743 lines
28 KiB
Python
743 lines
28 KiB
Python
# -*- mode: python -*-
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# -*- coding: utf-8 -*-
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##############################################################################
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#
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# Gestion scolarite IUT
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#
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# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
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#
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|
# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
|
|
# it under the terms of the GNU General Public License as published by
|
|
# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
|
|
# (at your option) any later version.
|
|
#
|
|
# This program is distributed in the hope that it will be useful,
|
|
# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
|
|
# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
|
|
# GNU General Public License for more details.
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|
#
|
|
# You should have received a copy of the GNU General Public License
|
|
# along with this program; if not, write to the Free Software
|
|
# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
|
|
#
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|
# Emmanuel Viennet emmanuel.viennet@viennet.net
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|
#
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# Module "Avis de poursuite d'étude"
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# conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
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##############################################################################
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|
"""
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|
Created on Fri Sep 9 09:15:05 2016
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|
@author: barasc
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|
"""
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# ----------------------------------------------------------
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|
# Ensemble des fonctions et des classes
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|
# permettant les calculs preliminaires (hors affichage)
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|
# a l'edition d'un jury de poursuites d'etudes
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|
# ----------------------------------------------------------
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import io
|
|
import os
|
|
import time
|
|
from zipfile import ZipFile
|
|
|
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import numpy as np
|
|
import pandas as pd
|
|
|
|
from app.pe.rcss import pe_rcs
|
|
from app.pe.moys import pe_sxtag
|
|
from app.pe.pe_affichage import NOM_STAT_PROMO, SANS_NOTE, NOM_STAT_GROUPE
|
|
import app.pe.pe_affichage as pe_affichage
|
|
import app.pe.pe_etudiant as pe_etudiant
|
|
from app.pe.moys import (
|
|
pe_tabletags,
|
|
pe_ressemtag,
|
|
pe_sxtag,
|
|
pe_rcstag,
|
|
pe_interclasstag,
|
|
pe_moytag,
|
|
)
|
|
import app.pe.pe_rcss_jury as pe_rcss_jury
|
|
|
|
|
|
class JuryPE(object):
|
|
"""
|
|
Classe mémorisant toutes les informations nécessaires pour établir un jury de PE, sur la base
|
|
d'une année de diplôme. De ce semestre est déduit :
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|
1. l'année d'obtention du DUT,
|
|
2. tous les étudiants susceptibles à ce stade (au regard de leur parcours) d'être diplomés.
|
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|
Args:
|
|
diplome : l'année d'obtention du diplome BUT et du jury de PE (généralement février XXXX)
|
|
"""
|
|
|
|
def __init__(self, diplome: int):
|
|
pe_affichage.pe_start_log()
|
|
self.diplome = diplome
|
|
"L'année du diplome"
|
|
|
|
self.nom_export_zip = f"Jury_PE_{self.diplome}"
|
|
"Nom du zip où ranger les fichiers générés"
|
|
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
f"Données de poursuite d'étude générées le {time.strftime('%d/%m/%Y à %H:%M')}\n"
|
|
)
