def vis8(sel_comuna):
global queue
while not queue[7]:
sleep(0.1)
csv_to_db(dbs)
# Datos de la Cuarentena Seleccionada
q_comuna = engine.execute("SELECT * from '{}' WHERE Nombre='{}';".format(
qt, sel_comuna)).fetchone()
cod_comuna = q_comuna['Código CUT Comuna']
_, _, pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = get_fechas(
q_comuna)
comunas = engine.execute(
"SELECT Nombre from '{}' WHERE `Código CUT Comuna`='{}'".format(
qt, cod_comuna)).fetchall()
comunas = tuple([i[0] for i in comunas])
# Viajes donde la comuna es DESTINO
if len(comunas) > 1:
base_query = "SELECT Fecha, SUM(Viajes) from '{}' WHERE Destino IN {}".format(
vd,
comunas) + " AND Fecha >= '{}' AND FECHA <= '{}' GROUP BY Fecha"
else:
base_query = "SELECT Fecha, SUM(Viajes) from '{}' WHERE Destino='{}'".format(
vd,
comunas[0]) + " AND Fecha >= '{}' AND FECHA <= '{}' GROUP BY Fecha"
viajes = engine.execute(base_query.format(pre_fechas[0],
post_fechas[1])).fetchall()
fechas = [string_to_date(i[0].split(" ")[0]) for i in viajes]
if len(fechas) < 7:
return redirect('/unavailable_data/8')
viajes = [i[1] for i in viajes]
viajes_suma = [sum(viajes[i - 7:i]) / 7 for i in range(7, len(viajes))]
fechas = fechas[7:]
pre_viajes_hacia, trans_viajes_hacia, tot_viajes_hacia, post_viajes_hacia = map(
lambda x: [
viajes_suma[i] for i in range(len(fechas))
if fechas[i] >= x[0] and fechas[i] <= x[1]
], [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas])
pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = map(
lambda x: [
fechas[i] for i in range(len(fechas))
if fechas[i] >= x[0] and fechas[i] <= x[1]
], [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas])
# Plot
img = plot_common_graph(n=8,
ylabel=vd + "(Destino, prom. 7 días)",
pre_x=pre_fechas,
trans_x=trans_fechas,
tot_x=tot_fechas,
post_x=post_fechas,
pre_y=pre_viajes_hacia,
trans_y=trans_viajes_hacia,
tot_y=tot_viajes_hacia,
post_y=post_viajes_hacia)
queue[8] = True
return send_file(img, mimetype='image/png')
def vis0(sel_comuna):
global queue
for i in range(len(queue)):
queue[i] = False
csv_to_db(dbs)
# Datos de la Cuarentena Seleccionada
q_comuna = engine.execute("SELECT * from '{}' WHERE Nombre='{}';".format(
qt, sel_comuna)).fetchone()
cod_comuna = q_comuna['Código CUT Comuna']
_, _, pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = get_fechas(
q_comuna)
dates = [
date_headers(ct, x, dbs)
for x in [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas]
]
pre_query, trans_query, tot_query, post_query = map(
headers_to_col_query, dates)
pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = map(
lambda x: [string_to_date(i) for i in x], dates)
base_query = "SELECT {} from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'"
pre_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
pre_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(pre_query) > 3 else []
trans_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
trans_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(trans_query) > 3 else []
tot_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
tot_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(tot_query) > 3 else []
post_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
post_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(post_query) > 3 else []
# Plot
img = plot_common_graph(n=0,
ylabel=ct,
pre_x=pre_fechas,
trans_x=trans_fechas,
tot_x=tot_fechas,
post_x=post_fechas,
pre_y=pre_casos_totales,
trans_y=trans_casos_totales,
tot_y=tot_casos_totales,
post_y=post_casos_totales)
queue[0] = True
return send_file(img, mimetype='image/png')
def comuna_select(select):
csv_to_db(dbs)
# Lista de (Cuarentenas de) Comunas Disponibles
comunas_disponibles = [
i[0] for i in engine.execute("SELECT Nombre from '{}'".format(
qt)).fetchall()
]
if select not in comunas_disponibles:
return render_template(
'analizar_comuna.html',
name=None,
error="La comuna ingresada no existe en la base de datos.")
