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Emmanuel Viennet 2021-12-11 10:57:06 +01:00
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@ -134,7 +134,7 @@ def df_load_modimpl_notes(moduleimpl_id: int) -> tuple:
evaluations_completes.append(
len(eval_df) == nb_inscrits_module or evaluation.publish_incomplete
)
# NULL en base => ABS
# NULL en base => ABS (= -999)
eval_df.fillna(scu.NOTES_ABSENCE, inplace=True)
# Ce merge met à NULL les élements non présents
# (notes non saisies ou etuds non inscrits au module):
@ -157,15 +157,17 @@ def compute_module_moy(
"""Calcule les moyennes des étudiants dans ce module
- evals_notes : DataFrame, colonnes: EVALS, Lignes: etudid
valeur: notes brutes, float ou NOTES_ATTENTE, NOTES_NEUTRALISE, NOTES_ABSENCE
valeur: notes brutes, float ou NOTES_ATTENTE, NOTES_NEUTRALISE,
NOTES_ABSENCE.
Les NaN désignent les notes manquantes (non saisies).
- evals_poids: DataFrame, colonnes: UEs, Lignes: EVALs
- evaluations: séquence d'évaluations (utilisées pour le coef et le barème)
- evaluations: séquence d'évaluations (utilisées pour le coef et
le barème)
- evaluations_completes: séquence de booléens indiquaant les évals à prendre
en compte.
- evaluations_completes: séquence de booléens indiquant les
évals à prendre en compte.
Résultat: DataFrame, colonnes UE, lignes etud
= la note de l'étudiant dans chaque UE pour ce module.

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@ -84,7 +84,6 @@ class Module(db.Model):
ue_coef_dict = { ue_id : coef }
Les coefs nuls (zéro) ne sont pas stockés: la relation est supprimée.
"""
ue_coefs = []
changed = False
for ue_id, coef in ue_coef_dict.items():
# Existant ?

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@ -208,7 +208,9 @@ def moduleimpl_status(moduleimpl_id=None, partition_id=None):
module_resp = User.query.get(M["responsable_id"])
mod_type_name = scu.MODULE_TYPE_NAMES[Mod["module_type"]]
H = [
html_sco_header.sco_header(page_title=f"{mod_type_name} {Mod['titre']}"),
html_sco_header.sco_header(
page_title=f"{mod_type_name} {Mod['code']} {Mod['titre']}"
),
f"""<h2 class="formsemestre">{mod_type_name}
<tt>{Mod['code']}</tt> {Mod['titre']}</h2>
<div class="moduleimpl_tableaubord moduleimpl_type_{