|
|
# Chargement des étudiants à prendre en compte dans le jury
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
f"""*** Recherche des étudiants diplômés 🎓 en {self.diplome}"""
|
|
)
|
|
self.etudiants = pe_etudiant.EtudiantsJuryPE(
|
|
self.diplome
|
|
) # Les infos sur les étudiants
|
|
self.etudiants.find_etudiants()
|
|
self.diplomes_ids = self.etudiants.diplomes_ids
|
|
|
|
self.rcss_jury = pe_rcss_jury.RCSsJuryPE(self.diplome)
|
|
"""Les informations sur les regroupements de semestres"""
|
|
|
|
self.zipdata = io.BytesIO()
|
|
with ZipFile(self.zipdata, "w") as zipfile:
|
|
if not self.diplomes_ids:
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Aucun étudiant diplômé")
|
|
else:
|
|
try:
|
|
self._gen_xls_diplomes(zipfile)
|
|
self._gen_xls_ressembuttags(zipfile)
|
|
self._gen_trajectoires()
|
|
self._gen_semXs()
|
|
self._gen_xls_sxtags(zipfile)
|
|
self._gen_rcsemxs()
|
|
self._gen_xls_rcstags(zipfile)
|
|
self._gen_xls_interclasstags(zipfile)
|
|
self._gen_xls_synthese_jury_par_tag(zipfile)
|
|
# self._gen_xls_synthese_par_etudiant(zipfile)
|
|
except Exception as e:
|
|
raise e
|
|
# et le log
|
|
self._add_log_to_zip(zipfile)
|
|
|
|
# Fin !!!! Tada :)
|
|
|
|
def _gen_xls_diplomes(self, zipfile: ZipFile):
|
|
"Intègre le bilan des semestres taggués au zip"
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
|
output, engine="openpyxl"
|
|
) as writer:
|
|
if self.diplomes_ids:
|
|
onglet = "diplômés"
|
|
df_diplome = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)
|
|
df_diplome.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
if self.etudiants.abandons_ids:
|
|
onglet = "redoublants-réorientés"
|
|
df_abandon = self.etudiants.df_administratif(
|
|
self.etudiants.abandons_ids
|
|
)
|
|
df_abandon.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
output.seek(0)
|
|
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile,
|
|
f"etudiants_{self.diplome}.xlsx",
|
|
output.read(),
|
|
path="details",
|
|
)
|
|
|
|
def _gen_xls_ressembuttags(self, zipfile: ZipFile):
|
|
"""Calcule les moyennes par tag des résultats des Semestres BUT"""
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
"*** Génère les ResSemBUTTag (résultats des semestres BUT taggués)"
|
|
)
|
|
|
|
formsemestres = get_formsemestres_etudiants(self.etudiants)
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
f"--> {len(formsemestres)} résultats de semestres à considérer"
|
|
)
|
|
|
|
self.ressembuttags = {}
|
|
for frmsem_id, formsemestre in formsemestres.items():
|
|
# Crée le semestre_tag et exécute les calculs de moyennes
|
|
self.ressembuttags[frmsem_id] = pe_ressemtag.ResSemBUTTag(formsemestre)
|
|
|
|
# Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
|
output, engine="openpyxl"
|
|
) as writer:
|
|
onglets = []
|
|
for res_sem_tag in self.ressembuttags.values():
|
|
onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
|
|
onglets += []
|
|
df = res_sem_tag.to_df()
|
|
# écriture dans l'onglet
|
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
|
|
output.seek(0)
|
|
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile,
|
|
f"ResSemBUTTags_{self.diplome}.xlsx",
|
|
output.read(),
|
|
path="details",
|
|
)
|
|
|
|
def _gen_trajectoires(self):
|
|
"""Génère l'ensemble des trajectoires (RCS), qui traduisent les différents
|
|
chemins au sein des (form)semestres pour atteindre la cible d'un
|
|
RCS (par ex: 'S2' ou '3S').
|
|
"""
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
"*** Génère les trajectoires (différentes combinaisons de semestres) des étudiants"
|
|
)
|
|
|
|
self.rcss_jury.cree_trajectoires(self.etudiants)
|
|
|
|
def _gen_semXs(self):
|
|
"""Génère les SemXs (trajectoires/combinaisons de semestre de même rang x)
|
|
qui traduisent les différents chemins des étudiants pour valider un semestre Sx.
|
|
"""
|
|
# Génère les regroupements de semestres de type Sx
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
"*** Génère les SemXs (RCS de même Sx donnant lieu à validation du semestre)"
|
|
)
|
|
self.rcss_jury.cree_semxs(self.etudiants)
|
|
self.rcss_jury._aff_semxs_suivis(self.etudiants)
|
|
|
|
def _gen_xls_sxtags(self, zipfile: ZipFile):
|
|
"""Génère les semestres taggués en s'appuyant sur les RCF de type Sx (pour
|
|
identifier les redoublements impactant les semestres taggués).