# Datos de la Cuarentena Seleccionada
q_comuna = engine.execute("SELECT * from '{}' WHERE Nombre='{}';".format(
qt, select)).fetchone()
cod_comuna = q_comuna['Código CUT Comuna']
# Población de la comuna
poblacion = engine.execute(
"SELECT Poblacion from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'".format(
ct, cod_comuna)).fetchone()[0]
# Descripción de la cuarentena
alcance = q_comuna['Alcance']
descripcion = q_comuna['Detalle']
# Análisis casos confirmados
dia_inicio, dia_termino, pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = get_fechas(
q_comuna)
dates = [
date_headers(ct, x, dbs)
for x in [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas]
]
pre_query, trans_query, tot_query, post_query = map(
headers_to_col_query, dates)
pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = map(
lambda x: [string_to_date(i) for i in x], dates)
pre_fechas_line = pre_fechas + trans_fechas
post_fechas_line = tot_fechas + post_fechas
if len(pre_fechas_line) == 0 or len(post_fechas_line) == 0:
return render_template(
'analizar_comuna.html',
name=None,
error="No hay suficientes datos para analizar esta comuna.")
if len(pre_fechas_line) == 1:
text_0 = """No hay suficientes datos previos a la cuarentena para analizar la evolución de esta variable.
Observe el gráfico para más detalles."""
text_1 = text_0
elif len(post_fechas_line) == 1:
text_0 = """No hay suficientes datos desde la instauración de la cuarentena para analizar la evolución de
esta variable. Observe el gráfico para más detalles."""
text_1 = text_0
else:
base_query = "SELECT {} from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'"
pre_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
pre_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(pre_query) > 3 else []
trans_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
trans_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(trans_query) > 3 else []
tot_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
tot_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(tot_query) > 3 else []
post_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
post_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(post_query) > 3 else []
pre_casos_line = pre_casos_totales + trans_casos_totales
post_casos_line = tot_casos_totales + post_casos_totales
pre_x = [pre_fechas_line[0], pre_fechas_line[-1]]
pre_y = [pre_casos_line[0], pre_casos_line[-1]]
post_x = [post_fechas_line[0], post_fechas_line[-1]]
post_y = [post_casos_line[0], post_casos_line[-1]]
text_0 = interpretar_0(pre_x, pre_y, post_x, post_y)
text_1 = interpretar_1(pre_x, pre_y, post_x, post_y)
# Análisis casos actuales
dia_inicio, dia_termino, pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = get_fechas(
q_comuna)
dates = [
date_headers(ca, x, dbs)
for x in [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas]
]
pre_query, trans_query, tot_query, post_query = map(
headers_to_col_query, dates)
pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = map(
lambda x: [string_to_date(i) for i in x], dates)
pre_fechas_line = pre_fechas + trans_fechas
post_fechas_line = tot_fechas + post_fechas
if len(pre_fechas_line) == 0 or len(post_fechas_line) == 0:
text_2 = """No hay suficientes datos desde la instauración de la cuarentena para analizar la evolución de
esta variable."""
text_3 = text_2
elif len(post_fechas_line) == 1:
text_2 = """No hay suficientes datos desde la instauración de la cuarentena para analizar la evolución de
esta variable. Observe el gráfico para más detalles."""
text_3 = text_2
else:
base_query = "SELECT {} from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'"
pre_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
pre_query, ca,
cod_comuna)).fetchone()) if len(pre_query) > 3 else []
trans_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
trans_query, ca,
cod_comuna)).fetchone()) if len(trans_query) > 3 else []
tot_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
tot_query, ca,
cod_comuna)).fetchone()) if len(tot_query) > 3 else []
post_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
post_query, ca,
cod_comuna)).fetchone()) if len(post_query) > 3 else []
pre_casos_line = pre_casos_totales + trans_casos_totales
post_casos_line = tot_casos_totales + post_casos_totales
pre_x = [pre_fechas_line[0], pre_fechas_line[-1]]
pre_y = [pre_casos_line[0], pre_casos_line[-1]]
post_x = [post_fechas_line[0], post_fechas_line[-1]]
post_y = [post_casos_line[0], post_casos_line[-1]]
text_2 = interpretar_2(pre_x, pre_y, post_x, post_y, pre_fechas_line,
post_fechas_line)
text_3 = interpretar_3(pre_x, pre_y, post_x, post_y, pre_fechas_line,
post_fechas_line)
# Análisis casos nuevos
_, _, pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = get_fechas(
q_comuna)
dates = [
SE_headers(cn, x, dbs)
for x in [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas]
]
pre_query, trans_query, tot_query, post_query = map(
headers_to_col_query, dates)
pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = map(
lambda x: [SE_to_date(i) for i in dates[x]], range(4))
pre_fechas_line = pre_fechas + trans_fechas
post_fechas_line = tot_fechas + post_fechas
if len(pre_fechas_line) == 0 or len(post_fechas_line) == 0:
text_4 = """No hay suficientes datos desde la instauración de la cuarentena para analizar la evolución de
esta variable."""
