365 lines
16 KiB
Python
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Python
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# ScoDoc
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# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
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# See LICENSE
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"""Résultats semestres BUT
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"""
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import time
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from app import db, log
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from app.comp import moy_ue, moy_sem, inscr_mod
|
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from app.comp.res_compat import NotesTableCompat
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|
from app.comp.bonus_spo import BonusSport
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from app.models import FormSemestreInscription, ScoDocSiteConfig
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from app.models.moduleimpls import ModuleImpl
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from app.models.but_refcomp import ApcParcours, ApcNiveau
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from app.models.ues import DispenseUE, UniteEns
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from app.models.but_validations import ApcValidationAnnee, ApcValidationRCUE
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from app.scodoc import sco_preferences
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from app.scodoc.codes_cursus import BUT_CODES_ORDER, UE_SPORT
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from app.scodoc.sco_utils import ModuleType
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class ResultatsSemestreBUT(NotesTableCompat):
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"""Résultats BUT: organisation des calculs"""
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_cached_attrs = NotesTableCompat._cached_attrs + (
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"modimpl_coefs_df",
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"modimpls_evals_poids",
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"sem_cube",
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"etuds_parcour_id", # parcours de chaque étudiant
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"ues_inscr_parcours_df", # inscriptions aux UE / parcours
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)
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def __init__(self, formsemestre):
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super().__init__(formsemestre)
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self.sem_cube = None
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"""ndarray (etuds x modimpl x ue)"""
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self.etuds_parcour_id = None
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"""Parcours de chaque étudiant { etudid : parcour_id }"""
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self.ues_ids_by_parcour: dict[set[int]] = {}
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"""{ parcour_id : set }, ue_id de chaque parcours"""
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self.validations_annee: dict[int, ApcValidationAnnee] = {}
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"""chargé par get_validations_annee: jury annuel BUT"""
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if not self.load_cached():
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t0 = time.time()
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self.compute()
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t1 = time.time()
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self.store()
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t2 = time.time()
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log(
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f"""+++ ResultatsSemestreBUT: cached [{formsemestre.id
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}] ({(t1-t0):g}s +{(t2-t1):g}s) +++"""
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)
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def compute(self):
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"Charge les notes et inscriptions et calcule les moyennes d'UE et gen."
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(
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self.sem_cube,
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self.modimpls_evals_poids,
|
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self.modimpls_results,
|
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) = moy_ue.notes_sem_load_cube(self.formsemestre)
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|
self.modimpl_inscr_df = inscr_mod.df_load_modimpl_inscr(self.formsemestre)
|
|
self.ues_inscr_parcours_df = self.load_ues_inscr_parcours()
|
|
self.modimpl_coefs_df, _, _ = moy_ue.df_load_modimpl_coefs(
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|
self.formsemestre, modimpls=self.formsemestre.modimpls_sorted
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|
)
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# l'idx de la colonne du mod modimpl.id est
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# modimpl_coefs_df.columns.get_loc(modimpl.id)
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# idx de l'UE: modimpl_coefs_df.index.get_loc(ue.id)
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# Masque de tous les modules _sauf_ les bonus (sport)
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modimpls_mask = [
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modimpl.module.ue.type != UE_SPORT
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for modimpl in self.formsemestre.modimpls_sorted
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|
]
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self.dispense_ues = DispenseUE.load_formsemestre_dispense_ues_set(
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|
self.formsemestre, self.modimpl_inscr_df.index, self.ues
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)