|
|
"""
|
|
# Génère les moyennes des RCS de type Sx
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
"*** Calcule les moyennes des SxTag (moyennes d'un SemX/RCS de type Sx)"
|
|
)
|
|
|
|
# Les SxTag (moyenne de Sx par UE)
|
|
self.sxtags = {}
|
|
for rcf_id, rcf in self.rcss_jury.semXs.items():
|
|
# SxTag traduisant le RCF
|
|
sxtag_id = rcf_id
|
|
self.sxtags[sxtag_id] = pe_sxtag.SxTag(sxtag_id, rcf, self.ressembuttags)
|
|
|
|
# Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
|
output, engine="openpyxl"
|
|
) as writer:
|
|
onglets = []
|
|
for sxtag in self.sxtags.values():
|
|
onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
|
|
if sxtag.is_significatif():
|
|
df = sxtag.to_df()
|
|
onglets += [onglet]
|
|
# écriture dans l'onglet
|
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
|
|
|
|
output.seek(0)
|
|
if onglets:
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile,
|
|
f"semestres_taggues_{self.diplome}.xlsx",
|
|
output.read(),
|
|
path="details",
|
|
)
|
|
|
|
def _gen_rcsemxs(self):
|
|
"""Génère les regroupements cohérents de RCFs qu'ont suivi chaque étudiant"""
|
|
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
"*** Génère les RCSemX (regroupements cohérents de données"
|
|
" extraites des SemX) amenant du S1 à un semestre final***"
|
|
)
|
|
self.rcss_jury.cree_rcsemxs(self.etudiants)
|
|
self.rcss_jury._aff_rcsemxs_suivis(self.etudiants)
|
|
|
|
def _gen_xls_rcstags(self, zipfile: ZipFile):
|
|
"""Génère les RCS taggués traduisant les moyennes (orientées compétences)
|
|
de regroupements de semestre de type Sx, xA ou xS.
|
|
|
|
Stocke le résultat dans self.rccs_tag, un dictionnaire de
|
|
la forme ``{nom_aggregat: {fid_terminal: RCSTag(fid_terminal)} }``
|
|
|
|
Pour rappel : Chaque RCS est identifié par un nom d'aggrégat et par un formsemestre terminal.
|
|
|
|
Par exemple :
|
|
|
|
* combinaisons '3S' : S1+S2+S3 en prenant en compte tous les S3 qu'ont fréquenté les
|
|
étudiants du jury PE. Ces S3 marquent les formsemestre terminal de chaque combinaison.
|
|
|
|
Args:
|
|
etudiants: Les données des étudiants
|
|
semestres_tag: Les semestres tag (pour lesquels des moyennes par tag ont été calculés)
|
|
"""
|
|
|
|
# Génère les moyennes des RCS de type Sx
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Calcule les moyennes des RC de RCFS")
|
|
|
|
self.rcss_tags = {}
|
|
for rcs_id, rcsemx in self.rcss_jury.rcsemxs.items():
|
|
self.rcss_tags[rcs_id] = pe_rcstag.RCSTag(rcsemx, self.sxtags)
|
|
|
|
# Intègre le bilan des trajectoires tagguées au zip final
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
|
output, engine="openpyxl"
|
|
) as writer:
|
|
onglets = []
|
|
for rcs_tag in self.rcss_tags.values():
|
|
onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
|
|
if rcs_tag.is_significatif():
|
|
df = rcs_tag.to_df()
|
|
onglets += [onglet]
|
|
# écriture dans l'onglet
|
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
|
|
output.seek(0)
|
|
|
|
if onglets:
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile,
|
|
f"RCRCFs_{self.diplome}.xlsx",
|
|
output.read(),
|
|
path="details",
|
|
)
|
|
|
|
def _gen_xls_interclasstags(self, zipfile: ZipFile):
|
|
"""Génère les interclassements sur la promo de diplômés
|
|
par (nom d') aggrégat
|
|
en distinguant les interclassements par accronymes d'UEs (sur les SxTag)
|
|
et ceux par compétences (sur les RCSTag).
