def test_identificacion_consolidada_alguna(db):
a = AttachmentFactory()
m1 = MesaFactory()
i1 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m1)
IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
i2 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
Problema.reportar_problema(FiscalFactory(),
'reporte 1',
ReporteDeProblema.TIPOS_DE_PROBLEMA.ilegible,
identificacion=i2)
IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m1)
assert a.identificacion_testigo is None
cant_novedades = Identificacion.objects.filter(procesada=False).count()
assert cant_novedades == 4
consumir_novedades_identificacion()
# No se consolidó el problema.
assert i2.problemas.first().problema.estado == Problema.ESTADOS.potencial
cant_novedades = Identificacion.objects.filter(procesada=False).count()
assert cant_novedades == 0
a.refresh_from_db()
assert a.identificacion_testigo == i1
assert a.mesa == m1
assert a.status == Attachment.STATUS.identificada
def test_scheduler(db, settings):
"""
Ejecutar dos veces el scheduler sin nuevas cosas no cambia el estado.
"""
# Creamos 5 attachments sin identificar
attachments = AttachmentFactory.create_batch(
5, status=Attachment.STATUS.sin_identificar)
c1 = CategoriaFactory()
c2 = CategoriaFactory()
m1 = MesaFactory(categorias=[c1])
IdentificacionFactory(
mesa=m1,
status=Identificacion.STATUS.identificada,
source=Identificacion.SOURCES.web,
)
m2 = MesaFactory(categorias=[c1, c2])
IdentificacionFactory(
mesa=m2,
status=Identificacion.STATUS.identificada,
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
# Los cinco del principio y los dos de la identificación.
assert Attachment.objects.count() == 7
assert MesaCategoria.objects.count() == 3
# Empezamos con la cola vacía.
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 0
# Ejecutar el scheduler antes de consolidar sólo encola identificaciones:
# 2 por cada una de las fotos no identificadas y 1 para las creadas con
# IdentificationFactory.
scheduler()
assert ColaCargasPendientes.largo_cola(
) == 5 * settings.MIN_COINCIDENCIAS_IDENTIFICACION + 2 * (
settings.MIN_COINCIDENCIAS_IDENTIFICACION - 1)
# Al consumir las novedades de identificación, se consolidan las
# categorías de la segunda mesa, así que agregamos 4 tareas.
consumir_novedades_identificacion()
scheduler()
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 16
cola_primera = list(ColaCargasPendientes.objects.all())
consumir_novedades_identificacion()
scheduler()
# Al volver ejecutar el scheduler sin que haya novedades se mantiene la
# misma cantidad de tareas.
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 16
cola_segunda = list(ColaCargasPendientes.objects.all())
# Testeamos la igualdad de las colas con la inclusión mutua.
for i in cola_primera:
assert i in cola_segunda
for i in cola_segunda:
assert i in cola_primera
def test_identificacion_consolidada_ninguno(db):
a = AttachmentFactory()
m1 = MesaFactory()
IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m1)
i1 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
f = FiscalFactory()
Problema.reportar_problema(f,
'reporte 1',
ReporteDeProblema.TIPOS_DE_PROBLEMA.spam,
identificacion=i1)
assert i1.problemas.first().problema.estado == Problema.ESTADOS.potencial
i2 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
Problema.reportar_problema(f,
'reporte 2',
ReporteDeProblema.TIPOS_DE_PROBLEMA.ilegible,
identificacion=i2)
assert a.identificacion_testigo is None
cant_novedades = Identificacion.objects.filter(procesada=False).count()
assert cant_novedades == 3
consumir_novedades_identificacion()
# Se consolidó un problema.
assert i1.problemas.first().problema.estado == Problema.ESTADOS.pendiente
cant_novedades = Identificacion.objects.filter(procesada=False).count()
assert cant_novedades == 0
assert a.identificacion_testigo is None
def test_scheduler_orden_distinto(db, settings):
# Creamos 5 attachments sin identificar
attachments = AttachmentFactory.create_batch(
5, status=Attachment.STATUS.sin_identificar)
c1 = CategoriaFactory(sensible=True)
c2 = CategoriaFactory(sensible=True)
m1 = MesaFactory(categorias=[c1])
IdentificacionFactory(
mesa=m1,
status='identificada',
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
m2 = MesaFactory(categorias=[c1, c2])
