app/pe/pe_affichage.py

@@ -1,5 +1,3 @@
-from app.models import Formation, FormSemestre
-from app.scodoc import codes_cursus
 from app import log
 
 PE_DEBUG = 0
@@ -9,73 +7,13 @@ if not PE_DEBUG:
     def pe_print(*a, **kw):
         # kw is ignored. log always add a newline
         log(" ".join(a))
+
 else:
     pe_print = print  # print function
 
 # Affichage dans le tableur pe en cas d'absence de notes
 SANS_NOTE = "-"
-
+NOM_STAT_GROUPE = "statistiques du groupe"
-def nom_semestre_etape(semestre: FormSemestre, avec_fid=False) -> str:
+NOM_STAT_PROMO = "statistiques de la promo"
-    """Nom d'un semestre à afficher dans le descriptif des étapes de la scolarité
-    d'un étudiant.
-
-    Par ex: Pour un S2, affiche ``"Semestre 2 FI S014-2015 (129)"`` avec :
-
-    * 2 le numéro du semestre,
-    * FI la modalité,
-    * 2014-2015 les dates
-
-    Args:
-        semestre: Un ``FormSemestre``
-        avec_fid: Ajoute le n° du semestre à la description
-
-    Returns:
-        La chaine de caractères décrivant succintement le semestre
-    """
-    formation: Formation = semestre.formation
-    parcours = codes_cursus.get_cursus_from_code(formation.type_parcours)
-
-    description = [
-        parcours.SESSION_NAME.capitalize(),
-        str(semestre.semestre_id),
-        semestre.modalite,  # eg FI ou FC
-        f"{semestre.date_debut.year}-{semestre.date_fin.year}",
-    ]
-    if avec_fid:
-        description.append(f"({semestre.formsemestre_id})")
-
-    return " ".join(description)
 
 
-def etapes_du_cursus(semestres: dict[int, FormSemestre], nbre_etapes_max: int) -> list[str]:
-    """Partant d'un dictionnaire de semestres (qui retrace
-    la scolarité d'un étudiant), liste les noms des
-    semestres (en version abbrégée)
-    qu'un étudiant a suivi au cours de sa scolarité à l'IUT.
-    Les noms des semestres sont renvoyés dans un dictionnaire
-    ``{"etape i": nom_semestre_a_etape_i}``
-    avec i variant jusqu'à nbre_semestres_max. (S'il n'y a pas de semestre à l'étape i,
-    le nom affiché est vide.
-
-    La fonction suppose la liste des semestres triées par ordre
-    décroissant de date.
-
-    Args:
-        semestres: une liste de ``FormSemestre``
-        nbre_etapes_max: le nombre d'étapes max prise en compte
-
-    Returns:
-        Une liste de nom de semestre (dans le même ordre que les ``semestres``)
-
-    See also:
-         app.pe.pe_affichage.nom_semestre_etape
-    """
-    assert len(semestres) <= nbre_etapes_max
-
-    noms = [nom_semestre_etape(sem, avec_fid=False) for (fid, sem) in semestres.items()]
-    noms = noms[::-1] # trie par ordre croissant
-
-    dico = {f"Etape {i+1}": "" for i in range(nbre_etapes_max)}
-    for (i, nom) in enumerate(noms): # Charge les noms de semestres
-        dico[f"Etape {i+1}"] = nom
-    return dico

app/pe/pe_etudiant.py

@@ -37,8 +37,9 @@ Created on 17/01/2024
 """
 import pandas as pd
 
-from app.models import FormSemestre, Identite
+from app.models import FormSemestre, Identite, Formation
 from app.pe import pe_comp, pe_affichage
+from app.scodoc import codes_cursus
 
 
 class EtudiantsJuryPE:
@@ -467,7 +468,7 @@ class EtudiantsJuryPE:
             }
 
             # Ajout des noms de semestres parcourus
-            etapes = pe_affichage.etapes_du_cursus(formsemestres, nbre_semestres_max)
+            etapes = etapes_du_cursus(formsemestres, nbre_semestres_max)
             administratif[etudid] |= etapes
 
