U j k@sddlZddlmZmZddlmZddlmZmZmZm Z ddl m Z m Z m Z mZmZmZmZmZmZmZmZddlZddZed d d Zd id feeeeeedddZddZddZeeeedddZ ddZ!ddZ"d(ddZ#ddZ$d d!Z%d"d#Z&d$d%Z'd&d'Z(dS))N)datetime timedelta)process_one_day_data)fetch_data_collectionfetch_visitas_collection data_analyticcameras_collection) save_analytics_datafetch_analytic_dataget_docs_by_date_and_areafetch_analytic_area_dataget_docs_by_regionfetch_analytic_region_data_init_value_summary_init_tasa_summary_postprocess_values_postprocess_tasavalidar_y_sumarcCs t|dSN)print)textr:/var/www/itgmanager/itgmanager/Analytic/Scapp_analytics.pydata_analytic_loggersr) scapp_configscCsjt}t|j|j|j}|tdd}t}t|d|dd}t}td|| ddd d S) z Calcula y alamacena los datos del dia anterior. Se llama diariamente para siempre tener los datos del dia anterior ya almacenados en BD. rdaysrF) day_rangesr parse_dataz@Datos de Analitica del dia anterior calculados correctamente en @@.4fms.N) rtodayyearmonthdayrnowcompute_multiple_analytic_daysr total_seconds)rr# start_dayZ yesterdayt1_t_endrrrcompute_daily_analytic_datasr.T) center_id _start_dayrrrreturnc Csi}t|}|dkrtdt|j|j|j}|t|d}td|td||didd}|d idd } t t |||} g} t } t| j| j| j} t }z4d d i}t t t|d d}dd|D}Wn@tk r(}z td|jjd|i}W5d}~XYnXg}g}g}t|D]~}|t|d}|tdd}|d}|| krtd|dq>|| kri}n| |}|||r>t|||q>d}t|d kr"|dt|d7}t|r|dt|d|d|d7}n|d|d7}n*t|rH|dt|d |d7}nd!}t|| rftt | |t }| sz|rt| d krd"nd#t| d$}t| d krd"nd%t| d$}ttd&||d'd(d)|||S)*a Calcula los datos de analitica para un conjunto de dias, especificando su dia inicial y el rango de dias solicitado @params - center_id (str): ID de centro, en formato string, correspondiente al identificador unico de cada centro. - _start_day (datetime): Fecha, en formato datetime, correspondiente al dia inicial solicitado. - day_ranges (int): Cantidad de dias solicitados. - parse_data (bool): Flag que dicta si parsear los datos al formato esperado por front. - verbose (bool): Flag para entregar informacion detallada. - timed (bool): Imprime tiempos de ejecucion. @returns - analytic_data (dict): Diccionario agrupado por jaula y por dia con los datos procesados. Cada jaula contiene las llaves: { name, sfr_value, delivered_food, tasa_units, tasa_values, tasa_data, fasts_count, feeding_time_range, alarms_data, alarms_count } - parse_data=True: Cada llave es un array de la forma [{day, value}, ...] - parse_data=False: Cada llave es un diccionario, de la forma {day, value} - Llave 'name': Siempre contiene como valor el nombre de la Jaula. ru*La cantidad de días debe ser mayor a cerorzLDRd start_day=z LDRd end_day=ZAnalytic_debug_timedvalueTZAnalytic_debug_verboseF_idZCamerasrZCamscSsi|]}|d|dqS)IndexZNombrer).0camrrr gsz2compute_multiple_analytic_days..z+Error leyendo nombres de camaras desde BD (z): Nz%d/%m/%Yz*Se han solicitados datos de fecha futura: z, omitiendo calculo.zSe han zcargado los datos de z dias zy procesado los datos de z dias: cargado: z procesado:  z cargado: zprocesado los datos de z dias: procesado: z'No se han obtenido datos de analitica. zSe han procesado z dias. zSe han cargado zEl proceso ha tardado r r!z ms. )int ValueErrorrr$r%r&rrgetr rr#r'listr find Exceptionr __traceback__ tb_linenorangestrftimeappendparse_one_day_datalenr r))r0r1rrr analytic_datar*end_daytimedverbosedays_with_dataZ docs_arrayZ_todayr#r+Zfilter_camerasZ db_cam_dataZcam_names_dicteZ computed_daysZ loaded_daysZ saved_daysrZ start_of_dayZ end_of_day formatted_day one_day_dataZinfo_msgr-Z computed_infoZ loaded_inforrrr(&st     !  "   ""&r(cCs|D]x\}}||kr i||<|D]V\}}|||kr^|dkrR||||<n g|||<|dkr(|||||dq(qdS)a Agrega los datos de un dia para cada jaula al diccionario que contiene todos los dias solicitados. @params - analytic_data (dict) : Diccionario por jaula que contiene los datos de multiples dias: { jaula: [{ ... } , ... ] } - one_day_data (dict): Diccionario de los datos del dia { jaula: { sfr_value, delivered_food, tasa_units, tasa_values, tasa_data, fasts_count, feeding_time_range, alarms_data, alarms_count } } - formatted_day (str): Dia formateado (ej. '25/04/2025'). name)r&r3N)itemsrE)rHrOrNjaula jaula_datakvrrrrFs   rFc Csi}|D]}zj|d}|r$d|kr(Wq|d}t|dkrBWq|dd|dd|d}t|d||<Wqtk r}zW5d}~XYqXq|S) zU ### ! Obsoleto: ahora este trabajo lo realiza directamente fetch_analytic_data metadata/rrdataN)r=splitrGcopydeepcopyr@)Z loaded_datarLZdata_dayZ y_m_d_dataZ date_splittedZ chilean_daterMrrridentify_days_with_datas     r^)area_idr*rr2cCst}|t|d}tt|||}t|ttgdd}|D]2\}}|dD]\} } || i} ddd} ddd} | D]\}}| |dsq|di}|d }|d }|r|sqt |}t |}| d dks|| d kr|| d <|| d <| d dks || d kr|| d <|| d <q| d dk rT| d | d  d| d | d  dd | d<qTq>t|}t d|dd||iS)u - area_id: "REGION-AREA" - start_day: datetime de inicio (00:00) - day_ranges: nº de dias a procesar Devuelve: { area_id: { centro_id: { values_summary, tasa_summary, feeding_time_range } } } rF key_funcs show_areavalues_summaryN)rRhora-Zfeeding_time_rangeiniciofinalrdrR)rffinz*[compute_analytic_area_data] Procesado en z.2fs)timerr rcompute_analytic_summaryarea_fn centro_fnrQr= startswithr fromisoformat isoformatr)r_r*rt0rI area_data area_summary centro_idZ centro_blockfechastatsZ raw_jaulasZ min_inicioZ max_finalZ jaula_fullrSfrZinirhZdt_iniZdt_finZ total_timerrrcompute_analytic_area_datasP             rxc Cst}|}|t|d}z$t||||}t|ttgdd}WnDtk r} z&td|d| j j d| d}W5d} ~ XYnXt} td| | dd d |S) NrFr`z"Error generando analitica de area z por error: z : zBDatos de Analitica versus entre areas calculados correctamente en r r!r") rr'rr rkrlrmr@rrArBr)) collectionarear* range_daysr+Z fecha_inicialZ fecha_finalrrrsrMr-rrr!compute_analytic_area_versus_datacsr|c Cst}i}|t|d}|d}z,t||||}t|} t| ttgdd} WnDtk r} z&t d|d| j j d| i} W5d} ~ XYnX| |d}t} t d |d | | d d d |S)NrrTr`u@No se ha generado correctamente a anaĺitica Scapp de la region z por error en linea z: )rHrPzDatos de Analitica de Region z calculados correctamente en r r!r")rr'rrrrkrlrmr@rrArBrr)) db region_idr*rr+ZsummaryrIryZdocuments_by_regionZcomputed_analytic_region_dataZregion_analytic_resumerMr-rrrcompute_analytics_by_regionws $rc si}|D]`\}}|D]L\}}|d}g} |D]} | | ||q:|} | D]0} |rn| | i} qX| ddkrX| | i} qX| di} | di}| |t}||t}|diD]\}}||kr|||q|dpi}|dp i}dD]Z}||d||id d 7<||d ||id gpd||gqqq fd d ||S)z key_funcs: [ # por cada jaula, devuelve la ruta de claves donde acumular: # e.g. ["centro_id", jaula_id] o [] para solo por fecha rerrc tasa_summaryalarms_by_tasa_levelsalarms_by_tasaaltamediabajaalarmr3rtasascst|tsdSd|krd|krt|dtr`tdd|dDr`t|dt|dq|dD]\}}t|ql|dD]\}}t|qn|D] }|qdS)Nrcrcss|]}t|tVqdSr) isinstancer>)r6rUrrr sz.recurse..)rdictallvaluesrrrQ)nodeZfecha2vstssubrecurserrrs (    z)compute_analytic_summary..recurse) rQr[rE setdefaultcountrrr=update)rrrarbrgrujaulasrRdatospartesZrutafnrrTZvs_dictZts_dictrrkeyvalZ tasas_nivZalar_nivnivelrrrrks>    $  rkcCsd|ddS)NrerXjoinpartsrRrrrrmsrmcCs"t|dkrd|ddSdS)NrerX)rGrrrrrjaula_fnsrcCsd|ddS)NrerYrrrrrrlsrlcCsTi}|D]V\}}|D]B\}}|d}t|dkr@qd|dd}d|dd}||i} | di} | di} | |gggggggggd } | |i} | |i}|diD]\}}|| kr| ||q|dpi}|dp i}d D]N}||g}||d }||d td }|rV|d |||d <qqq | D]} | dD]|\}} | D]h\}}|dkr|rt t |t|dnd | |<n.|dkr|r|d nd| |<n t || |<qq~| dD]B\}}|D].\}}|D]}t ||d ||d <q$qqqn|S)NrerrXrcr alarms_by_ton alarms_countalarms_thresholddelivered_foodZ fasts_countperdidos_count sfr_value tasa_units visitas_countrrrrrrrrrrrYr)rQr[rGrrr=rEsetrrroundsumrr>)rr final_resultsrurrRrrrtZjaula_idcentroZ vs_por_fechaZ ts_por_fecharesumenZ tasa_fechaZ tasa_jaularrtasas_por_nivelalarmas_por_nivelrrrZregistrovaloresZnivelesrrr#compute_multiple_analytic_area_dayssb           & (rcCsi}|D]\}}||gggggggggd dtddtddtddd}|d}|d}|D]\}}|diD]\} } | |kr|| | q|dpi} |d pi} dD]B} | | g}| | d}|| d |7<|| d |qqtq |D]\}}|d}|D]h\} }| d krl|rbtt|t|d nd|| <n.| dkr|r|dnd|| <n t ||| <q4dD]&} t |d| d |d| d <qq|S)Nrrrr)rcrrcrrrrrrrYr) rQrrr=rErrrrGrr>)rrrrurZ dia_resumenrrrRrrrrrrrrrrrrcompute_area_summary_by_day5sT      & (r)T))r\rrutilsrZscapp_databaserrrr Z,scapp_database.utils.analytic_database_utilsr r r r rrrrrrrrjrrr.strr;boolr(rFr^rxr|rrkrmrrlrrrrrrs* 4 $2J VD: