def do_map(value, choices):
if value is None:
return '?'
elif isinstance(value, Model):
return str(value)
else:
return _g(str(choices.get(value, value)))
def parse_time_strings(time_string):
'''Accepts comma separated string of datetimes and converts it into a list of datetimes'''
result_list = []
if time_string == "":
return None
time_list = time_string.replace(' ','').split(',')
for time_piece in time_list:
if len(time_piece) != 18:
raise ValidationError(_g('Invalid date/time, please format as: "DD-MM-YYYY HH:MM:SS"'))
day, month, year = [int(x) for x in time_piece[:10].split('-')]
hour, minute, second = [int(x) for x in time_piece[-8:].split(':')]
result_list.append(datetime(year=year, month=month, day=day, hour=hour, minute=minute, second=second))
return result_list
class DateListField(models.Field):
'''Field for multiple dates. Accepts list of datetimes'''
description = _g('String of datetimes')
def __init__(self, dates=[], *args, **kwargs):
self.dates = dates
#self.max_length = 2048
#kwargs['max_length'] = self.max_length
super().__init__(*args, **kwargs)
def __str__(self):
return ','.join([x.strftime('%d-%m-%Y %H:%M:%S') for x in self.dates])
def deconstruct(self):
name, path, args, kwargs = super().deconstruct()
# Must return arguments to pass to __init__ for reconstruction
if self.dates != []:
kwargs['dates'] = self.dates
#del kwargs['max_length']
return name, path, args, kwargs
def db_type(self, connection):
return 'CharField'
def rel_db_type(self, connection):
return 'CharField'
def get_prep_value(self, value):
# Return comma separated string of datetimes
if value is not None:
return ','.join(
[x.strftime('%d-%m-%Y %H:%M:%S') for x in (value, )])
def from_db_value(self, value, expression, connection):
if value is None:
return value
return parse_time_strings(value)
def to_python(self, value):
if isinstance(value, dict):
return value
if value is None:
return value
return parse_time_strings(value)
def value_to_string(self, obj):
value = self.value_from_object(obj)
return self.get_prep_value(value)
def cliente_detalhe_financeiro(request, id_cliente):
# Busca todos os dados do cliente
cliente = Cliente.objects.get(pk=id_cliente)
contas_cliente = ContasReceber.objects.filter(
cliente=id_cliente).values_list('pk')
parcelas_cliente = ParcelasContasReceber.objects.filter(
contas_receber__cliente=id_cliente).values_list('pk')
recebimentos_cliente = Recebimento.objects.filter(
parcelas_contas_receber__contas_receber__cliente=id_cliente).order_by(
'data').values()
# filtra os itens financeiros pelo parâmetro Ano caso o filtro seja utilizado
f_ano = None
if request.GET.get('ano'):
f_ano = int(request.GET.get('ano'))
contas_cliente = contas_cliente.filter(data__year=f_ano)
parcelas_cliente = parcelas_cliente.filter(vencimento__year=f_ano)
recebimentos_cliente = recebimentos_cliente.filter(data__year=f_ano)
# Início do bloco - Manipula os dados que serão exibidos na tabela dos itens financeiros gerados
#----------------------------------------------------------------------------------------------
encargos_recebidos = encargos_a_receber = totais_recebidos = totais_a_receber = \
totais_encargos = totais_sem_encargos = totais_a_pagar_sem_encargos = totais_cobrados = 0
for i in range(len(contas_cliente)):
c = ContasReceber.objects.get(cliente=id_cliente,
pk=contas_cliente[i][0])
encargos_recebidos += c.valor_total_encargos_pagos()
encargos_a_receber += c.valor_total_encargos_a_pagar()
totais_recebidos += c.valor_total_recebido()
totais_a_receber += c.valor_total_a_receber()
totais_encargos += c.valor_total_encargos()
totais_sem_encargos += c.valor_total
totais_cobrados += c.valor_total_cobrado()
totais_recebidos_sem_encargos = totais_recebidos - encargos_recebidos
totais_a_pagar_sem_encargos = totais_a_receber - encargos_a_receber
#----------------------------------------------------------------------------------------------
# Fim do bloco
# Início do bloco
#----------------------------------------------------------------------------------------------
