Свечи зажигания и накаливания NGK для
Chevrolet Orlando 1 (J309)

") html_output.append(f"

{generate_summary_title(BRAND, volume, engine_code, is_diesel)}

") html_output.append(f"

{generate_engine_intro(volume, engine_code, is_diesel)}

") html_output.append(f"") if is_diesel: html_output.append(f"") for article_code, url in articles_data.items(): details = diesel_plug_details["Standard Diesel Glow Plug"] html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") else: # Benzin html_output.append(f"") for article_code, url in articles_data.items(): plug_type = article_info_map.get(article_code, {}).get("type") details = benzine_plug_details.get(plug_type, benzine_plug_details["Nickel"]) # Default to Nickel if unknown marketing_name = article_info_map.get(article_code, {}).get("marketing") full_article_display = article_code if marketing_name and marketing_name != article_code: full_article_display = f"{article_code} ({marketing_name})" # Specific adjustments for details based on actual article properties tech_advantages = details['Технические преимущества'] plug_series = article_info_map.get(article_code, {}).get("series") if plug_series == "Laser Iridium": tech_advantages = "Двойной драгметалл: иридиевый центр 0.6 мм + платиновая игла на заземлении." elif plug_series == "Iridium IX": tech_advantages = "Иридиевый центральный электрод 0.6 мм." elif plug_series == "G-Power": tech_advantages = "Платиновый центр 0.8 мм, V-образная насечка на заземляющем электроде." elif plug_type == "Platinum": tech_advantages = "Платиновый центр 1.1 мм." html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"") html_output.append(f"

Артикул	Технология	Время нагрева	Максимальная температура	Послепусковой подогрев	Термостойкость и защита	Запуск на морозе	Стабильность каления	Срок службы
{article_code}	{details['Технология']}	{details['Время нагрева']}	{details['Максимальная температура']}	{details['Послепусковой подогрев']}	{details['Термостойкость и защита']}	{details['Запуск на морозе']}	{details['Стабильность каления']}	{details['Срок службы']}
Артикул	Тип и семейство	Технические преимущества	Влияние на расход	Стабильность сопротивления	Пуск в мороз	Термостойкость	Стойкость к агрессивной среде	Электроэрозионная стойкость	Самоочистка от нагара	Срок службы и прочность
{full_article_display}	{details['Тип и семейство']}	{tech_advantages}	{details['Влияние на расход']}	{details['Стабильность сопротивления']}	{details['Пуск в мороз']}	{details['Термостойкость']}	{details['Стойкость к агрессивной среде']}	{details['Электроэрозионная стойкость']}	{details['Самоочистка от нагара']}	{details['Срок службы и прочность']}

") html_output.append(f"

") # --- ЭТАП 2: АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СЕМЕЙСТВ (БЛОКИ СЕРИЙ) --- for series_name, series_data in series_collection.items(): if not series_data["articles"]: continue # Skip if no articles found for this series # Sort engines for consistent output sorted_engines = sorted(list(series_data["engines"])) engines_list_str = ", ".join(sorted_engines) # Pick a random article from the series for the link random_article_code = list(series_data["articles"].keys())[0] random_article_url = series_data["articles"][random_article_code] html_output.append(f"") # --- ЭТАП 3: ТЕХНИЧЕСКИЙ РЕГЛАМЕНТ (ФИНАЛ) --- html_output.append(f"