تنظيف بيانات الطلبات والتحقق من جودتها باستخدام Python

نموذج تدريبي أُعد بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتوضيح معالجة بيانات الطلبات باستخدام Python. يعمل على بيانات اصطناعية محفوظة بصيغة JSON، ويستخدم المكتبة القياسية دون تثبيت مكتبات إضافية.

يعالج الأرقام العربية والفارسية والمسافات الزائدة وتنسيقات التاريخ، ويتحقق من صحة الكميات والأسعار. يزيل التكرارات المتطابقة، ويعزل السجلات المتعارضة أو غير الصحيحة مع حفظ سبب المشكلة وقيم السجل الأصلي. تستخدم الحسابات Decimal للحفاظ على دقة الأسعار.

تتضمن الحزمة الشفرة وبيانات المثال قبل التنظيف والبيانات النظيفة وسجل الرفض والتكرار وتقريرًا يمكن إعادة إنتاجه. نتيجة المثال: من 22 سجلًا اصطناعيًا، قُبل 15 سجلًا، وحددت 3 تكرارات، وعُزلت 4 سجلات للمراجعة. اجتازت المعالجة فحوص تطابق أعداد السجلات وصحة الإجمالي وإعادة التشغيل والحالات غير الصالحة.

هذا نموذج تدريبي جديد بتاريخ 11 أكتوبر 2026، وليس مشروعًا منفذًا لعميل سابق. تتضمن الملفات المرفقة تعليمات التشغيل والحدود الحالية للمثال.