forked from ScoDoc/ScoDoc
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Python
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Python
# -*- mode: python -*-
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# -*- coding: utf-8 -*-
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# Gestion scolarite IUT
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#
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# Copyright (c) 1999 - 2024 Emmanuel Viennet. All rights reserved.
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# This program is free software; you can redistribute it and/or modify
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# it under the terms of the GNU General Public License as published by
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# the Free Software Foundation; either version 2 of the License, or
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# (at your option) any later version.
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#
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# This program is distributed in the hope that it will be useful,
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# but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
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# MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
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# GNU General Public License for more details.
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#
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# You should have received a copy of the GNU General Public License
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|
# along with this program; if not, write to the Free Software
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# Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA 02111-1307 USA
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#
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# Emmanuel Viennet emmanuel.viennet@viennet.net
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#
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# Module "Avis de poursuite d'étude"
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# conçu et développé par Cléo Baras (IUT de Grenoble)
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"""
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Created on Fri Sep 9 09:15:05 2016
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@author: barasc
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"""
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# ----------------------------------------------------------
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# Ensemble des fonctions et des classes
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# permettant les calculs preliminaires (hors affichage)
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# a l'edition d'un jury de poursuites d'etudes
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# ----------------------------------------------------------
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import io
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import os
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from zipfile import ZipFile
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from app.scodoc.gen_tables import SeqGenTable
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|
from app.pe.pe_etudiant import EtudiantsJuryPE
|
|
from app.pe.pe_trajectoire import TrajectoiresJuryPE, Trajectoire
|
|
import app.pe.pe_comp as pe_comp
|
|
import app.pe.pe_affichage as pe_affichage
|
|
from app.pe.pe_semtag import SemestreTag
|
|
from app.pe.pe_interclasstag import AggregatInterclasseTag
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|
from app.pe.pe_trajectoiretag import TrajectoireTag
|
|
import app.pe.pe_affichage as pe_affichage
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import pandas as pd
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class JuryPE(object):
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"""Classe mémorisant toutes les informations nécessaires pour établir un jury de PE.
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Modèle basé sur NotesTable.
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Attributs :
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* diplome : l'année d'obtention du diplome BUT et du jury de PE (généralement février XXXX)
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* juryEtudDict : dictionnaire récapitulant les étudiants participant au jury PE (données administratives +
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|
celles des semestres valides à prendre en compte permettant le calcul des moyennes ...
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|
``{'etudid : { 'nom', 'prenom', 'civilite', 'diplome', '', }}``
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|
a
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|
Rq: il contient à la fois les étudiants qui vont être diplomés à la date prévue
|
|
et ceux qui sont éliminés (abandon, redoublement, ...) pour affichage alternatif
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"""
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# Variables de classe décrivant les aggrégats, leur ordre d'apparition temporelle et
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|
# leur affichage dans les avis latex
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# ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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|
def __init__(self, diplome, formation_id):
|
|
"""
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|
Création d'une table PE sur la base d'un semestre selectionné. De ce semestre est déduit :
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|
1. l'année d'obtention du DUT,
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|
2. tous les étudiants susceptibles à ce stade (au regard de leur parcours) d'être diplomés.
