ScoDoc/app/comp/moy_mod.py

# -*- mode: python -*-
# -*- coding: utf-8 -*-

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#
# Gestion scolarite IUT
#
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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.
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# 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
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# along with this program; if not, write to the Free Software
# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307  USA
#
#   Emmanuel Viennet      emmanuel.viennet@viennet.net
#
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"""Fonctions de calcul des moyennes de modules (modules, ressources ou SAÉ)

Pour les formations classiques et le BUT

Rappel: pour éviter les confusions, on appelera *poids* les coefficients d'une
évaluation dans un module, et *coefficients* ceux utilisés pour le calcul de la
moyenne générale d'une UE.
"""
import dataclasses
from dataclasses import dataclass
import numpy as np
import pandas as pd
import sqlalchemy as sa

import app
from app import db
from app.models import Evaluation, EvaluationUEPoids, ModuleImpl
from app.scodoc import sco_cache
from app.scodoc import sco_utils as scu
from app.scodoc.codes_cursus import UE_SPORT
from app.scodoc.sco_exceptions import ScoBugCatcher
from app.scodoc.sco_utils import ModuleType


@dataclass
class EvaluationEtat:
    """Classe pour stocker quelques infos sur les résultats d'une évaluation"""

    evaluation_id: int
    nb_attente: int
    nb_notes: int  # nb notes d'étudiants inscrits au semestre et au modimpl
    is_complete: bool

    def to_dict(self):
        "convert to dict"
        return dataclasses.asdict(self)


class ModuleImplResults:
    """Classe commune à toutes les formations (standard et APC).
    Les notes des étudiants d'un moduleimpl.
    Les poids des évals sont à part car on en a besoin sans les notes pour les
    tableaux de bord.
    Les attributs sont tous des objets simples cachables dans Redis;
    les caches sont gérés par  ResultatsSemestre.
    """

    def __init__(
        self, moduleimpl: ModuleImpl, etudids: list[int], etudids_actifs: set[int]
    ):
        """
        Args:
        - etudids : liste des etudids, qui donne l'index du dataframe
            (doit être tous les étudiants inscrits au semestre incluant les DEM et DEF)
        - etudids_actifs l'ensemble des étudiants inscrits au semestre, non DEM/DEF.
        """
        self.moduleimpl_id = moduleimpl.id
        self.module_id = moduleimpl.module.id
        self.etudids = None
        "liste des étudiants inscrits au SEMESTRE (incluant dem et def)"

        self.nb_inscrits_module = None
        "nombre d'inscrits (non DEM) à ce module"
        self.evaluations_completes = []
        "séquence de booléens, indiquant les évals à prendre en compte."
        self.evaluations_completes_dict = {}
        "{ evaluation.id : bool } indique si à prendre en compte ou non."
        self.evaluations_etat = {}
        "{ evaluation_id: EvaluationEtat }"
        self.etudids_attente = set()
        "etudids avec au moins une note ATT dans ce module"
        self.en_attente = False
        "Vrai si au moins une évaluation a une note en attente"
        #
        self.evals_notes = None
        """DataFrame, colonnes: EVALS, Lignes: etudid (inscrits au SEMESTRE)
            valeur: notes brutes, float ou NOTES_ATTENTE, NOTES_NEUTRALISE,
            NOTES_ABSENCE.
            Les NaN désignent les notes manquantes (non saisies).
        """
        self.etuds_moy_module = None
        """DataFrame, colonnes UE, lignes etud
            = la note de l'étudiant dans chaque UE pour ce module.
            ou NaN si les évaluations (dans lesquelles l'étudiant a des notes)
            ne donnent pas de coef vers cette UE.
        """
        self.evals_etudids_sans_note = {}
        """dict: evaluation_id : set des etudids non notés dans cette eval, sans les démissions."""
        self.evals_type = {}
        """Type de chaque eval { evaluation.id : evaluation.evaluation_type }"""
        self.load_notes(etudids, etudids_actifs)
        self.etuds_use_session2 = pd.Series(False, index=self.evals_notes.index)
        """1 bool par etud, indique si sa moyenne de module vient de la session2"""
        self.etuds_use_rattrapage = pd.Series(False, index=self.evals_notes.index)
        """1 bool par etud, indique si sa moyenne de module utilise la note de rattrapage"""

    def load_notes(
        self, etudids: list[int], etudids_actifs: set[int]
    ):  # ré-écriture de df_load_modimpl_notes
        """Charge toutes les notes de toutes les évaluations du module.
        Args:
        - etudids : liste des etudids, qui donne l'index du dataframe
            (doit être tous les étudiants inscrits au semestre incluant les DEM et DEF)
        - etudids_actifs l'ensemble des étudiants inscrits au semestre, non DEM/DEF.

