451 lines
20 KiB
Python
451 lines
20 KiB
Python
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||
from django.core.exceptions import ObjectDoesNotExist
|
||
from django.db.models import Count, F, IntegerField, Value
|
||
from django.shortcuts import render, redirect
|
||
from django.http import HttpRequest, HttpResponse
|
||
from django.template.loader import render_to_string
|
||
from oknardia.settings import *
|
||
from oknardia.models import (
|
||
Apartment_Type,
|
||
MountDim2Apartment,
|
||
PriceOffer,
|
||
Seria_Info,
|
||
Win_MountDim,
|
||
Building_Info,
|
||
)
|
||
from web.report1 import get_last_all_user_visit_list, get_last_user_visit_list
|
||
from web.add_func import get_flaps_for_big_pictures
|
||
import time
|
||
import os
|
||
import math
|
||
import pytils
|
||
|
||
|
||
def _make_slug(value: str) -> str:
|
||
"""Транслитерирует строку в slug (pytils)."""
|
||
return pytils.translit.slugify(value)
|
||
|
||
|
||
def _append_visit_context(to_template: dict, request: HttpRequest, time_start: float) -> None:
|
||
"""Дописывает в контекст стандартный хвост: визиты и время выполнения."""
|
||
to_template.update({
|
||
'LOG_VISIT': get_last_all_user_visit_list(),
|
||
'ticks': float(time.perf_counter() - time_start),
|
||
})
|
||
|
||
# Каталог типовых серий зданий.
|
||
def catalog_seria(request: HttpRequest) -> HttpResponse:
|
||
"""
|
||
КАТАЛОГ ТИПОВЫХ СЕРИЙ: выводит список корневых серий из каталога.
|
||
|
||
:param request: HttpRequest -- входящий http-запрос
|
||
:return response: HttpResponse -- исходящий http-ответ
|
||
"""
|
||
time_start = time.perf_counter()
|
||
# Только корневые серии (id == kRoot_id), сортировка как в старом SQL.
|
||
q_seria = (
|
||
Seria_Info.objects.filter(id=F('kRoot_id'))
|
||
.values('id', 'sURL2IMG', 'sName')
|
||
.order_by('sName')
|
||
)
|
||
to_template: dict[str, object] = {
|
||
'SERIAS': [
|
||
{
|
||
'ID': row['id'],
|
||
'URL': row['sURL2IMG'],
|
||
'NAME': row['sName'],
|
||
'NAME_T': _make_slug(row['sName']),
|
||
}
|
||
for row in q_seria
|
||
]
|
||
}
|
||
_append_visit_context(to_template, request, time_start)
|
||
return render(request, "catalog/catalog_seria.html", to_template)
|
||
|
||
|
||
def catalog_seria_info(
|
||
request: HttpRequest,
|
||
seria_name_translit: str | None,
|
||
seria_id: int = DEFAULT_SERIA_ID_FOR_CATALOG,
|
||
) -> HttpResponse:
|
||
"""
|
||
КАТАЛОГ ТИПОВОЙ СЕРИИ: детальная страница по серии домов.
|
||
|
||
Что делает вьюха:
|
||
- канонизирует URL (root-id серии + корректный slug),
|
||
- собирает таблицу окон по типам квартир,
|
||
- для "тяжелого" режима дополнительно готовит навигацию/график/гео-данные
|
||
и сохраняет pre-render include-шаблон для последующих быстрых ответов.
|
||
|
||
:param request: HttpRequest -- входящий http-запрос
|
||
:param seria_name_translit: str -- имя серии здания (транслитерированное через pytils)
|
||
:param seria_id: int -- id серии
|
||
:return response: HttpResponse -- исходящий http-ответ
|
||
"""
|
||
time_start = time.perf_counter()
|
||
# Канонизируем URL: страница серии должна открываться только по корневой серии и правильному slug.
|
||
try:
|
||
seria_id = int(seria_id)
|
||
q_seria = Seria_Info.objects.only("id", "kRoot_id", "sName").get(id=seria_id)
|
||
if q_seria.id != q_seria.kRoot_id or seria_name_translit != pytils.translit.slugify(q_seria.sName):
|
||
return redirect(f"/catalog/seria/{pytils.translit.slugify(q_seria.sName)}/all{seria_id}")
|
||
except (ObjectDoesNotExist, ValueError):
|
||
return redirect("/catalog/")
