Finalisation des interclassements

app/pe/moys/pe_tabletags.py

@@ -84,12 +84,7 @@ class TableTag(object):
         return sorted(tags)
 
     def to_df(
-        self,
+        self, administratif=True, aggregat=None, tags_cibles=None, cohorte=None
-        administratif=True,
-        aggregat=None,
-        tags_cibles=None,
-        cohorte=None,
-        type_colonnes=True,
     ) -> pd.DataFrame:
         """Renvoie un dataframe listant toutes les données
         des moyennes/classements/nb_inscrits/min/max/moy
@@ -136,13 +131,6 @@ class TableTag(object):
                 for champ in CHAMPS_ADMINISTRATIFS[1:]
             ]  # Nom + Prénom
             df = df.sort_values(by=colonnes_tries)
-
-        # Conversion des colonnes en multiindex
-        if type_colonnes:
-            colonnes = list(df.columns)
-            colonnes = [tuple(col.split("|")) for col in colonnes]
-            df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colonnes)
-
         return df
 
     def has_etuds(self):

app/pe/pe_affichage.py

@@ -41,5 +41,3 @@ def pe_get_log() -> str:
 
 # Affichage dans le tableur pe en cas d'absence de notes
 SANS_NOTE = "-"
-NOM_STAT_GROUPE = "statistiques du groupe"
-NOM_STAT_PROMO = "statistiques de la promo"

app/pe/pe_jury.py

@@ -52,7 +52,7 @@ import pandas as pd
 
 from app.pe.rcss import pe_rcs
 from app.pe.moys import pe_sxtag
-from app.pe.pe_affichage import NOM_STAT_PROMO, SANS_NOTE, NOM_STAT_GROUPE
+
 import app.pe.pe_affichage as pe_affichage
 import app.pe.pe_etudiant as pe_etudiant
 from app.pe.moys import (
@@ -116,7 +116,7 @@ class JuryPE(object):
                     self._gen_xls_rcstags(zipfile)
                     self._gen_xls_interclasstags(zipfile)
                     self._gen_xls_synthese_jury_par_tag(zipfile)
-                    # self._gen_xls_synthese_par_etudiant(zipfile)
+                    self._gen_html_synthese_par_etudiant(zipfile)
                 except Exception as e:
                     raise e
             # et le log
@@ -175,6 +175,8 @@ class JuryPE(object):
                 onglet = res_sem_tag.get_repr(verbose=True)
                 onglets += []
                 df = res_sem_tag.to_df()
+                # Conversion colonnes en multiindex
+                df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
                 # écriture dans l'onglet
                 df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
             pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
@@ -235,6 +237,8 @@ class JuryPE(object):
                 onglet = sxtag.get_repr(verbose=False)
                 if sxtag.is_significatif():
                     df = sxtag.to_df()
+                    # Conversion colonnes en multiindex
+                    df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
                     onglets += [onglet]
                     # écriture dans l'onglet
                     df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
@@ -295,6 +299,8 @@ class JuryPE(object):
                 onglet = rcs_tag.get_repr(verbose=False)
                 if rcs_tag.is_significatif():
                     df = rcs_tag.to_df()
+                    # Conversion colonnes en multiindex
+                    df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
                     onglets += [onglet]
                     # écriture dans l'onglet
                     df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
@@ -370,6 +376,8 @@ class JuryPE(object):
                     onglet = interclass.get_repr()
                     if interclass.is_significatif():
                         df = interclass.to_df(cohorte="Promo")
+                        # Conversion colonnes en multiindex
+                        df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
                         onglets += [onglet]
                         # écriture dans l'onglet
                         df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
@@ -387,8 +395,20 @@ class JuryPE(object):
 
     def _gen_xls_synthese_jury_par_tag(self, zipfile: ZipFile):
         """Synthèse des éléments du jury PE tag par tag"""
-        # Synthèse des éléments du jury PE
+        pe_affichage.pe_print(
-        self.synthese = self.synthetise_jury_par_tags()
+            "*** Synthèse finale des moyennes par tag et par type de moyennes (UEs ou Compétences)***"
+        )
+
+        self.synthese = {}
+        pe_affichage.pe_print("  -> Synthèse des données administratives")
+        self.synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(
+            self.diplomes_ids
+        )
+
+        tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
+        for tag in tags:
+            for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]:
+                self.synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
 
         # Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
         pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par tags")
@@ -397,36 +417,15 @@ class JuryPE(object):
             output, engine="openpyxl"
         ) as writer:
             onglets = []
-            for (tag, type_moy), df in self.synthese.items():
+            for onglet, df in self.synthese.items():
-                onglet = f"{tag} {type_moy}"
+                # Conversion colonnes en multiindex
-                onglets += [onglet]
+                df = convert_colonnes_to_multiindex(df)
-                # écriture dans l'onglet:
+                # Nom de l'onglet
-                df.to_excel(writer, onglet, index=True, header=True)
-            pe_affichage.pe_print(f"=> Export excel de {', '.join(onglets)}")
-        output.seek(0)
-
-        self.add_file_to_zip(
-            zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}_par_tag.xlsx", output.read()
-        )
-
-    def _gen_xls_synthese_par_etudiant(self, zipfile: ZipFile):
-        """Synthèse des éléments du jury PE, étudiant par étudiant"""
-        # Synthèse des éléments du jury PE
-        synthese = self.synthetise_jury_par_etudiants()
-
-        # Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
-        pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par étudiants")
-        output = io.BytesIO()
-        with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
-            output, engine="openpyxl"
-        ) as writer:
-            onglets = []
-            for onglet, df in synthese.items():
                 if isinstance(onglet, tuple):
                     if onglet[1] == pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES:
-                        nom_onglet = onglet[0][: 31 - 5] + "/Comp."
+                        nom_onglet = onglet[0][: 31 - 7] + " (Comp)"
                     else:
-                        nom_onglet = onglet[0][: 31 - 3] + "/UE"
+                        nom_onglet = onglet[0][: 31 - 5] + " (UE)"
                 else:
                     nom_onglet = onglet
                 onglets += [nom_onglet]
@@ -436,9 +435,21 @@ class JuryPE(object):
         output.seek(0)
 
         self.add_file_to_zip(
-            zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}_par_etudiant.xlsx", output.read()
+            zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}_par_tag.xlsx", output.read()
         )
 
+    def _gen_html_synthese_par_etudiant(self, zipfile: ZipFile):
+        """Synthèse des éléments du jury PE, étudiant par étudiant"""
+        # Synthèse des éléments du jury PE
+        pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale étudiant par étudiant***")
+
+        etudids = list(self.diplomes_ids)
+        for etudid in etudids:
+            nom, prenom, html = self.synthetise_jury_etudiant(etudid)
+            self.add_file_to_zip(
+                zipfile, f"{nom}_{prenom}.html", html, path="etudiants"
+            )
+
     def _add_log_to_zip(self, zipfile):
         """Add a text file with the log messages"""
         log_data = pe_affichage.pe_get_log()
@@ -482,26 +493,7 @@ class JuryPE(object):
     # Méthodes pour la synthèse du juryPE
     # *****************************************************************************************************************
 
-    def synthetise_jury_par_tags(self) -> dict[pd.DataFrame]:
+    def df_tag_type(self, tag, type_moy):
-        """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
-        dont les onglets sont les tags et des types de calcul de moyennes
-        (par UEs ou par compétences)"""
-
-        pe_affichage.pe_print(
-            "*** Synthèse finale des moyennes par tag et par type de moyennes (UEs ou Compétences)***"
-        )
-
-        synthese = {}
-        pe_affichage.pe_print("  -> Synthèse des données administratives")
-        synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)
-
-        tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
-        for tag in tags:
-            for type_moy in [pe_moytag.CODE_MOY_UE, pe_moytag.CODE_MOY_COMPETENCES]:
-                synthese[(tag, type_moy)] = self.df_tag_type(tag, type_moy)
-        return synthese
-
-    def df_tag_type(self, tag, type_moy, type_colonnes=True):
         """Génère le DataFrame synthétisant les moyennes/classements (groupe +
         interclassement promo) pour tous les aggrégats prévus, en fonction
         du type (UEs ou Compétences) de données souhaitées,
@@ -549,7 +541,6 @@ class JuryPE(object):
                     aggregat=aggregat,
                     tags_cibles=[tag],
                     cohorte="Promo",
-                    type_colonnes=False,
                 )
                 if not df_promo.empty:
                     aff_aggregat += [aggregat]
@@ -562,81 +553,31 @@ class JuryPE(object):
             )
         else:
             pe_affichage.pe_print(f"  -> Synthèse du tag {tag} par {type_moy} : <vide>")
-        # Conversion des colonnes en multiindex
+
-        if type_colonnes:
-            colonnes = list(df.columns)
-            colonnes = [tuple(col.split("|")) for col in colonnes]
-            df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colonnes)
         return df
         # Fin de l'aggrégat
 
-    def synthetise_jury_par_etudiants(self) -> dict[pd.DataFrame]:
+    def synthetise_jury_etudiant(self, etudid) -> (str, str, str):
-        """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
+        """Synthétise les résultats d'un étudiant dans un
-        dont les onglets sont les étudiants"""
+        fichier html à son nom en s'appuyant sur la synthese final
-        pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale des moyennes par étudiants***")
 