        Dataframe evals_notes
            colonnes: le nom de la colonne est l'evaluation_id (int)
            index (lignes): etudid (int)

        L'ensemble des étudiants est celui des inscrits au SEMESTRE.

        Les notes sont "brutes" (séries de floats) et peuvent prendre les valeurs:
            note : float (valeur enregistrée brute, NON normalisée sur 20)
            pas de note: NaN (rien en bd, ou étudiant non inscrit au module)
            absent: NOTES_ABSENCE (NULL en bd)
            excusé: NOTES_NEUTRALISE (voir sco_utils)
            attente: NOTES_ATTENTE

        Évaluation "complete" (prise en compte dans les calculs) si:
        - soit tous les étudiants inscrits au module ont des notes
        - soit elle a été déclarée "à prise en compte immédiate" (publish_incomplete)
            ou est une évaluation de rattrapage ou de session 2
        Évaluation "attente" (prise en compte dans les calculs, mais il y
        manque des notes) ssi il y a des étudiants inscrits au semestre et au module
        qui ont des notes ATT.
        """
        moduleimpl = db.session.get(ModuleImpl, self.moduleimpl_id)
        self.etudids = etudids

        # --- Calcul nombre d'inscrits pour déterminer les évaluations "completes":
        # on prend les inscrits au module ET au semestre (donc sans démissionnaires)
        inscrits_module = {ins.etud.id for ins in moduleimpl.inscriptions}.intersection(
            etudids_actifs
        )
        self.nb_inscrits_module = len(inscrits_module)

        # dataFrame vide, index = tous les inscrits au SEMESTRE
        evals_notes = pd.DataFrame(index=self.etudids, dtype=float)
        self.evaluations_completes = []
        self.evaluations_completes_dict = {}
        self.etudids_attente = set()  # empty
        self.evals_type = {}
        evaluation: Evaluation
        for evaluation in moduleimpl.evaluations:
            self.evals_type[evaluation.id] = evaluation.evaluation_type
            eval_df = self._load_evaluation_notes(evaluation)
            # is_complete ssi
            #  tous les inscrits (non dem) au module ont une note
            #  ou évaluation déclarée "à prise en compte immédiate"
            #  ou rattrapage, 2eme session, bonus
            #  ET pas bloquée par date (is_blocked)
            is_blocked = evaluation.is_blocked()
            etudids_sans_note = inscrits_module - set(eval_df.index)  # sans les dem.
            is_complete = (
                (evaluation.evaluation_type != Evaluation.EVALUATION_NORMALE)
                or (evaluation.publish_incomplete)
                or (not etudids_sans_note)
            ) and not is_blocked
            self.evaluations_completes.append(is_complete)
            self.evaluations_completes_dict[evaluation.id] = is_complete
            self.evals_etudids_sans_note[evaluation.id] = etudids_sans_note

            # NULL en base => ABS (= -999)
            eval_df.fillna(scu.NOTES_ABSENCE, inplace=True)
            # Ce merge ne garde que les étudiants inscrits au module
            # et met à NULL (NaN) les notes non présentes
            #  (notes non saisies ou etuds non inscrits au module):
            evals_notes = evals_notes.merge(
                eval_df, how="left", left_index=True, right_index=True
            )
            # Notes en attente: (ne prend en compte que les inscrits, non démissionnaires)
            eval_notes_inscr = evals_notes[str(evaluation.id)][list(inscrits_module)]
            # Nombre de notes (non vides, incluant ATT etc) des inscrits:
            nb_notes = eval_notes_inscr.notna().sum()

            if is_blocked:
                eval_etudids_attente = set()
            else:
                # Etudiants avec notes en attente:
                #  = ceux avec note ATT
                eval_etudids_attente = set(
                    eval_notes_inscr.iloc[
                        (eval_notes_inscr == scu.NOTES_ATTENTE).to_numpy()
                    ].index
                )
                if evaluation.publish_incomplete:
                    # et en "immédiat", tous ceux sans note
                    eval_etudids_attente |= etudids_sans_note

