ScoDoc-Lille/app/comp/res_but.py

323 lines
13 KiB
Python
Raw Normal View History

2021-12-30 23:58:38 +01:00
##############################################################################
# ScoDoc
2023-01-02 13:16:27 +01:00
# Copyright (c) 1999 - 2023 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
2021-12-30 23:58:38 +01:00
# See LICENSE
##############################################################################
"""Résultats semestres BUT
"""
import time
2022-02-08 00:04:07 +01:00
import numpy as np
2022-01-16 23:47:52 +01:00
import pandas as pd
2021-12-30 23:58:38 +01:00
from app import log
2021-12-30 23:58:38 +01:00
from app.comp import moy_ue, moy_sem, inscr_mod
from app.comp.res_compat import NotesTableCompat
2022-01-25 10:45:13 +01:00
from app.comp.bonus_spo import BonusSport
2022-03-11 16:03:06 +01:00
from app.models import ScoDocSiteConfig
from app.models.moduleimpls import ModuleImpl
from app.models.but_refcomp import ApcParcours, ApcNiveau
from app.models.ues import DispenseUE, UniteEns
from app.models.but_validations import ApcValidationAnnee, ApcValidationRCUE
from app.scodoc import sco_preferences
from app.scodoc.codes_cursus import UE_SPORT
2023-02-02 18:27:15 +01:00
from app.scodoc.sco_utils import ModuleType
2021-12-30 23:58:38 +01:00
class ResultatsSemestreBUT(NotesTableCompat):
"""Résultats BUT: organisation des calculs"""
_cached_attrs = NotesTableCompat._cached_attrs + (
"modimpl_coefs_df",
"modimpls_evals_poids",
"sem_cube",
"etuds_parcour_id", # parcours de chaque étudiant
"ues_inscr_parcours_df", # inscriptions aux UE / parcours
2021-12-30 23:58:38 +01:00
)
def __init__(self, formsemestre):
super().__init__(formsemestre)
2022-04-02 13:30:26 +02:00
2022-03-26 23:33:57 +01:00
self.sem_cube = None
"""ndarray (etuds x modimpl x ue)"""
self.etuds_parcour_id = None
"""Parcours de chaque étudiant { etudid : parcour_id }"""
self.ues_ids_by_parcour: dict[set[int]] = {}
"""{ parcour_id : set }, ue_id de chaque parcours"""
2021-12-30 23:58:38 +01:00
if not self.load_cached():
t0 = time.time()
2021-12-30 23:58:38 +01:00
self.compute()
t1 = time.time()
2021-12-30 23:58:38 +01:00
self.store()
t2 = time.time()
log(
2022-04-02 13:30:26 +02:00
f"""ResultatsSemestreBUT: cached formsemestre_id={formsemestre.id
} ({(t1-t0):g}s +{(t2-t1):g}s)"""
)
2021-12-30 23:58:38 +01:00
def compute(self):
"Charge les notes et inscriptions et calcule les moyennes d'UE et gen."
