From 4d942c0f21fb9db2fd3eb283718cf565db78d966 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mateusz Szpyruk <mateusz.szpyruk@gmail.com>
Date: Sat, 9 Mar 2024 21:26:01 +0100
Subject: [PATCH] Update

---
 Backend_correct/app.py  | 13 +++++++++----
 statystyki/load_data.py |  9 ++++++---
 2 files changed, 15 insertions(+), 7 deletions(-)

diff --git a/Backend_correct/app.py b/Backend_correct/app.py
index 246ffcf..5dc24af 100644
--- a/Backend_correct/app.py
+++ b/Backend_correct/app.py
@@ -1,5 +1,9 @@
 from flask import Flask, request, jsonify
 from flask_cors import CORS, cross_origin
+import pathlib
+import sys
+import pandas as pd
+import os
 
 app = Flask(__name__)
 cors = CORS(app)
@@ -11,7 +15,9 @@ def recommended_mediators():
     data = request.get_json()
 
     input = data.get('request_data', {})
-    # print(input.get("location"))
+    
+    tmp = os.system('python3 ..\statystyki\load_data.py -t 1 -k 25000 -b True')
+    print(tmp)
 
     top_5 = {
         "response_type": "recommended_mediators",
@@ -39,11 +45,10 @@ def recommended_mediators():
             "ai_rating": 90,
             "user_rating": 99,
             "number_of_opinions": 5
-            }]]
+            }], tmp]
         }
 
-
-    return jsonify(top_5)
+    return jsonify(tmp)
 
 if __name__ == '__main__':
     app.run(debug=True)
\ No newline at end of file
diff --git a/statystyki/load_data.py b/statystyki/load_data.py
index 94ce3c4..3225d26 100644
--- a/statystyki/load_data.py
+++ b/statystyki/load_data.py
@@ -20,7 +20,7 @@ def calc_stats(typ=TYP,KWOTA=KWOTA,BIEGLY = BIEGLY):
     koszt_bieglego= 1789.42
     koszt = 0
     if KWOTA < 100000 and typ != '4':
-        df = pd.read_excel('dane.xlsx',sheet_name='rejon')
+        df = pd.read_excel('..\statystyki\dane.xlsx',sheet_name='rejon')
         mask = df['RODZAJ'] == int(typ)
         liczba_miesiecy = df[mask]['mean']
         procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100
@@ -64,7 +64,7 @@ def calc_stats(typ=TYP,KWOTA=KWOTA,BIEGLY = BIEGLY):
         print(f"Średni czas trwania rozprawy typu {mapka[typ]} wynosi {round(liczba_miesiecy,0).to_string(index=False)} miesięcy, a {procent.to_string(index=False)}% spraw trwa dłuzej niz rok, jej minimalny koszt wyniesie {koszt}")
     
     elif KWOTA > 100000:
-        df = pd.read_excel('dane.xlsx',sheet_name='okreg')
+        df = pd.read_excel('..\statystyki\dane.xlsx',sheet_name='okreg')
         mask = df['RODZAJ'] == int(typ)
         liczba_miesiecy = df[mask]['mean']
         procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100
@@ -87,6 +87,9 @@ def calc_stats(typ=TYP,KWOTA=KWOTA,BIEGLY = BIEGLY):
         else:
             koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata
 
-        print(f"Średni czas trwania rozprawy typu {mapka[TYP]} wynosi {round(liczba_miesiecy,0).to_string(index=False)} miesięcy, a {procent.to_string(index=False)}% spraw trwa krócej niz rok, a jej minimalny koszt wynosi {koszt}")
+        return_string = f"Średni czas trwania rozprawy typu {mapka[TYP]} wynosi {round(liczba_miesiecy,0).to_string(index=False)} miesięcy, a {procent.to_string(index=False)}% spraw trwa krócej niz rok, a jej minimalny koszt wynosi {koszt}"     
+        print(return_string)
+
+        return return_string
 
 calc_stats()
\ No newline at end of file