            # Synthèse pour état du module:
            self.etudids_attente |= eval_etudids_attente
            self.evaluations_etat[evaluation.id] = EvaluationEtat(
                evaluation_id=evaluation.id,
                nb_attente=len(eval_etudids_attente),
                nb_notes=int(nb_notes),
                is_complete=is_complete,
            )
        # au moins une note en attente (ATT ou manquante en mode "immédiat") dans ce modimpl:
        self.en_attente = bool(self.etudids_attente)

        # Force columns names to integers (evaluation ids)
        evals_notes.columns = pd.Index([int(x) for x in evals_notes.columns], dtype=int)
        self.evals_notes = evals_notes

    _load_evaluation_notes_q = sa.text(
        """SELECT n.etudid, n.value AS ":evaluation_id"
                FROM notes_notes n, notes_moduleimpl_inscription i
                WHERE evaluation_id=:evaluation_id
                AND n.etudid = i.etudid
                AND i.moduleimpl_id = :moduleimpl_id
            """
    )

    def _load_evaluation_notes(self, evaluation: Evaluation) -> pd.DataFrame:
        """Charge les notes de l'évaluation
        Resultat: dataframe, index: etudid ayant une note, valeur: note brute.
        """
        with db.engine.begin() as connection:
            eval_df = pd.read_sql_query(
                self._load_evaluation_notes_q,
                connection,
                params={
                    "evaluation_id": evaluation.id,
                    "moduleimpl_id": evaluation.moduleimpl.id,
                },
                index_col="etudid",
            )
        eval_df[str(evaluation.id)] = pd.to_numeric(eval_df[str(evaluation.id)])
        return eval_df

    def get_evaluations_coefs(self, modimpl: ModuleImpl) -> np.array:
        """Coefficients des évaluations.
        Les coefs des évals incomplètes, rattrapage, session 2, bonus sont forcés à zéro.
        Résultat: 2d-array of floats, shape (nb_evals, 1)
        """
        return (
            np.array(
                [
                    (
                        e.coefficient
                        if e.evaluation_type == Evaluation.EVALUATION_NORMALE
                        else 0.0
                    )
                    for e in modimpl.evaluations
                ],
                dtype=float,
            )
            * self.evaluations_completes
        ).reshape(-1, 1)

    def get_evaluations_session2_coefs(self, modimpl: ModuleImpl) -> np.array:
        """Coefficients des évaluations de session 2.
        Les évals de session 2 sont réputées "complètes": elles sont toujours
        prises en compte mais seules les notes numériques et ABS sont utilisées.
        Résultat: 2d-array of floats, shape (nb_evals, 1)
        """
        return (
            np.array(
                [
                    (
                        e.coefficient
                        if e.evaluation_type == Evaluation.EVALUATION_SESSION2
                        else 0.0
                    )
                    for e in modimpl.evaluations
                ],
                dtype=float,
            )
        ).reshape(-1, 1)

    # was _list_notes_evals_titles
    def get_evaluations_completes(self, moduleimpl: ModuleImpl) -> list[Evaluation]:
        "Liste des évaluations complètes"
        return [
            e for e in moduleimpl.evaluations if self.evaluations_completes_dict[e.id]
        ]

    def get_eval_notes_sur_20(self, moduleimpl: ModuleImpl) -> np.array:
        """Les notes de toutes les évaluations du module, complètes ou non.
        Remplace les ATT, EXC, ABS, NaN par zéro et mets les notes sur 20.
        Résultat: 2d array of floats, shape nb_etuds x nb_evaluations
        """
        return np.where(
            self.evals_notes.values > scu.NOTES_ABSENCE, self.evals_notes.values, 0.0
        ) / [e.note_max / 20.0 for e in moduleimpl.evaluations]

    def get_eval_notes_dict(self, evaluation_id: int) -> dict:
        """Notes d'une évaluation, brutes, sous forme d'un dict
        { etudid : valeur }
        avec les valeurs float, ou "ABS" ou EXC
        """
        return {
            etudid: scu.fmt_note(x, keep_numeric=True)
            for (etudid, x) in self.evals_notes[evaluation_id].items()
        }

