GesMag/stats.py

import csv

from datetime import date, timedelta, datetime

from users import Utilisateurs

class Stats(Utilisateurs):
    """Gère les statistiques et son export en format CSV."""
    def __init__(self):
        self.formatDate = "%Y/%m/%d"

    def datesDisponibles(self) -> list:
        """Renvoie les dates disponibles pour l'entête du fichier `CSV`."""
        datesPossibles = []
        dateAujourdHui = date.today() - timedelta(days=7)
        for _ in range(0, 8):
            datesPossibles.append(dateAujourdHui.strftime(self.formatDate))
            dateAujourdHui = dateAujourdHui + timedelta(days=1)
        return datesPossibles

    def creationCSV(self, force: bool = False):
        """
        Créer le fichier `CSV` qui stockera les statistiques pour tous les utilisateurs.

        Possibilité de forcer la création (càd même si le fichier existe déjà) en renseignant
        `force = True`
        """
        if not self.fichierExiste("stats.csv") or force:
            with open("stats.csv", 'w') as f:
                fichier = csv.writer(f)
                fichier.writerow(["id", "pseudo"] + self.datesDisponibles())

    def miseAJourStatsUtilisateur(self, utilisateurID: int, prix: float):
        """
        Récupère le prix d'une transaction et l'ajoute au total d'un utilisateur.

        - si aucune date n'est précisé dans la base de donnée d'un utilisateur,
        alors il n'a jamais enregistré de statistiques et on procède normalement
        - si une date est déjà renseigné :
            - si la date correspond à la date d'aujourd'hui, on procède normalement
            - si la date ne correspond pas, on enregistre ce qu'il y a dans la base de donnée
              dans un fichier `CSV`, ensuite on écrase l'ancien prix par `0` et la date par celle
              d'aujourd'hui, ensuite on procède normalement

        Procéder normalement consiste à ajouter le prix au prix totale stocké dans la base de donnée.
        """
        self.miseAJourDatesCSV() # met à jour les dates du fichier `CSV`
        aujourdHui = date.today().strftime(self.formatDate)

        # Mets-à-jour le `CSV` avec le nouveau prix...
        # TODO

    def exporteCSV(self, chemin: str, utilisateurID: int):
        """
        Exporte les statistiques d'un utilisateur dans un fichier `CSV`.
        - N'exporte que les statistiques du jour.
        """
        donnees = self.recuperationDonneesCSV(utilisateurID)
        aujourdHui = date.today().strftime(self.formatDate)
        with open(chemin, 'w') as f:
            fichier = csv.writer(f)
            fichier.writerow(["ID Utilisateur", f"Totales des ventes du jour ({aujourdHui})"])
            if len(donnees) > 0: # si il y a des données enregistrées
                fichier.writerow([utilisateurID, donnees[aujourdHui]])
            else:
                fichier.writerow([utilisateurID, "Aucune ventes enregistrée"])

    def recuperationDonneesCSV(self, utilisateurID: int) -> dict:
        """Renvoie les informations contenu dans le fichier `CSV` globale."""
        with open("stats.csv", 'r') as f:
            return list(csv.DictReader(f))

    def miseAJourDatesCSV(self):
        """Mets-à-jour les dates trop anciennes du fichier globales `CSV`."""
        besoinDeMofication = False
        with open("stats.csv", 'r') as f:
            fichier = list(csv.reader(f))
            if len(fichier) == 1: # si fichier vide (que l'entête)
                self.creationCSV(True) # on recréer le fichier dans le doute (avec les bonnes dates)
            else:
                index = 2 # variable qui permet de savoir quel index on regarde (on commence à 2 car on ignore les 2 premières valeurs [id et pseudo])
                mauvaisIndex = [] # liste qui va stocker les index trop vieux (> 1 semaine)
                datesPresentes = [] # liste qui stock les dates valides présentes dans le fichier (< 1 semaine)
                for dateFichier in fichier[0][index:]: # on regarde toutes les dates du fichier
                    if (date.today() - datetime.strptime(dateFichier, self.formatDate).date()).days > 7: # si trop vieux
                        mauvaisIndex.append(index) # on ajoute l'index à la liste
                        besoinDeMofication = True
                    else:
                        datesPresentes.append(dateFichier) # on ajoute la date à la liste
                    index += 1

                if not besoinDeMofication: # vérification si on a besoin de rien faire
                    return # on quitte la fonction

                datesPossible = [date for date in self.datesDisponibles() if date not in datesPresentes] # liste des dates possibles à rajouter
                for idx in mauvaisIndex: # pour tous les mauvais index
                    for numLigne, ligne in enumerate(fichier): # on regarde toutes les lignes du fichier
                        if idx < len(ligne): # s'il y a un élément dans la ligne à l'index donnée ou si elle est vide de toute façon
                            if numLigne == 0: # si c'est la ligne d'entête
                                ligne[idx] = datesPossible[0] # on change la ligne avec la nouvelle date
                            else: # si c'est une ligne de donnée
                                ligne[idx] = '' # on change la ligne avec une valeur vide
                            fichier[numLigne] = ligne # on applique les changements
        if besoinDeMofication: # vérification si on a besoin de faire des changements
            with open("stats.csv", 'w') as f: # on applique les changements
                ecriture = csv.writer(f)
                ecriture.writerows(fichier)