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6.8 KiB
Python
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Python
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import docx2python, yaml
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from ressource import *
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import logging
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__LOGGER = logging.getLogger(__name__)
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REPERTOIRE = "import"
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DOCUMENT = "000 compilation-ressources 2021-03-26T15_23_09.133Z"
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# Ouverture du document
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docu = docx2python.docx2python(REPERTOIRE + "/" + DOCUMENT + ".docx")
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docu = docu.body
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docu[0] # Titre général
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docu[1] # Tableau de synthèse des ressources
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nbre_ressources = 0
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ENTETES = ["Nom", "Code", "Semestre", "formation encadrée", "dont heures de TP",
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"SAÉ", "Prérequis", "Descriptif", "Mots"]
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def get_indice(champ):
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"""Récupère l'indice d'une entête"""
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for (i, entete) in enumerate(ENTETES):
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if entete in champ:
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return i
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return None
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"""
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Format du parsing issu de docx2python
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[ # document
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[ # table A
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[ # table A row
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[ # table A cell 1 <-- structure des tableaux
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"""
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RESSOURCES = [] # la liste des ressources
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__LOGGER.warning("Parsing")
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for i in range(2, len(docu)): # A priori un tableau
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est_ressource = False
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try:
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if "Nom de la ressource" in docu[i][0][0][0]: # [03][00][0][0]
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est_ressource = True
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nbre_ressources += 1
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except:
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pass
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if est_ressource == True:
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res = docu[i] # la ressource
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nom_ressource = res[0][1][0]
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# Création de la ressource
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r = Ressource(nom_ressource, res)
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RESSOURCES.append(r)
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# if len(res) != 15:
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# __LOGGER.warning(f"Champs en trop ou manquants dans \"{nom_ressource}\"")
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# Parsing des données brute de la ressource
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data = [None for i in range(len(ENTETES))] # les données attendues Nom, Code, ..., Mots clés
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apprentissages = [None for i in range(3)] # les apprentissages des 3 compétences
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non_interprete = []
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for j in range(len(res)): # parcours des entêtes du tableau décrivant la ressource
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ligne = res[j]
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if len(ligne) == 2: # ligne de données classique champ => valeur
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champ = ligne[0][0] # le nom du champ
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i = get_indice(champ) # l'indice de l'entete dans ENTETES
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if i != None:
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data[i] = "\n".join(res[j][1])
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if champ == "Prérequis" and not data[i]:
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data[i] = "aucun"
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__LOGGER.warning(f"Dans {nom_ressource}, complète les prérequis à \"aucun\"")
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else:
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non_interprete.append((champ, ligne[1][0]))
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else: # ligne de données soit chapeau (ex Compétences ciblées) soit détail par compétence
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champ = ligne[0][0]
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if "Apprentissages" in champ: # les compétences ciblées sont déduites de la présence d'apprentissage critiques
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# j+1 = les ACs par compétences
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acs = res[j+2]
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for k in range(len(acs)):
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apprentissages[k] = "\n".join(acs[k]) # fusionne les ACS (généralement sur plusieurs lignes)
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if non_interprete: # souvent Heures de formation (incluant les TP)
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indice_champ = [chp[0] for chp in non_interprete].index("Heures de formation (incluant les TP)")
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if indice_champ >= 0: # si le champ "Heures de formation (incluant les TP)" est trouvé
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# tente de réinjecter les heures dans Heures encadrées si elles n'on pas déjà été renseignées
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indice_heure = get_indice("formation encadrée")
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if not data[indice_heure]:
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__LOGGER.warning(f"Dans \"{nom_ressource}\", réinjection de \"Heures de formation (incluant les TP)\" dans \"formation encadrée\"")
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data[indice_heure] = champ[1]
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non_interprete = non_interprete[:indice_champ] + non_interprete[indice_champ+1:] # supprime le champ
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if non_interprete:
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__LOGGER.warning(f"Dans \"{nom_ressource}\", champs en trop non interprétés : " + ",".join(
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[chp[0] for chp in non_interprete]))
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# Analyse des champs manquants
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champ_manquants = []
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for (j, champ) in enumerate(ENTETES):
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if not data[j]:
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champ_manquants += [champ]
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if champ_manquants:
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__LOGGER.warning(f"Dans \"{nom_ressource}\", champs manquants : " + ",".join(champ_manquants))
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# Sauvegarde des champs de la ressource
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info = tuple(data[1:])
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r.charge_informations(*info)
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r.charge_ac(apprentissages)
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# fin du parsing
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print(f"{nbre_ressources} ressources")
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# ************************************************************************
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# Post traitement des ressources => gestion des heures
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for r in RESSOURCES:
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# Nettoie le champ heures_encadrees
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if r.heures_encadrees:
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r.heures_encadrees = nettoie_heure(r.heures_encadrees)
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if r.tp:
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r.tp = nettoie_heure(r.tp)
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# Nettoie les codes
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if r.code:
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r.code = nettoie_code(r.code)
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if not r.code: # Recherche le code dans les ressources
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code_devine = get_code_from_nom(r)
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if code_devine:
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__LOGGER.warning(f"Dans \"{r.nom}\", remplace le code par {code_devine}")
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r.code = code_devine
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# Nettoie les semestres
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if "1" in r.semestre:
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r.semestre = "S1"
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else:
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r.semestre = "S2"
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# Remet en forme le titre
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if r.code:
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r.nom = DATA_RESSOURCES[r.semestre][r.code]
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# Remet en forme les ACs
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acs = r.apprentissages
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if len(acs) != 3:
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__LOGGER.warning(f"Problème dans le nombre de compétences de {r.nom}")
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for comp in range(3):
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donnees = acs[comp] # chaine de caractères listant les ACS
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# donnees = donnees.replace("\t", "").replace("-", "") # supprime les tabulations
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acs_avec_code = devine_acs_by_code(donnees)
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acs_avec_nom = devine_acs_by_nom(donnees)
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acs_finaux = sorted(list(set(acs_avec_code + acs_avec_nom)))
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r.apprentissages[comp] = acs_finaux
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# ************************************************************************
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# Affichages divers
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# Bilan des heures & Calcul somme des heures
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ligne = "{:20s} | {:75s} | {:10s} | {:10s} |"
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trait = "-"*len(ligne.format("", "", "", ""))
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print(trait, ligne.format("Code", "Ressource", "CM/TD", "TP"), trait, sep="\n")
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for r in RESSOURCES:
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print(ligne.format(r.code if r.code else "MANQUANT",
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# r.nom[:30] + ("..." if len(r.nom) > 30 else "") ,
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r.nom,
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str(r.heures_encadrees) if r.heures_encadrees else "MANQUANT",
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str(r.tp) if r.tp else "MANQUANT"))
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heures_formation_total = sum([r.heures_encadrees for r in RESSOURCES if r.heures_encadrees != None])
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heures_tp_total = sum([r.tp for r in RESSOURCES if r.tp != None])
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print(trait, ligne.format("", "Total", str(heures_formation_total), str(heures_tp_total)), trait, sep="\n")
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