(
self.sem_cube,
self.modimpls_evals_poids,
self.modimpls_results,
) = moy_ue.notes_sem_load_cube(self.formsemestre)
self.modimpl_inscr_df = inscr_mod.df_load_modimpl_inscr(self.formsemestre)
self.ues_inscr_parcours_df = self.load_ues_inscr_parcours()
2021-12-30 23:58:38 +01:00
self.modimpl_coefs_df, _, _ = moy_ue.df_load_modimpl_coefs(
self.formsemestre, modimpls=self.formsemestre.modimpls_sorted
2021-12-30 23:58:38 +01:00
)
# l'idx de la colonne du mod modimpl.id est
# modimpl_coefs_df.columns.get_loc(modimpl.id)
# idx de l'UE: modimpl_coefs_df.index.get_loc(ue.id)
2022-01-25 10:45:13 +01:00
2022-02-17 23:13:55 +01:00
# Masque de tous les modules _sauf_ les bonus (sport)
modimpls_mask = [
modimpl.module.ue.type != UE_SPORT
for modimpl in self.formsemestre.modimpls_sorted
]
self.dispense_ues = DispenseUE.load_formsemestre_dispense_ues_set(
self.formsemestre, self.modimpl_inscr_df.index, self.ues
)
2021-12-30 23:58:38 +01:00
self.etud_moy_ue = moy_ue.compute_ue_moys_apc(
self.sem_cube,
self.etuds,
2022-01-25 10:45:13 +01:00
self.formsemestre.modimpls_sorted,
2021-12-30 23:58:38 +01:00
self.modimpl_inscr_df,
self.modimpl_coefs_df,
2022-02-17 23:13:55 +01:00
modimpls_mask,
self.dispense_ues,
block=self.formsemestre.block_moyennes,
2021-12-30 23:58:38 +01:00
)
2022-01-16 23:47:52 +01:00
# Les coefficients d'UE ne sont pas utilisés en APC
self.etud_coef_ue_df = pd.DataFrame(
2022-02-27 20:32:38 +01:00
0.0, index=self.etud_moy_ue.index, columns=self.etud_moy_ue.columns
2022-01-16 23:47:52 +01:00
)
2022-01-26 22:59:53 +01:00
2022-02-01 11:37:05 +01:00
# --- Modules de MALUS sur les UEs
self.malus = moy_ue.compute_malus(
self.formsemestre, self.sem_cube, self.ues, self.modimpl_inscr_df
)
self.etud_moy_ue -= self.malus
2022-01-25 10:45:13 +01:00
# --- Bonus Sport & Culture
2022-02-17 23:13:55 +01:00
if not all(modimpls_mask): # au moins un module bonus
bonus_class = ScoDocSiteConfig.get_bonus_sport_class()
if bonus_class is not None:
bonus: BonusSport = bonus_class(
self.formsemestre,
self.sem_cube,
self.ues,
self.modimpl_inscr_df,
self.modimpl_coefs_df.transpose(),
self.etud_moy_gen,
self.etud_moy_ue,
)
self.bonus_ues = bonus.get_bonus_ues()
if self.bonus_ues is not None:
self.etud_moy_ue += self.bonus_ues # somme les dataframes
# Clippe toutes les moyennes d'UE dans [0,20]
self.etud_moy_ue.clip(lower=0.0, upper=20.0, inplace=True)
2022-01-25 10:45:13 +01:00
# Nanifie les moyennes d'UE hors parcours pour chaque étudiant
self.etud_moy_ue *= self.ues_inscr_parcours_df
# Les ects (utilisés comme coefs) sont nuls pour les UE hors parcours:
ects = self.ues_inscr_parcours_df.fillna(0.0) * [
ue.ects for ue in self.ues if ue.type != UE_SPORT
]
2022-01-26 22:59:53 +01:00
# Moyenne générale indicative:
# (note: le bonus sport a déjà été appliqué aux moyennes d'UE, et impacte
# donc la moyenne indicative)
2022-02-27 20:32:38 +01:00
# self.etud_moy_gen = moy_sem.compute_sem_moys_apc_using_coefs(
# self.etud_moy_ue, self.modimpl_coefs_df
# )
if self.formsemestre.block_moyenne_generale or self.formsemestre.block_moyennes:
self.etud_moy_gen = pd.Series(
index=self.etud_moy_ue.index, dtype=float
) # NaNs
else:
self.etud_moy_gen = moy_sem.compute_sem_moys_apc_using_ects(
self.etud_moy_ue,
ects,
formation_id=self.formsemestre.formation_id,
skip_empty_ues=sco_preferences.get_preference(
"but_moy_skip_empty_ues", self.formsemestre.id
),
)
# --- UE capitalisées
self.apply_capitalisation()
2022-02-06 18:29:22 +01:00
# --- Classements:
self.compute_rangs()
2021-12-30 23:58:38 +01:00
def get_etud_mod_moy(self, moduleimpl_id: int, etudid: int) -> float:
"""La moyenne de l'étudiant dans le moduleimpl
En APC, il s'agit d'une moyenne indicative sans valeur.
