kuhyx/ARAI
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/kuhyx/ARAI.git synced 2026-07-04 12:03:16 +02:00
Code Issues Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Update

Browse Source
This commit is contained in:
Mateusz Szpyruk 2024-03-09 21:26:01 +01:00
parent 97cde5040c
commit 4d942c0f21
2 changed files with 15 additions and 7 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

13
Backend_correct/app.py
View File

@ -1,5 +1,9 @@
from flask import Flask, request, jsonify from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS, cross_origin from flask_cors import CORS, cross_origin
import pathlib
import sys
import pandas as pd
import os
app = Flask(__name__) app = Flask(__name__)
cors = CORS(app) cors = CORS(app)
@ -11,7 +15,9 @@ def recommended_mediators():
data = request.get_json() data = request.get_json()
input = data.get('request_data', {}) 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 = { top_5 = {
"response_type": "recommended_mediators", "response_type": "recommended_mediators",
@ -39,11 +45,10 @@ def recommended_mediators():
"ai_rating": 90, "ai_rating": 90,
"user_rating": 99, "user_rating": 99,
"number_of_opinions": 5 "number_of_opinions": 5
}]] }], tmp]
} }
return jsonify(tmp)
return jsonify(top_5)
if __name__ == '__main__': if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True) app.run(debug=True)

9
statystyki/load_data.py
View File

@ -20,7 +20,7 @@ def calc_stats(typ=TYP,KWOTA=KWOTA,BIEGLY = BIEGLY):
koszt_bieglego= 1789.42 koszt_bieglego= 1789.42
koszt = 0 koszt = 0
if KWOTA < 100000 and typ != '4': 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) mask = df['RODZAJ'] == int(typ)
liczba_miesiecy = df[mask]['mean'] liczba_miesiecy = df[mask]['mean']
procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100 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}") 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: 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) mask = df['RODZAJ'] == int(typ)
liczba_miesiecy = df[mask]['mean'] liczba_miesiecy = df[mask]['mean']
procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100 procent = (1 - df[mask]['procent do 12 miesięcy']) * 100
@ -87,6 +87,9 @@ def calc_stats(typ=TYP,KWOTA=KWOTA,BIEGLY = BIEGLY):
else: else:
koszt = koszt_sadu + koszt_adwokata 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() calc_stats()