def total_series(context):
gc = context['geocodigos'][0]
dados = load_series(gc)
dias = dados[str(gc)]['dia'][-52:]
tempo = [int(mktime(d.timetuple())) for d in dias]
print(dias)
print(tempo)
return {
'tempo': tempo,
'start': tempo[0],
'total': context['total']
}
def alerta_series(context):
dados = load_series(context['geocodigo'])[context['geocodigo']]
dados['dia'] = [int(mktime(d.timetuple())) for d in dados['dia']]
ga = [int(c) if a == 0 else None for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])]
ya = [int(c) if a == 1 else None for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])]
oa = [int(c) if a == 2 else None for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])]
ra = [int(c) if a == 3 else None for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])]
return {'nome': context['nome'],
'dados': dados,
'start': dados['dia'][0],
'verde': json.dumps(ga),
'amarelo': json.dumps(ya),
'laranja': json.dumps(oa),
'vermelho': json.dumps(ra),
}
def alerta_series(context):
dados = load_series(context['geocodigo'])[context['geocodigo']]
dados['dia'] = [int(mktime((d + timedelta(7)).timetuple())) for d in dados['dia']]
int_or_none = lambda x: None if x is None else int(x)
ga = [int(c) if a == 0 else None for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])]
ga = [int_or_none(dados['casos'][n]) if i is None and ga[n-1] is not None else int_or_none(i) for n, i in enumerate(ga)]
ya = [int(c) if a == 1 else None for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])]
ya = [int_or_none(dados['casos'][n]) if i is None and ya[n-1] is not None else int_or_none(i) for n, i in enumerate(ya)]
oa = [int(c) if a == 2 else None for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])]
oa = [int_or_none(dados['casos'][n]) if i is None and oa[n-1] is not None else int_or_none(i) for n, i in enumerate(oa)]
ra = [int(c) if a == 3 else None for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])]
ra = [int_or_none(dados['casos'][n]) if i is None and ra[n-1] is not None else int_or_none(i) for n, i in enumerate(ra)]
return {'nome': context['nome'],
'dados': dados,
'start': dados['dia'][0],
'verde': json.dumps(ga),
'amarelo': json.dumps(ya),
'laranja': json.dumps(oa),
'vermelho': json.dumps(ra),
}
def setUp(self):
self.cidade = 330330
self.series = dbdata.load_series(self.cidade)
def get_context_data(self, **kwargs):
"""
:param kwargs:
:return:
"""
context = super(AlertaStateView, self).get_context_data(**kwargs)
series_data_rj = None
cities_alert = dbdata.NotificationResume.get_cities_alert_by_state(
self._state_name[context['state']], context['disease'])
alerts = dict(cities_alert[['municipio_geocodigo',
'level_alert']].values)
mun_dict = dict(cities_alert[['municipio_geocodigo', 'nome']].values)
is_just_rj = False
if (not mun_dict and context['state'] == 'RJ'
and context['disease'] == 'chikungunya'):
geo_id_rj = 3304557
mun_dict = {geo_id_rj: 'Rio de Janeiro'}
series_data_rj = dbdata.load_series(geo_id_rj,
'chikungunya')['3304557']
alerts = {str(geo_id_rj): series_data_rj['alerta'][-1]}
is_just_rj = True
mun_dict_ordered = OrderedDict(
sorted(mun_dict.items(), key=lambda v: v[1]))
geo_ids = list(mun_dict.keys())
dbf = DBF.objects.filter(state_abbreviation=context['state']).order_by(
'export_date').last()
if dbf is None:
last_update = gettext('desconhecida')
else:
last_update = dbf.export_date
if len(geo_ids) > 0:
if not is_just_rj:
cases_series_last_12 = (
dbdata.NotificationResume.tail_estimated_cases(
geo_ids, 12))
else:
cases_series_last_12 = {geo_id_rj: series_data_rj['casos_est']}
else:
cases_series_last_12 = {}
context.update({
'state_abv': context['state'],