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self.etud_moy_ue = moy_ue.compute_ue_moys_apc(
|
|
self.sem_cube,
|
|
self.etuds,
|
|
self.formsemestre.modimpls_sorted,
|
|
self.modimpl_inscr_df,
|
|
self.modimpl_coefs_df,
|
|
modimpls_mask,
|
|
self.dispense_ues,
|
|
block=self.formsemestre.block_moyennes,
|
|
)
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|
# Les coefficients d'UE ne sont pas utilisés en APC
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self.etud_coef_ue_df = pd.DataFrame(
|
|
0.0, index=self.etud_moy_ue.index, columns=self.etud_moy_ue.columns
|
|
)
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# --- Modules de MALUS sur les UEs
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self.malus = moy_ue.compute_malus(
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|
self.formsemestre, self.sem_cube, self.ues, self.modimpl_inscr_df
|
|
)
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self.etud_moy_ue -= self.malus
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# --- Bonus Sport & Culture
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if not all(modimpls_mask): # au moins un module bonus
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bonus_class = ScoDocSiteConfig.get_bonus_sport_class()
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if bonus_class is not None:
|
|
bonus: BonusSport = bonus_class(
|
|
self.formsemestre,
|
|
self.sem_cube,
|
|
self.ues,
|
|
self.modimpl_inscr_df,
|
|
self.modimpl_coefs_df.transpose(),
|
|
self.etud_moy_gen,
|
|
self.etud_moy_ue,
|
|
)
|
|
self.bonus_ues = bonus.get_bonus_ues()
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|
if self.bonus_ues is not None:
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self.etud_moy_ue += self.bonus_ues # somme les dataframes
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|
# Clippe toutes les moyennes d'UE dans [0,20]
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self.etud_moy_ue.clip(lower=0.0, upper=20.0, inplace=True)
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|
# Nanifie les moyennes d'UE hors parcours pour chaque étudiant
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self.etud_moy_ue *= self.ues_inscr_parcours_df
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|
# Les ects (utilisés comme coefs) sont nuls pour les UE hors parcours:
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ects = self.ues_inscr_parcours_df.fillna(0.0) * [
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|
ue.ects for ue in self.ues if ue.type != UE_SPORT
|
|
]
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# Moyenne générale indicative:
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# (note: le bonus sport a déjà été appliqué aux moyennes d'UE, et impacte
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|
# donc la moyenne indicative)
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# self.etud_moy_gen = moy_sem.compute_sem_moys_apc_using_coefs(
|
|
# self.etud_moy_ue, self.modimpl_coefs_df
|
|
# )
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if self.formsemestre.block_moyenne_generale or self.formsemestre.block_moyennes:
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self.etud_moy_gen = pd.Series(
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|
index=self.etud_moy_ue.index, dtype=float
|
|
) # NaNs
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|
else:
|
|
self.etud_moy_gen = moy_sem.compute_sem_moys_apc_using_ects(
|
|
self.etud_moy_ue,
|
|
ects,
|
|
formation_id=self.formsemestre.formation_id,
|
|
skip_empty_ues=sco_preferences.get_preference(
|
|
"but_moy_skip_empty_ues", self.formsemestre.id
|
|
),
|
|
)
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# --- UE capitalisées
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self.apply_capitalisation()
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# --- Classements:
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self.compute_rangs()
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def get_etud_mod_moy(self, moduleimpl_id: int, etudid: int) -> float:
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|
"""La moyenne de l'étudiant dans le moduleimpl
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|
En APC, il s'agit d'une moyenne indicative sans valeur.
|
|
Result: valeur float (peut être naN) ou chaîne "NI" (non inscrit ou DEM)
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|
"""
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|
mod_idx = self.modimpl_coefs_df.columns.get_loc(moduleimpl_id)
|
|
etud_idx = self.etud_index[etudid]
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|
# moyenne sur les UE:
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if len(self.sem_cube[etud_idx, mod_idx]):
|
|
return np.nanmean(self.sem_cube[etud_idx, mod_idx])
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|
# note: si toutes les valeurs sont nan, on va déclencher ici
|
|
# un RuntimeWarning: Mean of empty slice
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|
return np.nan
|
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|
def compute_etud_ue_coef(self, etudid: int, ue: UniteEns) -> float:
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|
"""Détermine le coefficient de l'UE pour cet étudiant.
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|
N'est utilisé que pour l'injection des UE capitalisées dans la
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|
moyenne générale.
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|
En BUT, c'est simple: Coef = somme des coefs des modules vers cette UE.
|
|
(ne dépend pas des modules auxquels est inscrit l'étudiant, ).
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|
"""
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|
return self.modimpl_coefs_df.loc[ue.id].sum()
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|
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|
def modimpls_in_ue(self, ue: UniteEns, etudid, with_bonus=True) -> list[ModuleImpl]:
|
|
"""Liste des modimpl ayant des coefs non nuls vers cette UE
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|
et auxquels l'étudiant est inscrit. Inclus modules bonus le cas échéant.