status_parcelas = []
for i in range(len(parcelas_cliente)):
p = ParcelasContasReceber.objects.get(
contas_receber__cliente=id_cliente, pk=parcelas_cliente[i][0])
status_parcelas.append(
(p.status_parcela()[2], _g(p.status_parcela()[1]),
p.status_parcela()[0], p.quant_dias_vencidos()))
df_parcelas = pd.DataFrame(status_parcelas)
df_parcelas = df_parcelas.rename(columns={
0: 'id_status',
1: 'status',
2: 'cor',
3: 'dias_vencidos',
})
df_parcelas_agrupados = df_parcelas.groupby(
['id_status', 'status', 'cor'], as_index=False
).agg(
['count', 'mean']
) # Agrupa pelo status, e obtém a média de dias atrasados, e a quantidade de parcelas
df_parcelas_agrupados.columns = df_parcelas_agrupados.columns.droplevel(0)
df_parcelas_agrupados = df_parcelas_agrupados.reset_index()
df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_total'] = df_parcelas.count(
)[0].astype(int)
df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_venc'] = df_parcelas[
df_parcelas['dias_vencidos'] > 0].count()[0]
df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_dias_venc_total'] = df_parcelas[
df_parcelas['dias_vencidos'] > 0]['dias_vencidos'].sum()
df_parcelas_agrupados['hist_perc_parc_venc'] = df_parcelas_agrupados[
'hist_quant_parc_venc'] * 100 / df_parcelas_agrupados[
'hist_quant_parc_total']
df_parcelas_agrupados['hist_media_dias_parc_venc'] = df_parcelas_agrupados[
'hist_quant_parc_dias_venc_total'] / df_parcelas_agrupados[
'hist_quant_parc_venc']
df_parcelas_agrupados['status_percentual'] = df_parcelas_agrupados[
'count'] * 100 / df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_total']
df_parcelas_agrupados['status_percentual_total'] = df_parcelas_agrupados[
'status_percentual'].sum()
df_parcelas_agrupados['option_selected'] = df_parcelas_agrupados[
'id_status'] == 1
df_parcelas_agrupados['option_selected'] = df_parcelas_agrupados[
'option_selected'].map({
True: 'true',
False: ''
})
list_p = df_parcelas_agrupados.values.tolist()
lista_status_parcelas = [{
'name': i[1],
'color': i[2],
'y': float(i[10]),
'sliced': i[12],
'selected': i[12]
} for i in list_p]
#----------------------------------------------------------------------------------------------
# Fim do bloco
lista_meses = [(i, calendar.month_abbr[i], calendar.month_name[i])
for i in range(1, 13)] # busca lista de meses
df_meses = pd.DataFrame(lista_meses) # gera o DataFrame ds lista de meses
df_meses = df_meses.rename(columns={
0: 'mes',
1: 'mes_nome_abr',
2: 'mes_nome',
}) # renomeia as colunas
df_recebimentos = pd.DataFrame.from_records(recebimentos_cliente)
df_recebimentos = df_recebimentos.get(['data', 'valor'])
df_recebimentos['mes'] = df_recebimentos['data'].dt.month
df_recebimentos_agrupados = df_recebimentos.groupby(
[
'mes',
], as_index=True
).agg(
['sum', 'count']
) # função agg permite que seja aplicado uma lista com vários métodos de agregação de uma só vez.
df_recebimentos_agrupados.columns = df_recebimentos_agrupados.columns.droplevel(
0) # Deleta o nível mais externo do índice de coluna hierárquica
df_recebimentos_agrupados = df_recebimentos_agrupados.reset_index(
) # Gera uma nova coluna de índice
df_meses_recebimentos = pd.merge(df_meses,
df_recebimentos_agrupados,
on='mes',
how='left')
df_meses_recebimentos['sum'] = df_meses_recebimentos['sum'].fillna(
0) # substitui valores nulos por 0
df_meses_recebimentos['count'] = df_meses_recebimentos['count'].fillna(
0) # substitui valores nulos por 0
df_meses_recebimentos['count'] = df_meses_recebimentos['count'].astype(
int) # converte tipo do dado para int
dict_mr = df_meses_recebimentos.to_dict()
list_mr = df_meses_recebimentos.values.tolist()
lista_meses_recebimentos = list(dict_mr['mes_nome_abr'].values())
# lista_valor_recebimentos = [ float(i) for i in list(dict_mr['sum'].values()) ]
lista_valor_recebimentos = [{
'y': float(i[3]),
'mes_nome': i[2]
} for i in list_mr]
perm_visualizacao = cliente._meta.app_label + '.' + 'change_' + cliente._meta.model_name
if perm_visualizacao in request.user.get_all_permissions():
has_change_permission = True
else:
