Changeset 30d690f in observatorio

Timestamp:

Aug 28, 2014, 10:00:12 AM (10 years ago)

Author:

Ing. Roldan Vargas <rvargas@…>

Branches:

master

Children:

41e9805

Parents:

a030475

Message:

se agrega clase de vista genérica para la consulta de indicadores estadísticos, de igual forma se agrega función que permite establecer la densidad de la capa de acuerdo a los datos a mostrar en cada una de ellas sobre los indicadores estadísticos

File:

• procesos/apps/geocadena/views.py (modified) (6 diffs)

procesos/apps/geocadena/views.py

@@ -11 +11 @@
 
 ## Muestra el autor del script cuando es invocado
-from django.http import HttpResponse
+from __future__ import division
+
 
 __author__ = 'Ing. Roldan D. Vargas G. (rvargas@cenditel.gob.ve)'
@@ -17 +18 @@
 __doc__ = "Instrucciones a utilizar para las vistas del Sistema de Información Geográfico"
 
+from django.http import HttpResponse
 from django.shortcuts import render_to_response
 from django.contrib.auth.decorators import login_required
 from django.template.context import RequestContext
 from django.conf import settings
+from django.db.models import Sum
 from django.db.models.loading import get_model
 from pygraphviz import AGraph
 from djgeojson.serializers import Serializer as GeoJSONSerializer
-
+from djgeojson.views import GeoJSONLayerView
+from operator import itemgetter
+
+from sigesic.produccion.models import Produccion_precios_r, Consumo_precios_r
 from sigesic.unidadecon.identifica.models import Unidad_Economica
+from sigesic.unidadecon.nodosprodu.models import Personal_Ocupado
 from productores.models import Productor
 from cadenas.models import Directorio2005, Encuesta
 from divisionTerritorial import estados
-from models import LayerDivisionEstadal, LayerDivisionMunicipal, LayerDivisionParroquial, LayerRedi, RelacionRediEntidad
+from models import LayerDivisionEstadal, LayerDivisionMunicipal, LayerDivisionParroquial, LayerRedi, \
+    PoblacionEconomicaActiva, TasaDesempleo, GeoreferenciaIndicador, IndiceNacionalPreciosConsumidor
 
 
@@ -284 +292 @@
                                    'ueparr': parroquia,
                                    'nivel': nivel})
-    except Exception, e:
+    except Exception:
         pass
 
@@ -403 +411 @@
                             'capa': str(rif_ini) + " - " + str(rif_fin),
                         })
-        except Exception, e:
+        except Exception:
             pass
 
