def make_summaries(self) -> None: # 最終データの日の次の日を最終更新日とする # last_update = ( # self.main_summary_sheet.cell(row=self.summary_count - 1, column=1).value + # timedelta(days=1) # ).strftime("%Y/%m/%d %H:%M") last_update = self.last_update # patients_summaryとinspections_summaryを同時に生成する # スクリプト実行時間短縮のため、同時に生成している。 self._patients_summary_json = template_json(last_update) self._inspections_summary_json = template_json(last_update) for i in range(summary_first_cell, self.summary_count): date = self.main_summary_sheet.cell( row=i, column=1).value + timedelta(hours=8) # 陽性患者数を取得する patients = self.main_summary_sheet.cell(row=i, column=4).value # 検査人数を取得する inspections = self.main_summary_sheet.cell(row=i, column=2).value # Excelのセル内に0すら入っていないときはNoneが返ってくるので、0を代入しなおす。 if patients is None: patients = 0 if inspections is None: inspections = 0 self._patients_summary_json["data"].append( make_data(date.isoformat() + "Z", patients)) self._inspections_summary_json["data"].append( make_data(date.isoformat() + "Z", inspections))
def make_contacts(self) -> None: # 最終データの日の次の日を最終更新日とする # last_update = ( # self.contacts_sheet.cell(row=self.contacts_count - 1, column=1).value + # timedelta(days=1) # ).strftime("%Y/%m/%d %H:%M") last_update = self.last_update # contacts_summaryとhealth_center_summaryを同時に生成する。 # スクリプト実行時間短縮のため、同時に生成している。 self._contacts_summary_json = template_json(last_update) self._health_center_summary_json = template_json(last_update) column_name = self.contacts_sheet.cell(row=contacts_first_cell - 1, column=2).value.replace( "\n", "") health_center_field = 6 for i in range(contacts_first_cell, self.contacts_count): # 日時の取得 # date = excel_date(self.contacts_sheet.cell(row=i, column=1).value) date = self.contacts_sheet.cell( row=i, column=1).value + timedelta(hours=8) if "健康相談窓口" in column_name and "帰国者・接触者相談センター" in column_name: # 日別窓口(相談センター)相談者数の取得 contacts = self.contacts_sheet.cell(row=i, column=2).value # Excelのセル内に0すら入っていないときはNoneが返ってくるので、0を代入しなおす。 if contacts is None: contacts = 0 health_center_field = 4 else: # 日別窓口相談者数の取得 window_contacts = self.contacts_sheet.cell(row=i, column=2).value # 日別帰国者・接触者コールセンター相談者数の取得 center_contacts = self.contacts_sheet.cell(row=i, column=4).value # Excelのセル内に0すら入っていないときはNoneが返ってくるので、0を代入しなおす。 if window_contacts is None: window_contacts = 0 if center_contacts is None: center_contacts = 0 contacts = window_contacts + center_contacts # 日別保健所・保健センター相談者数の取得 health_center = self.contacts_sheet.cell( row=i, column=health_center_field).value # Excelのセル内に0すら入っていないときはNoneが返ってくるので、0を代入しなおす。 if health_center is None: health_center = 0 self._contacts_summary_json["data"].append( make_data(date.isoformat() + "Z", contacts)) self._health_center_summary_json["data"].append( make_data(date.isoformat() + "Z", health_center))
def estatus_sat(factura): log.info('Parseando la factura...') data = util.make_data(factura) if not data: return log.info('Consultando en el SAT la factura: {}'.format(data['uuid'])) msg = util.estatus_sat(data) log.info('Resultado de la consulta para la factura: {}'.format(data['uuid'])) log.info(msg.upper()) return
def make_summaries(self) -> None: # 最終データの日の次の日を最終更新日とする last_update = ( self.main_summary_sheet.cell(row=self.summary_count - 1, column=1).value + timedelta(days=1) ).strftime("%Y/%m/%d %H:%M") # patients_summaryとinspections_summaryを同時に生成する # スクリプト実行時間短縮のため、同時に生成している。 self._patients_summary_json = template_json(last_update) self._inspections_summary_json = template_json(last_update) for i in range(summary_first_cell, self.summary_count): date = self.main_summary_sheet.cell(row=i, column=1).value + timedelta(hours=8) # 陽性患者数を取得する patients = self.main_summary_sheet.cell(row=i, column=4).value # 検査人数を取得する inspections = self.main_summary_sheet.cell(row=i, column=2).value self._patients_summary_json["data"].append(make_data(date.isoformat() + "Z", patients)) self._inspections_summary_json["data"].append(make_data(date.isoformat() + "Z", inspections))
import os, sys, math, time import numpy as np os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' import tensorflow as tf import logging logger = tf.get_logger() logger.setLevel(logging.ERROR) import util data_dir = '/media/anhuynh/DATA/03_task/12_dataset/CelebAMask-HQ/' img_dir = data_dir + 'CelebA-HQ-img/' anno_path = data_dir + 'CelebAMask-HQ-attribute-anno.txt' model_dir = 'models/' bb_name = 'nas' x = util.make_data(img_dir, bb_name) # np.save('celebahq_nas.npy', x) # x = np.load('celebahq_nas.npy') for att, i in util.att_dict.items(): acc, n = util.train_att(att, anno_path, x, bb_name, model_dir) text = att + ' ' * (30 - len(att)) + '%.2f' % acc + ' (%d)' % n print(text)