    def get_evaluation_rattrapage(self, moduleimpl: ModuleImpl) -> Evaluation | None:
        """L'évaluation de rattrapage de ce module, ou None s'il n'en a pas.
        Rattrapage: la moyenne du module est la meilleure note entre moyenne
        des autres évals et la note eval rattrapage.
        """
        eval_list = [
            e
            for e in moduleimpl.evaluations
            if e.evaluation_type == Evaluation.EVALUATION_RATTRAPAGE
        ]
        if eval_list:
            return eval_list[0]
        return None

    def get_evaluations_session2(self, moduleimpl: ModuleImpl) -> list[Evaluation]:
        """Les évaluations de deuxième session de ce module, ou None s'il n'en a pas.
        La moyenne des notes de Session 2 remplace la note de moyenne des autres évals.
        """
        return [
            e
            for e in moduleimpl.evaluations
            if e.evaluation_type == Evaluation.EVALUATION_SESSION2
        ]

    def get_evaluations_bonus(self, modimpl: ModuleImpl) -> list[Evaluation]:
        """Les évaluations bonus de ce module, ou liste vide s'il n'en a pas."""
        return [
            e
            for e in modimpl.evaluations
            if e.evaluation_type == Evaluation.EVALUATION_BONUS
        ]

    def get_evaluations_bonus_idx(self, modimpl: ModuleImpl) -> list[int]:
        """Les indices des évaluations bonus"""
        return [
            i
            for (i, e) in enumerate(modimpl.evaluations)
            if e.evaluation_type == Evaluation.EVALUATION_BONUS
        ]


class ModuleImplResultsAPC(ModuleImplResults):
    "Calcul des moyennes de modules à la mode BUT"

    def compute_module_moy(
        self,
        evals_poids_df: pd.DataFrame,
    ) -> pd.DataFrame:
        """Calcule les moyennes des étudiants dans ce module

        Argument: evals_poids: DataFrame, colonnes: UEs, Lignes: EVALs

        Résultat: DataFrame, colonnes UE, lignes etud
            = la note de l'étudiant dans chaque UE pour ce module.
            ou NaN si les évaluations (dans lesquelles l'étudiant a des notes)
            ne donnent pas de coef vers cette UE.
        """
        modimpl = db.session.get(ModuleImpl, self.moduleimpl_id)
        nb_etuds, nb_evals = self.evals_notes.shape
        nb_ues = evals_poids_df.shape[1]
        if evals_poids_df.shape[0] != nb_evals:
            # compat notes/poids: race condition ?
            app.critical_error(
                f"""compute_module_moy: evals_poids_df.shape[0] != nb_evals ({
                evals_poids_df.shape[0]} != {nb_evals})
            """
            )
        if nb_etuds == 0:
            return pd.DataFrame(index=[], columns=evals_poids_df.columns)
        if nb_ues == 0:
            return pd.DataFrame(index=self.evals_notes.index, columns=[])
        # coefs des évals complètes normales (pas rattr., session 2 ni bonus):
        evals_coefs = self.get_evaluations_coefs(modimpl)
        evals_poids = evals_poids_df.values * evals_coefs
        # -> evals_poids shape : (nb_evals, nb_ues)
        assert evals_poids.shape == (nb_evals, nb_ues)
        evals_notes_20 = self.get_eval_notes_sur_20(modimpl)

        # Les poids des évals pour chaque étudiant: là où il a des notes
        # non neutralisées
        # (ABS n'est  pas neutralisée, mais ATTENTE et NEUTRALISE oui)
        # Note: les NaN sont remplacés par des 0 dans evals_notes
        #  et dans dans evals_poids_etuds
        #  (rappel: la comparaison est toujours false face à un NaN)
        # shape: (nb_etuds, nb_evals, nb_ues)
        poids_stacked = np.stack([evals_poids] * nb_etuds)  # nb_etuds, nb_evals, nb_ues
        evals_poids_etuds = np.where(
            np.stack([self.evals_notes.values] * nb_ues, axis=2) > scu.NOTES_NEUTRALISE,
            poids_stacked,
            0,
        )
        # Calcule la moyenne pondérée sur les notes disponibles:
        evals_notes_stacked = np.stack([evals_notes_20] * nb_ues, axis=2)
        # evals_notes_stacked shape: nb_etuds, nb_evals, nb_ues
        with np.errstate(invalid="ignore"):  # ignore les 0/0 (-> NaN)
            etuds_moy_module = np.sum(
                evals_poids_etuds * evals_notes_stacked, axis=1
            ) / np.sum(evals_poids_etuds, axis=1)
        # etuds_moy_module shape: nb_etuds x nb_ues