@@ -430 +438 @@
 @login_required()
 def json(request):
+    """!
+    Función que permite mostrar capas superpuestas en formato GeoJSON
+    @author Ing. Roldan D. Vargas G. rvargas@cenditel.gob.ve
+    @author Centro Nacional de Desarrollo e Investigación en Tecnologías Libres (CENDITEL) nodo Mérida
+    @copyright <a href='http://www.gnu.org/licenses/gpl-2.0.html'>GNU Public License versión 2 (GPLv2)</a>
+    @date 01-08-2014
+    @pre Requiere auntenticación del usuario y el registro de la capa a ser mostrada
+    @param request  Variable de tipo JSON que contiene los datos de petición al servidor
+    @return la capa a mostrar en formato GeoJSON
+    """
     capa = request.GET.get('capa', None)
     field = request.GET.get('field', None)
@@ -451 +469 @@
 # Geográfico
 #===
-@login_required()
-def indicador_estadistico(request):
+def indicadores_estadisticos(dic):
     """!
-    Permite validar y mostrar los datos sobre los indicadores estadísticos a georeferenciar
-
+    Función que permite crear las capas a mostrar para los indicadores estadísticos, así como la asignación de los
+    colores de acuerdo a la densidad de los resultados obtenidos por cada región consultada
     @author Ing. Roldan D. Vargas G. rvargas@cenditel.gob.ve
     @author Centro Nacional de Desarrollo e Investigación en Tecnologías Libres (CENDITEL) nodo Mérida
     @copyright <a href='http://www.gnu.org/licenses/gpl-2.0.html'>GNU Public License versión 2 (GPLv2)</a>
-    @date 19-08-2014
-    @pre Requiere auntenticación del usuario e información registrada en el SIGESIC, así como información estadística
-        suministrada por el Instituto Nacional de Estadística INE
-    @param request  Variable de tipo JSON que contiene los datos de petición al servidor
-    @return Información relacionada sobre el indicador estadístico consultado para la representación geográfica del
-        mismo
+    @date 27-08-2014
+    @pre Requiere una lista de diccionarios con los datos obtenidos del indicador consultado
+    @param dic variable de tipo lista que contiene los diccionarios con los datos a mostrar en la capa
     """
-    indicador = request.GET.get('indicador', None)
-    anho = request.GET.get('anho', None)
-    semestre = request.GET.get('semestre', None)
-    actividad_ciiu = request.GET.get('actividad_ciiu', None)
-    area_cobertura = request.GET.get('area_cobertura', None)
-
-    if indicador and anho and semestre and area_cobertura:
-        field, qs = "", []  # Inicializacion de variables
-
-        if area_cobertura == "p":
-            qs = LayerDivisionParroquial.objects.all()
-        elif area_cobertura == "m":
-            qs = LayerDivisionMunicipal.objects.all()
-        elif area_cobertura == "e":
-            qs = LayerDivisionEstadal.objects.all()
-        elif area_cobertura == "r":
-            qs = LayerRedi.objects.all()
-
-        if indicador == "1" and actividad_ciiu and actividad_ciiu.__len__() <= 4:
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente al número de empleos generados
-            # por las empresas registradas en el SIGESIC según la actividad económica indicada
-            empresas = Unidad_Economica.objects.filter(actividad_ciiu__ciiu=actividad_ciiu)
-            if area_cobertura == "e":
-                qs = qs.filter(cod_estado__in=[emp.parroquia.municipio.entidad.codigo for emp in empresas])
-            elif area_cobertura == "r":
-                qs = qs.filter(relacionredientidad__entidad__in=[emp.parroquia.municipio.entidad.codigo
-                                                                 for emp in empresas]).distinct("geom")
-            else:
-                qs = qs.none()
-        elif indicador == "2":
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente a la proporción del número de
-            # empleos generados por las empresas registradas en el SIGESIC, respecto al número de empleos registrados
-            #  por las empresas a nivel nacional
-            empresas = Unidad_Economica.objects.all()
-        elif indicador == "3":
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente a la población económicamente
-            # activa según datos estadísticos del Instituto Nacional de Estadística (INE)
-            pass
-        elif indicador == "4":
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente a la tasa de desempleo según
-            # datos estadísticos del Instituto Nacional de Estadística (INE)
-            pass
-        elif indicador == "5":
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente al índice de especialización de
-            #  las empresas registradas en el SIGESIC
-            pass
-        elif indicador == "6":
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente a la proporción de la
-            # producción en cada región, respecto al total registrado en el SIGESIC
-            pass
-        elif indicador == "7":
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente al consumo intermedio
-            # necesarios para la producción de bienes finales
-            pass
-        elif indicador == "8":
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente al índice nacional de precios
-            # al consumidor de las principales ciudades del pais según datos estadísticos del Instituto Nacional de