text_5 = text_2
elif len(post_fechas_line) == 1:
text_4 = """No hay suficientes datos desde la instauración de la cuarentena para analizar la evolución de
esta variable. Observe el gráfico para más detalles."""
text_5 = text_2
else:
base_query = "SELECT {} from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'"
pre_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
pre_query, cn,
cod_comuna)).fetchone()) if len(pre_query) > 3 else []
trans_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
trans_query, cn,
cod_comuna)).fetchone()) if len(trans_query) > 3 else []
tot_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
tot_query, cn,
cod_comuna)).fetchone()) if len(tot_query) > 3 else []
post_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
post_query, cn,
cod_comuna)).fetchone()) if len(post_query) > 3 else []
pre_casos_line = pre_casos_totales + trans_casos_totales
post_casos_line = tot_casos_totales + post_casos_totales
pre_x = [pre_fechas_line[0], pre_fechas_line[-1]]
pre_y = [pre_casos_line[0], pre_casos_line[-1]]
post_x = [post_fechas_line[0], post_fechas_line[-1]]
post_y = [post_casos_line[0], post_casos_line[-1]]
text_4 = interpretar_4(pre_x, pre_y, post_x, post_y, pre_fechas_line,
post_fechas_line)
text_5 = interpretar_5(pre_x, pre_y, post_x, post_y, pre_fechas_line,
post_fechas_line)
# Análisis tpo duplicación
# Antes de la cuarentena
pre_fecha_0 = string_to_date(dia_inicio) + timedelta(days=-21)
pre_fecha_1 = string_to_date(dia_inicio)
pre_fechas = (pre_fecha_0, pre_fecha_1)
# Período de transición
trans_fecha_0 = string_to_date(dia_inicio)
trans_fecha_1 = string_to_date(dia_inicio) + timedelta(days=14)
trans_fechas = (trans_fecha_0, trans_fecha_1)
# Período de plena cuarentena
tot_fecha_0 = string_to_date(dia_inicio) + timedelta(days=14)
tot_fecha_1 = string_to_date(dia_termino)
tot_fechas = (tot_fecha_0, tot_fecha_1)
# Período de cuarentena efectiva
post_fecha_0 = string_to_date(dia_termino)
post_fecha_1 = string_to_date(dia_termino) + timedelta(days=7)
post_fechas = (post_fecha_0, post_fecha_1)
dates = [
date_headers(ct, x, dbs)
for x in [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas]
]
pre_query, trans_query, tot_query, post_query = map(
headers_to_col_query, dates)
pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = map(
lambda x: [string_to_date(i) for i in x], dates)
fechas = pre_fechas + trans_fechas + tot_fechas + post_fechas
pre_fechas_line = pre_fechas + trans_fechas
post_fechas_line = tot_fechas + post_fechas
if len(pre_fechas_line) == 0 or len(post_fechas_line) == 0:
text_6 = """No hay suficientes datos desde la instauración de la cuarentena para analizar la evolución de
esta variable."""
elif len(post_fechas_line) == 1:
text_6 = """No hay suficientes datos desde la instauración de la cuarentena para analizar la evolución de
esta variable. Observe el gráfico para más detalles."""