-        synthese = {}
+        Returns:
-        pe_affichage.pe_print("  -> Synthèse des données administratives")
+             Un tuple nom, prenom, html
-        synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)
+        """
+        etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
+        nom = etudiant.nom
+        prenom = etudiant.prenom  # initial du prénom
+        html = "toto"
 
-        etudids = list(self.diplomes_ids)
-
-        for etudid in etudids:
-            etudiant = self.etudiants.identites[etudid]
-            nom = etudiant.nom
-            prenom = etudiant.prenom[0]  # initial du prénom
-
-            onglet = f"{nom} {prenom}. ({etudid})"
-            if len(onglet) > 32:  # limite sur la taille des onglets
-                fin_onglet = f"{prenom}. ({etudid})"
-                onglet = f"{nom[:32-len(fin_onglet)-2]}." + fin_onglet
-
-            pe_affichage.pe_print(f"  -> Synthèse de l'étudiant {etudid}")
-            synthese[onglet] = self.df_synthese_etudiant(etudid)
-        return synthese
-
-    def df_synthese_etudiant(self, etudid: int) -> pd.DataFrame:
-        """Créé un DataFrame pour un étudiant donné par son etudid, retraçant
-        toutes ses moyennes aux différents tag et aggrégats"""
         tags = self._do_tags_list(self.interclasstags)
+        # for onglet, df_synthese in self.synthese.items():
+        #    if isinstance(onglet, tuple):  # Les onglets autres que "administratif"
+        #        tag = onglet[0]
+        #        type_moy = onglet[1]
 
-        donnees = {}
+        #        colonnes = list(df_synthese.columns)
 
-        for tag in tags:
+        return (nom, prenom, html)
-            # Une ligne pour le tag
-            donnees[tag] = {("", "", "tag"): tag}
-
-            for aggregat in pe_rcs.TOUS_LES_RCS:
-                # Le dictionnaire par défaut des moyennes
-                donnees[tag] |= get_defaut_dict_synthese_aggregat(
-                    aggregat, self.diplome
-                )
-
-                # La trajectoire de l'étudiant sur l'aggrégat
-                trajectoire = self.rcss_jury.trajectoires_suivies[etudid][aggregat]
-                if trajectoire:
-                    trajectoire_tagguee = self.rcss_tags[trajectoire.sxtag_id]
-                    if tag in trajectoire_tagguee.moyennes_tags:
-                        # L'interclassement
-                        interclass = self.interclasstags[aggregat]
-
-                        # Injection des données dans un dictionnaire
-                        donnees[tag] |= get_dict_synthese_aggregat(
-                            aggregat,
-                            trajectoire_tagguee,
-                            interclass,
-                            etudid,
-                            tag,
-                            self.diplome,
-                        )
-
-            # Fin de l'aggrégat
-        # Construction du dataFrame
-        df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index")
-
-        # Tri par nom/prénom
-        df.sort_values(by=[("", "", "tag")], inplace=True)
-        return df
 
 
 def get_formsemestres_etudiants(etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE) -> dict:
@@ -660,102 +601,10 @@ def get_formsemestres_etudiants(etudiants: pe_etudiant.EtudiantsJuryPE) -> dict:
     return semestres
 