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Args:
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|
sem_base: le FormSemestre donnant le semestre à la base du jury PE
|
|
semBase: le dictionnaire sem donnant la base du jury (CB: TODO: A supprimer à long term)
|
|
meme_programme: si True, impose un même programme pour tous les étudiants participant au jury,
|
|
si False, permet des programmes differents
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|
"""
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self.diplome = diplome
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|
"L'année du diplome"
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|
self.formation_id = formation_id
|
|
"La formation associée au diplome"
|
|
|
|
self.nom_export_zip = f"Jury_PE_{self.diplome}"
|
|
"Nom du zip où ranger les fichiers générés"
|
|
|
|
self.zipdata = io.BytesIO()
|
|
with ZipFile(self.zipdata, "w") as zipfile:
|
|
# Chargement des étudiants à prendre en compte dans le jury
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
f"""*** Recherche et chargement des étudiants diplômés en {
|
|
self.diplome} pour la formation {self.formation_id}"""
|
|
)
|
|
self.etudiants = EtudiantsJuryPE(
|
|
self.diplome
|
|
) # Les infos sur les étudiants
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|
self.etudiants.find_etudiants(self.formation_id)
|
|
self.diplomes_ids = self.etudiants.diplomes_ids
|
|
|
|
# Génère les semestres taggués (avec le calcul des moyennes) pour le jury PE
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Génère les semestres taggués")
|
|
self.semestres_taggues = compute_semestres_tag(self.etudiants)
|
|
|
|
# Intègre le bilan des semestres taggués au zip final
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
with pd.ExcelWriter(output, engine="openpyxl") as writer:
|
|
for formsemestretag in self.semestres_taggues.values():
|
|
onglet = formsemestretag.nom
|
|
df = formsemestretag.df_semtag()
|
|
# écriture dans l'onglet
|
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
output.seek(0)
|
|
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile,
|
|
f"semestres_taggues_{self.diplome}.xlsx",
|
|
output.read(),
|
|
path="details",
|
|
)
|
|
|
|
# Génère les trajectoires (combinaison de semestres suivis
|
|
# par un étudiant pour atteindre le semestre final d'un aggrégat)
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
"*** Génère les trajectoires (différentes combinaisons de semestres) des étudiants"
|
|
)
|
|
self.trajectoires = TrajectoiresJuryPE(self.diplome)
|
|
self.trajectoires.cree_trajectoires(self.etudiants)
|
|
|
|
# Génère les moyennes par tags des trajectoires
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
"*** Calcule les moyennes par tag des trajectoires possibles"
|
|
)
|
|
self.trajectoires_tagguees = compute_trajectoires_tag(
|
|
self.trajectoires, self.etudiants, self.semestres_taggues
|
|
)
|
|
|
|
if pe_affichage.PE_DEBUG:
|
|
# Intègre le bilan des trajectoires tagguées au zip final
|
|
for trajectoire_tagguee in self.trajectoires_tagguees.values():
|
|
filename = trajectoire_tagguee.get_repr().replace(" ", "_") + ".csv"
|
|
# pe_affichage.pe_print(f" - Export csv de {filename} ")
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile,
|
|
filename,
|
|
trajectoire_tagguee.str_tagtable(),
|
|
path="details_semestres",
|
|
)
|
|
|
|
# Génère les interclassements (par promo et) par (nom d') aggrégat
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Génère les interclassements par aggrégat")
|
|
self.interclassements_taggues = compute_interclassements(
|
|
self.etudiants, self.trajectoires, self.trajectoires_tagguees
|
|
)
|
|
|
|
if pe_affichage.PE_DEBUG:
|
|
# Intègre le bilan des aggrégats (par promo) au zip final
|
|
for interclass_tag in self.interclassements_taggues.values():
|
|
filename = interclass_tag.get_repr().replace(" ", "_") + ".csv"
|
|
# pe_affichage.pe_print(f" - Export csv de {filename} ")
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile,
|
|
filename,
|
|
interclass_tag.str_tagtable(),
|
|
path="details_semestres",
|
|
)
|
|
|
|
# Synthèse des éléments du jury PE
|
|
self.synthese = self.synthetise_juryPE()
|
|
|
|
# Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese")
|
|
output = io.BytesIO()
|
|
|
|
with pd.ExcelWriter(output, engine="openpyxl") as writer:
|
|
for onglet, df in self.synthese.items():
|
|
# écriture dans l'onglet:
|
|
df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
|
|
output.seek(0)
|
|
|
|
self.add_file_to_zip(
|
|
zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}.xlsx", output.read()
|
|
)
|
|
|
|
# Fin !!!! Tada :)
|
|
|
|
def add_file_to_zip(self, zipfile: ZipFile, filename: str, data, path=""):
|
|
"""Add a file to given zip
|
|
All files under NOM_EXPORT_ZIP/
|
|
path may specify a subdirectory
|
|
|
|
Args:
|
|
zipfile: ZipFile
|
|
filename: Le nom du fichier à intégrer au zip
|
|
data: Les données du fichier
|
|
path: Un dossier dans l'arborescence du zip
|
|
"""
|
|
path_in_zip = os.path.join(path, filename) # self.nom_export_zip,
|
|
zipfile.writestr(path_in_zip, data)
|
|
|
|
def get_zipped_data(self) -> io.BytesIO | None:
|
|
"""returns file-like data with a zip of all generated (CSV) files.