         # Construction du dataframe
@@ -647,3 +648,71 @@ def get_dernier_semestre_en_date(semestres: dict[int, FormSemestre]) -> FormSeme
                 dernier_semestre = semestres[fid]
         return dernier_semestre
     return None
+
+
+def etapes_du_cursus(
+    semestres: dict[int, FormSemestre], nbre_etapes_max: int
+) -> list[str]:
+    """Partant d'un dictionnaire de semestres (qui retrace
+    la scolarité d'un étudiant), liste les noms des
+    semestres (en version abbrégée)
+    qu'un étudiant a suivi au cours de sa scolarité à l'IUT.
+    Les noms des semestres sont renvoyés dans un dictionnaire
+    ``{"etape i": nom_semestre_a_etape_i}``
+    avec i variant jusqu'à nbre_semestres_max. (S'il n'y a pas de semestre à l'étape i,
+    le nom affiché est vide.
+
+    La fonction suppose la liste des semestres triées par ordre
+    décroissant de date.
+
+    Args:
+        semestres: une liste de ``FormSemestre``
+        nbre_etapes_max: le nombre d'étapes max prise en compte
+
+    Returns:
+        Une liste de nom de semestre (dans le même ordre que les ``semestres``)
+
+    See also:
+         app.pe.pe_affichage.nom_semestre_etape
+    """
+    assert len(semestres) <= nbre_etapes_max
+
+    noms = [nom_semestre_etape(sem, avec_fid=False) for (fid, sem) in semestres.items()]
+    noms = noms[::-1]  # trie par ordre croissant
+
+    dico = {f"Etape {i+1}": "" for i in range(nbre_etapes_max)}
+    for i, nom in enumerate(noms):  # Charge les noms de semestres
+        dico[f"Etape {i+1}"] = nom
+    return dico
+
+
+def nom_semestre_etape(semestre: FormSemestre, avec_fid=False) -> str:
+    """Nom d'un semestre à afficher dans le descriptif des étapes de la scolarité
+    d'un étudiant.
+
+    Par ex: Pour un S2, affiche ``"Semestre 2 FI S014-2015 (129)"`` avec :
+
+    * 2 le numéro du semestre,
+    * FI la modalité,
+    * 2014-2015 les dates
+
+    Args:
+        semestre: Un ``FormSemestre``
+        avec_fid: Ajoute le n° du semestre à la description
+
+    Returns:
+        La chaine de caractères décrivant succintement le semestre
+    """
+    formation: Formation = semestre.formation
+    parcours = codes_cursus.get_cursus_from_code(formation.type_parcours)
+
+    description = [
+        parcours.SESSION_NAME.capitalize(),
+        str(semestre.semestre_id),
+        semestre.modalite,  # eg FI ou FC
+        f"{semestre.date_debut.year}-{semestre.date_fin.year}",
+    ]
+    if avec_fid:
+        description.append(f"({semestre.formsemestre_id})")
+
+    return " ".join(description)

app/pe/pe_jury.py

@@ -48,6 +48,9 @@ from zipfile import ZipFile
 
 import numpy as np
 
+from app.pe import pe_comp
+from app.pe.pe_affichage import NOM_STAT_PROMO, SANS_NOTE, NOM_STAT_GROUPE
+
 from app.pe.pe_tabletags import TableTag
 from app.scodoc.gen_tables import SeqGenTable
 from app.pe.pe_etudiant import EtudiantsJuryPE
@@ -119,7 +122,9 @@ class JuryPE(object):
                 self._gen_xls_semestre_taggues(zipfile)
                 self._gen_xls_trajectoires(zipfile)
                 self._gen_xls_aggregats(zipfile)
-                self._gen_xls_synthese(zipfile)
+                self._gen_xls_synthese_jury_par_tag(zipfile)
+                self._gen_xls_synthese_par_etudiant(zipfile)
+
 
         # Fin !!!! Tada :)
 
@@ -237,13 +242,13 @@ class JuryPE(object):
             path="details",
         )
 
-    def _gen_xls_synthese(self, zipfile: ZipFile):
+    def _gen_xls_synthese_jury_par_tag(self, zipfile: ZipFile):
-        """Synthèse des éléments du jury PE"""
+        """Synthèse des éléments du jury PE tag par tag"""
         # Synthèse des éléments du jury PE
-        self.synthese = self.synthetise_juryPE()
+        self.synthese = self.synthetise_jury_par_tags()
 
         # Export des données => mode 1 seule feuille -> supprimé
-        pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese")
+        pe_affichage.pe_print("*** Export du jury de synthese par tags")
         output = io.BytesIO()
         with pd.ExcelWriter(  # pylint: disable=abstract-class-instantiated
             output, engine="openpyxl"
@@ -254,7 +259,27 @@ class JuryPE(object):
         output.seek(0)
 
         self.add_file_to_zip(
-            zipfile, f"synthese_jury_{self.diplome}.xlsx", output.read()
+            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:
+            for onglet, df in 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}_par_etudiant.xlsx", output.read()
         )
 
     def add_file_to_zip(self, zipfile: ZipFile, filename: str, data, path=""):
@@ -292,10 +317,11 @@ class JuryPE(object):
     # Méthodes pour la synthèse du juryPE
     # *****************************************************************************************************************
 