        # Session2 : quand elle existe, remplace la note de module
        evals_session2 = self.get_evaluations_session2(modimpl)
        if evals_session2:
            # Calcul moyenne notes session2 et remplace (si la note session 2 existe)
            evals_coefs_s2 = self.get_evaluations_session2_coefs(modimpl)
            evals_poids_s2 = evals_poids_df.values * evals_coefs_s2
            poids_stacked_s2 = np.stack(
                [evals_poids_s2] * nb_etuds
            )  # nb_etuds, nb_evals, nb_ues
            evals_poids_etuds_s2 = np.where(
                np.stack([self.evals_notes.values] * nb_ues, axis=2)
                > scu.NOTES_NEUTRALISE,
                poids_stacked_s2,
                0,
            )

            etuds_moy_module_s2 = np.sum(
                evals_poids_etuds_s2 * evals_notes_stacked, axis=1
            ) / np.sum(evals_poids_etuds_s2, axis=1)
            # Vrai si toutes les UEs ont bien une note de session 2 calculée:
            etuds_use_session2 = np.all(np.isfinite(etuds_moy_module_s2), axis=1)
            etuds_moy_module = np.where(
                etuds_use_session2[:, np.newaxis],
                etuds_moy_module_s2,
                etuds_moy_module,
            )
            self.etuds_use_session2 = pd.Series(
                etuds_use_session2, index=self.evals_notes.index
            )
        else:
            # Rattrapage: remplace la note de module ssi elle est supérieure
            eval_rat = self.get_evaluation_rattrapage(modimpl)
            if eval_rat:
                notes_rat = self.evals_notes[eval_rat.id].values
                # remplace les notes invalides (ATT, EXC...) par des NaN
                notes_rat = np.where(
                    notes_rat > scu.NOTES_ABSENCE,
                    notes_rat / (eval_rat.note_max / 20.0),
                    np.nan,
                )
                # "Étend" le rattrapage sur les UE: la note de rattrapage est la même
                # pour toutes les UE mais ne remplace que là où elle est supérieure XXX TODO
                notes_rat_ues = np.stack([notes_rat] * nb_ues, axis=1)
                # prend le max
                etuds_use_rattrapage = notes_rat_ues > etuds_moy_module
                etuds_moy_module = np.where(
                    etuds_use_rattrapage, notes_rat_ues, etuds_moy_module
                )
                # Serie indiquant que l'étudiant utilise une note de rattrapage sur l'une des UE:
                self.etuds_use_rattrapage = pd.Series(
                    etuds_use_rattrapage.any(axis=1), index=self.evals_notes.index
                )
        # Application des évaluations bonus:
        etuds_moy_module = self.apply_bonus(
            etuds_moy_module,
            modimpl,
            evals_poids_df,
            evals_notes_stacked,
        )
        self.etuds_moy_module = pd.DataFrame(
            etuds_moy_module,
            index=self.evals_notes.index,
            columns=evals_poids_df.columns,
        )
        return self.etuds_moy_module

    def apply_bonus(
        self,
        etuds_moy_module: pd.DataFrame,
        modimpl: ModuleImpl,
        evals_poids_df: pd.DataFrame,
        evals_notes_stacked: np.ndarray,
    ):
        """Ajoute les points des évaluations bonus.
        Il peut y avoir un nb quelconque d'évaluations bonus.
        Les points sont directement ajoutés (ils peuvent être négatifs).
        """
        evals_bonus = self.get_evaluations_bonus(modimpl)
        if not evals_bonus:
            return etuds_moy_module
        poids_stacked = np.stack([evals_poids_df.values] * len(etuds_moy_module))
        for evaluation in evals_bonus:
            eval_idx = evals_poids_df.index.get_loc(evaluation.id)
            etuds_moy_module += (
                evals_notes_stacked[:, eval_idx, :] * poids_stacked[:, eval_idx, :]
            )
        # Clip dans [0,20]
        etuds_moy_module.clip(0, 20, out=etuds_moy_module)
        return etuds_moy_module


def load_evaluations_poids(moduleimpl_id: int) -> tuple[pd.DataFrame, list]:
    """Charge poids des évaluations d'un module et retourne un dataframe
    rows = evaluations, columns = UE, value = poids (float).
    Les valeurs manquantes (évaluations sans coef vers des UE) sont
    remplies: 1 si le coef de ce module dans l'UE est non nul, zéro sinon
    (sauf pour module bonus, defaut à 1)

    Si le module n'est pas une ressource ou une SAE, ne charge pas de poids
    et renvoie toujours les poids par défaut.