|
|
Warning: reset stream to the begining.
|
|
"""
|
|
self.zipdata.seek(0)
|
|
return self.zipdata
|
|
|
|
def do_tags_list(self, interclassements: dict[str, AggregatInterclasseTag]):
|
|
"""La liste des tags extraites des interclassements"""
|
|
tags = []
|
|
for aggregat in interclassements:
|
|
interclass = interclassements[aggregat]
|
|
if interclass.tags_sorted:
|
|
tags.extend(interclass.tags_sorted)
|
|
tags = sorted(set(tags))
|
|
return tags
|
|
|
|
# **************************************************************************************************************** #
|
|
# Méthodes pour la synthèse du juryPE
|
|
# *****************************************************************************************************************
|
|
|
|
def synthetise_juryPE(self):
|
|
"""Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes"""
|
|
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale des moyennes ***")
|
|
|
|
synthese = {}
|
|
pe_affichage.pe_print(" -> Synthèse des données administratives")
|
|
synthese["administratif"] = self.df_administratif()
|
|
|
|
tags = self.do_tags_list(self.interclassements_taggues)
|
|
for tag in tags:
|
|
pe_affichage.pe_print(f" -> Synthèse du tag {tag}")
|
|
synthese[tag] = self.df_tag(tag)
|
|
return synthese
|
|
|
|
def df_administratif(self):
|
|
"""Synthétise toutes les données administratives des étudiants"""
|
|
|
|
etudids = list(self.diplomes_ids)
|
|
|
|
# Récupération des données des étudiants
|
|
administratif = {}
|
|
nbre_semestres_max = self.etudiants.nbre_etapes_max_diplomes()
|
|
|
|
for etudid in etudids:
|
|
etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
|
|
cursus = self.etudiants.cursus[etudid]
|
|
formsemestres = cursus["formsemestres"]
|
|
|
|
if cursus["diplome"]:
|
|
diplome = cursus["diplome"]
|
|
else:
|
|
diplome = "indéterminé"
|
|
|
|
administratif[etudid] = {
|
|
"Nom": etudiant.nom,
|
|
"Prenom": etudiant.prenom,
|
|
"Civilite": etudiant.civilite_str,
|
|
"Age": pe_comp.calcul_age(etudiant.date_naissance),
|
|
"Date d'entree": cursus["entree"],
|
|
"Date de diplome": diplome,
|
|
"Nbre de semestres": len(formsemestres),
|
|
}
|
|
|
|
# Ajout des noms de semestres parcourus
|
|
etapes = pe_affichage.etapes_du_cursus(formsemestres, nbre_semestres_max)
|
|
administratif[etudid] |= etapes
|
|
|
|
# Construction du dataframe
|
|
df = pd.DataFrame.from_dict(administratif, orient="index")
|
|
|
|
# Tri par nom/prénom
|
|
df.sort_values(by=["Nom", "Prenom"], inplace=True)
|
|
return df
|
|
|
|
def df_tag(self, tag):
|
|
"""Génère le DataFrame synthétisant les moyennes/classements (groupe,
|
|
interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus,
|
|
tels que fourni dans l'excel final.
