TD2

# -*- coding: utf-8 -*-

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# Travail 2
# Réalisé par: Caroline Beauchamp
# Remise: 13/11/2018
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import csv
from math import radians, sin, cos, sqrt, asin

#fonction de base pour calculer la distance en KM entre 2 point
def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):

    R = 6372.8  # diamètre de la Terre en KM

    dLat = radians(float(lat2) - float(lat1))
    dLon = radians(float(lon2) - float(lon1))
    lat1 = radians(float(lat1))
    lat2 = radians(float(lat2))

    a = sin(dLat / 2) ** 2 + cos(float(lat1)) * cos(float(lat2)) * sin(dLon / 2) ** 2
    c = 2 * asin(sqrt(a))

    return R * c


class Company: #classe permettant de gérer l'entité "Company"

    # constructeur de Company, permet la création des listes de chauffeurs(listDrivers) et la liste des voitures(listCars)
    def __init__(self, name):
        self.name = name #name est le nom que l'on veut donner à la compagnie
        self.listCars = []
        self.listDrivers = []


    #méthode pour ajout manuel d'une voiture à listCars
    def addCar(self, car): #où car est la voiture à ajouter
        self.listCars.append(car)


    #méthode pour un ajout en "batch" de voitures, via un fichier CSV
    def addCarByCSV(self, csvCars): #où csvCars est le chemin du fichier csv contenant les informations sur les voitures
        with open(csvCars, 'rb') as csvfile:
            csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')#importance de valider de délimitateur du fichier CSV
            for row in csvreader:
                self.listCars.append(row)


    # méthode pour ajout manuel d'un chauffeur à la liste listDrivers
    def addDriver(self, driver): #où driver est le conducteur à ajouter
        self.listDrivers.append(driver)


    # méthode pour un ajout en "batch" de conducteurs , via un fichier CSV
    def addDriverByCSV(self, csvDriver): #où csvCars est le path du fichier csv des voiture
        with open(csvDriver, 'rb') as csvfile:
            csvreader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')#importance de valider de délimitateur du fichier CSV
            for row in csvreader:
                self.listDrivers.append(row)


    #méthode pour trouver une voiture en fonction de son identifiant(id)
    def getCarById(self, id):  #où id est l'id de la voiture
        for c in self.listCars: #on parcours la liste de voiture
            if c.id == id : #pour trouver un identifiant correspondant et on le retourne
                return c


    # méthode pour trouver le conducteur d'une voiture en fonction de l'identifiant de la voiture(id)
    def getDriverByCarId(self, id):  #où id est l'id de la voiture
        for d in self.listDrivers:  #on parcours la liste des conducteurs
            if d.carId == id: #pour trouver les informations du conducteur associé à l'id de la voiture et on le retourne
                return d


    #méthode pour la création d'un CSV qui indique l'état actuelle des voitures de la compagnies
    #ce n'est fort probablement pas optimal, mais c'est fonctionnel
    def CSVstatus(self):
        with open(r'csvstatus.csv', 'wb') as file: #création du fichier CSV
            csvwriter = csv.writer(file, delimiter=',')
            status = [] #liste des éléments à inclure par ligne du CSV
            csvline= [] #fusion des éléments de status pour l'ajout d'une rangée simple
            for d in self.listDrivers:
                for c in self.listCars: #on parcours la liste des conducteurs et des voitures
                    if d[3] == c[0]: #si le id de la voiture correspond à l'id de voiture du chauffeur
                        status.append(c[0]) #ajout de l'id
                        status.append(c[5]) #ajout de la longitude
                        status.append(c[6]) #ajout de la latitude
                        status.append(d[0]) #ajout du prénom du conducteur
                        status.append(d[1]) #ajout du nom du chauffeur
                        status.append(c[1]) #ajout de la marque de la voiture
                        status.append(c[2]) #ajout du modèle de la voiture
                        status.append(c[7]) #ajout du status d'occupation de la voiture
                        csvline.append(status)  #ajout de l'ensemble des informations en une seule liste
                        csvwriter.writerow(csvline) #ajout de cette ligne dans le csv
                        del status[:]   #on supprime status et csvline afin que les informations ne se répète pas à chaque nouvelle ligne
                        del csvline[:]


