def __salario_nominal_real__(request, ano_inicial=None, ano_final=None):
mes = False
resultados = []
rango_nominal = SalarioNominal.objects.all().aggregate(minimo=Min('ano'), maximo=Max('ano'))
rango_real = SalarioNominal.objects.all().aggregate(minimo=Min('ano'), maximo=Max('ano'))
rango = {'minimo':0, 'maximo':0}
if rango_nominal['minimo'] == None and rango_nominal['maximo']==None:
rango_nominal={'minimo': 0, 'maximo': 0}
if rango_real['minimo'] == None and rango_real['maximo']==None:
rango_real={'minimo': 0, 'maximo': 0}
if rango_nominal['minimo']<=rango_real['minimo']:
rango['minimo']=rango_nominal['minimo']
else:
rango['minimo']=rango_real['minimo']
if rango_nominal['maximo']<=rango_real['maximo']:
rango['maximo']=rango_nominal['maximo']
else:
rango['maximo']=rango_real['maximo']
rango_anos = range(rango['minimo'], rango['maximo']+1)
if ano_inicial and ano_final:
for ano in range(int(ano_inicial), int(ano_final)+1):
fila = {'ano':ano ,'datos': []}
try:
salario_nominal = SalarioNominal.objects.filter(ano=ano).aggregate(asegurados=Avg('asegurados_inss'),
gobierno=Avg('gobierno_central'),
nacional=Avg('salario_nacional'))
fila['datos'].append(salario_nominal['asegurados'])
fila['datos'].append(salario_nominal['gobierno'])
fila['datos'].append(salario_nominal['nacional'])
except:
salario_nominal = {'asegurados': 0, 'gobierno': 0, 'nacional':0}
for key in salario_nominal.keys():
fila['datos'].append(0)
try:
salario_real= SalarioReal.objects.filter(ano=ano).aggregate(asegurados=Avg('asegurados_inss'),
gobierno=Avg('gobierno_central'),
nacional=Avg('salario_nacional'))
fila['datos'].append(salario_real['asegurados'])
fila['datos'].append(salario_real['gobierno'])
fila['datos'].append(salario_real['nacional'])
except:
salario_real = {'asegurados': 0, 'gobierno': 0, 'nacional':0}
for key in salario_real.keys():
fila['datos'].append(0)
#variaciones del salario real
for key in salario_nominal.keys():
variacion = ((salario_nominal[key] - salario_real[key])/salario_nominal[key])*100
fila['datos'].append(variacion)
temp = dict.copy(fila)
resultados.append(temp)
elif ano_inicial:
fila = {'ano': ano_inicial, 'mes':0, 'datos': []}
mes = True
for i in range(1,13):
fila['mes'] = convertir_mes(i)
fila['datos']=[]
try:
dato_nominal = SalarioNominal.objects.get(ano=ano_inicial, mes=i)
fila['datos'].append(dato_nominal.asegurados_inss)
fila['datos'].append(dato_nominal.gobierno_central)
fila['datos'].append(dato_nominal.salario_nacional)
except:
dato_nominal=None
fila['datos'].append(0)
fila['datos'].append(0)
fila['datos'].append(0)
try:
dato_real = SalarioReal.objects.get(ano=ano_inicial, mes=i)
fila['datos'].append(dato_real.asegurados_inss)
fila['datos'].append(dato_real.gobierno_central)
fila['datos'].append(dato_real.salario_nacional)
except:
dato_real = None
fila['datos'].append(0)
fila['datos'].append(0)
fila['datos'].append(0)
#variaciones
try:
variacion_inss = ((dato_nominal.asegurados_inss - dato_real.asegurados_inss)/dato_nominal.asegurados_inss)*100
fila['datos'].append(variacion_inss)
except:
fila['datos'].append(0)
try:
variacion_central= ((dato_nominal.gobierno_central- dato_real.asegurados_inss)/dato_nominal.asegurados_inss)*100
fila['datos'].append(variacion_central)
except:
fila['datos'].append(0)
try:
variacion_nacional= ((dato_nominal.salario_nacional- dato_real.salario_nacional)/dato_nominal.salario_nacional)*100
fila['datos'].append(variacion_nacional)
except:
fila['datos'].append(0)
temp = dict.copy(fila)
resultados.append(temp)
else:
for ano in rango_anos:
fila = {'ano':ano ,'datos': []}
try:
salario_nominal = SalarioNominal.objects.filter(ano=ano).aggregate(asegurados=Avg('asegurados_inss'),
gobierno=Avg('gobierno_central'),
nacional=Avg('salario_nacional'))
for key in salario_nominal.keys():
fila['datos'].append(salario_nominal[key])
except:
salario_nominal = {'asegurados': 0, 'gobierno': 0, 'nacional':0}
for key in salario_nominal.keys():
fila['datos'].append(0)
try:
salario_real= SalarioReal.objects.filter(ano=ano).aggregate(asegurados=Avg('asegurados_inss'),
gobierno=Avg('gobierno_central'),
nacional=Avg('salario_nacional'))
for key in salario_real.keys():
fila['datos'].append(salario_real[key])
except:
salario_real = {'asegurados': 0, 'gobierno': 0, 'nacional':0}
for key in salario_real.keys():
fila['datos'].append(0)
#variaciones del salario real
for key in salario_nominal.keys():
try:
variacion = ((salario_nominal[key] - salario_real[key])/salario_nominal[key])*100
except TypeError:
variacion = 0
fila['datos'].append(variacion)
temp = dict.copy(fila)
resultados.append(temp)
