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Mise en place de tests unitaires (à étoffer)

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Cléo Baras 2024-03-13 11:20:33 +01:00
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commit 24237eb7b7
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2
app/pe/moys/pe_rcstag.py
View File

@ -408,7 +408,7 @@ def compute_moyennes_par_RCS(
coeffs_rcue_cube: coeffs des RCUE appliqués dans les moyennes de RCS
inscr_mask: inscriptions aux compétences ndarray
(etuds_sorted x UEs|compétences x sxtags),
des 0 et des 1
des 1.0 (si inscrit) et des NaN (si non inscrit)
Returns:
Un DataFrame avec pour columns les moyennes par tags,
et pour rows les etudid

96
tests/unit/test_pe.py
View File

@ -2,6 +2,8 @@
Test calcul moyennes pour les poursuites d'études
"""
import numpy as np
import pytest
from tests.unit import setup
from app import db
@ -9,6 +11,94 @@ from app import db
import app.pe.moys.pe_rcstag as pe_rcstag
def test_compute_moyennes_par_RCS:
"""Test"""
pass
@pytest.mark.parametrize(
"notes_S1, notes_S2, coeffs_S1, coeffs_S2, "
"coeffs_rcues_S1, coeffs_rcues_S2, inscr_S1, inscr_S2,"
"moyenne, coeffs_aggreges",
[
pytest.param(
[17.0, 15.0, 12.0],
[16.0, 14.0, 13.0], # notes
[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0], # coeffs moy gen
[2.0, 4.0, 6.0],
[8.0, 10.0, 12.0], # coeffs recus
[1.0, 1.0, 1.0],
[1.0, 1.0, 1.0], # inscr
[
(17.0 * 2.0 + 16.0 * 8.0) / (2.0 + 8.0),
(15.0 * 4.0 + 14.0 * 10.0) / (4.0 + 10.0),
(12.0 * 6.0 + 13.0 * 12.0) / (6.0 + 12.0),
],
[1.0 + 4.0, 2.0 + 5.0, 3.0 + 6.0],
id="etudiant_parfait",
),
pytest.param(
[17.0, 15.0, 12.0],
[16.0, 14.0, 13.0], # notes
[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0], # coeffs moy gen
[2.0, 4.0, 6.0],
[8.0, 10.0, 12.0], # coeffs recus
[np.nan, 1.0, np.nan],
[1.0, np.nan, np.nan], # inscr
[
(16.0 * 8.0) / (8.0),
(15.0 * 4.0) / (4.0),
np.nan,
],
[4.0, 2.0, np.nan],
id="etudiant_non_inscrit",
),
pytest.param(
[0.0, 15.0, 0.0],
[0.0, 0.0, 0.0], # notes
[1.0, 2.0, 3.0],
[4.0, 5.0, 6.0], # coeffs moy gen
[2.0, 4.0, 6.0],
[8.0, 10.0, 12.0], # coeffs recus
[np.nan, 1.0, 1.0],
[1.0, np.nan, 1.0], # inscr
[0.0, 15.0, 0.0],
[4.0, 2.0, 3.0 + 6.0],
id="etudiant_avec_0",
),
],
)
def test_compute_moyennes_par_RCS(
notes_S1,
notes_S2,
coeffs_S1,
coeffs_S2,
coeffs_rcues_S1,
coeffs_rcues_S2,
inscr_S1,
inscr_S2,
moyenne,
coeffs_aggreges,
):
"""Test de pe_rcstag.compute_moyennes_par_RCS"""
notes_cube = np.stack([np.array([notes_S1]), np.array([notes_S2])], axis=-1)
# Vérifie les dimensions
dim1, dim2, dim3 = notes_cube.shape
assert dim1 == 1, "La dim 0 doit être le nombre d'étudiants"
assert dim2 == 3, "La dim 1 doit être le nombre d'UEs/Compétences"
assert dim3 == 2, "La dim 2 doit être le nombre de semestres"
coeffs_cube = np.stack([np.array([coeffs_S1]), np.array([coeffs_S2])], axis=-1)
coeffs_rcue_cube = np.stack(
[np.array([coeffs_rcues_S1]), np.array([coeffs_rcues_S2])], axis=-1
)
inscr_cube = np.stack([np.array([inscr_S1]), np.array([inscr_S2])], axis=-1)
moys, coeffs = pe_rcstag.compute_moyennes_par_RCS(
notes_cube, coeffs_cube, coeffs_rcue_cube, inscr_cube
)
moy_resultat = np.array([moyenne])
assert (
(moys == moy_resultat) | (np.isnan(moys) & np.isnan(moy_resultat))
).all(), "Moyenne erronée"
coeffs_resultat = np.array([coeffs_aggreges])
assert (
(coeffs == coeffs_resultat) | (np.isnan(coeffs) & np.isnan(coeffs_resultat))
).all(), "Coeffs (pour moyenne générale sur toutes les UE) erronés"