-    def synthetise_juryPE(self):
+    def synthetise_jury_par_tags(self) -> dict[pd.DataFrame]:
-        """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes"""
+        """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
+        dont les onglets sont les tags"""
 
-        pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale des moyennes ***")
+        pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale des moyennes par tag***")
 
         synthese = {}
         pe_affichage.pe_print("  -> Synthèse des données administratives")
@@ -332,65 +358,102 @@ class JuryPE(object):
             }
 
             for aggregat in aggregats:
+                # Le dictionnaire par défaut des moyennes
+                donnees[etudid] |= get_defaut_dict_synthese_aggregat(aggregat, self.diplome)
+
                 # La trajectoire de l'étudiant sur l'aggrégat
                 trajectoire = self.trajectoires.suivi[etudid][aggregat]
-
-                # La note de l'étudiant (chargement à venir)
-                note = np.nan
-
-                # L'affichage de l'aggrégat dans le tableur excel
-                descr = pe_comp.PARCOURS[aggregat]["descr"]
-                # Les moyennes par tag de cette trajectoire
-                donnees[etudid] |= {
-                    (descr, "", "note"): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                    (descr, "statistique du groupe", "class."): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                    (descr, "statistique du groupe", "min"): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                    (descr, "statistique du groupe", "moy"): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                    (descr, "statistique du groupe", "max"): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                }
                 if trajectoire:
                     trajectoire_tagguee = self.trajectoires_tagguees[
                         trajectoire.trajectoire_id
                     ]
-                    if tag in trajectoire_tagguee.moyennes_tags:
+                else:
-                        bilan = trajectoire_tagguee.moyennes_tags[tag]
+                    trajectoire_tagguee = None
-                        note = TableTag.get_note_for_df(bilan, etudid)
-                        if note != np.nan:
-                            donnees[etudid] |= {
-                                (descr, "", "note"): note,
-                                (descr, "statistique du groupe", "class."): TableTag.get_class_for_df(bilan, etudid),
-                                (descr, "statistique du groupe", "min"): TableTag.get_min_for_df(bilan),
-                                (descr, "statistique du groupe", "moy"): TableTag.get_moy_for_df(bilan),
-                                (descr, "statistique du groupe", "max"): TableTag.get_max_for_df(bilan)
-                            }
 
-                """L'interclassement"""
+                # L'interclassement
                 interclass = self.interclassements_taggues[aggregat]
-                donnees[etudid] |= {
-                    (descr, f"statistique de la promotion {self.diplome}", "class."): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                    (descr, f"statistique de la promotion {self.diplome}", "min"): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                    (descr, f"statistique de la promotion {self.diplome}", "moy"): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                    (descr, f"statistique de la promotion {self.diplome}", "max"): pe_affichage.SANS_NOTE,
-                }
-                if tag in interclass.moyennes_tags:
-                    bilan = interclass.moyennes_tags[tag]
 
-                    if note != np.nan:
+                # Injection des données dans un dictionnaire
-                        donnees[etudid] |= {
+                donnees[etudid] |= get_dict_synthese_aggregat(aggregat, trajectoire_tagguee, interclass, etudid, tag, self.diplome)
-                            (descr, f"statistique de la promotion {self.diplome}", "class."): TableTag.get_class_for_df(bilan, etudid),
+
-                            (descr, f"statistique de la promotion {self.diplome}", "min"): TableTag.get_min_for_df(bilan),
+
-                            (descr, f"statistique de la promotion {self.diplome}", "moy"): TableTag.get_moy_for_df(bilan),
-                            (descr, f"statistique de la promotion {self.diplome}", "max"): TableTag.get_max_for_df(bilan)
-                        }
 
             # Fin de l'aggrégat
         # Construction du dataFrame
         df = pd.DataFrame.from_dict(donnees, orient="index")
 
         # Tri par nom/prénom
-        df.sort_values(by=[("Identité", "", "Nom"), ("Identité", "", "Prenom")], inplace=True)
+        df.sort_values(
+            by=[("Identité", "", "Nom"), ("Identité", "", "Prenom")], inplace=True
+        )
         return df
 