|
|
"""
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
"*** Génère les interclassements sur chaque type de RCS/agrgégat"
|
|
)
|
|
self.interclasstags = {
|
|
pe_moytag.CODE_MOY_UE: {},
|
|
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES: {},
|
|
}
|
|
|
|
etudiants_diplomes = self.etudiants.etudiants_diplomes
|
|
|
|
# Les interclassements par UE
|
|
for Sx in pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES:
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
f"--> Interclassement par (acronyme d')UEs pour le RCS {Sx}"
|
|
)
|
|
interclass = pe_interclasstag.InterClassTag(
|
|
Sx,
|
|
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
|
etudiants_diplomes,
|
|
self.rcss_jury.semXs,
|
|
self.sxtags,
|
|
self.rcss_jury.semXs_suivis,
|
|
)
|
|
self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_UE][Sx] = interclass
|
|
|
|
# Les interclassements par compétences
|
|
for nom_rcs in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
f"--> Interclassement par compétences pour le RCS {nom_rcs}"
|
|
)
|
|
interclass = pe_interclasstag.InterClassTag(
|
|
nom_rcs,
|
|
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
|
|
etudiants_diplomes,
|
|
self.rcss_jury.rcsemxs,
|
|
self.rcss_tags,
|
|
self.rcss_jury.rcsemxs_suivis,
|
|
)
|
|
self.interclasstags[pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES][nom_rcs] = interclass
|
|
|
|
# Intègre le bilan des aggrégats (interclassé par promo) au zip final
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
|
output, engine="openpyxl"
|
|
) as writer:
|
|
onglets = []
|
|
for type_interclass in [
|
|
pe_moytag.CODE_MOY_UE,
|
|
pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES,
|
|
]:
|
|
interclasstag = self.interclasstags[type_interclass]
|
|
for nom_rcs, interclass in interclasstag.items():
|
|
onglet = interclass.get_repr()
|
|
if interclass.is_significatif():
|
|
df = interclass.to_df(cohorte="Promo")
|
|
onglets += [onglet]
|
|
# écriture dans l'onglet
|
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
|
|
|
|
output.seek(0)
|
|
|
|
if onglets:
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile,
|
|
f"InterClassTags_{self.diplome}.xlsx",
|
|
output.read(),
|
|
path="details",
|
|
)
|
|
|
|
def _gen_xls_synthese_jury_par_tag(self, zipfile: ZipFile):
|
|
"""Synthèse des éléments du jury PE tag par tag"""
|
|
# Synthèse des éléments du jury PE
|
|
self.synthese = self.synthetise_jury_par_tags()
|
|
|
|
# Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par tags")
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
|
output, engine="openpyxl"
|
|
) as writer:
|
|
onglets = []
|
|
for (tag, type_moy), df in self.synthese.items():
|
|
onglet = f"{tag} {type_moy}"
|
|
onglets += [onglet]
|
|
# écriture dans l'onglet:
|
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
|
|
output.seek(0)
|
|
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}_par_tag.xlsx", output.read()
|
|
)
|
|
|
|
def _gen_xls_synthese_par_etudiant(self, zipfile: ZipFile):
|
|
"""Synthèse des éléments du jury PE, étudiant par étudiant"""
|
|
# Synthèse des éléments du jury PE
|
|
synthese = self.synthetise_jury_par_etudiants()
|
|
|
|
# Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par étudiants")
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
with pd.ExcelWriter( # pylint: disable=abstract-class-instantiated
|
|
output, engine="openpyxl"
|
|
) as writer:
|
|
onglets = []
|
|
for onglet, df in synthese.items():
|
|
onglets += [onglet]
|
|
# écriture dans l'onglet:
|
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
|
|
output.seek(0)
|
|
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}_par_etudiant.xlsx", output.read()
|
|
)
|
|
|
|
def _add_log_to_zip(self, zipfile):
|
|
"""Add a text file with the log messages"""
|
|
log_data = pe_affichage.pe_get_log()
|
|
self.add_file_to_zip(zipfile, "pe_log.txt", log_data)
|
|
|
|
def add_file_to_zip(self, zipfile: ZipFile, filename: str, data, path=""):
|
|
"""Add a file to given zip
|
|
All files under NOM_EXPORT_ZIP/
|
|
path may specify a subdirectory
|
|
|
|
Args:
|
|
zipfile: ZipFile
|
|
filename: Le nom du fichier à intégrer au zip
|
|
data: Les données du fichier
|
|
path: Un dossier dans l'arborescence du zip
|
|
"""
|
|
path_in_zip = os.path.join(path, filename) # self.nom_export_zip,
|
|
zipfile.writestr(path_in_zip, data)
|
|
|
|
def get_zipped_data(self) -> io.BytesIO | None:
|
|
"""returns file-like data with a zip of all generated (CSV) files.