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|
"""
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# sert pour l'affichage ou non de l'UE sur le bulletin et la table recap
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if ue.type == UE_SPORT:
|
|
return [
|
|
modimpl
|
|
for modimpl in self.formsemestre.modimpls_sorted
|
|
if modimpl.module.ue.id == ue.id
|
|
and self.modimpl_inscr_df[modimpl.id][etudid]
|
|
]
|
|
coefs = self.modimpl_coefs_df # row UE (sans bonus), cols modimpl
|
|
modimpls = [
|
|
modimpl
|
|
for modimpl in self.formsemestre.modimpls_sorted
|
|
if (
|
|
modimpl.module.ue.type != UE_SPORT
|
|
and (coefs[modimpl.id][ue.id] != 0)
|
|
and self.modimpl_inscr_df[modimpl.id][etudid]
|
|
)
|
|
or (
|
|
modimpl.module.module_type == ModuleType.MALUS
|
|
and modimpl.module.ue_id == ue.id
|
|
)
|
|
]
|
|
if not with_bonus:
|
|
return [
|
|
modimpl for modimpl in modimpls if modimpl.module.ue.type != UE_SPORT
|
|
]
|
|
return modimpls
|
|
|
|
def modimpl_notes(self, modimpl_id: int, ue_id: int) -> np.ndarray:
|
|
"""Les notes moyennes des étudiants du sem. à ce modimpl dans cette ue.
|
|
Utile pour stats bottom tableau recap.
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|
Résultat: 1d array of float
|
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"""
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|
i = self.modimpl_coefs_df.columns.get_loc(modimpl_id)
|
|
j = self.modimpl_coefs_df.index.get_loc(ue_id)
|
|
return self.sem_cube[:, i, j]
|
|
|
|
def load_ues_inscr_parcours(self) -> pd.DataFrame:
|
|
"""Chargement des inscriptions aux parcours et calcul de la
|
|
matrice d'inscriptions (etuds, ue).
|
|
S'il n'y pas de référentiel de compétence, donc pas de parcours,
|
|
on considère l'étudiant inscrit à toutes les ue.
|
|
La matrice avec ue ne comprend que les UE non bonus.
|
|
1.0 si étudiant inscrit à l'UE, NaN sinon.
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|
"""
|
|
etuds_parcour_id = {
|
|
inscr.etudid: inscr.parcour_id for inscr in self.formsemestre.inscriptions
|
|
}
|
|
self.etuds_parcour_id = etuds_parcour_id
|
|
ue_ids = [ue.id for ue in self.ues if ue.type != UE_SPORT]
|
|
ue_ids_set = set(ue_ids)
|
|
if self.formsemestre.formation.referentiel_competence is None:
|
|
return pd.DataFrame(
|
|
1.0, index=etuds_parcour_id.keys(), columns=ue_ids, dtype=float
|
|
)
|
|
# matrice de NaN: inscrits par défaut à AUCUNE UE:
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|
ues_inscr_parcours_df = pd.DataFrame(
|
|
np.nan, index=etuds_parcour_id.keys(), columns=ue_ids, dtype=float
|
|
)
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|
# Construit pour chaque parcours du référentiel l'ensemble de ses UE
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|
# - considère aussi le cas des semestres sans parcours (clé parcour None)
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# - retire les UEs qui ont un parcours mais qui ne sont pas dans l'un des
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# parcours du semestre
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ue_by_parcours = {} # parcours_id : {ue_id:0|1}
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for (
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|
parcour
|
|
) in self.formsemestre.formation.referentiel_competence.parcours.all() + [None]:
|
|
ue_by_parcours[None if parcour is None else parcour.id] = {
|
|
ue.id: 1.0
|
|
for ue in self.formsemestre.formation.query_ues_parcour(parcour).filter(
|
|
UniteEns.semestre_idx == self.formsemestre.semestre_id
|
|
)
|
|
if ue.id in ue_ids_set
|
|
}
|
|
#
|
|
for etudid in etuds_parcour_id:
|
|
parcour_id = etuds_parcour_id[etudid]
|
|
if parcour_id in ue_by_parcours:
|
|
if ue_by_parcours[parcour_id]:
|
|
ues_inscr_parcours_df.loc[etudid] = ue_by_parcours[parcour_id]
|
|
return ues_inscr_parcours_df
|
|
|
|
def etud_ues_ids(self, etudid: int) -> list[int]:
|
|
"""Liste des id d'UE auxquelles l'étudiant est inscrit (sans bonus).
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|
(surchargée ici pour prendre en compte les parcours)
|
|
Ne prend pas en compte les éventuelles DispenseUE (pour le moment ?)
|
|
"""
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|
s = self.ues_inscr_parcours_df.loc[etudid]
|
|
return s.index[s.notna()]
|
|
|
|
def etud_parcours_ues_ids(self, etudid: int) -> set[int]:
|
|
"""Ensemble les id des UEs que l'étudiant doit valider dans ce semestre compte tenu
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|
du parcours dans lequel il est inscrit.