assert MesaCategoria.objects.count() == 3
IdentificacionFactory(
mesa=m2,
status='identificada',
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
# Ambas consolidadas vía csv.
consumir_novedades_identificacion()
# Si hay más fotos que attachments primero se ponen las fotos,
# hasta que haya la misma cantidad de cargas pendients.
with override_config(COEFICIENTE_IDENTIFICACION_VS_CARGA=1):
scheduler()
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 16
# items = ColaCargasPendientes.objects.all().order_by('orden')
# for i in range(16):
# it = items[i]
# print(f'{i}: ({it.orden},{it.attachment},{it.mesa_categoria})')
# Las primeras seis tareas son de identificaciones.
for i in range(6):
consumir()
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 10
# Luego vienen dos cargas...
for i in range(2):
consumir(False)
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 8
# luego dos identificaciones y dos cargas, dos veces:
for j in range(2):
for i in range(2):
consumir()
for i in range(2):
consumir(False)
# Ya no queda nada en la cola.
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 0
(mc, attachment) = ColaCargasPendientes.siguiente_tarea(fiscal=None)
assert mc is None and attachment is None
def test_identificacion_consolidada_tres_ok_dos_error(db):
# En esta variable se almacena el comportamiento que tendrá cada llamado a
# la función consolidar_identificaciones para cada identicacion de un attachment
# a procesar.
# Los attachments a, c y e se procesarán con normalidad y su identificación
# quedará maracada como procesadas=True.
# Para los attachments b y d se lanzará una Exception y su identicación
# quedará como procesada=False.
side_effects = [
mock.DEFAULT, #comportamiento para a
Exception('error'), #comportamiento para b
mock.DEFAULT, #comportamiento para c
Exception('error'), #comportamiento para d
mock.DEFAULT #comportamiento para e
]
with mock.patch('adjuntos.consolidacion.consolidar_identificaciones',
side_effect=side_effects):
m1 = MesaFactory()
a = AttachmentFactory()
b = AttachmentFactory()
c = AttachmentFactory()
d = AttachmentFactory()
e = AttachmentFactory()
i1 = IdentificacionFactory(attachment=a,
status='identificada',
mesa=m1)
i2 = IdentificacionFactory(attachment=b,
status='identificada',
mesa=m1)
i3 = IdentificacionFactory(attachment=c,
status='identificada',
mesa=m1)
i4 = IdentificacionFactory(attachment=d,
status='identificada',
mesa=m1)
i5 = IdentificacionFactory(attachment=e,
status='identificada',
mesa=m1)
cant_novedades = Identificacion.objects.filter(procesada=False).count()
assert cant_novedades == 5
consumir_novedades_identificacion()
# Chequeamos que las no procesadas son 2
no_procesadas = Identificacion.objects.filter(procesada=False)
assert no_procesadas.count() == 2
# Chequeamos que las no procesadas son i2 e i4
no_procesadas_ids = map(lambda x: x.id, no_procesadas)
assert set([i2.id, i4.id]) == set(no_procesadas_ids)
# Chequeamos que las procesadas son 3
procesadas = Identificacion.objects.filter(procesada=True)
assert procesadas.count() == 3
# Chequeamos que las procesadas son i1, i3 e i5
procesadas_ids = map(lambda x: x.id, procesadas)
assert set([i1.id, i3.id, i5.id]) == set(procesadas_ids)
def test_consolidador_desmarca_timeout(db, settings):
a = AttachmentFactory()
m1 = MesaFactory()
i1 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m1)
assert i1.tomada_por_consolidador is None
consumir_novedades_identificacion()
i1.refresh_from_db()
assert i1.tomada_por_consolidador is None
assert i1.procesada is True
def test_consolidador_honra_timeout(db, settings):
settings.MIN_COINCIDENCIAS_IDENTIFICACION = 1
a = AttachmentFactory()
m1 = MesaFactory()
i1 = IdentificacionFactory(
attachment=a,
status='identificada',
mesa=m1,
tomada_por_consolidador=timezone.now() -
timedelta(minutes=settings.TIMEOUT_CONSOLIDACION - 1))
consumir_novedades_identificacion()
a.refresh_from_db()
i1.refresh_from_db()
