def test_point_from_latlng(self):
gmaps = GoogleMaps(settings.GOOGLEMAPS_API_KEY)
latlng = gmaps.address_to_latlng(u'Jose javier Diaz 440, cordoba, argentina', )
point=None
try:
point = MaapPoint(geom=Point(latlng).wkt)
point.save()
except Exception, e:
self.assertIsNotNone(point, msg=e)
def xls_to_orm(self, columns=None):
row_excluded = []
file = self.attach
errors = []
#se seleccionan las columnas segun la decision del usuario. En caso de no elegir al menos una en particular el sistema importa la totalidad de las columnas
if columns:
columns = self.column_set.filter(pk__in=columns)
else:
columns = self.column_set.all()
self.delete_old_values()
src = self.open_source()
for column in columns:
#Para cada columna que el usuario haya seleccionado para importar, se recorren todos sus valores creando objetos del tipo ValueX donde X es el tipo del valor que se esta recorriendo
col_tp = src.col_types(column.csv_index,start_rowx=1)
for i, val in enumerate(src.col_values(column.csv_index,start_rowx=1)):
#Para cada valor asociado a la columna seleccionada (column) se crea una instancia del tipo Valor
if col_tp[i] == 1 and column.data_type=='point':
value = ValuePoint()
elif col_tp[i] == 1 and column.data_type=='area':
value = ValueArea()
elif col_tp[i] == 1 and column.data_type!='area' and column.data_type!='point':
value = ValueText()
elif col_tp[i] == 2:
value = ValueFloat()
elif col_tp[i] == 3:
value = ValueDate()
elif col_tp[i] == 4:
value = ValueBool()
value.value = val
value.data_type = col_tp[i]
value.column = column
try:
row_obj = Row.objects.filter(datasource=self,csv_index=i+1).first()
except:
#Se crea una nueva instancia de fila
row_obj = Row(datasource=self,csv_index=i+1)
row_obj.save()
value.row = row_obj
value.save()
search_term = slugify(value.value)
self.geopositionated = False
#SI LOS DATOS SON GEOPOSICIONADOS
if column.data_type == 'point':
gmaps = GoogleMaps(settings.GOOGLEMAPS_API_KEY)
self.geopositionated = True
#se debe hacer primero una consulta a la base local
results = MaapPoint.objects.filter(slug=search_term)
if len(results) >= 1:
#En este caso quiere decir que la consulta a la base local fue exitosa
for point in results:
value.point = point
value.map_url = point.static_url
value.save()
if len(results) < 1:
#Este caso quiere decir que la consulta a la base local no fue exitosa y por lo tanto se procede a buscarlo via web. Aca se debe controlar solo el caso que sea unico. Ahora esta asi porque hay muchos MaapPoint iguales
results = gmaps.local_search('%s, cordoba, argentina' %value.value )['responseData']['results']
for result in results:
latlng = [float(result.get('lng')), float(result.get('lat'))]
point = MaapPoint(
geom=Point(latlng).wkt,
name=value.value,
)
point.static_url = result.get('staticMapUrl', None)
point.save()
value.point = point
value.map_url = point.static_url
value.save()
#SI LOS DATOS SON GEOPOSICIONADOS
if column.data_type == 'area':
self.geopositionated = True
barrio = MaapArea.objects.filter(slug=search_term)
if len(barrio) == 1:
value.area = barrio[0]
value.save()
if len(errors) == 0:
self.is_dirty = False
self.save()
if self.geopositionated:
values_geo = Value.objects.filter(column__datasource=self,column__has_geodata=True)
for t in values_geo:
qs = Value.objects.filter(column__datasource=self,column__has_geodata=False,row=t.row)
for u in qs:
u.area = t.area
u.save()
print errors
return self.get_absolute_url()
def xls_to_orm(self, columns=None):
row_excluded = []
file = self.attach
errors = []
#se seleccionan las columnas segun la decision del usuario. En caso de no elegir al menos una en particular el sistema importa la totalidad de las columnas
if columns:
columns = self.column_set.filter(pk__in=columns)
else:
columns = self.column_set.all()
self.delete_old_values()
src = self.open_source()
for column in columns:
#Para cada columna que el usuario haya seleccionado para importar, se recorren todos sus valores creando objetos del tipo ValueX donde X es el tipo del valor que se esta recorriendo
col_tp = src.col_types(column.csv_index, start_rowx=1)
for i, val in enumerate(
src.col_values(column.csv_index, start_rowx=1)):
#Para cada valor asociado a la columna seleccionada (column) se crea una instancia del tipo Valor
if col_tp[i] == 1 and column.data_type == 'point':
value = ValuePoint()
elif col_tp[i] == 1 and column.data_type == 'area':
value = ValueArea()
elif col_tp[
i] == 1 and column.data_type != 'area' and column.data_type != 'point':
value = ValueText()
elif col_tp[i] == 2:
value = ValueFloat()
elif col_tp[i] == 3:
value = ValueDate()
elif col_tp[i] == 4:
value = ValueBool()
value.value = val
value.data_type = col_tp[i]
value.column = column
try:
row_obj = Row.objects.filter(datasource=self,
csv_index=i + 1).first()
except:
#Se crea una nueva instancia de fila
row_obj = Row(datasource=self, csv_index=i + 1)
row_obj.save()
value.row = row_obj
value.save()
search_term = slugify(value.value)
self.geopositionated = False
#SI LOS DATOS SON GEOPOSICIONADOS
if column.data_type == 'point':
gmaps = GoogleMaps(settings.GOOGLEMAPS_API_KEY)
self.geopositionated = True
#se debe hacer primero una consulta a la base local
results = MaapPoint.objects.filter(slug=search_term)
if len(results) >= 1:
#En este caso quiere decir que la consulta a la base local fue exitosa
for point in results:
value.point = point
value.map_url = point.static_url
value.save()
if len(results) < 1:
#Este caso quiere decir que la consulta a la base local no fue exitosa y por lo tanto se procede a buscarlo via web. Aca se debe controlar solo el caso que sea unico. Ahora esta asi porque hay muchos MaapPoint iguales
results = gmaps.local_search(
'%s, cordoba, argentina' %
value.value)['responseData']['results']
for result in results:
latlng = [
float(result.get('lng')),
float(result.get('lat'))
]
point = MaapPoint(
geom=Point(latlng).wkt,
name=value.value,
)
point.static_url = result.get('staticMapUrl', None)
point.save()
value.point = point
value.map_url = point.static_url
value.save()
#SI LOS DATOS SON GEOPOSICIONADOS
if column.data_type == 'area':
self.geopositionated = True
barrio = MaapArea.objects.filter(slug=search_term)
if len(barrio) == 1:
value.area = barrio[0]
value.save()
if len(errors) == 0:
self.is_dirty = False
self.save()
if self.geopositionated:
values_geo = Value.objects.filter(column__datasource=self,
column__has_geodata=True)
for t in values_geo:
qs = Value.objects.filter(column__datasource=self,
column__has_geodata=False,
row=t.row)
for u in qs:
u.area = t.area
u.save()
print errors
return self.get_absolute_url()