-            # Estadística (INE)
-            pass
-        elif indicador == "9":
-            ## Condición que evalúa si se desea consulta el indicador correspondiente a la proporción de bienes
-            # intermedios importados requeridos para la producción de las empresas registradas en el SIGESIC
-            pass
-        else:
-            return HttpResponse(content_type='text/plain')
-
-        return HttpResponse(str(GeoJSONSerializer().serialize(qs, use_natural_keys=True,
-                                                              properties={'field_name': field})),
-                            content_type="text/plain")
-
-
-    return HttpResponse(content_type='text/plain')
+    GeoreferenciaIndicador.objects.all().delete()
+    densidad = {
+        "0-1": "#FFFFFF",
+        "1-5": "#FFFFE5",
+        "5-10": "#FFF7BB",
+        "10-20": "#FEE390",
+        "20-30": "#FEC34E",
+        "30-50": "#FE9828",
+        "50-70": "#EC6F13",
+        "70-80": "#CC4B02",
+        "80-90": "#983304",
+        "90-100": "#652406"
+    }
+
+    if dic:
+        lista_asc = sorted(dic, key=itemgetter('result'))
+        mayor = lista_asc[-1]
+
+        index = 0
+        for d in dic:
+            # valor por defecto del color de la capa a mostrar en caso de no poderse calcular su densidad
+            capa_fill = "#FFCC66"
+            if d['result'] > 0:
+                # variable que calcula el porcentaje del elemento obtenido para determinar la densidad de la capa a mostrar
+                color = (d['result'] * 100) / mayor['result']
+                for fillColor in densidad:
+                    val = fillColor.split("-")
+                    if int(val[0]) <= color <= int(val[1]):
+                        capa_fill = densidad[fillColor]
+            elif d['result'] == 0:
+                capa_fill = densidad['0-1']
+
+            GeoreferenciaIndicador.objects.create(gid=str(index), label=d['label'], datos=d['result'], densidad=capa_fill,
+                                                  geom=d['geom'])
+            index += 1
+
+
+class IndicadorLayer(GeoJSONLayerView):
+    """!
+    Clase que gestiona los datos consultados sobre los indicadores estadísticos a ser mostrados en el Sistema de
+    Información Geográfico (SIG)
+
+    @author Ing. Roldan D. Vargas G. rvargas@cenditel.gob.ve
+    @author Centro Nacional de Desarrollo e Investigación en Tecnologías Libres (CENDITEL) Nodo Mérida
+    @copyright <a href='http://www.gnu.org/licenses/gpl-2.0.html'>GNU Public License versión 2 (GPLv2)</a>
+    @date 15-08-2014
+    @version 1.0.1
+    """
+
+    #precision = 4
+    #simplify = 0.5
+    properties = ("datos", "label", "densidad")
+
+    def get_queryset(self):
+        indicador = self.request.GET.get('indicador', None)
+        capa = self.request.GET.get('area_cobertura', None)
+        ciiu = self.request.GET.get('actividad_ciiu', None)
+        anho = self.request.GET.get('anho', None)
+        semestre = self.request.GET.get('semestre', None)
+        campo = ""
+
+        if capa:
+
+            if capa == "p":
+                self.model = LayerDivisionParroquial.objects.all().order_by("cod_parroquia")
+                campo = 'cod_parroquia'
+            elif capa == "e":
+                self.model = LayerDivisionEstadal.objects.all().order_by("cod_estado")
+                campo = 'cod_estado'
+            elif capa == "m":
+                self.model = LayerDivisionMunicipal.objects.all().order_by("id_municipio")
+                campo = 'id_municipio'
+            elif capa == "r":
+                self.model = LayerRedi.objects.all()
+                campo = "redientidad__entidad__cod_estado"
+
+        if indicador:
+            try:
+
+                if indicador == "1" and ciiu and ciiu.__len__() <= 4:
+
+                    cobertura = {
+                        'e': 'ue_rif__parroquia__municipio__entidad',
+                        'r': ''
+                    }
+
+                    po = Personal_Ocupado.objects.filter(ue_rif__actividad_ciiu__ciiu=ciiu, activo=True).values(
+                        cobertura[capa], 'administrativo', 'operativo'
+                    )
+
+                    eg = []
+                    for c in self.model:
+                        empleos_generados = 0
+                        for ind in po:
+                            if ind[cobertura[capa]] == getattr(c, campo):
+                                empleos_generados += ind['administrativo'] + ind['operativo']
+
+                        if empleos_generados > 0:
+                            eg.append({
+                                'result': empleos_generados,
+                                'label': "Empleos Generados: %s" % empleos_generados,
+                                'geom': c.geom
+                            })
+
+                    indicadores_estadisticos(eg)
+
+                elif indicador == "2":
+                    cobertura = {
+                        'm': 'ue_rif__parroquia__municipio',
+                        'e': 'ue_rif__parroquia__municipio__entidad',
+                        'r': ''
+                    }
+
+                    po = Personal_Ocupado.objects.filter(activo=True)
