Dieses Repository enthält das Python-Paket fundamend, das XML-basierte MIGs und AHBs als Python-Objekte einliest.
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.
Das Paket ist auf PyPI verfügbar und kann mit pip installiert werden:
pip install fundamendfrom 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"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.
Per default verwendet fundamend die dataclasses aus der Python-Standardlibrary. Es lässt sich aber auch direkt mit Pydantic und den Pydantic dataclasses verwenden. Wenn entweder pydantic schon installiert ist, oder mittels
pip install fundamend[pydantic]mit installiert wird, dann sind Datenmodelle, die von AhbReader und MigReader zurückgegeben werden, automatisch pydantic Objekte.
Mit Pydantic können die Ergebnisse auch leicht bspw. als JSON exportiert werden:
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": []
},Das fundamend Datenmodell ist auch als JSON Schema verfügbar: json_schemas.
Der Code ist MIT-lizenziert und kann daher frei verwendet werden. Wir freuen uns über Pull Requests an den main-Branch dieses Repositories.
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