    #méthode permettant le traitement des appels des clients de la compagnie
    def CallClient(self,appel): #où appel est le numéro initial de l'appel. On le met à 1 par défaut ou si c'est le début d'une nouvelle journée

        print "*****APPEL CLIENT ENTRANT*****"  #message pour indiquer le début du processus

        lat_client = raw_input("Latitude de l'emplacement du client (ex.45.3936): ") #on demande à l'employé d'entrer l'emplacement du client
        long_client = raw_input("Longitude de l'emplacement du client (ex.-71.9041): ")
        adapt = raw_input("Besoin adapté (oui/non)?: ") #on demande si le transport doit être adapté
        car_dispo = [] #liste des voitures actuellement dispoble
        distclient = {} #dictionnaire qui a pour clé l'identifiant de la voiture et comme valeur de distance entre la voiture et le client

        #pour déterminer les voitures disponibles
        for d in self.listCars: #en parcourant la liste des voitures
            if int(d[7]) == 0: # on recherche le status d'occupation, où 0 stipule que la voiture n'est pas occupée
                if adapt.lower() == 'oui' and int(d[8]) == 1: #si le client indique que la voiture doit être adaptée, où 1 est le code indiquant une voiture adaptable
                    car_dispo.append(d)#on l'ajoute à la liste des voitures disponibles

                else:
                    car_dispo.append(d) #si la voiture est libre et il n'y a pas de besoin d'adaptabilité, on fait simplement l'ajouter à la liste

        #pour établir la distance entre le client et une voiture
        for r in car_dispo:
            latCar = r[6] #emplacement de la voiture
            longCar = r[5]
            distclient[r[0]] = (haversine(lat_client, long_client, latCar, longCar)) #on inclue dans la formule de distance les paramètres entrés pour l'emplacement du client et celle de la voiture

        closestCar=sorted(distclient.iteritems(), key=lambda (k,v): (v,k)) #tri la distances des voitures de la plus près à la plus éloignée

        print " "
        print "Id des trois voitures les plus proches (dans l'ordre):" #indique à l'employé les id des trois voitures les plus près du client
        for i in closestCar[0:3]:
            print i[0]

        action=raw_input("Id de la voiture à envoyer:") #l'employé peut sélectionné la voiture à envoyer

        #pour générer le message de confirmation de l'envoie de la voiture
        for i in closestCar:
            for y in self.listCars:
                for z in self.listDrivers:
                    if action == y[0] and y[0] == z[3] and i[0]==y[0]:
                        y[7] = 1 #pour convertir le status d'occupation de libre (0) à occupé (1) afin de ne pas resélectionner la voiture
                        temps= float(i[1])*(50.0/60) #pour calculer le temps d'arrivée si on considère la vitesse moyenne de 50km/h
                        print "Appel #%s: voiture %s %s, conduite par %s %s (distance à parcourir: %.2f km, arrivée dans %.1f minutes." % (appel, str(y[1]), str(y[2]), str(z[0]), str(z[1]), float(i[1]), float(temps))

        nextCall=raw_input("Autre appel à traiter (oui/non):") #on demande à l'employé s'il veut poursuivre

        while nextCall.lower() == 'oui':
            print " "
            appel+=1 #incrémentation du numéro de l'appel si on poursuit le traitement
            self.CallClient(appel)  #on appelle à nouveau la méthode pour recommencer le traitement

        else:
            print "Merci de travailler pour THE COMPANY!"  #message de cloture du programme d'appel
            exit()


    #méthode pour obtenir le nombre de voiture par model
    def CarbyModel(self):
        listModel= [] #liste des modèles de voiture
        countdict={} #pour compter le nombre de voitures par modèle
        for i in self.listCars:
            if i[2] not in listModel:
                listModel.append(str(i[2])) #on ajoute le nom du modèle si celui-ci n'est pas déjà dans la liste de modèle

        for y in listModel:
            for z in self.listCars:
                if y not in countdict:
                    countdict[y] = 0 #si le modèle n'est pas déjà présent, on l'ajoute en tant que clé avec la valeur de 0

                if y in z[2]:
                    countdict[y] += 1 #si le modèle est présent à nouveau dans la liste de voiture, on ajoute 1 au compteur du modèle

        #message d'impression du résultat
        print "Le nombre de voitures selon les modèles:"
        for x in countdict:
            print "%s : %d" % (x, countdict[x])
        print " " #pour aérer les réponses


