# 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.