has_change_permission = False
data = {
'title': _(u"Detalhes Financeiros - Cliente"),
'app_name': cliente._meta.app_label,
'opts': cliente._meta,
'has_change_permission': has_change_permission,
'original': cliente,
'encargos_recebidos': encargos_recebidos,
'encargos_a_receber': encargos_a_receber,
'totais_recebidos': totais_recebidos,
'totais_a_receber': totais_a_receber,
'totais_encargos': totais_encargos,
'totais_sem_encargos': totais_sem_encargos,
'totais_cobrados': totais_cobrados,
'totais_recebidos_sem_encargos': totais_recebidos_sem_encargos,
'totais_a_pagar_sem_encargos': totais_a_pagar_sem_encargos,
'opcoes': Opcoes(initial=request.GET),
'f_ano': f_ano,
'lista_status_parcelas': lista_status_parcelas,
'list_p': list_p,
'list_mr': list_mr,
'lista_meses_recebimentos': lista_meses_recebimentos,
'lista_valor_recebimentos': lista_valor_recebimentos,
}
return render_to_response('admin/cliente_detalhes_financeiros.html',
data,
context_instance=RequestContext(request))
def gettext(str_i18n):
return _g(str_i18n)
def gettext(str_i18n):
return _g(str_i18n)
def cliente_detalhe_financeiro(request, id_cliente):
# Busca todos os dados do cliente
cliente = Cliente.objects.get(pk=id_cliente)
contas_cliente = ContasReceber.objects.filter(cliente=id_cliente).values_list('pk')
parcelas_cliente = ParcelasContasReceber.objects.filter(contas_receber__cliente=id_cliente).values_list('pk')
recebimentos_cliente = Recebimento.objects.filter(parcelas_contas_receber__contas_receber__cliente=id_cliente).order_by('data').values()
# filtra os itens financeiros pelo parâmetro Ano caso o filtro seja utilizado
f_ano = None
if request.GET.get('ano'):
f_ano = int(request.GET.get('ano'))
contas_cliente = contas_cliente.filter(data__year=f_ano)
parcelas_cliente = parcelas_cliente.filter(vencimento__year=f_ano)
recebimentos_cliente = recebimentos_cliente.filter(data__year=f_ano)
# Início do bloco - Manipula os dados que serão exibidos na tabela dos itens financeiros gerados
#----------------------------------------------------------------------------------------------
encargos_recebidos = encargos_a_receber = totais_recebidos = totais_a_receber = \
totais_encargos = totais_sem_encargos = totais_a_pagar_sem_encargos = totais_cobrados = 0
for i in range(len(contas_cliente)):
c = ContasReceber.objects.get(cliente=id_cliente, pk=contas_cliente[i][0])
encargos_recebidos += c.valor_total_encargos_pagos()
encargos_a_receber += c.valor_total_encargos_a_pagar()
totais_recebidos += c.valor_total_recebido()
totais_a_receber += c.valor_total_a_receber()
totais_encargos += c.valor_total_encargos()
totais_sem_encargos += c.valor_total
totais_cobrados += c.valor_total_cobrado()
totais_recebidos_sem_encargos = totais_recebidos - encargos_recebidos
totais_a_pagar_sem_encargos = totais_a_receber - encargos_a_receber
#----------------------------------------------------------------------------------------------
# Fim do bloco
# Início do bloco
#----------------------------------------------------------------------------------------------
status_parcelas = []
for i in range(len(parcelas_cliente)):
p = ParcelasContasReceber.objects.get(contas_receber__cliente=id_cliente, pk=parcelas_cliente[i][0])
status_parcelas.append((p.status_parcela()[2],
_g(p.status_parcela()[1]),
p.status_parcela()[0],
p.quant_dias_vencidos()
))
df_parcelas = pd.DataFrame(status_parcelas)
df_parcelas = df_parcelas.rename(columns = {0:'id_status', 1:'status', 2:'cor', 3:'dias_vencidos',})
df_parcelas_agrupados = df_parcelas.groupby(['id_status','status','cor'], as_index=False).agg(['count', 'mean']) # Agrupa pelo status, e obtém a média de dias atrasados, e a quantidade de parcelas
df_parcelas_agrupados.columns = df_parcelas_agrupados.columns.droplevel(0)
df_parcelas_agrupados = df_parcelas_agrupados.reset_index()
df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_total'] = df_parcelas.count()[0].astype(int)
df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_venc'] = df_parcelas[df_parcelas['dias_vencidos'] > 0].count()[0]
