src/booking/stats.py

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   3 #
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   7 # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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   9 from booking.models import Booking
  10 import datetime
  11 import pytz
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  13
  14 class StatisticsManager(object):
  15
  16     @staticmethod
  17     def getContinuousBookingTimeSeries(span=28):
  18         """
  19         Will return a dictionary of names and 2-D array of x and y data points.
  20         e.g. {"plot1": [["x1", "x2", "x3"],["y1", "y2", "y3]]}
  21         x values will be dates in string
  22         every change (booking start / end) will be reflected,
  23         instead of one data point per day
  24         y values are the integer number of bookings/users active at
  25         some point in the given date span is the number of days to plot.
  26         The last x value will always be the current time
  27         """
  28         x_set = set()
  29         x = []
  30         y = []
  31         users = []
  32         now = datetime.datetime.now(pytz.utc)
  33         delta = datetime.timedelta(days=span)
  34         end = now - delta
  35         bookings = Booking.objects.filter(start__lte=now, end__gte=end)
  36         for booking in bookings:
  37             x_set.add(booking.start)
  38             if booking.end < now:
  39                 x_set.add(booking.end)
  40
  41         x_set.add(now)
  42         x_set.add(end)
  43
  44         x_list = list(x_set)
  45         x_list.sort(reverse=True)
  46         for time in x_list:
  47             x.append(str(time))
  48             active = Booking.objects.filter(start__lte=time, end__gt=time)
  49             booking_count = len(active)
  50             users_set = set()
  51             for booking in active:
  52                 users_set.add(booking.owner)
  53                 for user in booking.collaborators.all():
  54                     users_set.add(user)
  55             y.append(booking_count)
  56             users.append(len(users_set))
  57
  58         return {"booking": [x, y], "user": [x, users]}