DocScoDoc/app/comp/moy_mod.py
2021-11-17 10:28:51 +01:00

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3.0 KiB
Python

# -*- mode: python -*-
# -*- coding: utf-8 -*-
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# Gestion scolarite IUT
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# Copyright (c) 1999 - 2021 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
#
# 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.
#
# 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
# GNU General Public License for more details.
#
# You should have received a copy of the GNU General Public License
# 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)
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 numpy as np
import pandas as pd
from app import db
from app import models
def df_load_evaluations_poids(moduleimpl_id: int, default_poids=1.0) -> pd.DataFrame:
"""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 par default_poids.
"""
modimpl = models.ModuleImpl.query.get(moduleimpl_id)
evaluations = models.Evaluation.query.filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id).all()
ues = modimpl.formsemestre.query_ues().all()
ue_ids = [ue.id for ue in ues]
evaluation_ids = [evaluation.id for evaluation in evaluations]
df = pd.DataFrame(columns=ue_ids, index=evaluation_ids, dtype=float)
for eval_poids in models.EvaluationUEPoids.query.join(
models.EvaluationUEPoids.evaluation
).filter_by(moduleimpl_id=moduleimpl_id):
df[eval_poids.ue_id][eval_poids.evaluation_id] = eval_poids.poids
if default_poids is not None:
df.fillna(value=default_poids, inplace=True)
return df
def check_moduleimpl_conformity(
moduleimpl, evals_poids: pd.DataFrame, modules_coefficients: 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.
"""
module_evals_poids = evals_poids.transpose().sum(axis=1).to_numpy() != 0
check = all(
(modules_coefficients[moduleimpl.module.id].to_numpy() != 0)
== module_evals_poids
)
return check