    Résultat: (evals_poids, liste de UEs du semestre sauf le sport)
    """
    modimpl = db.session.get(ModuleImpl, moduleimpl_id)
    ues = modimpl.formsemestre.get_ues(with_sport=False)
    ue_ids = [ue.id for ue in ues]
    evaluation_ids = [evaluation.id for evaluation in modimpl.evaluations]
    evals_poids = pd.DataFrame(columns=ue_ids, index=evaluation_ids, dtype=float)
    if (
        modimpl.module.module_type == ModuleType.RESSOURCE
        or modimpl.module.module_type == ModuleType.SAE
    ):
        for ue_poids in EvaluationUEPoids.query.join(
            EvaluationUEPoids.evaluation
        ).filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id):
            try:
                evals_poids[ue_poids.ue_id][ue_poids.evaluation_id] = ue_poids.poids
            except KeyError:
                pass  # poids vers des UE qui n'existent plus ou sont dans un autre semestre...

    # Initialise poids non enregistrés:
    default_poids = (
        1.0
        if modimpl.module.ue.type == UE_SPORT
        or modimpl.module.module_type == ModuleType.MALUS
        else 0.0
    )

    if np.isnan(evals_poids.values.flat).any():
        ue_coefs = modimpl.module.get_ue_coef_dict()
        for ue in ues:
            evals_poids[ue.id][evals_poids[ue.id].isna()] = (
                1 if ue_coefs.get(ue.id, default_poids) > 0 else 0
            )

    return evals_poids, ues


# appelé par ModuleImpl.check_apc_conformity()
def moduleimpl_is_conforme(
    moduleimpl, evals_poids: pd.DataFrame, modimpl_coefs_df: pd.DataFrame
) -> bool:
    """Vérifie que les évaluations de ce moduleimpl sont bien conformes
    au PN.
    Un module est dit *conforme* si et seulement si la somme des poids de ses
    évaluations vers une UE de coefficient non nul est non nulle.

    Arguments:
        evals_poids: DataFrame, colonnes: UEs, Lignes: EVALs
        modimpl_coefs_df: DataFrame, cols: modimpl_id, lignes: UEs du formsemestre
    NB: les UEs dans evals_poids sont sans le bonus sport
    """
    nb_evals, nb_ues = evals_poids.shape
    if nb_evals == 0:
        return True  # modules vides conformes
    if nb_ues == 0:
        return False  # situation absurde (pas d'UE)
    if len(modimpl_coefs_df) != nb_ues:
        # il arrive (#bug) que le cache ne soit pas à jour...
        sco_cache.invalidate_formsemestre()
        return app.critical_error("moduleimpl_is_conforme: err 1")

    if moduleimpl.id not in modimpl_coefs_df:
        # soupçon de bug cache coef ?
        sco_cache.invalidate_formsemestre()
        return app.critical_error("moduleimpl_is_conforme: err 2")

    module_evals_poids = evals_poids.transpose().sum(axis=1) != 0
    return all((modimpl_coefs_df[moduleimpl.id] != 0).eq(module_evals_poids))


class ModuleImplResultsClassic(ModuleImplResults):
    "Calcul des moyennes de modules des formations classiques"

    def compute_module_moy(self) -> pd.Series:
        """Calcule les moyennes des étudiants dans ce module