# No la tomó aún.
assert i1.procesada is False
assert a.status == Attachment.STATUS.sin_identificar
i1.tomada_por_consolidador = timezone.now() - timedelta(
minutes=settings.TIMEOUT_CONSOLIDACION + 1)
i1.save()
consumir_novedades_identificacion()
a.refresh_from_db()
i1.refresh_from_db()
# Ahora sí
assert i1.procesada is True
assert a.identificacion_testigo == i1
assert a.mesa == m1
assert a.status == Attachment.STATUS.identificada
def test_ciclo_de_vida_problemas_resolver(db):
a = AttachmentFactory()
m1 = MesaFactory()
IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m1)
# Está pendiente.
assert a in Attachment.objects.sin_identificar()
i1 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
f = FiscalFactory()
Problema.reportar_problema(f,
'reporte 1',
ReporteDeProblema.TIPOS_DE_PROBLEMA.spam,
identificacion=i1)
assert i1.problemas.first().problema.estado == Problema.ESTADOS.potencial
i2 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
Problema.reportar_problema(f,
'reporte 2',
ReporteDeProblema.TIPOS_DE_PROBLEMA.ilegible,
identificacion=i2)
assert i1.invalidada == False
assert i2.invalidada == False
consumir_novedades_identificacion()
# Se consolidó un problema.
a.refresh_from_db()
assert a.status == Attachment.STATUS.problema
problema = i1.problemas.first().problema
assert problema.estado == Problema.ESTADOS.pendiente
# El attach no está entre los pendientes.
assert a not in Attachment.objects.sin_identificar()
problema.resolver(FiscalFactory().user)
assert problema.estado == Problema.ESTADOS.resuelto
i1.refresh_from_db()
i2.refresh_from_db()
# Las identificaciones están invalidadas.
assert i1.invalidada == True
assert i2.invalidada == True
consumir_novedades_identificacion()
# Se agrega una nueva identificación y se consolida.
IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m1)
consumir_novedades_identificacion()
a.refresh_from_db()
assert a.status == Attachment.STATUS.identificada
assert a.mesa == m1
def asociar_foto_a_mesa(mesa, data):
foto = AttachmentFactory()
IdentificacionFactory(
status='identificada',
attachment=foto,
mesa=mesa,
fiscal=data.fiscales[0]
)
IdentificacionFactory(
status='identificada',
attachment=foto,
mesa=mesa,
fiscal=data.fiscales[1]
)
def test_priorizadas_respeta_orden(db, settings):
a1 = IdentificacionFactory(status='identificada').attachment
a2 = IdentificacionFactory(status='spam').attachment
a3 = IdentificacionFactory(status='spam').attachment
assert set(Attachment.objects.sin_identificar()) == {a1, a2, a3}
for i in range(settings.MIN_COINCIDENCIAS_IDENTIFICACION):
a2.asignar_a_fiscal()
for i in range(2 * settings.MIN_COINCIDENCIAS_IDENTIFICACION):
a3.asignar_a_fiscal()
# Me las debe entregar en orden.
assert list(
Attachment.objects.sin_identificar().priorizadas()) == [a1, a2, a3]
def test_identificacion_consolidada_con_minimo_1(db, settings):
settings.MIN_COINCIDENCIAS_IDENTIFICACION = 1
a = AttachmentFactory()
m1 = MesaFactory()
i1 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m1)
consumir_novedades_identificacion()
a.refresh_from_db()
assert a.identificacion_testigo == i1
assert a.mesa == m1
assert a.status == Attachment.STATUS.identificada
def test_scheduler_orden_estandar(db, settings):
# Creamos 5 attachments sin identificar
attachments = AttachmentFactory.create_batch(
5, status=Attachment.STATUS.sin_identificar)
c1 = CategoriaFactory(sensible=True)
c2 = CategoriaFactory(sensible=True)
m1 = MesaFactory(categorias=[c1])
IdentificacionFactory(
mesa=m1,
status='identificada',
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
m2 = MesaFactory(categorias=[c1, c2])
assert MesaCategoria.objects.count() == 3
IdentificacionFactory(
mesa=m2,
status='identificada',
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
# Ambas consolidadas vía csv.
consumir_novedades_identificacion()
with override_config(COEFICIENTE_IDENTIFICACION_VS_CARGA=10):
scheduler()
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 16
# Las primeras seis tareas son de carga de votos.
for i in range(6):
consumir(False)
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 10
# las siguientes diez son identificaciones.
for i in range(10):
consumir()
