init

backend-django/backend/tests/pam/__init__.py

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+from django.test import TestCase
+from django.urls import reverse
+from rest_framework import status
+import pandas as pd
+from rest_framework.test import APIClient, APITestCase
+from ...utils_extraction import to_table_pam
+
+from ...models import (Administre, CustomUser, Decision, DecisionChoices,
+                       Domaine, Filiere, FormationEmploi, Garnison, Poste,
+                       RefGest, RefOrg, RefSvFil, SousVivier, Administres_Pams, Postes_Pams, PAM)
+
+import datetime
+
+
+
+class PamTestCase(TestCase):
+    @classmethod
+    def setUpClass(cls):
+        super().setUpClass()
+        cls.date = datetime.date(2023,1,1)
+        cls.pam_2022 = PAM.objects.create(pam_id='2022',pam_date=datetime.date(2022,7,15), pam_libelle= "PAM de l'année 2022", pam_statut='PAM en cours')
+        cls.pam_2023 = PAM.objects.create(pam_id='2023',pam_date=datetime.date(2022,7,15), pam_libelle= "PAM de l'année 2023", pam_statut='PAM A+1')
+
+
+    def test_extraction_pam(self):
+        """
+        Construit la table PAM qui servira à récuperer l'année du PAM et piloter l'affichage des données en fonction du bon pam pour chaque tables
+        Cloture le PAM en le sauvegardant dans un fichier excel
+        """
+        annee_pam = str(self.date.year)
+        annee_pam_suivant = str(self.date.year + 1)
+
+        pam=pd.DataFrame(columns = ['pam_id','pam_date', 'pam_libelle','pam_statut'])
+        pam_id = annee_pam
+        pam_id_suivant = annee_pam_suivant
+        pam_libelle = f"PAM de l'année {annee_pam}"
+        pam_libelle_suivant = f"PAM de l'année {annee_pam_suivant}"
+        pam_date = self.date
+        pam_date_suivant = pam_date
+        pam_statut = "PAM en cours"
+        pam_statut_suivant = "PAM A+1"
+
+        sorg_id = "SORG"
+        sorg_libelle = "SORG"
+        sorg_statut = "SORG"
+
+        pam['pam_id'] = [pam_id,pam_id_suivant, sorg_id]
+        pam['pam_date'] = [pam_date,pam_date_suivant, pam_date]
+        pam['pam_libelle'] = [pam_libelle,pam_libelle_suivant,sorg_libelle]
+        pam['pam_statut'] = [pam_statut,pam_statut_suivant,sorg_statut]
+        
+        return pam
+
+
+    def test_insertion_pam(self):
+        self.liste_create = []
+        self.liste_update = []
+        self.update_header = ['pam_date','pam_libelle','pam_statut']
+        self.df = self.test_extraction_pam()
+        for i in range(self.df.shape[0]):
+            self.pams = PAM.objects.filter(pam_id=self.df.at[i,'pam_id'])
+            self.pam = PAM(pam_id=self.df.at[i, 'pam_id'],pam_date=self.df.at[i, 'pam_date'], pam_libelle=self.df.at[i, 'pam_libelle'],
+                    pam_statut=self.df.at[i, 'pam_statut'])
+
+            if self.pam.pam_id in self.pams.values_list('pam_id', flat = True):
+                self.liste_update.append(self.pam)
+            else:
+                cloture=PAM.objects.filter(pam_statut="PAM en cours")
+                cloture.update(pam_statut ="PAM clôturé")
+                self.liste_create.append(self.pam)
+
+        if self.liste_create:
+            PAM.objects.bulk_create(self.liste_create)
+        if self.liste_update:
+            PAM.objects.bulk_update(self.liste_update, fields=self.update_header)