+                    em = po.values(cobertura[capa], 'administrativo', 'operativo')
+                    sub_total = po.aggregate(total_adm=Sum('administrativo'), total_op=Sum('operativo'))
+                    total_empleos = sub_total['total_adm'] + sub_total['total_op']
+
+                    peg = []
+
+                    for c in self.model:
+                        proporcion_empleos = 0
+                        for ind in em:
+                            if ind[cobertura[capa]] == getattr(c, campo):
+                                proporcion_empleos += ind['administrativo'] + ind['operativo']
+
+                        if proporcion_empleos > 0:
+                            proporcion_empleos = (proporcion_empleos / total_empleos) * 100
+
+                        peg.append({
+                            'result': proporcion_empleos,
+                            'label': "%s %%" % float("{0:.2f}".format(proporcion_empleos)),
+                            'geom': c.geom
+                        })
+
+                    indicadores_estadisticos(peg)
+
+                elif indicador == "3":
+                    pea = []
+                    for c in self.model:
+                        if PoblacionEconomicaActiva.objects.filter(anho=anho, semestre=semestre,
+                                                                   estado__cod_estado=c.cod_estado):
+                            pob_eco_act = PoblacionEconomicaActiva.objects.get(anho=anho, semestre=semestre,
+                                                                               estado__cod_estado=c.cod_estado)
+                            sum_ocu_des = pob_eco_act.poblacion_ocupada + pob_eco_act.poblacion_desocupada
+                            pea.append({
+                                'result': sum_ocu_des,
+                                'label': "%s %s" % (pob_eco_act.poblacion_ocupada, pob_eco_act.poblacion_desocupada),
+                                'geom': c.geom
+                            })
+
+                    indicadores_estadisticos(pea)
+
+                elif indicador == "4":
+                    td = []
+                    for c in self.model:
+                        if TasaDesempleo.objects.filter(anho=anho, semestre=semestre, estado__cod_estado=c.cod_estado):
+                            tasa_desempleo = TasaDesempleo.objects.get(anho=anho, semestre=semestre,
+                                                                       estado__cod_estado=c.cod_estado)
+                            td.append({
+                                'result': tasa_desempleo.porcentaje,
+                                'label': "%s %%" % tasa_desempleo.porcentaje,
+                                'geom': c.geom
+                            })
+
+                    indicadores_estadisticos(td)
+
+                elif indicador == "5":
+                    po = Personal_Ocupado.objects.filter(activo=True)
+                    po_ciiu_nac = po.filter(ue_rif__actividad_ciiu__ciiu=ciiu).aggregate(
+                        adm=Sum('administrativo'), ope=Sum('operativo')
+                    )
+                    po_nac = po.aggregate(adm=Sum('administrativo'), ope=Sum('operativo'))
+                    total_nac = (po_ciiu_nac['adm'] + po_ciiu_nac['ope']) / (po_nac['adm'] + po_nac['ope'])
+
+                    ie = []
+                    for c in self.model:
+                        cobertura = {
+                            'e': {
+                                'filtro': {'ue_rif__parroquia__municipio__entidad': getattr(c, campo)}
+                            },
+                            'r': ''
+                        }
+
+                        if po.filter(ue_rif__actividad_ciiu__ciiu=ciiu, **cobertura[capa]['filtro']) and \
+                            po.filter(**cobertura[capa]['filtro']):
+
+                            po_ciiu = po.filter(
+                                ue_rif__actividad_ciiu__ciiu=ciiu, **cobertura[capa]['filtro']
+                            ).aggregate(adm=Sum('administrativo'), ope=Sum('operativo'))
+
+                            po_region = po.filter(
+                                **cobertura[capa]['filtro']
+                            ).aggregate(adm=Sum('administrativo'), ope=Sum('operativo'))
+
+                            total_reg = (po_ciiu['adm'] + po_ciiu['ope']) / (po_region['adm'] + po_region['ope'])
+
+                            indice = total_reg / total_nac
+
+                            ie.append({
+                                'result': indice,
+                                'label': "%s" % indice,
+                                'geom': c.geom
+                            })
+
+                    indicadores_estadisticos(ie)
+
+                elif indicador == "6":
+                    cobertura = {
+                        'p': 'producto_id__planta_id__parroquia',
+                        'm': 'producto_id__planta_id__parroquia__municipio',
+                        'e': 'producto_id__planta_id__parroquia__municipio__entidad',
+                        'r': ''
+                    }
+
+                    total_produccion = Produccion_precios_r.objects.filter(anho__year=anho).aggregate(
+                        produccion_total=Sum('precio_venta')
+                    )