 
-def get_defaut_dict_synthese_aggregat(nom_rcs: str, diplome: int) -> dict:
+def convert_colonnes_to_multiindex(df):
-    """Renvoie le dictionnaire de synthèse (à intégrer dans
+    """Convertit les colonnes d'un df pour obtenir des colonnes
-    un tableur excel) pour décrire les résultats d'un aggrégat
+    multiindex"""
-
+    colonnes = list(df.columns)
-    Args:
+    colonnes = [tuple(col.split("|")) for col in colonnes]
-        nom_rcs : Le nom du RCS visé
+    df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(colonnes)
-        diplôme : l'année du diplôme
+    return df
-    """
-    # L'affichage de l'aggrégat dans le tableur excel
-    descr = pe_rcs.get_descr_rcs(nom_rcs)
-
-    nom_stat_promo = f"{NOM_STAT_PROMO} {diplome}"
-    donnees = {
-        (descr, "", "note"): SANS_NOTE,
-        # Les stat du groupe
-        (descr, NOM_STAT_GROUPE, "class."): SANS_NOTE,
-        (descr, NOM_STAT_GROUPE, "min"): SANS_NOTE,
-        (descr, NOM_STAT_GROUPE, "moy"): SANS_NOTE,
-        (descr, NOM_STAT_GROUPE, "max"): SANS_NOTE,
-        # Les stats de l'interclassement dans la promo
-        (descr, nom_stat_promo, "class."): SANS_NOTE,
-        (
-            descr,
-            nom_stat_promo,
-            "min",
-        ): SANS_NOTE,
-        (
-            descr,
-            nom_stat_promo,
-            "moy",
-        ): SANS_NOTE,
-        (
-            descr,
-            nom_stat_promo,
-            "max",
-        ): SANS_NOTE,
-    }
-    return donnees
-
-
-def get_dict_synthese_aggregat(
-    aggregat: str,
-    trajectoire_tagguee: pe_rcstag.RCSTag,
-    interclassement_taggue: pe_interclasstag.InterClassTag,
-    etudid: int,
-    tag: str,
-    diplome: int,
-):
-    """Renvoie le dictionnaire (à intégrer au tableur excel de synthese)
-    traduisant les résultats (moy/class) d'un étudiant à une trajectoire tagguée associée
-    à l'aggrégat donné et pour un tag donné"""
-    donnees = {}
-    # L'affichage de l'aggrégat dans le tableur excel
-    descr = pe_rcs.get_descr_rcs(aggregat)
-
-    # La note de l'étudiant (chargement à venir)
-    note = np.nan
-
-    # Les données de la trajectoire tagguée pour le tag considéré
-    moy_tag = trajectoire_tagguee.moyennes_tags[tag]
-
-    # Les données de l'étudiant
-    note = moy_tag.get_note_for_df(etudid)
-
-    classement = moy_tag.get_class_for_df(etudid)
-    nmin = moy_tag.get_min_for_df()
-    nmax = moy_tag.get_max_for_df()
-    nmoy = moy_tag.get_moy_for_df()
-
-    # Statistiques sur le groupe
-    if not pd.isna(note) and note != np.nan:
-        # Les moyennes de cette trajectoire
-        donnees |= {
-            (descr, "", "note"): note,
-            (descr, NOM_STAT_GROUPE, "class."): classement,
-            (descr, NOM_STAT_GROUPE, "min"): nmin,
-            (descr, NOM_STAT_GROUPE, "moy"): nmoy,
-            (descr, NOM_STAT_GROUPE, "max"): nmax,
-        }
-
-    # L'interclassement
-    moy_tag = interclassement_taggue.moyennes_tags[tag]
-
-    classement = moy_tag.get_class_for_df(etudid)
-    nmin = moy_tag.get_min_for_df()
-    nmax = moy_tag.get_max_for_df()
-    nmoy = moy_tag.get_moy_for_df()
-
-    if not pd.isna(note) and note != np.nan:
-        nom_stat_promo = f"{NOM_STAT_PROMO} {diplome}"
-
-        donnees |= {
-            (descr, nom_stat_promo, "class."): classement,
-            (descr, nom_stat_promo, "min"): nmin,
-            (descr, nom_stat_promo, "moy"): nmoy,
-            (descr, nom_stat_promo, "max"): nmax,
-        }
-
-    return donnees

app/templates/pe/pe_view_resultats_etudiant.j2

@@ -0,0 +1,38 @@
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="fr">
+<head>
+    <meta charset="UTF-8">
+    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
+    <title>{% block title %}Service d'un prof{% endblock %}</title>
+    <link rel="stylesheet" href="https://www.w3schools.com/w3css/4/w3.css">
+    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/water.css@2/out/water.css">
+    <style>
+        .flash { padding: 8px; color: white; border-radius: 15px; font-weight: bold; }
+        .success { background-color: limegreen; }
+        .error { background-color: lightcoral; }
+    </style>
+</head>
+
+<body>
+
+<h1>Résultats PE de {{prenom}} {{nom}}</h1>
+
+<h2>Résultats calculés par UEs</h2>
+
+{% for tag in tags %}
+
+    <h3>{{ tag }}</h3>
+
+{%  endfor %}
+
+<h2>Résultats calculés par Compétences</h2>
+
+{% for tag in tags %}
+
+    <h3>{{ tag }}</h3>
+
+{%  endfor %}
+
+
+</body>
+</html>

app/templates/pe/pe_view_sem_recap.j2

@@ -30,7 +30,7 @@
     <p>
     Cette fonction génère un ensemble de feuilles de calcul (xlsx)
     permettant d'éditer des avis de poursuites d'études pour les étudiants
-        de BUT diplômés.
+        de BUT diplômés. Les calculs sous-jacents peuvent prendre un peu de temps (1 à 2 minutes).
     <br>
     De nombreux aspects sont paramétrables:
     <a href="https://scodoc.org/AvisPoursuiteEtudes"
@@ -43,7 +43,7 @@
     <h3>Avis de poursuites d'études de la promo {{ annee_diplome }}</h3>
 
     <div class="help">
-    Seront pris en compte les étudiants ayant été inscrits à l'un des semestres suivants :
+    Seront pris en compte les étudiants ayant (au moins) été inscrits à l'un des semestres suivants :
 
     <ul>
         {% for rang in rangs_tries %}