else:
base_query = "SELECT {} from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'"
pre_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
pre_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(pre_query) > 3 else []
trans_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
trans_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(trans_query) > 3 else []
tot_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
tot_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(tot_query) > 3 else []
post_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
post_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(post_query) > 3 else []
casos = pre_casos_totales + trans_casos_totales + tot_casos_totales + post_casos_totales
pre_final_fechas = []
pre_tpo_duplicacion = []
trans_final_fechas = []
trans_tpo_duplicacion = []
tot_final_fechas = []
tot_tpo_duplicacion = []
post_final_fechas = []
post_tpo_duplicacion = []
min_casos = casos[0]
for i in range(len(casos)):
curr_caso = casos[i]
curr_fecha = fechas[i]
if min_casos * 2 > curr_caso:
continue
for j in range(0, i):
prev_caso = casos[j]
prev_fecha = fechas[j]
if prev_caso * 2 > curr_caso:
if curr_fecha in pre_fechas:
pre_final_fechas.append(curr_fecha)
pre_tpo_duplicacion.append(
(curr_fecha - prev_fecha).days)
if curr_fecha in trans_fechas:
trans_final_fechas.append(curr_fecha)
trans_tpo_duplicacion.append(
(curr_fecha - prev_fecha).days)
if curr_fecha in tot_fechas:
tot_final_fechas.append(curr_fecha)
tot_tpo_duplicacion.append(
(curr_fecha - prev_fecha).days)
if curr_fecha in post_fechas:
post_final_fechas.append(curr_fecha)
post_tpo_duplicacion.append(
(curr_fecha - prev_fecha).days)
break
pre_tpo_duplicacion_line = pre_tpo_duplicacion + trans_tpo_duplicacion
post_tpo_duplicacion_line = tot_tpo_duplicacion + post_tpo_duplicacion
pre_fechas_line = pre_final_fechas + trans_final_fechas
post_fechas_line = tot_final_fechas + post_final_fechas
if len(pre_tpo_duplicacion_line) < 2 or len(
post_tpo_duplicacion_line) < 2:
text_6 = "No existe suficiente información para realizar un análisis acabado (ver gráfico)."
else:
pre_x = [pre_fechas_line[0], pre_fechas_line[-1]]
pre_y = [pre_tpo_duplicacion_line[0], pre_tpo_duplicacion_line[-1]]
post_x = [post_fechas_line[0], post_fechas_line[-1]]
post_y = [
post_tpo_duplicacion_line[0], post_tpo_duplicacion_line[-1]
]
text_6 = interpretar_6(pre_x, pre_y, post_x, post_y,
pre_fechas_line, post_fechas_line)
# Análisis viajes
_, _, pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = get_fechas(
q_comuna)
comunas = engine.execute(
"SELECT Nombre from '{}' WHERE `Código CUT Comuna`='{}'".format(
qt, cod_comuna)).fetchall()
comunas = tuple([i[0] for i in comunas])
# Viajes donde la comuna es ORIGEN
if len(comunas) > 1:
base_query = "SELECT Fecha, SUM(Viajes) from '{}' WHERE Origen IN {}".format(
vd,
comunas) + " AND Fecha >= '{}' AND FECHA <= '{}' GROUP BY Fecha"
else:
base_query = "SELECT Fecha, SUM(Viajes) from '{}' WHERE Origen='{}'".format(
vd,
comunas[0]) + " AND Fecha >= '{}' AND FECHA <= '{}' GROUP BY Fecha"
viajes = engine.execute(base_query.format(pre_fechas[0],
post_fechas[1])).fetchall()
fechas = [string_to_date(i[0].split(" ")[0]) for i in viajes]
if len(fechas) < 7:
text_7 = "No hay información disponible para esta comuna, posiblemente porque solo está para RM."
