Antoine Van Elstraete
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Co-authored-by: OpenAI/GPT-5.6-Terra <vibecoder@antoineve.me> Co-authored-by: Google/Gemini-3.5-Flash <vibecoder@antoineve.me> Co-authored-by: DeepSeek/DeepSeek-v4-Flash <vibecoder@antoineve.me>
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3.6 KiB
Python
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Python
"""Blueprint des routes du tableau de bord principal.
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Ce module gère l'affichage de la page d'accueil (le tableau de bord). Il calcule et rassemble
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les statistiques clés de la semaine courante et du mois en cours, ainsi que le solde des congés
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et RTT pour l'année civile.
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"""
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from datetime import date, timedelta
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import sqlalchemy as sa
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from flask import Blueprint, render_template
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from app import db
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from app.business.leave_calc import compute_leave_used, get_or_create_balance
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from app.business.time_calc import minutes_to_str, work_minutes_reference
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from app.business.travel_calc import compute_co2_grams, compute_km_for_entry
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from app.config_loader import get_journeys, get_vehicles
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from app.models import WorkEntry
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bp = Blueprint("dashboard", __name__)
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@bp.route("/")
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def index():
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"""Affiche le tableau de bord principal de l'utilisateur.
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Cette route effectue les opérations suivantes :
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1. Détermine la date du jour et calcule les limites de la semaine courante (du lundi au dimanche).
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2. Récupère toutes les entrées de temps (`WorkEntry`) de la semaine courante pour calculer :
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- Le temps de travail effectif cumulé (`week_actual`).
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- Le temps de travail de référence théorique (`week_ref`) selon le type de chaque journée.
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- Le solde d'heures de la semaine (`week_balance` = effectif - référence).
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3. Récupère toutes les entrées de temps du mois en cours (du 1er jour du mois jusqu'à aujourd'hui) pour calculer :
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- Les distances parcourues par véhicule (`month_km`) à partir des profils de trajets associés.
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- Les émissions de CO2 correspondantes (`month_co2`).
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4. Récupère ou initialise le solde annuel des congés et RTT (`balance`) et calcule les jours posés/utilisés (`used`).
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5. Vérifie s'il existe déjà une entrée de temps pour la journée d'aujourd'hui (`today_entry`).
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6. Rend le template `dashboard.html` avec l'ensemble de ces données de contexte.
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Méthode HTTP :
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GET
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Retourne:
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str: Le rendu HTML de la page du tableau de bord (`dashboard.html`).
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"""
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today = date.today()
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year = today.year
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monday = today - timedelta(days=today.weekday())
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sunday = monday + timedelta(days=6)
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week_entries = db.session.scalars(
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sa.select(WorkEntry).where(WorkEntry.date.between(monday, sunday))
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).all()
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week_actual = sum(e.total_minutes() for e in week_entries)
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week_ref = sum(work_minutes_reference(e.day_type) for e in week_entries)
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week_balance = week_actual - week_ref
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month_start = today.replace(day=1)
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month_entries = db.session.scalars(
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sa.select(WorkEntry).where(WorkEntry.date.between(month_start, today))
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).all()
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vehicles = get_vehicles()
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journeys = get_journeys()
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month_km = {}
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month_co2 = 0.0
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for entry in month_entries:
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km = compute_km_for_entry(entry.journey_profile_id, journeys, entry.motor_vehicle_id)
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for v, d in km.items():
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month_km[v] = month_km.get(v, 0) + d
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month_co2 += compute_co2_grams(km, vehicles)
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balance = get_or_create_balance(year)
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used = compute_leave_used(year)
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today_entry = db.session.scalar(sa.select(WorkEntry).where(WorkEntry.date == today))
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return render_template(
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"dashboard.html",
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today=today,
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today_entry=today_entry,
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journeys=journeys,
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vehicles=vehicles,
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week_actual_str=minutes_to_str(week_actual),
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week_balance=week_balance,
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week_balance_str=minutes_to_str(abs(week_balance)),
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month_km=month_km,
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month_co2_kg=round(month_co2 / 1000, 2),
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balance=balance,
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used=used,
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)
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