df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_dias_venc_total'] = df_parcelas[df_parcelas['dias_vencidos'] > 0]['dias_vencidos'].sum()
df_parcelas_agrupados['hist_perc_parc_venc'] = df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_venc'] * 100 / df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_total']
df_parcelas_agrupados['hist_media_dias_parc_venc'] = df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_dias_venc_total'] / df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_venc']
df_parcelas_agrupados['status_percentual'] = df_parcelas_agrupados['count'] * 100 / df_parcelas_agrupados['hist_quant_parc_total']
df_parcelas_agrupados['status_percentual_total'] = df_parcelas_agrupados['status_percentual'].sum()
df_parcelas_agrupados['option_selected'] = df_parcelas_agrupados['id_status'] == 1
df_parcelas_agrupados['option_selected'] = df_parcelas_agrupados['option_selected'].map({True:'true', False:''})
list_p = df_parcelas_agrupados.values.tolist()
lista_status_parcelas = [ {'name':i[1], 'color':i[2], 'y':float(i[10]), 'sliced':i[12], 'selected':i[12]} for i in list_p ]
#----------------------------------------------------------------------------------------------
# Fim do bloco
lista_meses = [ (i, calendar.month_abbr[i], calendar.month_name[i]) for i in range(1,13) ] # busca lista de meses
df_meses = pd.DataFrame(lista_meses) # gera o DataFrame ds lista de meses
df_meses = df_meses.rename(columns = {0:'mes', 1:'mes_nome_abr', 2:'mes_nome',}) # renomeia as colunas
df_recebimentos = pd.DataFrame.from_records(recebimentos_cliente)
df_recebimentos = df_recebimentos.get(['data', 'valor'])
df_recebimentos['mes'] = df_recebimentos['data'].dt.month
df_recebimentos_agrupados = df_recebimentos.groupby(['mes',], as_index=True).agg(['sum', 'count']) # função agg permite que seja aplicado uma lista com vários métodos de agregação de uma só vez.
df_recebimentos_agrupados.columns = df_recebimentos_agrupados.columns.droplevel(0) # Deleta o nível mais externo do índice de coluna hierárquica
df_recebimentos_agrupados = df_recebimentos_agrupados.reset_index() # Gera uma nova coluna de índice
df_meses_recebimentos = pd.merge(df_meses, df_recebimentos_agrupados, on='mes', how='left')
df_meses_recebimentos['sum'] = df_meses_recebimentos['sum'].fillna(0) # substitui valores nulos por 0
df_meses_recebimentos['count'] = df_meses_recebimentos['count'].fillna(0) # substitui valores nulos por 0
df_meses_recebimentos['count'] = df_meses_recebimentos['count'].astype(int) # converte tipo do dado para int
dict_mr = df_meses_recebimentos.to_dict()
list_mr = df_meses_recebimentos.values.tolist()
lista_meses_recebimentos = list(dict_mr['mes_nome_abr'].values())
# lista_valor_recebimentos = [ float(i) for i in list(dict_mr['sum'].values()) ]
lista_valor_recebimentos = [ {'y':float(i[3]), 'mes_nome':i[2]} for i in list_mr ]
perm_visualizacao = cliente._meta.app_label+'.'+'change_'+cliente._meta.model_name
if perm_visualizacao in request.user.get_all_permissions():
has_change_permission = True
else:
has_change_permission = False
data = {
'title': _(u"Detalhes Financeiros - Cliente"),
'app_name': cliente._meta.app_label,
'opts': cliente._meta,
'has_change_permission': has_change_permission,
'original': cliente,
'encargos_recebidos': encargos_recebidos,
'encargos_a_receber': encargos_a_receber,
'totais_recebidos': totais_recebidos,
'totais_a_receber': totais_a_receber,
'totais_encargos': totais_encargos,
'totais_sem_encargos': totais_sem_encargos,
'totais_cobrados': totais_cobrados,
'totais_recebidos_sem_encargos': totais_recebidos_sem_encargos,
'totais_a_pagar_sem_encargos': totais_a_pagar_sem_encargos,
'opcoes': Opcoes(initial=request.GET),
'f_ano': f_ano,
'lista_status_parcelas': lista_status_parcelas,
'list_p': list_p,
'list_mr': list_mr,
'lista_meses_recebimentos': lista_meses_recebimentos,
'lista_valor_recebimentos': lista_valor_recebimentos,
}
return render_to_response('admin/cliente_detalhes_financeiros.html', data, context_instance=RequestContext(request))