    #méthode pour obtenir le nombre de voiture datant de chaque année
    def CarbyYear(self):
        listyear= [] #liste des années
        countdict={} #pour compter le nombre d'année
        for i in self.listCars:
            if i[3] not in listyear:
                listyear.append(str(i[3])) #on ajoute l'année si celle-ci n'est pas dans la liste

        for y in listyear:
            for z in self.listCars:
                if y not in countdict:
                    countdict[y] = 0 #si l'année de la voiture n'est pas déjà présente, on l'ajoute en tant que clé avec la valeur de 0

                if y in z[3]:
                    countdict[y] += 1 #si l'année est présente à nouveau dans la liste , on ajoute 1 au compteur de l'année

        # message d'impression du résultat
        print "Le nombre de voitures selon les années:"
        for x in countdict:
            print "%s : %d" % (x, countdict[x])
        print " "  # pour aérer les réponses


    #méthode pour obtenir le nombre de voitures libres ou occupées
    def StatusCar(self):
        libre=0
        occupe=0
        for i in self.listCars:
            if int(i[7]) == 0:
                libre += 1
            if int(i[7]) == 1:
                occupe+= 1

        #message d'impression du résultat
        print "Il y a actuellement %d voitures libres et %d voitures occupées." % (libre, occupe)
        print " "  # pour aérer les réponses


    #méthode pour obtenir le nombre de voiture conduites par des femmes selon le modèle
    def CarFemme(self):
        listModel = []
        countdict = {}
        for i in self.listCars:
            if i[2] not in listModel:
                listModel.append(str(i[2])) #on ajoute le modèle s'il n'est pas déjà présent dans la liste

        for y in listModel:
            for z in self.listCars:
                for w in self.listDrivers:
                    if y not in countdict:
                        countdict[y] = 0  #si le modèle de la voiture n'est pas déjà présent, on l'ajoute en tant que clé avec la valeur de 0

                    if y == z[2] and z[0] == w[3] and w[2] == 'F':
                        countdict[y] += 1  #si le modèle est dans la liste, que l'id de la voiture correspond à celle du conducteur et que le conducteur est une femme, on incrémente le compteur

        # message d'impression du résultat
        print "Le nombre de voiture conduites par des femmes selon le modèle:"
        for x in countdict:
            print "%s : %d" % (x, countdict[x])
        print " "  # pour aérer les réponses


    # méthode pour obtenir le nombre de voiture conduites par des hommes selon le modèle
    def CarHomme(self):
        listModel = []
        countdict = {}
        for i in self.listCars:
            if i[2] not in listModel:
                listModel.append(str(i[2]))#on ajoute le modèle s'il n'est pas déjà présent dans la liste

        for y in listModel:
            for z in self.listCars:
                for w in self.listDrivers:
                    if y not in countdict:
                        countdict[y] = 0  #si le modèle de la voiture n'est pas déjà présent, on l'ajoute en tant que clé avec la valeur de 0

                    if y == z[2] and z[0] == w[3] and w[2] == 'M':
                        countdict[y] += 1 #si le modèle est dans la liste, que l'id de la voiture correspond à celle du conducteur et que le conducteur est un homme, on incrémente le compteur

        # message d'impression du résultat
        print "Le nombre de voiture conduites par des hommes selon le modèle:"
        for x in countdict:
            print "%s : %d" % (x, countdict[x])
        print " "  # pour aérer les réponses


    #méthode qui permet d'appeler d'un coup l'ensemble des méthodes statistiques, pour chaque méthode appelée, voir description ci-haut
    def StatsCars(self):
        print "**********STATISTIQUES:**********"
        self.CarbyModel()
        self.CarbyYear()
        self.StatusCar()
        self.CarFemme()
        self.CarHomme()




class Car: #classe qui permet de gérer l'entité Car et qui va permettre de gérer l'information des voitures

    def __init__(self, id, brand, model): #contructeur de Car pour créer une voiture
        self.id = id #id de la voiture
        self.brand = brand #marque
        self.model = model #modèle de la voiture
        self.year = 1900 #année



class Driver: #classe qui permet de gérer l'entité Driver et qui va permettre de gérer l'information des conducteurs

    def __init__(self, firstName, lastName, sex): #contructeur de Driver pour créer un conducteur
        self.firstName = firstName #prénom
        self.lastName = lastName #nom de famille
        self.sex = sex #sexe (F/H)