|
||
|
||
# В DEV отключаем pre-render cache: всегда рендерим «тяжелый» шаблон напрямую,
|
||
# чтобы тестировать актуальную серверную логику, а не сохраненный html-файл.
|
||
if DEBUG:
|
||
light_template = "seria_info/all_seria_info_pre_light.html"
|
||
light_template_w_path = ""
|
||
is_hard_template = True
|
||
else:
|
||
# В PROD используем существующий pre-render include при наличии на диске.
|
||
light_template = f"seria_info/prepared/{seria_id}_id.html"
|
||
light_template_w_path = f"{TEMPLATES[0]['DIRS'][0]}/{light_template}"
|
||
is_hard_template = not os.path.isfile(light_template_w_path)
|
||
|
||
to_template: dict[str, object] = {}
|
||
# Получаем все уникальные проемы серии и сразу добавляем iQuantity=1
|
||
# для совместимости с get_flaps_for_big_pictures().
|
||
list_win_in_seria = list(
|
||
Win_MountDim.objects.filter(kApartment__kSeria_id=seria_id)
|
||
.annotate(iQuantity=Value(1, output_field=IntegerField()))
|
||
.only(
|
||
"id",
|
||
"iWinWidth",
|
||
"iWinHight",
|
||
"sDescripion",
|
||
"bIsDoor",
|
||
"bIsNearDoor",
|
||
"sFlapConfig",
|
||
"iWinDepth",
|
||
)
|
||
.order_by("-bIsNearDoor", "-bIsDoor", "iWinWidth", "-iWinHight", "id")
|
||
.distinct()
|
||
)
|
||
|
||
window_ids = [win.id for win in list_win_in_seria]
|
||
apartments_in_seria = list(
|
||
Apartment_Type.objects.filter(kSeria_id=seria_id)
|
||
.values("id", "sNameApartment")
|
||
.order_by("iSort", "id")
|
||
)
|
||
apartment_ids = [apartment["id"] for apartment in apartments_in_seria]
|
||
|
||
# Кэшируем количество проемов по паре (квартира, проем), чтобы не делать N*M обращений к БД.
|
||
quantities_by_pair = {
|
||
(row["kApartment_id"], row["kMountDim_id"]): row["iQuantity"]
|
||
for row in MountDim2Apartment.objects.filter(
|
||
kApartment_id__in=apartment_ids,
|
||
kMountDim_id__in=window_ids,
|
||
).values("kApartment_id", "kMountDim_id", "iQuantity")
|
||
}
|
||
# Число офферов считаем один раз по каждому проему и переиспользуем при сборке таблицы.
|
||
offers_by_window = {
|
||
row["kOffer2MountDim_id"]: row["num_offers"]
|
||
for row in PriceOffer.objects.filter(kOffer2MountDim_id__in=window_ids)
|
||
.values("kOffer2MountDim_id")
|
||
.annotate(num_offers=Count("id"))
|
||
}
|
||
|
||
total_column = len(list_win_in_seria) - 1
|
||
table_of_win_in_seria_by_apartmment = []
|
||
offer_and_merchant_per_win = [
|
||
{
|
||
"WIN_OFFER": offers_by_window.get(list_win_in_seria[i].id, 0),
|
||
"WIN_MERCHANT": 0,
|
||
"WIN_W": list_win_in_seria[i].iWinWidth,
|
||
"WIN_H": list_win_in_seria[i].iWinHight,
|
||
"WIN_ID": list_win_in_seria[i].id,
|
||
}
|
||
for i in range(total_column + 1)
|
||
]
|
||
|
||
for apartment in apartments_in_seria:
|
||
row_for_table = []
|
||
# None = в строке квартиры еще не встретилось ни одного окна.
|
||
min_offer_in_row = None
|
||
for count_column, window in enumerate(list_win_in_seria):
|
||
quantity = quantities_by_pair.get((apartment["id"], window.id), 0)
|
||
if quantity != 0:
|
||
num_offers = offers_by_window.get(window.id, 0)
|
||
row_for_table.append(
|
||
{
|
||
"WIN_NUM": [chr(65 + count_column)],
|
||
"WIN_Q": quantity,
|
||
"WIN_ID": window.id,
|
||
"WIN_WIDTH": window.iWinWidth,
|
||
"WIN_HEIGHT": window.iWinHight,
|
||
"WIN_DESCRIPTION": window.sDescripion,
|
||
"WIN_FLAPCFG": window.sFlapConfig,
|
||
}
|
||
)
|
||
if min_offer_in_row is None or min_offer_in_row > num_offers:
|
||
min_offer_in_row = num_offers
|
||
else:
|
||
row_for_table.append({"WIN_NUM": "—"})