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|
Se base sur le parcours dans ce semestre, et le référentiel de compétences.
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|
Note: il n'est pas nécessairement inscrit à toutes ces UEs.
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|
Ensemble vide si pas de référentiel.
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|
Si l'étudiant n'est pas inscrit dans un parcours, toutes les UEs du semestre.
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|
La requête est longue, les ue_ids par parcour sont donc cachés.
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|
"""
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|
parcour_id = self.etuds_parcour_id[etudid]
|
|
if parcour_id in self.ues_ids_by_parcour: # cache
|
|
return self.ues_ids_by_parcour[parcour_id]
|
|
# Hors cache:
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|
ref_comp = self.formsemestre.formation.referentiel_competence
|
|
if ref_comp is None:
|
|
return set()
|
|
if parcour_id is None:
|
|
ues_ids = {ue.id for ue in self.ues if ue.type != UE_SPORT}
|
|
else:
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|
parcour: ApcParcours = db.session.get(ApcParcours, parcour_id)
|
|
annee = (self.formsemestre.semestre_id + 1) // 2
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|
niveaux = ApcNiveau.niveaux_annee_de_parcours(parcour, annee, ref_comp)
|
|
# Les UEs du formsemestre associées à ces niveaux:
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|
ues_parcour = self.formsemestre.formation.query_ues_parcour(parcour)
|
|
ues_ids = set()
|
|
for niveau in niveaux:
|
|
ue = ues_parcour.filter(UniteEns.niveau_competence == niveau).first()
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|
if ue:
|
|
ues_ids.add(ue.id)
|
|
|
|
# memoize
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|
self.ues_ids_by_parcour[parcour_id] = ues_ids
|
|
|
|
return ues_ids
|
|
|
|
def etud_has_decision(self, etudid, include_rcues=True) -> bool:
|
|
"""True s'il y a une décision (quelconque) de jury
|
|
émanant de ce formsemestre pour cet étudiant.
|
|
prend aussi en compte les autorisations de passage.
|
|
Ici sous-classée (BUT) pour les RCUEs et années.
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|
"""
|
|
return bool(
|
|
super().etud_has_decision(etudid)
|
|
or ApcValidationAnnee.query.filter_by(
|
|
formsemestre_id=self.formsemestre.id, etudid=etudid
|
|
).count()
|
|
or (
|
|
include_rcues
|
|
and ApcValidationRCUE.query.filter_by(
|
|
formsemestre_id=self.formsemestre.id, etudid=etudid
|
|
).count()
|
|
)
|
|
)
|
|
|
|
def get_validations_annee(self) -> dict[int, ApcValidationAnnee]:
|
|
"""Les validations des étudiants de ce semestre
|
|
pour l'année BUT d'une formation compatible avec celle de ce semestre.
|
|
Attention:
|
|
1) la validation ne provient pas nécessairement de ce semestre
|
|
(redoublants, pair/impair, extérieurs).
|
|
2) l'étudiant a pu démissionner ou défaillir.
|
|
3) S'il y a plusieurs validations pour le même étudiant, prend la "meilleure".
|
|
|
|
Mémorise le résultat (dans l'instance, pas en cache: TODO voir au profiler)
|
|
"""
|
|
if self.validations_annee:
|
|
return self.validations_annee
|
|
annee_but = (self.formsemestre.semestre_id + 1) // 2
|
|
validations = ApcValidationAnnee.query.filter_by(
|
|
ordre=annee_but,
|
|
referentiel_competence_id=self.formsemestre.formation.referentiel_competence_id,
|
|
).join(
|
|
FormSemestreInscription,
|
|
db.and_(
|
|
FormSemestreInscription.etudid == ApcValidationAnnee.etudid,
|
|
FormSemestreInscription.formsemestre_id == self.formsemestre.id,
|
|
),
|
|
)
|
|
validation_by_etud = {}
|
|
for validation in validations:
|
|
if validation.etudid in validation_by_etud:
|
|
# keep the "best"
|
|
if BUT_CODES_ORDER.get(validation.code, 0) > BUT_CODES_ORDER.get(
|
|
validation_by_etud[validation.etudid].code, 0
|
|
):
|
|
validation_by_etud[validation.etudid] = validation
|
|
else:
|
|
validation_by_etud[validation.etudid] = validation
|
|
self.validations_annee = validation_by_etud
|
|
return self.validations_annee
|