'state': self._state_name[context['state']],
'map_center': self._map_center[context['state']],
'map_zoom': self._map_zoom[context['state']],
'mun_dict': mun_dict,
'mun_dict_ordered': mun_dict_ordered,
'geo_ids': geo_ids,
'alerts_level': alerts,
# estimated cases is used to show a chart of the last 12 events
'case_series': cases_series_last_12,
'disease_label': context['disease'].title(),
'last_update': last_update
})
return context
def setUp(self):
self.cidade = 330330
self.series = dbdata.load_series(self.cidade)
def alerta_series(context):
disease = ('dengue'
if 'disease_code' not in context else context['disease_code'])
dados = load_series(context['geocodigo'], disease)[context['geocodigo']]
if dados is None:
return {
'nome': context['nome'],
'dados': {},
'start': {},
'verde': {},
'amarelo': {},
'laranja': {},
'vermelho': {},
'disease_label': context['disease_label']
}
dados['dia'] = [int(mktime(d.timetuple())) for d in dados['dia']]
# green alert
ga = [
int(c) if a == 0 else None
for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])
]
ga = [
int_or_none(dados['casos'][n])
if i is None and ga[n - 1] is not None else int_or_none(i)
for n, i in enumerate(ga)
]
# yellow alert
ya = [
int(c) if a == 1 else None
for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])
]
ya = [
int_or_none(dados['casos'][n])
if i is None and ya[n - 1] is not None else int_or_none(i)
for n, i in enumerate(ya)
]
# orange alert
oa = [
int(c) if a == 2 else None
for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])
]
oa = [
int_or_none(dados['casos'][n])
if i is None and oa[n - 1] is not None else int_or_none(i)
for n, i in enumerate(oa)
]
# red alert
ra = [
int(c) if a == 3 else None
for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])
]
ra = [
int_or_none(dados['casos'][n])
if i is None and ra[n - 1] is not None else int_or_none(i)
for n, i in enumerate(ra)
]
return {
'nome': context['nome'],
'dados': dados,
'start': dados['dia'][0],
'verde': json.dumps(ga),
'amarelo': json.dumps(ya),
'laranja': json.dumps(oa),
'vermelho': json.dumps(ra),
'disease_label': context['disease_label']
}
def prepare_data(cls,
geocode,
nome,
disease_label,
disease='dengue',
epiweek=0):
dados = load_series(geocode, disease, epiweek)[geocode]
if dados is None:
return {
'nome': nome,
'dados': {},
'start': {},
'verde': {},
'amarelo': {},
'laranja': {},
'vermelho': {},
'disease_label': disease_label,
}
dados['dia'] = [int(mktime(d.timetuple())) for d in dados['dia']]
# green alert
ga = [
int(c) if a == 0 else None
for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])
]
ga = [
int_or_none(dados['casos'][n])
if i is None and ga[n - 1] is not None else int_or_none(i)
for n, i in enumerate(ga)
]
# yellow alert
ya = [
int(c) if a == 1 else None
for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])
]
ya = [
int_or_none(dados['casos'][n])
if i is None and ya[n - 1] is not None else int_or_none(i)
for n, i in enumerate(ya)
]
# orange alert
oa = [
int(c) if a == 2 else None
for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])
]
oa = [
int_or_none(dados['casos'][n])
if i is None and oa[n - 1] is not None else int_or_none(i)
for n, i in enumerate(oa)
]
# red alert
ra = [
int(c) if a == 3 else None
for a, c in zip(dados['alerta'], dados['casos'])
]
ra = [
int_or_none(dados['casos'][n])
if i is None and ra[n - 1] is not None else int_or_none(i)
for n, i in enumerate(ra)
]
result = {
'nome': nome,
'dados': dados,
'start': dados['dia'][0],
'verde': json.dumps(ga),
'amarelo': json.dumps(ya),
'laranja': json.dumps(oa),
'vermelho': json.dumps(ra),
'disease_label': disease_label,
}
result.update(dados)
return result