Referentiels/python/export.py

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6.8 KiB
Python

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