assert ColaCargasPendientes.largo_cola() == 0
# Ya no queda nada en la cola.
(mc, attachment) = ColaCargasPendientes.siguiente_tarea(fiscal=None)
assert mc is None and attachment is None
def test_identificacion_consolidada_calcula_orden_de_prioridad(db):
mc1 = MesaCategoriaFactory()
mesa = mc1.mesa
mc2 = MesaCategoriaFactory(mesa=mesa)
assert mc1.coeficiente_para_orden_de_carga is None
assert mc2.coeficiente_para_orden_de_carga is None
# Emulo consolidación.
i = IdentificacionFactory(status='identificada', mesa=mc1.mesa, fiscal=FiscalFactory())
AttachmentFactory(status='identificada', mesa=mesa, identificacion_testigo=i)
mc1.refresh_from_db()
mc2.refresh_from_db()
assert mc1.coeficiente_para_orden_de_carga is not None
assert mc2.coeficiente_para_orden_de_carga is not None
def test_mesa_de_circuito__url_mesa_sin_resultados(fiscal_client):
categoria = CategoriaFactory(nombre='default')
mesa1 = IdentificacionFactory(status='identificada', source=Identificacion.SOURCES.csv).mesa
consumir_novedades_identificacion()
query_string_mesa_1 = (
f'?mesa={mesa1.id}&circuito={mesa1.circuito.id}'
'&tipoDeAgregacion=todas_las_cargas&opcionaConsiderar=todas'
)
url_mesa_1 = reverse('mesas-circuito', args=[categoria.id]) + query_string_mesa_1
response = fiscal_client.get(url_mesa_1)
assert response.status_code == 200
assert response.context['mensaje_no_hay_info'] in response.content.decode('utf-8')
assert not response.context['resultados'].exists()
def test_efecto_problema_descartado(db):
fiscal_1 = nuevo_fiscal()
a = AttachmentFactory()
m1 = MesaFactory()
i1 = IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
f = FiscalFactory()
Problema.reportar_problema(fiscal_1,
'reporte 1',
ReporteDeProblema.TIPOS_DE_PROBLEMA.spam,
identificacion=i1)
assert i1.problemas.first().problema.estado == Problema.ESTADOS.potencial
problema = i1.problemas.first().problema
problema.descartar(nuevo_fiscal().user)
from constance import config
assert EventoScoringTroll.objects.filter(fiscal_afectado=fiscal_1).get(
).variacion == config.SCORING_TROLL_PROBLEMA_DESCARTADO
def test_resultados__generacion_url_ver_mesas_circuito(fiscal_client):
categoria = CategoriaFactory(nombre='default')
mesa1 = IdentificacionFactory(status='identificada', source=Identificacion.SOURCES.csv).mesa
consumir_novedades_identificacion()
url = reverse('resultados-categoria', args=[categoria.id])
response = fiscal_client.get(url)
assert response.status_code == 200
texto_mesas_link = "Ver mesas del circuito"
assert texto_mesas_link not in response.content.decode('utf8')
response = fiscal_client.get(url, {"circuito": mesa1.circuito.id})
# como ahora en la URL hay especificado un circuito, debería aparecer el link de "Ver las mesas..."
assert response.status_code == 200
assert texto_mesas_link in response.content.decode('utf8')
url_mesa_distrito = reverse('mesas-circuito', args=[categoria.id])
assert url_mesa_distrito in response.content.decode('utf8')
def test_identificacion_status_count(db):
a = AttachmentFactory()
AttachmentFactory() # no fecta
m1 = MesaFactory()
m2 = MesaFactory()
IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m1)
IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=None)
IdentificacionFactory(attachment=a, status='invalida', mesa=None)
# un estado excepcional, pero eventualmente posible?
IdentificacionFactory(attachment=a, status='problema', mesa=m1)
IdentificacionFactory(attachment=a, status='identificada', mesa=m2)
result = a.status_count(Identificacion.STATUS.identificada)
assert sorted(result) == sorted([
(m1.id, 1, 0),
(m2.id, 1, 0),
])
result = a.status_count(Identificacion.STATUS.problema)
assert sorted(result) == sorted([(0, 2, 0), (m1.id, 1, 0)])
def test_siguiente_accion_redirige_a_cargar_resultados_sin_scheduler(
db, settings, client, setup_groups):
c1 = CategoriaFactory()
c2 = CategoriaFactory()
m1 = MesaFactory(categorias=[c1])
IdentificacionFactory(
mesa=m1,
status='identificada',
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
m2 = MesaFactory(categorias=[c1, c2])
assert MesaCategoria.objects.count() == 3
IdentificacionFactory(
mesa=m2,
status='identificada',
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
# Ambas consolidadas vía csv.
consumir_novedades_identificacion()
# Los fiscales que voy a usar.
fiscales = FiscalFactory.create_batch(20)
indice_fiscal = 0
m1c1 = MesaCategoria.objects.get(mesa=m1, categoria=c1)
for i in range(settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS):
fiscal_client = fiscal_client_from_fiscal(client,
fiscales[indice_fiscal])
indice_fiscal += 1
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('carga-total', args=[m1c1.id])
# Cerramos la sesión para que el client pueda reutilizarse sin que nos diga
# que ya estamos logueados.
fiscal_client.logout()
# Como m1c1 ya fue pedida por suficientes fiscales,
# se pasa a la siguiente mesacategoría.
m2c1 = MesaCategoria.objects.get(mesa=m2, categoria=c1)
for i in range(settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS):
fiscal_client = fiscal_client_from_fiscal(client,
fiscales[indice_fiscal])
indice_fiscal += 1
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('carga-total', args=[m2c1.id])
fiscal_client.logout()
# Ahora la tercera.
m2c2 = MesaCategoria.objects.get(mesa=m2, categoria=c2)
for i in range(settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS):
fiscal_client = fiscal_client_from_fiscal(client,
fiscales[indice_fiscal])
indice_fiscal += 1
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('carga-total', args=[m2c2.id])
fiscal_client.logout()
# Ya no hay actas nuevas, vuelta a empezar.
fiscal_client = fiscal_client_from_fiscal(client, fiscales[indice_fiscal])
indice_fiscal += 1
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('carga-total', args=[m1c1.id])
fiscal_client.logout()
# Se libera una.
m2c2.desasignar_a_fiscal()
fiscal_client = fiscal_client_from_fiscal(client, fiscales[indice_fiscal])
indice_fiscal += 1
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('carga-total', args=[m2c2.id])
def test_cargar_resultados_mesa_desde_ub_con_id_de_mesa(
db, fiscal_client, admin_user, django_assert_num_queries):
"""
Es un test desaconsejadamente largo, pero me sirvió para entender el escenario.
Se hace un recorrido por la carga de dos categorías desde una UB.
Cuando se llama a cargar-desde-ub, cuando va por GET, es para cargar el template carga-ub.html.
Cuando se le pega con POST, va a cargar un resultado.
Cuando ya no tiene más categorías para cargar, te devuelve a agregar-adjunto-ub
"""
categoria_1 = CategoriaFactory()
categoria_2 = CategoriaFactory()
mesa = MesaFactory(categorias=[categoria_1, categoria_2])
mesa_categoria_1 = MesaCategoriaFactory(mesa=mesa,
categoria=categoria_1,
coeficiente_para_orden_de_carga=1)
mesa_categoria_2 = MesaCategoriaFactory(mesa=mesa,
categoria=categoria_2,
coeficiente_para_orden_de_carga=2)
opcion_1 = OpcionFactory()
opcion_2 = OpcionFactory()
CategoriaOpcionFactory(categoria=categoria_1,
opcion=opcion_1,
prioritaria=True)
CategoriaOpcionFactory(categoria=categoria_1,
opcion=opcion_2,
prioritaria=True)
CategoriaOpcionFactory(categoria=categoria_2,
opcion=opcion_1,
prioritaria=True)
CategoriaOpcionFactory(categoria=categoria_2,
opcion=opcion_2,
prioritaria=True)
AttachmentFactory(mesa=mesa)
IdentificacionFactory(
mesa=mesa,
status=Identificacion.STATUS.identificada,
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
consumir_novedades_identificacion()
assert MesaCategoria.objects.count() == 2
for mc in MesaCategoria.objects.all():
mc.actualizar_coeficiente_para_orden_de_carga()
nombre_categoria = "Un nombre en particular" # Sin tilde que si no falla el 'in' más abajo.