|
|
|
|
Args:
|
|
tag: Un des tags (a minima `but`)
|
|
|
|
Returns:
|
|
"""
|
|
|
|
etudids = list(self.diplomes_ids)
|
|
aggregats = pe_comp.TOUS_LES_PARCOURS
|
|
|
|
donnees = {}
|
|
|
|
for etudid in etudids:
|
|
etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
|
|
donnees[etudid] = {
|
|
"Nom": etudiant.nom,
|
|
"Prenom": etudiant.prenom,
|
|
"Civilite": etudiant.civilite_str,
|
|
}
|
|
|
|
for aggregat in aggregats:
|
|
# La trajectoire de l'étudiant sur l'aggrégat
|
|
trajectoire = self.trajectoires.suivi[etudid][aggregat]
|
|
|
|
# Les moyennes par tag de cette trajectoire
|
|
donnees[etudid] |= {
|
|
f"{aggregat} notes ": "-",
|
|
f"{aggregat} class. (groupe)": "-",
|
|
f"{aggregat} min | moy | max (groupe)": "-",
|
|
}
|
|
if trajectoire:
|
|
trajectoire_tagguee = self.trajectoires_tagguees[
|
|
trajectoire.trajectoire_id
|
|
]
|
|
if tag in trajectoire_tagguee.moyennes_tags:
|
|
bilan = trajectoire_tagguee.moyennes_tags[tag]
|
|
|
|
donnees[etudid] |= {
|
|
f"{aggregat} notes ": round(bilan["notes"].loc[etudid], 2),
|
|
f"{aggregat} class. (groupe)": f"{bilan['classements'].loc[etudid]}/{bilan['nb_inscrits']}",
|
|
f"{aggregat} min | moy | max (groupe)": f"{bilan['min']:.1f} | {bilan['moy']:.1f} | {bilan['max']:.1f}",
|
|
}
|
|
|
|
"""L'interclassement"""
|
|
interclass = self.interclassements_taggues[aggregat]
|
|
donnees[etudid] |= {
|
|
f"{aggregat} class. (promo)": "-",
|
|
f"{aggregat} min | moy | max (promo)": "-",
|
|
}
|
|
if tag in interclass.moyennes_tags:
|
|
bilan = interclass.moyennes_tags[tag]
|
|
|
|
donnees[etudid] |= {
|
|
f"{aggregat} class. (promo)": f"{bilan['classements'].loc[etudid]}/{bilan['nb_inscrits']}",
|
|
f"{aggregat} min | moy | max (promo)": f"{bilan['min']:.1f} | {bilan['moy']:.1f} | {bilan['max']:.1f}",
|
|
}
|
|
|
|
# Fin de l'aggrégat
|
|
# Construction du dataFrame
|
|
df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index")
|
|
|
|
# Tri par nom/prénom
|
|
df.sort_values(by=["Nom", "Prenom"], inplace=True)
|
|
return df
|
|
|
|
def table_syntheseJury(self, mode="singlesheet"): # was str_syntheseJury
|
|
"""Table(s) du jury
|
|
mode: singlesheet ou multiplesheet pour export excel
|
|
"""
|
|
sT = SeqGenTable() # le fichier excel à générer
|
|
|
|
if mode == "singlesheet":
|
|
return sT.get_genTable("singlesheet")
|
|
else:
|
|
return sT
|
|
|
|
|
|
def compute_semestres_tag(etudiants: EtudiantsJuryPE) -> dict:
|
|
"""Créé les semestres taggués, de type 'S1', 'S2', ..., pour un groupe d'étudiants donnés.
|
|
Chaque semestre taggué est rattaché à l'un des FormSemestre faisant partie du cursus scolaire
|
|
des étudiants (cf. attribut etudiants.cursus).
|
|
En crééant le semestre taggué, sont calculées les moyennes/classements par tag associé.
|
|
.
|
|
|
|
Args:
|
|
etudiants: Un groupe d'étudiants participant au jury
|
|
|
|
Returns:
|
|
Un dictionnaire {fid: SemestreTag(fid)}
|
|
"""
|
|
|
|
"""Création des semestres taggués, de type 'S1', 'S2', ..."""
