Referentiels/python/export.py

import docx2python
from ressource import *

import logging
__LOGGER = logging.getLogger(__name__)

REPERTOIRE = "import"
DOCUMENT = "000 compilation-ressources 2021-03-26T15_23_09.133Z"

# Ouverture du document
docu = docx2python.docx2python(REPERTOIRE + "/" + DOCUMENT + ".docx")

docu = docu.body
docu[0] # Titre général
docu[1] # Tableau de synthèse des ressources
nbre_ressources = 0


ENTETES = ["Nom",  "Code", "Semestre", "formation encadrée", "dont heures de TP",
           "SAÉ", "Prérequis", "Descriptif", "Mots"]
def get_indice(champ):
    """Récupère l'indice d'une entête"""
    for (i, entete) in enumerate(ENTETES):
        if entete in champ:
            return i
    return None


"""
Format du parsing issu de docx2python
[  # document
    [  # table A
        [  # table A row
            [  # table A cell 1  <-- structure des tableaux
"""

RESSOURCES = [] # la liste des ressources

__LOGGER.warning("Parsing")
for i in range(2, len(docu)): # A priori un tableau
    est_ressource = False
    try:
        if "Nom de la ressource" in docu[i][0][0][0]: # [03][00][0][0]
            est_ressource = True
            nbre_ressources += 1
    except:
        pass

    if est_ressource == True:
        res = docu[i] # la ressource
        nom_ressource = res[0][1][0]

        # Création de la ressource
        r = Ressource(nom_ressource, res)
        RESSOURCES.append(r)

        # if len(res) != 15:
            # __LOGGER.warning(f"Champs en trop ou manquants dans \"{nom_ressource}\"")
        # Parsing des données brute de la ressource
        data = [None for i in range(len(ENTETES))] # les données attendues Nom, Code, ..., Mots clés
        apprentissages = [None for i in range(3)] # les apprentissages des 3 compétences

        non_interprete = []
        for j in range(len(res)): # parcours des entêtes du tableau décrivant la ressource
            ligne = res[j]
            if len(ligne) == 2: # ligne de données classique champ => valeur
                champ = ligne[0][0] # le nom du champ
                i = get_indice(champ)  # l'indice de l'entete dans ENTETES
                if i != None:
                    data[i] = "\n".join(res[j][1])
                    if champ == "Prérequis" and not data[i]:
                        data[i] = "aucun"
                        __LOGGER.warning(f"Dans {nom_ressource}, complète les prérequis à \"aucun\"")
                else:
                    non_interprete.append((champ, ligne[1][0]))
            else: # ligne de données soit chapeau (ex Compétences ciblées) soit détail par compétence
                champ = ligne[0][0]
                if "Apprentissages" in champ: # les compétences ciblées sont déduites de la présence d'apprentissage critiques
                    # j+1 = les ACs par compétences
                    acs = res[j+2]
                    for k in range(len(acs)):
                        apprentissages[k] = "\n".join(acs[k]) # fusionne les ACS (généralement sur plusieurs lignes)

        if non_interprete: # souvent Heures de formation (incluant les TP)

            indice_champ = [chp[0] for chp in non_interprete].index("Heures de formation (incluant les TP)")
            if indice_champ >= 0: # si le champ "Heures de formation (incluant les TP)" est trouvé
                # tente de réinjecter les heures dans Heures encadrées si elles n'on pas déjà été renseignées
                indice_heure = get_indice("formation encadrée")
                if not data[indice_heure]:
                    __LOGGER.warning(f"Dans \"{nom_ressource}\", réinjection de \"Heures de formation (incluant les TP)\" dans \"formation encadrée\"")
                    data[indice_heure] = champ[1]
                    non_interprete = non_interprete[:indice_champ] + non_interprete[indice_champ+1:] # supprime le champ

            if non_interprete:
                __LOGGER.warning(f"Dans \"{nom_ressource}\", champs en trop non interprétés  : " + ",".join(
                    [chp[0] for chp in non_interprete]))

        # Analyse des champs manquants
        champ_manquants = []
        for (j, champ) in enumerate(ENTETES):
            if not data[j]:
                champ_manquants += [champ]
        if champ_manquants:
            __LOGGER.warning(f"Dans \"{nom_ressource}\", champs manquants  : " + ",".join(champ_manquants))

        # Sauvegarde des champs de la ressource
        info = tuple(data[1:])
        r.charge_informations(*info)
        r.charge_ac(apprentissages)
# fin du parsing

print(f"{nbre_ressources} ressources")

# Post traitement des ressources => gestion des heures
for r in RESSOURCES:
    # Nettoie le champ heures_encadrees
    if r.heures_encadrees:
        r.heures_encadrees = nettoie_heure(r.heures_encadrees)
    if r.tp:
        r.tp = nettoie_heure(r.tp)
    # Nettoie les codes
    if r.code:
        r.code = nettoie_code(r.code)

# Bilan des heures & Calcul somme des heures
ligne = "{:20s} | {:35s} | {:10s} | {:10s} |"
trait = "-"*len(ligne.format("", "", "", ""))
print(trait, ligne.format("Code", "Ressource", "CM/TD", "TP"), trait, sep="\n")
for r in RESSOURCES:
    print(ligne.format(r.code if r.code else "MANQUANT",
                       r.nom[:30] + ("..." if len(r.nom) > 30 else "") ,
                       str(r.heures_encadrees) if r.heures_encadrees else "MANQUANT",
                       str(r.tp) if r.tp else "MANQUANT"))
heures_formation_total = sum([r.heures_encadrees for r in RESSOURCES if r.heures_encadrees != None])
heures_tp_total = sum([r.tp for r in RESSOURCES if r.tp != None])
print(trait, ligne.format("", "Total", str(heures_formation_total), str(heures_tp_total)), trait, sep="\n")