categoria_1.nombre = nombre_categoria
categoria_1.save(update_fields=['nombre'])
categoria_2.nombre = 'Otro nombre'
categoria_2.save(update_fields=['nombre'])
url_carga = reverse('cargar-desde-ub', kwargs={'mesa_id': mesa.id})
response = fiscal_client.get(url_carga)
# Nos aseguramos que haya cargado el template específico para UB. No es una redirección.
assert response.status_code == HTTPStatus.OK
assert url_carga in str(response.content)
# categoria1 debería aparecer primero porque su mesa categoria tiene un coeficiente_para_orden_de_carga más grande
assert nombre_categoria in str(response.content)
tupla_opciones_electores = [
(opcion_1.id, mesa.electores // 2, mesa.electores // 2),
(opcion_2.id, mesa.electores // 2, mesa.electores // 2)
]
request_data = _construir_request_data_para_carga_de_resultados(
tupla_opciones_electores)
with django_assert_num_queries(47):
response = fiscal_client.post(url_carga, request_data)
# Tiene otra categoría, por lo que debería cargar y redirigirnos nuevamente a cargar-desde-ub
carga = Carga.objects.get()
assert carga.tipo == Carga.TIPOS.total
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('cargar-desde-ub',
kwargs={'mesa_id': mesa.id})
# Hacemos el get hacia donde nos manda el redirect. Esto hace el take.
response = fiscal_client.get(response.url)
# Posteamos los nuevos datos.
response = fiscal_client.post(url_carga, request_data)
carga.refresh_from_db()
cargas = Carga.objects.all()
assert len(cargas) == 2
assert carga.tipo == Carga.TIPOS.total
# Me lleva a continuar con el workflow.
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('cargar-desde-ub',
kwargs={'mesa_id': mesa.id})
# La mesa no tiene más categorías, nos devuelve a la pantalla de carga de adjuntos.
assert response.status_code == 302
# Hacemos el get hacia donde nos manda el redirect.
response = fiscal_client.get(response.url)
assert response.url == reverse('agregar-adjuntos-ub')
def test_siguiente_accion_considera_cant_asignaciones_realizadas_con_scheduler(
db, fiscal_client, settings):
c1 = CategoriaFactory()
c2 = CategoriaFactory()
m1 = MesaFactory(categorias=[c1])
IdentificacionFactory(
mesa=m1,
status='identificada',
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
m2 = MesaFactory(categorias=[c1, c2])
assert MesaCategoria.objects.count() == 3
IdentificacionFactory(
mesa=m2,
status='identificada',
source=Identificacion.SOURCES.csv,
)
# Ambas consolidadas vía csv.
consumir_novedades_identificacion()
scheduler()
m1c1 = MesaCategoria.objects.get(mesa=m1, categoria=c1)
for i in range(settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS):
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('carga-total', args=[m1c1.id])
# Fiscal devuelve.
m1c1.desasignar_a_fiscal()
# Como m1c1 ya fue pedida por suficientes fiscales,
# se pasa a la siguiente mesacategoría.
m1c1.refresh_from_db()
assert m1c1.cant_fiscales_asignados == 0
assert m1c1.cant_asignaciones_realizadas == settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS
m2c1 = MesaCategoria.objects.get(mesa=m2, categoria=c1)
assert m2c1.cant_fiscales_asignados == 0
assert m2c1.cant_asignaciones_realizadas == 0
for i in range(settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS):
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('carga-total', args=[m2c1.id])
# Fiscal devuelve.
m2c1.desasignar_a_fiscal()
m2c1.refresh_from_db()
assert m2c1.cant_fiscales_asignados == 0
assert m2c1.cant_asignaciones_realizadas == settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS
# Ahora la tercera
m2c2 = MesaCategoria.objects.get(mesa=m2, categoria=c2)
for i in range(settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS):
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.FOUND
assert response.url == reverse('carga-total', args=[m2c2.id])
# Fiscal devuelve.
m2c2.desasignar_a_fiscal()
m2c2.refresh_from_db()
assert m2c2.cant_fiscales_asignados == 0
assert m2c2.cant_asignaciones_realizadas == settings.MIN_COINCIDENCIAS_CARGAS
# Ya no hay actas nuevas, se terminó.
response = fiscal_client.get(reverse('siguiente-accion'))
assert response.status_code == HTTPStatus.OK
def identificar(attach, mesa, fiscal):
return IdentificacionFactory(status='identificada',
attachment=attach,
mesa=mesa,
fiscal=fiscal)
def reportar_problema_attachment(attach, fiscal):
return IdentificacionFactory(status='problema',
attachment=attach,
mesa=None,
fiscal=fiscal)