Fixed bug (migration to Numpy 2.0) and warnings. All tests OK.

app/auth/models.py

@@ -445,9 +445,10 @@ class User(UserMixin, ScoDocModel):
 
     def set_roles(self, roles, dept):
         "set roles in the given dept"
-        self.user_roles = [
+        self.user_roles = []
-            UserRole(user=self, role=r, dept=dept) for r in roles if isinstance(r, Role)
+        for r in roles:
-        ]
+            if isinstance(r, Role):
+                self.add_role(r, dept)
 
     def get_roles(self):
         "iterator on my roles"

app/comp/moy_mod.py

@@ -541,17 +541,16 @@ def load_evaluations_poids(moduleimpl_id: int) -> tuple[pd.DataFrame, list]:
     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 (
+    if modimpl.module.module_type in (ModuleType.RESSOURCE, ModuleType.SAE):
-        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:
+            if (
-                evals_poids.loc[ue_poids.evaluation_id, ue_poids.ue_id] = ue_poids.poids
+                ue_poids.evaluation_id in evals_poids.index
-            except KeyError:
+                and ue_poids.ue_id in evals_poids.columns
-                pass  # poids vers des UE qui n'existent plus ou sont dans un autre semestre...
+            ):
+                evals_poids.at[ue_poids.evaluation_id, ue_poids.ue_id] = ue_poids.poids
+            # ignore poids vers des UEs qui n'existent plus ou sont dans un autre semestre...
 
     # Initialise poids non enregistrés:
     default_poids = (

app/comp/moy_ue.py

@@ -92,7 +92,7 @@ def df_load_module_coefs(formation_id: int, semestre_idx: int = None) -> pd.Data
 
     for mod_coef in query:
         if mod_coef.module_id in module_coefs_df:
-            module_coefs_df[mod_coef.module_id][mod_coef.ue_id] = mod_coef.coef
+            module_coefs_df.at[mod_coef.ue_id, mod_coef.module_id] = mod_coef.coef
         # silently ignore coefs associated to other modules (ie when module_type is changed)
 
     # Initialisation des poids non fixés:
@@ -138,14 +138,16 @@ def df_load_modimpl_coefs(
     )
 
     for mod_coef in mod_coefs:
-        try:
+        if (
-            modimpl_coefs_df.loc[mod_coef.ue_id, mod2impl[mod_coef.module_id]] = (
+            mod_coef.ue_id in modimpl_coefs_df.index
+            and mod2impl[mod_coef.module_id] in modimpl_coefs_df.columns
+        ):
+            modimpl_coefs_df.at[mod_coef.ue_id, mod2impl[mod_coef.module_id]] = (
                 mod_coef.coef
             )
-        except IndexError:
             # il peut y avoir en base des coefs sur des modules ou UE
-            # qui ont depuis été retirés de la formation
+            # qui ont depuis été retirés de la formation : on ignore ces coefs
-            pass
+
     # Initialisation des poids non fixés:
     # 0 pour modules normaux, 1. pour bonus (car par défaut, on veut qu'un bonus agisse
     # sur toutes les UE)
@@ -299,7 +301,11 @@ def compute_ue_moys_apc(
     )
     # Les "dispenses" sont très peu nombreuses et traitées en python:
     for dispense_ue in dispense_ues:
-        etud_moy_ue_df[dispense_ue[1]][dispense_ue[0]] = 0.0
+        if (
+            dispense_ue[0] in etud_moy_ue_df.columns
+            and dispense_ue[1] in etud_moy_ue_df.index
+        ):
+            etud_moy_ue_df.at[dispense_ue[1], dispense_ue[0]] = 0.0
 
     return etud_moy_ue_df