|
||
|
||
table_of_win_in_seria_by_apartmment.append(
|
||
{
|
||
"WIN_IN_APART": row_for_table,
|
||
"APART_NAME": apartment["sNameApartment"],
|
||
"APART_ID": apartment["id"],
|
||
# Если у серии нет ни одного окна, показываем 0 вместо служебного sentinel.
|
||
"NUM_OFFERS": 0 if min_offer_in_row is None else min_offer_in_row,
|
||
}
|
||
)
|
||
|
||
to_template.update(
|
||
{
|
||
"WIN_OFFER_AND_MERCHANT": offer_and_merchant_per_win,
|
||
"TABLE_OF_WINDOWS": table_of_win_in_seria_by_apartmment,
|
||
}
|
||
)
|
||
|
||
# Для "тяжелого" шаблона получаем навигацию, карту и график, затем кэшируем pre-render.
|
||
if is_hard_template:
|
||
to_template.update(get_flaps_for_big_pictures(list_win_in_seria))
|
||
seria_id, for_seria_nav = seria_nav(seria_id)
|
||
to_template.update(for_seria_nav)
|
||
to_template.update(seria_info_year(seria_id))
|
||
to_template.update(seria_info_geo_code(seria_id))
|
||
if not DEBUG:
|
||
# Пре-рендер происходит только для "включаемого" шаблона,
|
||
# чтобы избежать дублирования базовой разметки.
|
||
string_prerender = render_to_string("seria_info/all_seria_info_pre_light_include.html", to_template)
|
||
with open(light_template_w_path, "w", encoding="utf-8") as file:
|
||
file.write(string_prerender)
|
||
# Основной шаблон будет просто включать в себя уже готовый HTML
|
||
light_template = "seria_info/all_seria_info_pre_light.html"
|
||
else:
|
||
to_template.update({"THIS_SERIA_NAME": q_seria.sName})
|
||
# Указываем путь к кешированному файлу для include
|
||
to_template.update({"PRE_RENDERED_INCLUDE_PATH": light_template})
|
||
# Основной шаблон должен быть один и тот же
|
||
light_template = "seria_info/all_seria_info_pre_light.html"
|
||
|
||
|
||
_append_visit_context(to_template, request, time_start)
|
||
return render(request, light_template, to_template)
|
||
|
||
|
||
def seria_nav(seria_id: int = DEFAULT_SERIA_ID_FOR_CATALOG) -> tuple[int, dict]:
|
||
"""
|
||
Возвращает корректный seria_id и данные навигации по корневым сериям.
|
||
|
||
Если переданный seria_id невалиден, подбирает ближайший допустимый root-id.
|
||
|
||
:param seria_id: id серии
|
||
:return: tuple[int, dict] -- (seria_id, {"SERIA_NAV_DIM": ..., "THIS_SERIA_*": ...})
|
||
"""
|
||
q_seria = list(
|
||
Seria_Info.objects.filter(id=F("kRoot_id"))
|
||
# sURL2IMG нужен для OG-image в шаблоне seria_info
|
||
.only("id", "sName", "sSeriaDescription", "kRoot_id", "kParent_id", "sURL2IMG")
|
||
.order_by("sName")
|
||
)
|
||
if not q_seria:
|
||
return seria_id, {"SERIA_NAV_DIM": []}
|
||
error_seria = True
|
||
for count_seria in q_seria:
|
||
if count_seria.id == int(seria_id):
|
||
error_seria = False
|
||
break
|
||
if error_seria:
|
||
# Ошибочный seria_id. Такой базовой серии нет и надо ее найти.
|
||
try:
|
||
query = Seria_Info.objects.get(id=int(seria_id))
|
||
if query.kRoot_id is not None:
|
||
# базовая серия прописана в kRoot_id
|
||
seria_id = query.kRoot_id
|
||
else:
|
||
# Корневой серии нет.
|
||
# Ищем методом наименьших расстояний
|
||
min_min = 100_000_000
|
||
min_id = seria_id
|
||
for count_seria in q_seria:
|
||
if math.fabs(int(seria_id) - count_seria.id) < min_min:
|
||
min_min = math.fabs(int(seria_id) - count_seria.id)
|
||
min_id = count_seria.id
|
||
seria_id = min_id
|
||
except ObjectDoesNotExist:
|
||
seria_id = q_seria[0].id
|
||
return all_seria_nav(seria_id, q_seria)
|
||
|
||
|
||
def all_seria_nav(seria_id: int, q_seria) -> tuple[int, dict]:
|
||
"""
|
||
Формирует структуру навигации по сериям для шаблонов.
