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d6c290b30d
- Remove datetime dependencie
- Raise Error when there is an logic error when updating the csv file
- Fix bug when there is 2 date to update in CSV file
- Append 0 instead of nothing when updating the CSV file
- Update comments
- 🎉 Update the CSV file with the new price when validating a receipt
- `Stats` no longer depend on `Utilisateurs`
145 lines
8 KiB
Python
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Python
import csv
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from datetime import date, timedelta
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from users import Utilisateurs
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class Stats():
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"""Gère les statistiques et son export en format CSV."""
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def __init__(self):
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self.formatDate = "%Y/%m/%d"
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def datesDisponibles(self) -> list:
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"""Renvoie les dates disponibles pour l'entête du fichier `CSV`."""
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datesPossibles = []
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dateAujourdHui = date.today() - timedelta(days=7)
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for _ in range(0, 8):
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datesPossibles.append(dateAujourdHui.strftime(self.formatDate))
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dateAujourdHui = dateAujourdHui + timedelta(days=1)
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return datesPossibles
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def creationCSV(self, force: bool = False):
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"""
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Créer le fichier `CSV` qui stockera les statistiques pour tous les utilisateurs.
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Possibilité de forcer la création (càd même si le fichier existe déjà) en renseignant
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`force = True`
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"""
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if not Utilisateurs().fichierExiste("stats.csv") or force:
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with open("stats.csv", 'w') as f:
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fichier = csv.writer(f)
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fichier.writerow(["id", "pseudo"] + self.datesDisponibles())
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def miseAJourStatsUtilisateur(self, utilisateurID: int, prix: float):
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"""
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Récupère le prix d'une transaction et l'ajoute au total d'un utilisateur.
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- si aucune date n'est précisé dans la base de donnée d'un utilisateur,
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alors il n'a jamais enregistré de statistiques et on procède normalement
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- si une date est déjà renseigné :
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- si la date correspond à la date d'aujourd'hui, on procède normalement
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- si la date ne correspond pas, on enregistre ce qu'il y a dans la base de donnée
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dans un fichier `CSV`, ensuite on écrase l'ancien prix par `0` et la date par celle
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d'aujourd'hui, ensuite on procède normalement
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Procéder normalement consiste à ajouter le prix au prix totale stocké dans la base de donnée.
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"""
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self.miseAJourDatesCSV() # met-à-jour les dates du fichier `CSV`
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# Mets-à-jour le `CSV` avec le nouveau prix...
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aujourdHui = date.today().strftime(self.formatDate)
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with open("stats.csv", 'r') as f:
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fichier = list(csv.reader(f))
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# On récupère la colonne pour aujourd'hui
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index = 0
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locationDate = None # note l'index de la colonne de la date dans le fichier
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for nomColonne in fichier[0]: # on regarde l'entente
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if nomColonne == aujourdHui: # on regarde si la colonne correspond à la date du jour
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locationDate = index # on note l'entête
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index += 1
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if locationDate == None: # ne devrait pas arrivé car on mets à jour les dates du `CSV` avant de lire le fichier
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raise IndexError("Date du jour non trouvé dans le fichier csv.")
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utilisateur = Utilisateurs().recuperationUtilisateur(utilisateurID) # on récupère les infos de l'utilisateur
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# Vérification si l'utilisateur est déjà présent dans le fichier `CSV`
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locationUtilisateur = None # note l'index de la ligne de l'utilisateur dans le fichier
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for idx, location in enumerate(fichier):
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if location[0] == str(utilisateurID):
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locationUtilisateur = idx
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if locationUtilisateur == None: # si l'utilisateur n'est pas présent dans le fichier
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# on rajoute la ligne
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fichier += [[utilisateurID, utilisateur["pseudo"]] + ['0' for _ in range(0, locationDate - 2)] + [prix]]
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else: # si déjà présent dans le fichier
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try:
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ancienPrix = float(fichier[locationUtilisateur][locationDate]) # on récupère l'ancien prix
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except IndexError: # si il n'y avait pas de prix définie avant
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ancienPrix = 0
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# On rajoute la case
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fichier[locationUtilisateur] += ['0' for _ in range(0, locationDate - 1)]
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ancienPrix += prix # on y ajoute le nouveaux prix
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fichier[locationUtilisateur][locationDate] = ancienPrix # on met à jour le fichier
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with open("stats.csv", 'w') as f: # on applique les changements
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ecriture = csv.writer(f)
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ecriture.writerows(fichier)
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def exporteCSV(self, chemin: str, utilisateurID: int):
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"""
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Exporte les statistiques d'un utilisateur dans un fichier `CSV`.
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- N'exporte que les statistiques du jour.
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"""
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donnees = self.recuperationDonneesCSV(utilisateurID)
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aujourdHui = date.today().strftime(self.formatDate)
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with open(chemin, 'w') as f:
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fichier = csv.writer(f)
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fichier.writerow(["ID Utilisateur", f"Totales des ventes du jour ({aujourdHui})"])
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if len(donnees) > 0: # si il y a des données enregistrées
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fichier.writerow([utilisateurID, donnees[aujourdHui]])
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else:
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fichier.writerow([utilisateurID, "Aucune ventes enregistrée"])
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def recuperationDonneesCSV(self, utilisateurID: int) -> dict:
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"""Renvoie les informations contenu dans le fichier `CSV` globale."""
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with open("stats.csv", 'r') as f:
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return list(csv.DictReader(f))
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def miseAJourDatesCSV(self):
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"""Mets-à-jour les dates trop anciennes du fichier globales `CSV`."""
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besoinDeMofication = False
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with open("stats.csv", 'r') as f:
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fichier = list(csv.reader(f))
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if len(fichier) == 1: # si fichier ne contient que l'entête
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self.creationCSV(True) # on recréer le fichier dans le doute (avec les bonnes dates)
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else:
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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])
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mauvaisIndex = [] # liste qui va stocker les index trop vieux (> 1 semaine)
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datesPresentes = [] # liste qui stock les dates valides présentes dans le fichier (< 1 semaine)
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datesDisponibles = self.datesDisponibles() # liste des bonnes dates
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for dateFichier in fichier[0][index:]: # on regarde toutes les dates du fichier
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if dateFichier not in datesDisponibles: # si trop vieux
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mauvaisIndex.append(index) # on ajoute l'index à la liste
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besoinDeMofication = True
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else:
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datesPresentes.append(dateFichier) # on ajoute la date à la liste
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index += 1
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if not besoinDeMofication: # vérification si on a besoin de rien faire
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return # on quitte la fonction
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datesARajouter = [date for date in datesDisponibles if date not in datesPresentes] # liste des dates à rajouter
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if len(datesARajouter) != len(mauvaisIndex): # ne devrais pas arrivé mais on sait jamais
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raise IndexError("Problème, pas autant de dates à rajouter que de de dates périmés dans le fichier.")
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for idx in mauvaisIndex: # pour tous les mauvais index
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for numLigne, ligne in enumerate(fichier): # on regarde toutes les lignes du fichier
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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
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if numLigne == 0: # si c'est la ligne d'entête
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ligne[idx] = datesARajouter[0] # on change la ligne avec la nouvelle date
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datesARajouter.pop(0)
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else: # si c'est une ligne de donnée
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ligne[idx] = '0' # on change la ligne avec une valeur vide
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fichier[numLigne] = ligne # on applique les changements
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if besoinDeMofication: # vérification si on a besoin de faire des changements
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with open("stats.csv", 'w') as f: # on applique les changements
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ecriture = csv.writer(f)
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ecriture.writerows(fichier)
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