+    image_path = "data/output.png"
+    data = read_datamatrix_zxing(image_path)
+    # Замените своими боевыми Base64 строками
+    mock_base64_list = [
+        read_datamatrix_zxing(image_path),
+        read_datamatrix_zxing(image_path)
+    ]
+    
+    process_batch(
+        base64_codes=mock_base64_list,
+        excel_path=os.path.join(base_dir, "resources", "ШАблон для загрузки этикеток.xlsx"),
+        output_dir=os.path.join(base_dir, "data", "output_pdfs")
+    )

read_image.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import zxingcpp as zxing_cpp
+from PIL import Image
+import base64
+
+def read_datamatrix_zxing(file_path: str) -> str:
+    # Открываем изображение через Pillow
+    img = Image.open(file_path)
+    
+    # Читаем штрих-код. 
+    # zxing_cpp.read_barcodes умеет работать напрямую с объектами PIL
+    results = zxing_cpp.read_barcodes(img)
+    
+    if not results:
+        print("Коды не найдены на изображении.")
+        return ''
+            
+    # Берем первый найденный код
+    result = results[0]
+    
+    # Извлекаем именно байты (важно для непечатаемых символов GS/FNC1)
+    raw_bytes = result.bytes
+    
+    # Кодируем байты в Base64
+    # b64encode возвращает bytes, поэтому делаем .decode('ascii') для получения строки
+    b64_string = base64.b64encode(raw_bytes).decode('ascii')
+    
+    return b64_string
+
+if __name__ == "__main__":
+    image_path = "data/output.png"
+    data = read_datamatrix_zxing(image_path)
+    
+    if data:
+        print(f"Успешно прочитано: {data}")
+    else:
+        print("Код не распознан")

render_eps.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+import os
+import PIL.EpsImagePlugin
+
+# 1. ПОРТАТИВНОСТЬ: Вычисляем путь относительно этого скрипта
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
+gs_path = os.path.join(BASE_DIR, 'Ghostscript', 'bin')
+
+# Добавляем в PATH
+os.environ['PATH'] = gs_path + os.pathsep + os.environ.get('PATH', '')
+
+# 2. ХАК: Принудительно заставляем Pillow использовать 32-битную версию
+# Мы устанавливаем имя бинарника ДО того, как Pillow начнет его искать
+PIL.EpsImagePlugin.gs_binary = "gswin32c" 
+
+from PIL import Image
+
+file_path = './data/d46349f7-148a-4301-b6b5-f9a3c70fdf19_04639970975115_2000.eps'
+
+try:
+    img = Image.open(file_path)
+    img.load(scale=10)
+    img.save('./data/output.png', 'PNG')
+    print("Успех! Файл сохранен в ./data/output.png")
+except Exception as e:
+    print(f"Опять ошибка: {e}")

requirements.txt

@@ -0,0 +1,6 @@
+pillow
+zxing-cpp
+reportlab
+pandas
+treepoem
+openpyxl