def update_use_times(author):
"""
「./user_log/ユーザー名.csv」を読み込み、「date」、「use_times」列で一意のkeyとして
利用回数をインクリメントして更新する
Parameters
------------------------------
author : str
ユーザー名
Returns
------------------------------
Nothing
"""
current_date = datetime.date.today().strftime(
'%Y-%m-%d') #date型のままだとqueryの条件で型が一致しないため、strに変換する
user_log_data = pd.read_csv(f'{USER_FILE_PATH}/{author}.csv',
encoding='utf-8',
engine='python')
current_user_data = user_log_data.query(
'user_id == @author and date == @current_date')
log_obj = LogObject()
log_obj.user_id = author
log_obj.date = current_date
if len(current_user_data) == 0:
# 今日初めての利用の場合は、行が存在しないので、利用回数1回の行を新規で作成し、DataFrameに追加してcsvを更新する
log_obj.use_times = 1
s = pd.Series([log_obj.user_id, log_obj.date, log_obj.use_times],
index=user_log_data.columns)
user_log_data = user_log_data.append(s, ignore_index=True)
elif current_user_data['use_times'].values[0] != DATE_USE_LIMIT:
# 今日の今までの利用回数が19回以下の場合は、該当ユーザーのDataFrameの利用回数を+1してcsvを更新する
use_times = current_user_data['use_times'].values[0] + 1
user_log_data.loc[(user_log_data['user_id'] == author) &
(user_log_data['date'] == current_date),
['use_times']] = use_times
user_log_data.to_csv(f'{USER_FILE_PATH}/{author}.csv',
encoding='utf-8',
index=False)
def check_use_times(author):
"""
「./user_log/ユーザー名.csv」が存在するか判定し、以下の処理を行う。
存在しない場合は以下のヘッダーのCSVファイルを出力する。
['user_id','date','use_times']
「./user_log/ユーザー名.csv」を読み込み、「date」、「use_times」列で一意のkeyとして利用回数を判定する
指定した上限回数より少ない場合は「True」、多い場合はFalseを返す
Parameters
------------------------------
author : str
ユーザー名
Returns
------------------------------
ret_flg : bool
利用回数が上限回数以内かどうか
"""
author = str(author).split('#')[0] #そのまま使うとauthorの末尾に「#xxx」が付いてしまうため取り除く
if not os.path.exists(f'{USER_FILE_PATH}/{author}.csv'):
with open(f'{USER_FILE_PATH}/{author}.csv',
'w',
encoding='utf-8',
newline='') as output_stream:
writer = csv.writer(output_stream)
header = ['user_id', 'date', 'use_times']
writer.writerow(header)
current_date = datetime.date.today().strftime(
'%Y-%m-%d') #date型のままだとqueryの条件で型が一致しないため、strに変換する
user_log_data = pd.read_csv(f'{USER_FILE_PATH}/{author}.csv',
encoding='utf-8',
engine='python')
current_user_data = user_log_data.query(
'user_id == @author and date == @current_date')
ret_flg = None
log_obj = LogObject()
log_obj.user_id = author
log_obj.date = current_date
if len(current_user_data) == 0:
# 今日初めての利用の場合
ret_flg = True
else:
if current_user_data['use_times'].values[0] != DATE_USE_LIMIT:
# 今日の今までの利用回数が指定回数以下の場合
ret_flg = True
else:
# 今日の今までの利用回数が指定回数以上の場合
ret_flg = False
if ret_flg:
user_log_data.to_csv(f'{USER_FILE_PATH}/{author}.csv',
encoding='utf-8',
index=False)
return ret_flg