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cast matrice des inscriptions aux modules en booleen
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09eb73be4a
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fa896b77ab
@ -14,11 +14,11 @@ from app import models
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# sur test debug 116 etuds, 18 modules, on est autour de 250ms.
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# On a testé trois approches, ci-dessous (et retenu la 1ere)
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#
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def df_load_modimpl_inscr(formsemestre_id):
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def df_load_modimpl_inscr(formsemestre_id: int) -> pd.DataFrame:
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"""Charge la matrice des inscriptions aux modules du semestre
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rows: etudid
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columns: moduleimpl_id
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value: int (0/1 inscrit ou pas)
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columns: moduleimpl_id (en chaîne)
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value: bool (0/1 inscrit ou pas)
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"""
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# méthode la moins lente: une requete par module, merge les dataframes
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sem = models.FormSemestre.query.get(formsemestre_id)
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@ -36,14 +36,17 @@ def df_load_modimpl_inscr(formsemestre_id):
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dtype=int,
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)
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df = df.merge(ins_df, how="outer", left_index=True, right_index=True)
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return df # x100 25.5s 15s 17s
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# les colonnes de df sont en float (Nan) quand il n'y a
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# aucun inscrit au module.
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df.fillna(0, inplace=True) # les non-inscrits
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return df.astype(bool) # x100 25.5s 15s 17s
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# chrono avec timeit:
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# timeit.timeit('x = df_load_module_inscr_v0(696)', number=100, globals=globals())
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def df_load_modimpl_inscr_v0(formsemestre_id):
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def df_load_modimpl_inscr_v0(formsemestre_id: int):
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# methode 0, pur SQL Alchemy, 1.5 à 2 fois plus lente
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sem = models.FormSemestre.query.get(formsemestre_id)
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moduleimpl_ids = [m.id for m in sem.modimpls]
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