        Résultat: Series, lignes etud
            = la note (moyenne) de l'étudiant pour ce module.
            ou NaN si les évaluations (dans lesquelles l'étudiant a des notes)
            ne donnent pas de coef.
        """
        modimpl = db.session.get(ModuleImpl, self.moduleimpl_id)
        nb_etuds, nb_evals = self.evals_notes.shape
        if nb_etuds == 0:
            return pd.Series()
        evals_coefs = self.get_evaluations_coefs(modimpl).reshape(-1)
        if evals_coefs.shape != (nb_evals,):
            app.critical_error("compute_module_moy: vals_coefs.shape != nb_evals")
        evals_notes_20 = self.get_eval_notes_sur_20(modimpl)
        # Les coefs des évals pour chaque étudiant: là où il a des notes
        #  non neutralisées
        # (ABS n'est  pas neutralisée, mais ATTENTE et NEUTRALISE oui)
        # Note: les NaN sont remplacés par des 0 dans evals_notes
        #  et dans dans evals_poids_etuds
        #  (rappel: la comparaison est toujours False face à un NaN)
        # shape: (nb_etuds, nb_evals)
        coefs_stacked = np.stack([evals_coefs] * nb_etuds)
        evals_coefs_etuds = np.where(
            self.evals_notes.values > scu.NOTES_NEUTRALISE, coefs_stacked, 0
        )
        # Calcule la moyenne pondérée sur les notes disponibles:
        with np.errstate(invalid="ignore"):  # ignore les 0/0 (-> NaN)
            etuds_moy_module = np.sum(
                evals_coefs_etuds * evals_notes_20, axis=1
            ) / np.sum(evals_coefs_etuds, axis=1)

        # Session2 : quand elle existe, remplace la note de module
        evals_session2 = self.get_evaluations_session2(modimpl)
        if evals_session2:
            # Calculer la moyenne des évaluations de session2
            # n'utilise que les notes valides et ABS (0).
            # Même calcul que pour les évals normales, mais avec seulement les
            # coefs des évals de session 2:
            evals_coefs_s2 = self.get_evaluations_session2_coefs(modimpl).reshape(-1)
            coefs_stacked_s2 = np.stack([evals_coefs_s2] * nb_etuds)
            # zéro partout sauf si une note ou ABS:
            evals_coefs_etuds_s2 = np.where(
                self.evals_notes.values > scu.NOTES_NEUTRALISE, coefs_stacked_s2, 0
            )
            with np.errstate(invalid="ignore"):  # ignore les 0/0 (-> NaN)
                etuds_moy_module_s2 = np.sum(
                    evals_coefs_etuds_s2 * evals_notes_20, axis=1
                ) / np.sum(evals_coefs_etuds_s2, axis=1)

            etuds_use_session2 = np.isfinite(etuds_moy_module_s2)
            etuds_moy_module = np.where(
                etuds_use_session2,
                etuds_moy_module_s2,
                etuds_moy_module,
            )
            self.etuds_use_session2 = pd.Series(
                etuds_use_session2, index=self.evals_notes.index
            )
        else:
            # Rattrapage: remplace la note de module ssi elle est supérieure
            eval_rat = self.get_evaluation_rattrapage(modimpl)
            if eval_rat:
                notes_rat = self.evals_notes[eval_rat.id].values
                # remplace les notes invalides (ATT, EXC...) par des NaN
                notes_rat = np.where(
                    notes_rat > scu.NOTES_ABSENCE,
                    notes_rat / (eval_rat.note_max / 20.0),
                    np.nan,
                )
                # prend le max
                etuds_use_rattrapage = notes_rat > etuds_moy_module
                etuds_moy_module = np.where(
                    etuds_use_rattrapage, notes_rat, etuds_moy_module
                )
                self.etuds_use_rattrapage = pd.Series(
                    etuds_use_rattrapage, index=self.evals_notes.index
                )

        # Application des évaluations bonus:
        etuds_moy_module = self.apply_bonus(
            etuds_moy_module,
            modimpl,
            evals_notes_20,
        )
        self.etuds_moy_module = pd.Series(
            etuds_moy_module,
            index=self.evals_notes.index,
        )

        return self.etuds_moy_module

    def apply_bonus(
        self,
        etuds_moy_module: np.ndarray,
        modimpl: ModuleImpl,
        evals_notes_20: np.ndarray,
    ):
        """Ajoute les points des évaluations bonus.
        Il peut y avoir un nb quelconque d'évaluations bonus.
        Les points sont directement ajoutés (ils peuvent être négatifs).
        """
        evals_bonus_idx = self.get_evaluations_bonus_idx(modimpl)
        if not evals_bonus_idx:
            return etuds_moy_module
        for eval_idx in evals_bonus_idx:
            etuds_moy_module += evals_notes_20[:, eval_idx]
        # Clip dans [0,20]
        etuds_moy_module.clip(0, 20, out=etuds_moy_module)
        return etuds_moy_module