|
|
Warning: reset stream to the begining.
|
|
"""
|
|
self.zipdata.seek(0)
|
|
return self.zipdata
|
|
|
|
def _do_tags_list(self, interclassements: dict[str, dict]):
|
|
"""La liste des tags extraites des interclassements"""
|
|
tags = []
|
|
# Pour chaque type d'interclassements
|
|
for type in interclassements:
|
|
interclassement = interclassements[type]
|
|
for aggregat in interclassement:
|
|
interclass = interclassement[aggregat]
|
|
if interclass.tags_sorted:
|
|
tags.extend(interclass.tags_sorted)
|
|
tags = sorted(set(tags))
|
|
return tags
|
|
|
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# **************************************************************************************************************** #
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# Méthodes pour la synthèse du juryPE
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# *****************************************************************************************************************
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def synthetise_jury_par_tags(self) -> dict[pd.DataFrame]:
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"""Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
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dont les onglets sont les tags et des types de calcul de moyennes
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(par UEs ou par compétences)"""
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pe_affichage.pe_print(
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"*** Synthèse finale des moyennes par tag et par type de moyennes (UEs ou Compétences)***"
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)
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|
synthese = {}
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pe_affichage.pe_print(" -> Synthèse des données administratives")
|
|
synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)
|
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|
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tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
|
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for tag in tags:
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for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]:
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|
pe_affichage.pe_print(f" -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy}")
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synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
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return synthese
|
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def df_tag_type(self, tag, type_moy, type_colonnes=True):
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"""Génère le DataFrame synthétisant les moyennes/classements (groupe +
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interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus, en fonction
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du type (UEs ou Compétences) de données souhaitées,
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tels que fourni dans l'excel final.
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Si type=UEs => tous les sxtag du tag
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Si type=Compétences => tous les rcstag du tag
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Args:
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tag: Un des tags (a minima `but`)
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type_moy: Un type de moyenne
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Returns:
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"""
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# Les données des étudiants
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etuds = [etud for etudid, etud in self.etudiants.etudiants_diplomes.items()]
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df = pe_tabletags.df_administratif(etuds, aggregat="", cohorte="")
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if type_moy == pe_moytag.CODE_MOY_UE:
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aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_SEMESTRES
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else:
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aggregats = pe_rcs.TOUS_LES_RCS
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for aggregat in aggregats:
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print(aggregat)
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# Descr de l'aggrégat
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descr = pe_rcs.TYPES_RCS[aggregat]["descr"]
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# L'interclassement associé
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interclass = self.interclasstags[type_moy][aggregat]
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if interclass.is_significatif():
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# Le dataframe du classement sur le groupe
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df_groupe = interclass.compute_df_synthese_moyennes_tag(
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|
tag, aggregat=aggregat, type_colonnes=False
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|
)
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df = df.join(df_groupe)
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# Le dataframe du classement sur la promo
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df_promo = interclass.to_df(