else:
viajes = [i[1] for i in viajes]
viajes_suma = [sum(viajes[i - 7:i]) / 7 for i in range(7, len(viajes))]
fechas = fechas[7:]
pre_viajes_desde, trans_viajes_desde, tot_viajes_desde, post_viajes_desde = map(
lambda x: [
viajes_suma[i] for i in range(len(fechas))
if fechas[i] >= x[0] and fechas[i] <= x[1]
], [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas])
pre_viajes_line = pre_viajes_desde
dur_viajes_line = trans_viajes_desde + tot_viajes_desde
post_viajes_line = post_viajes_desde
text_7 = interpretar_7(pre_viajes_line, dur_viajes_line,
post_viajes_line)
# Viajes donde la comuna es Destino
if len(comunas) > 1:
base_query = "SELECT Fecha, SUM(Viajes) from '{}' WHERE Destino IN {}".format(
vd,
comunas) + " AND Fecha >= '{}' AND FECHA <= '{}' GROUP BY Fecha"
else:
base_query = "SELECT Fecha, SUM(Viajes) from '{}' WHERE Destino='{}'".format(
vd,
comunas[0]) + " AND Fecha >= '{}' AND FECHA <= '{}' GROUP BY Fecha"
viajes = engine.execute(base_query.format(pre_fechas[0],
post_fechas[1])).fetchall()
fechas = [string_to_date(i[0].split(" ")[0]) for i in viajes]
if len(fechas) < 7:
text_8 = "No hay información disponible para esta comuna, posiblemente porque solo está para RM."
else:
viajes = [i[1] for i in viajes]
viajes_suma = [sum(viajes[i - 7:i]) / 7 for i in range(7, len(viajes))]
fechas = fechas[7:]
pre_viajes_desde, trans_viajes_desde, tot_viajes_desde, post_viajes_desde = map(
lambda x: [
viajes_suma[i] for i in range(len(fechas))
if fechas[i] >= x[0] and fechas[i] <= x[1]
], [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas])
pre_viajes_line = pre_viajes_desde
dur_viajes_line = trans_viajes_desde + tot_viajes_desde
post_viajes_line = post_viajes_desde
text_8 = interpretar_8(pre_viajes_line, dur_viajes_line,
post_viajes_line)
return render_template('analizar_comuna.html',
name=select,
poblacion=poblacion,
dia_inicio="/".join(dia_inicio.split("-")[::-1]),
dia_termino="/".join(dia_termino.split("-")[::-1]),
descripcion=descripcion,
alcance=alcance,
text_0=text_0,
text_1=text_1,
text_2=text_2,
text_3=text_3,
text_4=text_4,
text_5=text_5,
text_6=text_6,
text_7=text_7,
text_8=text_8)
def vis6(sel_comuna):
global queue
while not queue[5]:
sleep(0.1)
csv_to_db(dbs)
# Datos de la Cuarentena Seleccionada
q_comuna = engine.execute("SELECT * from '{}' WHERE Nombre='{}';".format(
qt, sel_comuna)).fetchone()
cod_comuna = q_comuna['Código CUT Comuna']
# Fechas importantes a revisar
dia_inicio = q_comuna['Fecha de Inicio'].split(" ")[0]
dia_termino = q_comuna['Fecha de Término'].split(" ")[0]
# Antes de la cuarentena
pre_fecha_0 = string_to_date(dia_inicio) + timedelta(days=-21)
pre_fecha_1 = string_to_date(dia_inicio)
pre_fechas = (pre_fecha_0, pre_fecha_1)
# Período de transición
trans_fecha_0 = string_to_date(dia_inicio)
trans_fecha_1 = string_to_date(dia_inicio) + timedelta(days=14)
trans_fechas = (trans_fecha_0, trans_fecha_1)
# Período de plena cuarentena
tot_fecha_0 = string_to_date(dia_inicio) + timedelta(days=14)
tot_fecha_1 = string_to_date(dia_termino)
tot_fechas = (tot_fecha_0, tot_fecha_1)
# Período de cuarentena efectiva
post_fecha_0 = string_to_date(dia_termino)
post_fecha_1 = string_to_date(dia_termino) + timedelta(days=7)
post_fechas = (post_fecha_0, post_fecha_1)
dates = [
date_headers(ct, x, dbs)
for x in [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas]
]
pre_query, trans_query, tot_query, post_query = map(
headers_to_col_query, dates)
pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = map(
lambda x: [string_to_date(i) for i in x], dates)
fechas = pre_fechas + trans_fechas + tot_fechas + post_fechas
base_query = "SELECT {} from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'"
pre_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
pre_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(pre_query) > 3 else []