|
|
pe_affichage.pe_print("*** Création des semestres taggués")
|
|
|
|
formsemestres = etudiants.get_formsemestres(
|
|
semestres_recherches=pe_comp.TOUS_LES_SEMESTRES
|
|
)
|
|
|
|
semestres_tags = {}
|
|
for frmsem_id, formsemestre in formsemestres.items():
|
|
# Crée le semestre_tag et exécute les calculs de moyennes
|
|
formsemestretag = SemestreTag(frmsem_id)
|
|
pe_affichage.pe_print(
|
|
f" --> Semestre taggué {formsemestretag.nom} sur la base de {formsemestre}"
|
|
)
|
|
# Stocke le semestre taggué
|
|
semestres_tags[frmsem_id] = formsemestretag
|
|
|
|
return semestres_tags
|
|
|
|
|
|
def compute_trajectoires_tag(
|
|
trajectoires: TrajectoiresJuryPE,
|
|
etudiants: EtudiantsJuryPE,
|
|
semestres_taggues: dict[int, SemestreTag],
|
|
):
|
|
"""Créée les trajectoires tagguées (combinaison aggrégeant plusieurs semestres au sens
|
|
d'un aggrégat (par ex: '3S')),
|
|
en calculant les moyennes et les classements par tag pour chacune.
|
|
|
|
Pour rappel : Chaque trajectoire est identifiée un nom d'aggrégat et par un formsemestre terminal.
|
|
|
|
Par exemple :
|
|
|
|
* combinaisons '3S' : S1+S2+S3 en prenant en compte tous les S3 qu'ont fréquenté les
|
|
étudiants du jury PE. Ces S3 marquent les formsemestre terminal de chaque combinaison.
|
|
|
|
* combinaisons 'S2' : 1 seul S2 pour des étudiants n'ayant pas redoublé, 2 pour des redoublants (dont les
|
|
notes seront moyennées sur leur 2 semestres S2). Ces combinaisons ont pour formsemestre le dernier S2 en
|
|
date (le S2 redoublé par les redoublants est forcément antérieur)
|
|
|
|
|
|
Args:
|
|
etudiants: Les données des étudiants
|
|
semestres_tag: Les semestres tag (pour lesquels des moyennes par tag ont été calculés)
|
|
|
|
Return:
|
|
Un dictionnaire de la forme ``{nom_aggregat: {fid_terminal: SetTag(fid_terminal)} }``
|
|
"""
|
|
trajectoires_tagguees = {}
|
|
|
|
for trajectoire_id, trajectoire in trajectoires.trajectoires.items():
|
|
nom = trajectoire.get_repr()
|
|
pe_affichage.pe_print(f" --> Aggrégat {nom}")
|
|
# Trajectoire_tagguee associée
|
|
trajectoire_tagguee = TrajectoireTag(nom, trajectoire, semestres_taggues)
|
|
# Mémorise le résultat
|
|
trajectoires_tagguees[trajectoire_id] = trajectoire_tagguee
|
|
|
|
return trajectoires_tagguees
|
|
|
|
|
|
def compute_interclassements(
|
|
etudiants: EtudiantsJuryPE,
|
|
trajectoires_jury_pe: TrajectoiresJuryPE,
|
|
trajectoires_tagguees: dict[tuple, Trajectoire],
|
|
):
|
|
"""Interclasse les étudiants, (nom d') aggrégat par aggrégat,
|
|
pour fournir un classement sur la promo. Le classement est établi au regard du nombre
|
|
d'étudiants ayant participé au même aggrégat.
|
|
"""
|
|
aggregats_interclasses_taggues = {}
|
|
for nom_aggregat in pe_comp.TOUS_LES_SEMESTRES + pe_comp.TOUS_LES_AGGREGATS:
|
|
pe_affichage.pe_print(f" --> Interclassement {nom_aggregat}")
|
|
interclass = AggregatInterclasseTag(
|
|
nom_aggregat, etudiants, trajectoires_jury_pe, trajectoires_tagguees
|
|
)
|
|
aggregats_interclasses_taggues[nom_aggregat] = interclass
|
|
return aggregats_interclasses_taggues
|