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|
administratif=False,
|
|
aggregat=aggregat,
|
|
tags_cibles=[tag],
|
|
cohorte="Promo",
|
|
type_colonnes=False,
|
|
)
|
|
df = df.join(df_promo)
|
|
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# Conversion des colonnes en multiindex
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if type_colonnes:
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df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(df.columns)
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return df
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# Fin de l'aggrégat
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def synthetise_jury_par_etudiants(self) -> dict[pd.DataFrame]:
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|
"""Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
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dont les onglets sont les étudiants"""
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|
pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale des moyennes par étudiants***")
|
|
|
|
synthese = {}
|
|
pe_affichage.pe_print(" -> Synthèse des données administratives")
|
|
synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)
|
|
|
|
etudids = list(self.diplomes_ids)
|
|
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|
for etudid in etudids:
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etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
|
|
nom = etudiant.nom
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|
prenom = etudiant.prenom[0] # initial du prénom
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|
onglet = f"{nom} {prenom}. ({etudid})"
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|
if len(onglet) > 32: # limite sur la taille des onglets
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|
fin_onglet = f"{prenom}. ({etudid})"
|
|
onglet = f"{nom[:32-len(fin_onglet)-2]}." + fin_onglet
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|
pe_affichage.pe_print(f" -> Synthèse de l'étudiant {etudid}")
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|
synthese[onglet] = self.df_synthese_etudiant(etudid)
|
|
return synthese
|
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def df_synthese_etudiant(self, etudid: int) -> pd.DataFrame:
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|
"""Créé un DataFrame pour un étudiant donné par son etudid, retraçant
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toutes ses moyennes aux différents tag et aggrégats"""
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tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
|
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|
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donnees = {}
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for tag in tags:
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|
# Une ligne pour le tag
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donnees[tag] = {("", "", "tag"): tag}
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|
for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
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|
# Le dictionnaire par défaut des moyennes
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donnees[tag] |= get_defaut_dict_synthese_aggregat(
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|
aggregat, self.diplome
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|
)
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# La trajectoire de l'étudiant sur l'aggrégat
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trajectoire = self.rcss_jury.trajectoires_suivies[etudid][aggregat]
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|
if trajectoire:
|
|
trajectoire_tagguee = self.rcss_tags[trajectoire.sxtag_id]
|
|
if tag in trajectoire_tagguee.moyennes_tags:
|
|
# L'interclassement
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|
interclass = self.interclasstags[aggregat]
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|
# Injection des données dans un dictionnaire
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donnees[tag] |= get_dict_synthese_aggregat(
|
|
aggregat,
|
|
trajectoire_tagguee,
|
|
interclass,
|
|
etudid,
|
|
tag,
|
|
self.diplome,
|
|
)
|
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# Fin de l'aggrégat
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|
# Construction du dataFrame
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df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index")
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# Tri par nom/prénom
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df.sort_values(by=[("", "", "tag")], inplace=True)
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|
return df
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def get_formsemestres_etudiants(etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE) -> dict:
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|
"""Ayant connaissance des étudiants dont il faut calculer les moyennes pour
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le jury PE (attribut `self.etudiant_ids) et de leurs trajectoires (semestres
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|
parcourus), renvoie un dictionnaire ``{fid: FormSemestre(fid)}``
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contenant l'ensemble des formsemestres de leurs cursus, dont il faudra calculer
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la moyenne.