#variaciones
variaciones = []
if fila.has_key('mes')==False:
tope = len(resultados)-1
for i in range(len(resultados[0]['datos'])):
try:
variacion = ((float(resultados[tope]['datos'][i]) -
float(resultados[0]['datos'][i]))/float(resultados[0]['datos'][i])*100)
except:
variacion=0
variaciones.append(variacion)
dicc = {'datos': resultados, 'variaciones': variaciones,
'tiene_mes': mes, 'anos': rango_anos}
return dicc
def __salario_minimo__(request, ano_inicial=None, ano_final=None, sector=None):
rango = SalarioMinimo.objects.all().aggregate(minimo=Min('ano'), maximo=Max('ano'))
sectores_all = Sector.objects.all()
try:
rango_anos = range(rango['minimo'], rango['maximo']+1)
except:
rango_anos=None
mes = False
if sector:
sector = get_object_or_404(Sector, slug=sector)
sectores = [sector]
else:
sectores = sectores_all
resultados = []
promedios = []
if ano_inicial and ano_final:
for ano in range(int(ano_inicial), int(ano_final)+1):
fila = {'ano':ano ,'datos': []}
for sector in sectores:
try:
salario = SalarioMinimo.objects.filter(ano=ano, sector=sector).aggregate(valor=Avg('salario'))
tmp = salario['valor']
fila['datos'].append("%.2f" % tmp)
except:
fila['datos'].append(0)
resultados.append(fila)
elif ano_inicial:
fila = {'ano': ano_inicial, 'mes':0, 'datos': []}
mes = True
for sector in sectores:
promedio = SalarioMinimo.objects.filter(ano=ano_inicial, sector=sector).aggregate(prom=Avg('salario'))
promedios.append(promedio['prom'])
for i in range(1,13):
fila['mes'] = convertir_mes(i)
fila['datos']=[]
for sector in sectores:
try:
dato = SalarioMinimo.objects.get(ano=ano_inicial, mes=i, sector=sector)
fila['datos'].append(dato.salario)
except:
fila['datos'].append(0)
temp = dict.copy(fila)
resultados.append(temp)
else:
try:
for ano in rango_anos:
fila = {'ano':ano ,'datos': []}
for sector in sectores:
try:
salario = SalarioMinimo.objects.filter(ano=ano, sector=sector).aggregate(valor=Avg('salario'))
tmp = salario['valor']
fila['datos'].append("%.2f" % tmp)
except:
fila['datos'].append(0)
resultados.append(fila)
except TypeError:
fila = {'ano':0 ,'datos': []}
#variaciones
variaciones = []
if fila.has_key('mes')==False:
tope = len(resultados)-1
for i in range(len(sectores)):
try:
variacion = ((float(resultados[tope]['datos'][i]) - float(resultados[0]['datos'][i]))/float(resultados[0]['datos'][i])*100) if resultados[0]['datos'][i]!= None else 0
except:
variacion = 0
variaciones.append("%.2f" % variacion)
dicc = {'datos': resultados, 'sectores': sectores, 'rango': rango_anos, 'sectores_all': sectores_all,
'variaciones': variaciones, 'tiene_mes': mes, 'promedios': promedios}
return dicc
def __canasta_basica__(request, tipo=None, ano_inicial=None, ano_final=None):
columnas = []
anos = CanastaBasica.objects.all().aggregate(maximo=Max('ano'), minimo=Min('ano'))
try:
rango_anos = range(anos['minimo'], anos['maximo']+1)
except:
rango_anos = None
tipos_all = TipoCanastaBasica.objects.all()
if tipo:
tipo = get_object_or_404(TipoCanastaBasica, slug__iexact=tipo)
tipos = [tipo]
else:
tipos = tipos_all
resultados = []
template_name = 'economico/canasta_basica.html'
if ano_inicial and ano_final:
for ano in range(int(ano_inicial), int(ano_final)+1):
filita = {'ano': ano, 'datos': []}
for tipo in tipos:
canastas = CanastaBasica.objects.filter(ano=ano, tipo=tipo).aggregate(costo=Avg('costo'))
filita['datos'].append(canastas['costo'])
resultados.append(filita)
elif ano_inicial:
filita = {'ano': ano_inicial,'mes': 0, 'datos': []}
for i in range(1,13):
filita['mes']=convertir_mes(i)
filita['datos'] = []
for tipo in tipos:
try:
canastas = CanastaBasica.objects.get(ano=ano_inicial, tipo=tipo, mes=i)
filita['datos'].append(canastas.costo)
except:
filita['datos'].append(0)
temp = dict.copy(filita)#para romper la byref
resultados.append(temp)
template_name='economico/canasta_basica_mes.html'
else:
try:
for ano in rango_anos:
filita = {'ano': ano, 'datos': []}
for tipo in tipos:
canastas = CanastaBasica.objects.filter(ano=ano, tipo=tipo).aggregate(costo=Avg('costo'))
filita['datos'].append(canastas['costo'])
resultados.append(filita)
except TypeError:
pass
variaciones = []
for tipo in tipos:
columnas.append(tipo.tipo)
tope = len(resultados)-1
for i in range(len(tipos)):
#variaciones
try:
variacion = ((resultados[tope]['datos'][i] - resultados[0]['datos'][i])/ resultados[0]['datos'][i])*100
variaciones.append(variacion)
except:
variaciones.append(0)
dicc = {'datos':resultados, 'columnas': columnas, 'variaciones': variaciones,
'tipos_all': tipos_all, 'rango': rango_anos, 'template': template_name}
return dicc
