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)