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Args:
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|
etudiants: Les étudiants du jury PE
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|
Returns:
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|
Un dictionnaire de la forme `{fid: FormSemestre(fid)}`
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"""
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semestres = {}
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for etudid in etudiants.etudiants_ids:
|
|
for cle in etudiants.cursus[etudid]:
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|
if cle.startswith("S"):
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|
semestres = semestres | etudiants.cursus[etudid][cle]
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|
return semestres
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def get_defaut_dict_synthese_aggregat(nom_rcs: str, diplome: int) -> dict:
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|
"""Renvoie le dictionnaire de synthèse (à intégrer dans
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un tableur excel) pour décrire les résultats d'un aggrégat
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|
Args:
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|
nom_rcs : Le nom du RCS visé
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|
diplôme : l'année du diplôme
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"""
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# L'affichage de l'aggrégat dans le tableur excel
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descr = pe_rcs.get_descr_rcs(nom_rcs)
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|
nom_stat_promo = f"{NOM_STAT_PROMO} {diplome}"
|
|
donnees = {
|
|
(descr, "", "note"): SANS_NOTE,
|
|
# Les stat du groupe
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|
(descr, NOM_STAT_GROUPE, "class."): SANS_NOTE,
|
|
(descr, NOM_STAT_GROUPE, "min"): SANS_NOTE,
|
|
(descr, NOM_STAT_GROUPE, "moy"): SANS_NOTE,
|
|
(descr, NOM_STAT_GROUPE, "max"): SANS_NOTE,
|
|
# Les stats de l'interclassement dans la promo
|
|
(descr, nom_stat_promo, "class."): SANS_NOTE,
|
|
(
|
|
descr,
|
|
nom_stat_promo,
|
|
"min",
|
|
): SANS_NOTE,
|
|
(
|
|
descr,
|
|
nom_stat_promo,
|
|
"moy",
|
|
): SANS_NOTE,
|
|
(
|
|
descr,
|
|
nom_stat_promo,
|
|
"max",
|
|
): SANS_NOTE,
|
|
}
|
|
return donnees
|
|
|
|
|
|
def get_dict_synthese_aggregat(
|
|
aggregat: str,
|
|
trajectoire_tagguee: pe_rcstag.RCSTag,
|
|
interclassement_taggue: pe_interclasstag.InterClassTag,
|
|
etudid: int,
|
|
tag: str,
|
|
diplome: int,
|
|
):
|
|
"""Renvoie le dictionnaire (à intégrer au tableur excel de synthese)
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|
traduisant les résultats (moy/class) d'un étudiant à une trajectoire tagguée associée
|
|
à l'aggrégat donné et pour un tag donné"""
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|
donnees = {}
|
|
# L'affichage de l'aggrégat dans le tableur excel
|
|
descr = pe_rcs.get_descr_rcs(aggregat)
|
|
|
|
# La note de l'étudiant (chargement à venir)
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|
note = np.nan
|
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|
|
# Les données de la trajectoire tagguée pour le tag considéré
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|
moy_tag = trajectoire_tagguee.moyennes_tags[tag]
|
|
|
|
# Les données de l'étudiant
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|
note = moy_tag.get_note_for_df(etudid)
|
|
|
|
classement = moy_tag.get_class_for_df(etudid)
|
|
nmin = moy_tag.get_min_for_df()
|
|
nmax = moy_tag.get_max_for_df()
|
|
nmoy = moy_tag.get_moy_for_df()
|
|
|
|
# Statistiques sur le groupe
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|
if not pd.isna(note) and note != np.nan:
|
|
# Les moyennes de cette trajectoire
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donnees |= {
|
|
(descr, "", "note"): note,
|
|
(descr, NOM_STAT_GROUPE, "class."): classement,
|
|
(descr, NOM_STAT_GROUPE, "min"): nmin,
|
|
(descr, NOM_STAT_GROUPE, "moy"): nmoy,
|
|
(descr, NOM_STAT_GROUPE, "max"): nmax,
|
|
}
|
|
|
|
# L'interclassement
|
|
moy_tag = interclassement_taggue.moyennes_tags[tag]
|
|
|
|
classement = moy_tag.get_class_for_df(etudid)
|
|
nmin = moy_tag.get_min_for_df()
|
|
nmax = moy_tag.get_max_for_df()
|
|
nmoy = moy_tag.get_moy_for_df()
|
|
|
|
if not pd.isna(note) and note != np.nan:
|
|
nom_stat_promo = f"{NOM_STAT_PROMO} {diplome}"
|
|
|
|
donnees |= {
|
|
(descr, nom_stat_promo, "class."): classement,
|
|
(descr, nom_stat_promo, "min"): nmin,
|
|
(descr, nom_stat_promo, "moy"): nmoy,
|
|
(descr, nom_stat_promo, "max"): nmax,
|
|
}
|
|
|
|
return donnees
|