Result: valeur float (peut être naN) ou chaîne "NI" (non inscrit ou DEM)
"""
mod_idx = self.modimpl_coefs_df.columns.get_loc(moduleimpl_id)
etud_idx = self.etud_index[etudid]
# moyenne sur les UE:
2022-02-09 00:36:50 +01:00
if len(self.sem_cube[etud_idx, mod_idx]):
return np.nanmean(self.sem_cube[etud_idx, mod_idx])
# note: si toutes les valeurs sont nan, on va déclencher ici
# un RuntimeWarning: Mean of empty slice
2022-02-09 00:36:50 +01:00
return np.nan
def compute_etud_ue_coef(self, etudid: int, ue: UniteEns) -> float:
"""Détermine le coefficient de l'UE pour cet étudiant.
N'est utilisé que pour l'injection des UE capitalisées dans la
moyenne générale.
En BUT, c'est simple: Coef = somme des coefs des modules vers cette UE.
(ne dépend pas des modules auxquels est inscrit l'étudiant, ).
"""
return self.modimpl_coefs_df.loc[ue.id].sum()
2022-03-11 16:03:06 +01:00
def modimpls_in_ue(self, ue: UniteEns, etudid, with_bonus=True) -> list[ModuleImpl]:
2022-03-11 16:03:06 +01:00
"""Liste des modimpl ayant des coefs non nuls vers cette UE
2022-03-26 23:33:57 +01:00
et auxquels l'étudiant est inscrit. Inclus modules bonus le cas échéant.
2022-03-11 16:03:06 +01:00
"""
2022-03-26 23:33:57 +01:00
# sert pour l'affichage ou non de l'UE sur le bulletin et la table recap
if ue.type == UE_SPORT:
return [
modimpl
for modimpl in self.formsemestre.modimpls_sorted
if modimpl.module.ue.id == ue.id
and self.modimpl_inscr_df[modimpl.id][etudid]
]
coefs = self.modimpl_coefs_df # row UE (sans bonus), cols modimpl
2022-03-26 23:33:57 +01:00
modimpls = [
2022-03-11 16:03:06 +01:00
modimpl
for modimpl in self.formsemestre.modimpls_sorted
2023-02-02 18:27:15 +01:00
if (
modimpl.module.ue.type != UE_SPORT
and (coefs[modimpl.id][ue.id] != 0)
and self.modimpl_inscr_df[modimpl.id][etudid]
)
or (
modimpl.module.module_type == ModuleType.MALUS
and modimpl.module.ue_id == ue.id
)
2022-03-11 16:03:06 +01:00
]
2022-03-26 23:33:57 +01:00
if not with_bonus:
return [
modimpl for modimpl in modimpls if modimpl.module.ue.type != UE_SPORT
]
return modimpls
def modimpl_notes(self, modimpl_id: int, ue_id: int) -> np.ndarray:
"""Les notes moyennes des étudiants du sem. à ce modimpl dans cette ue.
Utile pour stats bottom tableau recap.
Résultat: 1d array of float
2022-03-26 23:33:57 +01:00
"""
i = self.modimpl_coefs_df.columns.get_loc(modimpl_id)
j = self.modimpl_coefs_df.index.get_loc(ue_id)
return self.sem_cube[:, i, j]
def load_ues_inscr_parcours(self) -> pd.DataFrame:
"""Chargement des inscriptions aux parcours et calcul de la
matrice d'inscriptions (etuds, ue).
S'il n'y pas de référentiel de compétence, donc pas de parcours,
on considère l'étudiant inscrit à toutes les ue.
La matrice avec ue ne comprend que les UE non bonus.
1.0 si étudiant inscrit à l'UE, NaN sinon.