    #méthode qui permet l'assignation d'un id de voiture à un conducteur
    def setCarId(self, id):
        self.carId = id #où id est l'identifiant de la voiture





#################### EXEMPLE D'EXÉCUTION #######################

thecompany = Company("THE COMPANY")    #le nom que l'on attribue à la compagnie, ici très originalement inspiré de la série télévisé Heroes
thecompany.addCarByCSV('C:\\Users\\mydar\\Downloads\\cars.csv') # où le chemin peut être modifié en fonction de l'emplacement du csv des voitures
thecompany.addDriverByCSV('C:\\Users\\mydar\\Downloads\\drivers.csv') #où le chemin peut être modifié en fonction de l'emplacement du csv des conducteurs
thecompany.StatsCars() #pour afficher d'un coup l'ensemble des statistiques
thecompany.CallClient(1)    #où on appelle la méthode pour traiter les appels






#RÉSULTATS DES APPELS DU TD
'''
*****APPEL CLIENT ENTRANT*****
Latitude de l'emplacement du client (ex.45.3936): 45.542969
Longitude de l'emplacement du client (ex.-71.9041): -73.610119
Besoin adapté (oui/non)?: non
Id des trois voitures les plus proches (dans l'ordre):
295
152
67

Id de la voiture à envoyer:295
Appel #1: voiture Toyota Camry hybrid, conduite par Laurence Poulin (distance à parcourir: 1.53 km, arrivée dans 1.3 minutes.
Autre appel à traiter (oui/non):oui

*****APPEL CLIENT ENTRANT*****
Latitude de l'emplacement du client (ex.45.3936): 45.538280
Longitude de l'emplacement du client (ex.-71.9041): -73.670715
Besoin adapté (oui/non)?: non
Id des trois voitures les plus proches (dans l'ordre):
253
219
88

Id de la voiture à envoyer:253
Appel #2: voiture Honda Accord, conduite par Arthur Nelson (distance à parcourir: 0.62 km, arrivée dans 0.5 minutes.
Autre appel à traiter (oui/non):oui

*****APPEL CLIENT ENTRANT*****
Latitude de l'emplacement du client (ex.45.3936): 45.542367
Longitude de l'emplacement du client (ex.-71.9041): -73.638443
Besoin adapté (oui/non)?: oui
Id des trois voitures les plus proches (dans l'ordre):
194
347
121

Id de la voiture à envoyer:194
Appel #3: voiture Honda Accord, conduite par Olivia Simard (distance à parcourir: 0.82 km, arrivée dans 0.7 minutes.
Autre appel à traiter (oui/non):oui

*****APPEL CLIENT ENTRANT*****
Latitude de l'emplacement du client (ex.45.3936): 45.551744
Longitude de l'emplacement du client (ex.-71.9041): -73.606514
Besoin adapté (oui/non)?: oui
Id des trois voitures les plus proches (dans l'ordre):
152
123
108

Id de la voiture à envoyer:152
Appel #4: voiture Hyundai Elantra, conduite par Édouard Collins (distance à parcourir: 0.85 km, arrivée dans 0.7 minutes.

*****APPEL CLIENT ENTRANT*****
Autre appel à traiter (oui/non):oui
Latitude de l'emplacement du client (ex.45.3936): 45.570975
Longitude de l'emplacement du client (ex.-71.9041): -73.636726
Besoin adapté (oui/non)?: non
Id des trois voitures les plus proches (dans l'ordre):
171
232
87

Id de la voiture à envoyer:171
Appel #5: voiture Kia Cerato, conduite par Naomie Pérez (distance à parcourir: 0.85 km, arrivée dans 0.7 minutes.
Autre appel à traiter (oui/non):oui

*****APPEL CLIENT ENTRANT*****
Latitude de l'emplacement du client (ex.45.3936): 45.547176
Longitude de l'emplacement du client (ex.-71.9041): -73.666595
Besoin adapté (oui/non)?: non
Id des trois voitures les plus proches (dans l'ordre):
88
121
64

Id de la voiture à envoyer:88
Appel #6: voiture Kia Rondo, conduite par Ariane Lee (distance à parcourir: 1.22 km, arrivée dans 1.0 minutes.
Autre appel à traiter (oui/non):non

Merci de travailler pour THE COMPANY!

Process finished with exit code 0
'''