+    def synthetise_jury_par_etudiants(self) -> dict[pd.DataFrame]:
+        """Synthétise tous les résultats du jury PE dans des dataframes,
+        dont les onglets sont les étudiants"""
+        pe_affichage.pe_print("*** Synthèse finale des moyennes par étudiants***")
+
+        synthese = {}
+        pe_affichage.pe_print("  -> Synthèse des données administratives")
+        synthese["administratif"] = self.etudiants.df_administratif(self.diplomes_ids)
+
+        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.interclassements_taggues)
+        aggregats = pe_comp.TOUS_LES_PARCOURS
+
+        donnees = {}
+
+        for tag in tags:
+            # Une ligne pour le tag
+            donnees[tag] = {("", "", "tag"): tag}
+
+            for aggregat in aggregats:
+                # 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.trajectoires.suivi[etudid][aggregat]
+                if trajectoire:
+                    trajectoire_tagguee = self.trajectoires_tagguees[
+                        trajectoire.trajectoire_id
+                    ]
+                else:
+                    trajectoire_tagguee = None
+
+                # L'interclassement
+                interclass = self.interclassements_taggues[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 compute_semestres_tag(etudiants: EtudiantsJuryPE) -> dict:
     """Créé les semestres taggués, de type 'S1', 'S2', ..., pour un groupe d'étudiants donnés.
@@ -485,3 +548,121 @@ def compute_interclassements(
         aggregats_interclasses_taggues[nom_aggregat] = interclass
     return aggregats_interclasses_taggues
 
+
+def get_defaut_dict_synthese_aggregat(aggregat: str, diplome: int) -> dict:
+    """Renvoie le dictionnaire de synthèse (à intégrer dans
+    un tableur excel) pour décrire les résultats d'un aggrégat"""
+    # L'affichage de l'aggrégat dans le tableur excel
+    descr = pe_comp.PARCOURS[aggregat]["descr"]
+
+    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: TrajectoireTag,
+    interclassement_taggue: AggregatInterclasseTag,
+    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_comp.PARCOURS[aggregat]["descr"]
+
+    # La note de l'étudiant (chargement à venir)
+    note = np.nan
+
+    # Les données de la trajectoire tagguée pour le tag considéré
+    if trajectoire_tagguee and tag in trajectoire_tagguee.moyennes_tags:
+        bilan = trajectoire_tagguee.moyennes_tags[tag]
+
+        # La moyenne de l'étudiant
+        note = TableTag.get_note_for_df(bilan, etudid)
+
+        # Statistiques sur le groupe
+        if note != np.nan:
+            # Les moyennes de cette trajectoire
+            donnees |= {
+                (descr, "", "note"): note,
+                (
+                    descr,
+                    NOM_STAT_GROUPE,
+                    "class.",
+                ): TableTag.get_class_for_df(bilan, etudid),
+                (
+                    descr,
+                    NOM_STAT_GROUPE,
+                    "min",
+                ): TableTag.get_min_for_df(bilan),
+                (
+                    descr,
+                    NOM_STAT_GROUPE,
+                    "moy",
+                ): TableTag.get_moy_for_df(bilan),
+                (
+                    descr,
+                    NOM_STAT_GROUPE,
+                    "max",
+                ): TableTag.get_max_for_df(bilan),
+            }
+
+    # L'interclassement
+    if tag in interclassement_taggue.moyennes_tags:
+        bilan = interclassement_taggue.moyennes_tags[tag]
+
+        if note != np.nan:
+            nom_stat_promo = f"{NOM_STAT_PROMO} {diplome}"
+
+            donnees |= {
+                    (
+                        descr,
+                        nom_stat_promo,
+                        "class.",
+                    ): TableTag.get_class_for_df(bilan, etudid),
+                    (
+                        descr,
+                        nom_stat_promo,
+                        "min",
+                    ): TableTag.get_min_for_df(bilan),
+                    (
+                        descr,
+                        nom_stat_promo,
+                        "moy",
+                    ): TableTag.get_moy_for_df(bilan),
+                    (
+                        descr,
+                        nom_stat_promo,
+                        "max",
+                    ): TableTag.get_max_for_df(bilan),
+                }
+    return donnees

app/pe/pe_semtag.py

@@ -35,7 +35,7 @@ Created on Fri Sep  9 09:15:05 2016
 
 @author: barasc
 """
-
+import app.pe.pe_etudiant
 from app import db, log
 from app.comp import res_sem, moy_ue, moy_sem
 from app.comp.res_compat import NotesTableCompat
@@ -133,7 +133,7 @@ class SemestreTag(TableTag):
 
     def get_repr(self):
         """Nom affiché pour le semestre taggué"""
-        return pe_affichage.nom_semestre_etape(self.formsemestre, avec_fid=True)
+        return app.pe.pe_etudiant.nom_semestre_etape(self.formsemestre, avec_fid=True)
 
     def compute_moyenne_tag(self, tag: str) -> list:
         """Calcule la moyenne des étudiants pour le tag indiqué,