"""
etuds_parcour_id = {
inscr.etudid: inscr.parcour_id for inscr in self.formsemestre.inscriptions
}
self.etuds_parcour_id = etuds_parcour_id
ue_ids = [ue.id for ue in self.ues if ue.type != UE_SPORT]
ue_ids_set = set(ue_ids)
if self.formsemestre.formation.referentiel_competence is None:
return pd.DataFrame(
1.0, index=etuds_parcour_id.keys(), columns=ue_ids, dtype=float
)
# matrice de NaN: inscrits par défaut à AUCUNE UE:
ues_inscr_parcours_df = pd.DataFrame(
np.nan, index=etuds_parcour_id.keys(), columns=ue_ids, dtype=float
)
# Construit pour chaque parcours du référentiel l'ensemble de ses UE
# - considère aussi le cas des semestres sans parcours (clé parcour None)
# - retire les UEs qui ont un parcours mais qui ne sont pas dans l'un des
# parcours du semestre
ue_by_parcours = {} # parcours_id : {ue_id:0|1}
for (
parcour
) in self.formsemestre.formation.referentiel_competence.parcours.all() + [None]:
ue_by_parcours[None if parcour is None else parcour.id] = {
ue.id: 1.0
for ue in self.formsemestre.formation.query_ues_parcour(parcour).filter(
UniteEns.semestre_idx == self.formsemestre.semestre_id
)
if ue.id in ue_ids_set
}
#
for etudid in etuds_parcour_id:
parcour_id = etuds_parcour_id[etudid]
if parcour_id in ue_by_parcours:
if ue_by_parcours[parcour_id]:
ues_inscr_parcours_df.loc[etudid] = ue_by_parcours[parcour_id]
return ues_inscr_parcours_df
def etud_ues_ids(self, etudid: int) -> list[int]:
"""Liste des id d'UE auxquelles l'étudiant est inscrit (sans bonus).
2022-06-09 07:39:58 +02:00
(surchargée ici pour prendre en compte les parcours)
Ne prend pas en compte les éventuelles DispenseUE (pour le moment ?)
"""
s = self.ues_inscr_parcours_df.loc[etudid]
return s.index[s.notna()]
def etud_parcours_ues_ids(self, etudid: int) -> set[int]:
"""Ensemble les id des UEs que l'étudiant doit valider dans ce semestre compte tenu
du parcours dans lequel il est inscrit.
Se base sur le parcours dans ce semestre, et le référentiel de compétences.
Note: il n'est pas nécessairement inscrit à toutes ces UEs.
Ensemble vide si pas de référentiel.
Si l'étudiant n'est pas inscrit dans un parcours, toutes les UEs du semestre.
La requête est longue, les ue_ids par parcour sont donc cachés.
"""
parcour_id = self.etuds_parcour_id[etudid]
if parcour_id in self.ues_ids_by_parcour: # cache
return self.ues_ids_by_parcour[parcour_id]
# Hors cache:
ref_comp = self.formsemestre.formation.referentiel_competence
if ref_comp is None:
return set()
if parcour_id is None:
ues_ids = {ue.id for ue in self.ues}
else:
parcour: ApcParcours = ApcParcours.query.get(parcour_id)
annee = (self.formsemestre.semestre_id + 1) // 2
niveaux = ApcNiveau.niveaux_annee_de_parcours(parcour, annee, ref_comp)
# Les UEs du formsemestre associées à ces niveaux:
ues_parcour = self.formsemestre.formation.query_ues_parcour(parcour)
ues_ids = set()
for niveau in niveaux:
ue = ues_parcour.filter(UniteEns.niveau_competence == niveau).first()
if ue:
ues_ids.add(ue.id)
# memoize
self.ues_ids_by_parcour[parcour_id] = ues_ids
return ues_ids
2023-05-29 16:04:41 +02:00
def etud_has_decision(self, etudid) -> bool:
"""True s'il y a une décision de jury pour cet étudiant émanant de ce formsemestre.
prend aussi en compte les autorisations de passage.
Sous-classée en BUT pour les RCUEs et années.
"""
2023-05-29 16:04:41 +02:00
return bool(
super().etud_has_decision(etudid)
or ApcValidationAnnee.query.filter_by(
formsemestre_id=self.formsemestre.id, etudid=etudid
).count()
or ApcValidationRCUE.query.filter_by(
formsemestre_id=self.formsemestre.id, etudid=etudid
).count()
)