+
+                    pp = []
+
+                    for c in self.model:
+                        filtro = {cobertura[capa]: getattr(c, campo)}
+                        if Produccion_precios_r.objects.filter(anho__year=anho, **filtro):
+                            pxz = Produccion_precios_r.objects.filter(anho__year=anho, **filtro).aggregate(
+                                produccion_x_zona=Sum('precio_venta')
+                            )
+
+                            proporcion_produccion = (pxz['produccion_x_zona'] / total_produccion['produccion_total']) * 100
+
+                            pp.append({
+                                'result': proporcion_produccion,
+                                'label': "%s %%" % float("{0:.2f}".format(proporcion_produccion)),
+                                'geom': c.geom
+                            })
+
+                    indicadores_estadisticos(pp)
+
+                elif indicador == "7":
+                    cobertura = {
+                        'p': 'insumo_id__planta_id__parroquia',
+                        'm': 'insumo_id__planta_id__parroquia__municipio',
+                        'e': 'insumo_id__planta_id__parroquia__municipio__entidad',
+                        'r': ''
+                    }
+
+                    ci = []
+
+                    for c in self.model:
+                        filtro = {cobertura[capa]: getattr(c, campo)}
+                        if Consumo_precios_r.objects.filter(anho__year=anho, cant_comp_nac__gt=0, **filtro):
+                            consumo_precios = Consumo_precios_r.objects.filter(
+                                anho__year=anho, cant_comp_nac__gt=0, **filtro
+                            ).aggregate(
+                                cantidad=Sum('cant_comp_nac'), precio=Sum('prec_adq_nac')
+                            )
+
+                            consumo_intermedio = consumo_precios['cantidad'] * consumo_precios['precio']
+
+                            ci.append({
+                                'result': consumo_intermedio,
+                                'label': "%s Bs." % float("{0:.40f}".format(consumo_intermedio)),
+                                'geom': c.geom
+                            })
+
+                    indicadores_estadisticos(ci)
+
+                elif indicador == "8":
+                    cobertura = {
+                        'e': 'estado__cod_estado',
+                        'r': ''
+                    }
+
+                    inpc = []
+
+                    for c in self.model:
+                        filtro = {cobertura[capa]: getattr(c, campo)}
+                        if IndiceNacionalPreciosConsumidor.objects.filter(anho=anho, semestre=semestre, **filtro):
+                            indice_precios = IndiceNacionalPreciosConsumidor.objects.get(anho=anho, semestre=semestre,
+                                                                                         **filtro)
+
+                            label = "%s %%" % indice_precios.porcentaje
+                            if indice_precios.otros:
+                                label = "otros\n%s" % label
+
+                            inpc.append({
+                                'result': indice_precios.porcentaje,
+                                'label': label,
+                                'geom': c.geom
+                            })
+
+                    indicadores_estadisticos(inpc)
+
+                elif indicador == "9":
+                    cobertura = {
+                        'p': 'insumo_id__planta_id__parroquia',
+                        'm': 'insumo_id__planta_id__parroquia__municipio',
+                        'e': 'insumo_id__planta_id__parroquia__municipio__entidad',
+                        'r': ''
+                    }
+
+                    total_produccion_importada = Consumo_precios_r.objects.filter(
+                        anho__year=anho, cant_comp_imp__gt=0
+                    ).aggregate(
+                        total=Sum('cost_adq')
+                    )
+
+                    pbii = []
+
+                    for c in self.model:
+                        filtro = {cobertura[capa]: getattr(c, campo)}
+                        if Consumo_precios_r.objects.filter(anho__year=anho, cant_comp_imp__gt=0, **filtro):
+                            bii = Consumo_precios_r.objects.filter(
+                                anho__year=anho, cant_comp_imp__gt=0, **filtro
+                            ).aggregate(
+                                precio=Sum('cost_adq')
+                            )
+
+                            bienes_intermedios_importados = (bii['precio'] / total_produccion_importada['total']) * 100
+
+                            pbii.append({
+                                'result': bienes_intermedios_importados,
+                                'label': "%s %%" % float("{0:.2f}".format(bienes_intermedios_importados)),
+                                'geom': c.geom
+                            })
+
+                    indicadores_estadisticos(pbii)
+
+                qs = GeoreferenciaIndicador.objects.all()
+
+                return qs
+            except Exception, e:
+                print e
+
+        return self.model.objects.none()