|
||
|
||
:param seria_id: активный id серии
|
||
:param q_seria: коллекция серий (ORM-объекты или dict из values())
|
||
:return: tuple[int, dict] -- (seria_id, словарь с SERIA_NAV_DIM и данными активной серии)
|
||
"""
|
||
seria_nav_dim = []
|
||
this_return = {}
|
||
# Поддерживаем оба формата входных элементов: ORM-объекты и dict из values().
|
||
for count_seria in q_seria:
|
||
seria_name = count_seria["sName"] if isinstance(count_seria, dict) else count_seria.sName
|
||
seria_id_value = count_seria["id"] if isinstance(count_seria, dict) else count_seria.id
|
||
seria_description = (
|
||
count_seria.get("sSeriaDescription")
|
||
if isinstance(count_seria, dict)
|
||
else count_seria.sSeriaDescription
|
||
)
|
||
one_seria = {
|
||
"SERIA_R": seria_name,
|
||
"ID2URL": seria_id_value,
|
||
"SERIA_L": pytils.translit.slugify(seria_name),
|
||
}
|
||
if seria_id_value == seria_id:
|
||
# Изображение серии: используется в OG-image в шаблоне seria_info
|
||
seria_image = (
|
||
count_seria.get("sURL2IMG")
|
||
if isinstance(count_seria, dict)
|
||
else count_seria.sURL2IMG
|
||
)
|
||
this_return.update({
|
||
"THIS_SERIA_NAME": seria_name,
|
||
"THIS_SERIA_DESCRIPTION": seria_description,
|
||
# ID и slug серии нужны для canonical URL и JSON-LD в шаблоне
|
||
"THIS_SERIA_ID": seria_id_value,
|
||
"THIS_SERIA_NAME_T": pytils.translit.slugify(seria_name),
|
||
# URL изображения серии для OG-тегов (путь относительно /media/)
|
||
"THIS_SERIA_IMAGE_URL": str(seria_image) if seria_image else "",
|
||
})
|
||
seria_nav_dim.append(one_seria)
|
||
this_return.update({"SERIA_NAV_DIM": seria_nav_dim})
|
||
return seria_id, this_return
|
||
|
||
|
||
def seria_info_year(seria_id: int = DEFAULT_SERIA_ID_FOR_CATALOG) -> dict:
|
||
"""Возвращает данные для графика ввода домов серии в эксплуатацию.
|
||
|
||
:param seria_id: int -- id корневой серии
|
||
:return: dict -- данные для графика по годам вида:
|
||
{"DATA4GRAPH": [{'YEAR': 1997, 'NUMS': 1, 'CLRS': '99'},
|
||
{'YEAR': 1998, 'NUMS': 15, 'CLRS': 'сс'},
|
||
{'YEAR': 1998, 'NUMS': 10, 'CLRS': 'a9'}
|
||
]
|
||
}
|
||
"""
|
||
seria_in_years = []
|
||
query = list(
|
||
Building_Info.objects.filter(kSeria_Link__kRoot_id=seria_id)
|
||
.values("iCommissioning_year")
|
||
.annotate(NumInYear=Count("iCommissioning_year"))
|
||
.order_by("iCommissioning_year")
|
||
)
|
||
max_per_year = 0
|
||
graph_color_light = 0xCC # самый светлый цвет на графике (максимальное значение)
|
||
graph_color_dark = 0x99 # самый темный цвет на графике (минимальное значение)
|
||
for year_count in query:
|
||
if int(year_count["NumInYear"]) > max_per_year:
|
||
max_per_year = int(year_count["NumInYear"])
|
||
for year_count in query:
|
||
data_of_year = {}
|
||
try:
|
||
data_of_year.update({
|
||
"YEAR": int(year_count["iCommissioning_year"]),
|
||
"NUMS": year_count["NumInYear"],
|
||
"CLRS": str(hex(int(graph_color_dark + year_count["NumInYear"] * (
|
||
graph_color_light - graph_color_dark) / max_per_year)))[2:]
|
||
})
|
||
except ValueError:
|
||
continue
|
||
seria_in_years.append(data_of_year)
|
||
return {"DATA4GRAPH": seria_in_years}
|
||
|
||
|
||
def seria_info_geo_code(seria_id: int | str = DEFAULT_SERIA_ID_FOR_CATALOG) -> dict:
|
||
"""Возвращает гео-точки и агрегированную статистику по серии.