trans_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
trans_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(trans_query) > 3 else []
tot_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
tot_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(tot_query) > 3 else []
post_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
post_query, ct,
cod_comuna)).fetchone()) if len(post_query) > 3 else []
casos = pre_casos_totales + trans_casos_totales + tot_casos_totales + post_casos_totales
pre_final_fechas = []
pre_tpo_duplicacion = []
trans_final_fechas = []
trans_tpo_duplicacion = []
tot_final_fechas = []
tot_tpo_duplicacion = []
post_final_fechas = []
post_tpo_duplicacion = []
min_casos = casos[0]
for i in range(len(casos)):
curr_caso = casos[i]
curr_fecha = fechas[i]
if min_casos * 2 > curr_caso:
continue
for j in range(0, i):
prev_caso = casos[j]
prev_fecha = fechas[j]
if prev_caso * 2 > curr_caso:
if curr_fecha in pre_fechas:
pre_final_fechas.append(curr_fecha)
pre_tpo_duplicacion.append((curr_fecha - prev_fecha).days)
if curr_fecha in trans_fechas:
trans_final_fechas.append(curr_fecha)
trans_tpo_duplicacion.append(
(curr_fecha - prev_fecha).days)
if curr_fecha in tot_fechas:
tot_final_fechas.append(curr_fecha)
tot_tpo_duplicacion.append((curr_fecha - prev_fecha).days)
if curr_fecha in post_fechas:
post_final_fechas.append(curr_fecha)
post_tpo_duplicacion.append((curr_fecha - prev_fecha).days)
break
# Plot
if len(pre_tpo_duplicacion + trans_tpo_duplicacion + tot_tpo_duplicacion +
post_tpo_duplicacion) == 0:
return redirect('/unavailable_data/6')
img = plot_common_graph(n=6,
ylabel="Tiempo de duplicación (días)",
pre_x=pre_final_fechas,
trans_x=trans_final_fechas,
tot_x=tot_final_fechas,
post_x=post_final_fechas,
pre_y=pre_tpo_duplicacion,
trans_y=trans_tpo_duplicacion,
tot_y=tot_tpo_duplicacion,
post_y=post_tpo_duplicacion)
queue[6] = True
return send_file(img, mimetype='image/png')
def vis3(sel_comuna):
global queue
while not queue[2]:
sleep(0.1)
csv_to_db(dbs)
# Datos de la Cuarentena Seleccionada
q_comuna = engine.execute("SELECT * from '{}' WHERE Nombre='{}';".format(
qt, sel_comuna)).fetchone()
cod_comuna = q_comuna['Código CUT Comuna']
_, _, pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = get_fechas(
q_comuna)
dates = [
date_headers(ca, x, dbs)
for x in [pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas]
]
pre_query, trans_query, tot_query, post_query = map(
headers_to_col_query, dates)
pre_fechas, trans_fechas, tot_fechas, post_fechas = map(
lambda x: [string_to_date(i) for i in x], dates)
base_query = "SELECT {} from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'"
pre_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
pre_query, ca,
cod_comuna)).fetchone()) if len(pre_query) > 3 else []
trans_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
trans_query, ca,
cod_comuna)).fetchone()) if len(trans_query) > 3 else []
tot_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
tot_query, ca,
cod_comuna)).fetchone()) if len(tot_query) > 3 else []
post_casos_totales = list(
engine.execute(base_query.format(
post_query, ca,
cod_comuna)).fetchone()) if len(post_query) > 3 else []
# Población de la comuna
poblacion = engine.execute(
"SELECT Poblacion from '{}' WHERE `Codigo comuna`='{}'".format(
ct, cod_comuna)).fetchone()[0]
pre_casos_totales, trans_casos_totales, tot_casos_totales, post_casos_totales = map(
lambda x: [100000 * i / poblacion for i in x], [
pre_casos_totales, trans_casos_totales, tot_casos_totales,
post_casos_totales
])
# Plot
img = plot_common_graph(n=3,
ylabel=ca + " por 100k hab.",
pre_x=pre_fechas,
trans_x=trans_fechas,
tot_x=tot_fechas,
post_x=post_fechas,
pre_y=pre_casos_totales,
trans_y=trans_casos_totales,
tot_y=tot_casos_totales,
post_y=post_casos_totales)
queue[3] = True
return send_file(img, mimetype='image/png')