fix/forzar el procesamiento de un pedimento cargado por datastage

api/api_v1/endpoints/async_pedimentos.py

@@ -1,11 +1,11 @@
 from fastapi import APIRouter, HTTPException, BackgroundTasks
 from schemas.pedimentoSchema import PedimentoRequest
-from schemas.serviceSchema import ServiceBaseSchema, ServiceRemesaSchema
+from schemas.serviceSchema import ServiceBaseSchema, ServiceRemesaSchema, MultiPedimentoCompletoSchema
 from fastapi.responses import JSONResponse
 from celery_app import celery_app
 from tasks import pedimento_completo_task
 import logging
-from typing import Dict, Any
+from typing import Dict, Any, List
 import uuid
 from datetime import datetime
 
@@ -63,6 +63,54 @@ async def async_get_pedimento_completo(request: ServiceRemesaSchema):
             status_code=500, 
             detail=f"Error al agendar la tarea: {str(e)}"
         )
+    
+@router.post("/async/services/pedimento_completo/multiple")
+async def async_multi_pedimento_completo(request: MultiPedimentoCompletoSchema):
+    """
+    Agenda la tarea de obtener pedimentos completos de forma asíncrona para MÚLTIPLES pedimentos.
+    
+    Args:
+        request: MultiPedimentoCompletoSchema con lista de pedimentos y organización
+        
+    Returns:
+        JSONResponse con task_id para consultar el estado de la tarea
+        
+    Raises:
+        HTTPException: En caso de errores de validación
+    """
+    try:
+        pedimentos_ids = request.pedimentos
+        organizacion = request.organizacion
+        
+        logger.info(f"Agendando tarea para {len(pedimentos_ids)} pedimentos completos")
+        
+        # Agendar la tarea en Celery
+        from tasks import multi_pedimento_completo_task
+        task = multi_pedimento_completo_task.delay(pedimentos_ids, organizacion)
+        
+        # Crear respuesta inmediata (EXACTAMENTE igual a tus otras respuestas)
+        response_data = {
+            "success": True,
+            "message": f"Tarea agendada exitosamente para {len(pedimentos_ids)} pedimentos. La consulta de pedimentos completos se está procesando en segundo plano.",
+            "task_id": task.id,
+            "total_pedimentos": len(pedimentos_ids),
+            "pedimentos": pedimentos_ids,
+            "organizacion": organizacion,
+            "status": "PENDING",
+            "timestamp": datetime.utcnow().isoformat(),
+            "estimated_completion": f"{len(pedimentos_ids) * 2}-{len(pedimentos_ids) * 5} minutos",
+            "check_status_url": f"/async/task-status/{task.id}"
+        }
+        
+        logger.info(f"Tarea múltiple agendada exitosamente - Task ID: {task.id}")
+        return JSONResponse(content=response_data, status_code=202)
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error al agendar tarea múltiple de pedimento completo: {e}")
+        raise HTTPException(
+            status_code=500, 
+            detail=f"Error al agendar la tarea: {str(e)}"
+        )
 
 @router.get("/async/task-status/{task_id}")
 async def get_task_status(task_id: str):

api/api_v1/endpoints/pedimentos.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 from fastapi import APIRouter, HTTPException
 from schemas.pedimentoSchema import PedimentoRequest
-from schemas.serviceSchema import ServiceBaseSchema, ServiceRemesaSchema
+from schemas.serviceSchema import ServiceBaseSchema, ServiceRemesaSchema, MultiPedimentoCompletoSchema
 import asyncio
 import logging
 logger = logging.getLogger("app.api")

api/api_v2/modules/pedimentos/routers.py

@@ -6,8 +6,9 @@ from .tasks import process_pedimento_completo_request
 from .services import put_pedimento_data_vu
 from api.api_v2.modules.tasks.services import register_task
 import logging
-logger = logging.getLogger("app.api")
+from celery import group, chord, chain
 
+logger = logging.getLogger("app.api")
 router = APIRouter()
 
 @router.post("/services/pedimento_completo", status_code=status.HTTP_202_ACCEPTED)

api/api_v2/modules/pedimentos/schemas.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-from typing import Optional, Union, Dict, Any
+from typing import Optional, Union, Dict, Any, List
 from uuid import UUID
 from datetime import datetime
 # CORRECCIÓN CLAVE: Se importa el 'validator' para que el decorador funcione