|
||
|
||
Кроме массива координат, функция считает суммарные показатели серии:
|
||
жилые/муниципальные/государственные площади, число жителей, квартир,
|
||
лицевых счетов и диапазон показателя состояния домов.
|
||
|
||
:param seria_id: int | str -- id серии, для которой нужно получить данные.
|
||
:return: dict -- {
|
||
"DATA4GEO": [...],
|
||
"MUNICIPAL_M2": ...,
|
||
"RESIDENTIAL_M2": ...,
|
||
"GOVERNMENT_M2": ...,
|
||
"RESIDENTS": ...,
|
||
"APARTMENTS": ...,
|
||
"ACCOUNTS": ...,
|
||
"CONDITION_MAX": ...,
|
||
"CONDITION_MIN": ...,
|
||
}
|
||
"""
|
||
data_return = {}
|
||
seria_to_geo = []
|
||
municipal_m2 = 0 # муниципальный фонд (кв.м)
|
||
residential_m2 = 0 # жилой фонд (кв.м)
|
||
government_m2 = 0 # государственные учреждения занимают (кв.м.)
|
||
residents = 0 # количество жильцов
|
||
apartments = 0 # число квартир
|
||
accounts = 0 # количество лицевых счетов
|
||
condition_max = 0 # максимальное значение показателя состояния здания
|
||
condition_min = 1_000_000 # минимальное значение показателя состояния здания
|
||
query = Building_Info.objects.filter(kSeria_Link__kRoot_id=int(seria_id)).values(
|
||
"id",
|
||
"kSeria_Link__kRoot_id",
|
||
"sAddress",
|
||
"fResidential_Area",
|
||
"fMunicipal_Area",
|
||
"fGovernment_Area",
|
||
"iNum_Residents",
|
||
"iNum_Apartments",
|
||
"iNum_Accounts",
|
||
"fCondition_House",
|
||
"fGeoCode_Latitude",
|
||
"fGeoCode_Longitude",
|
||
)
|
||
# iterator() уменьшает пиковое потребление памяти на больших сериях домов.
|
||
for count in query.iterator(chunk_size=500):
|
||
latitude = count["fGeoCode_Latitude"] or 0
|
||
longitude = count["fGeoCode_Longitude"] or 0
|
||
municipal_area = count["fMunicipal_Area"] or 0
|
||
residential_area = count["fResidential_Area"] or 0
|
||
government_area = count["fGovernment_Area"] or 0
|
||
num_residents = count["iNum_Residents"] or 0
|
||
num_apartments = count["iNum_Apartments"] or 0
|
||
num_accounts = count["iNum_Accounts"] or 0
|
||
house_condition = count["fCondition_House"] or 0
|
||
|
||
if int(latitude) != 0 and int(longitude) != 0:
|
||
seria_to_geo.append({"LATITUDE": latitude,
|
||
"LONGITUDE": longitude,
|
||
"ADDR_ID": count["id"],
|
||
"ADDR_LAT": pytils.translit.slugify(count["sAddress"]),
|
||
"ADDR_RUS": count["sAddress"],
|
||
"SER_ID": count["kSeria_Link__kRoot_id"]
|
||
})
|
||
if municipal_area > 0:
|
||
municipal_m2 += municipal_area
|
||
if residential_area > 0:
|
||
residential_m2 += residential_area
|
||
if government_area > 0:
|
||
government_m2 += government_area
|
||
if num_residents > 0:
|
||
residents += num_residents
|
||
if num_apartments > 0:
|
||
apartments += num_apartments
|
||
if num_accounts > 0:
|
||
accounts += num_accounts
|
||
if house_condition > 0:
|
||
if house_condition > condition_max:
|
||
condition_max = house_condition
|
||
if house_condition < condition_min:
|
||
condition_min = house_condition
|
||
data_return.update({"DATA4GEO": seria_to_geo,
|
||
"MUNICIPAL_M2": municipal_m2,
|
||
"RESIDENTIAL_M2": residential_m2,
|
||
"GOVERNMENT_M2": government_m2,
|
||
"RESIDENTS": residents,
|
||
"APARTMENTS": apartments,
|
||
"ACCOUNTS": accounts,
|
||
"CONDITION_MAX": condition_max,
|
||
"CONDITION_MIN": condition_min})
|
||
return data_return
|