Discussion :

[Naunau75]

Bonjour à tous,

voici mon soucis. Imaginons plusieurs objets de différentes tailles que l'on désire stocker dans différentes boites de différents volumes. Pour chaque objet, on a donc les caractéristiques (dimensions) mais aussi la date où l'on pose l'objet dans une des boites et la date où l'on sort l'objet. Forcément à chaque fois qu'on retire un objet, de la place se libère et influe sur le choix pour où poser le prochain objet, etc...
J'ai fait une classe objet avec les caractéristiques et une classe boites avec leurs dimensions (et une méthode qui remet à jour le volume lorsqu'un objet est déposé). Mon problème est que je ne vois pas comment faire pour "checker" les dates, enlever les objets et mettre à jour les volumes de chacune des boites. Quelle est la méthode la plus simple ?

Merci beaucoup

[Naunau75]

J'ai oublié de mettre mon code :

Code :

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class Colis(object):
    global df
    def __init__(self, id):
        self.surface = df['surface'][id]
        self.date_arr = df['date_arrive'][id]
        self.date_dep = df['date_depart'][id]
 
class Entrepot(object):
    def __init__(self, surface_tot):
        self.surface_tot = surface_tot
 
    def maj_surface(self, surface):
        self.surface_tot -= surface
        return self.surface_tot
 
    def depart_colis(self, surface):
        self.surface_tot += surface

A = Entrepot(15)
B = Entrepot(100)

Code :

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def remplissage():
    # on commence par remplir A, si A est plein on remplit B
    global df 
    for i in range(0, len(df['id'])):
        if A.surface_tot >= 0:
            A.maj_surface(Colis(i).surface)
            for j in range(0, len(df['id'])):
                if Colis(j).date_dep <= Colis(i).date_arr and i > j:
                    A.depart_colis(Colis(j).surface)
                    df.drop(df.index[j])
        else:
            B.maj_surface(Colis(i).surface)
            for j in range(0, len(df['id'])):
                if Colis(j).date_dep <= Colis(i).date_arr and i > j:
                    B.depart_colis(Colis(j).surface)
                    df.drop(df.index[j])

Les données sont des objets avec comme variables: id, surface, date_arr, date_depart. Je remplis la boite A avec les objets, puis quand la boite A est pleine, je commence à remplir la boite B. Un objet arrive à une date et part d'une boite à une autre date. La place disponible change lorsqu'un objet est sorti d'une boite.

On dirait que j'ai un soucis. Des idées ?
Merci

[fred1599]

Quelle est la méthode la plus simple ?

Cette réponse ne va sans doute pas te plaire, mais instinctivement je dirais de le faire sur papier...

Si tu sais résoudre sur papier, alors le problème n'est pas algorithmique, et il faut apprendre python. Mais je te rassure c'est la chose la plus simple...

Apparemment sans juger, c'est pas facile au début, tu t'appuies peu sur des codes existants. Je le remarque car dans une classe, tu mets le mot clé global alors que l'utilisation des classes permets surtout de l'éviter (en fait on a aucun besoin de ce mot clé).

Pour apprendre les bonnes pratiques, tu peux t'appuyer sur le tutoriel officiel de la documentation python ou sur un tutoriel qui a fait ses preuves, Swinnen.

Ensuite on ne sait pas ce qu'est pour toi,

• Vérifier les dates et surtout concrètement sans code ce que tu comptes faire pour y parvenir.
• Des objets (dans les colis ? Si oui, combien ? ... ?)
• Qu'est-ce qu'une boîte ? Un colis ? Un objet ?
• Le volume, un ensemble d'objet dans une boîte, un colis ? Un vrai volume, terme mathématiques ?

Le problème est tellement peu détaillé, difficile à cerner que je comprend que le transcrire en python semble totalement impossible actuellement.

[Naunau75]

Merci. Je me rends compte que ce n'est pas bien détaillé.
Voilà le probleme : j'ai un csv avec des objets (classe colis)
- id surface date_arr date_depart
0 1 . 21 . 12/12/2018 01/01/2021
1 . 2 . 1.5 . 01/02/2019 . 07/12/2019
etc.

J'ai simplifié le problème en prenant deux boites A et B (classe entrepot) de surface 15 et 100. J'ai mis le csv dans un dataframe: df
Je place les colis un par un par ordre de date_arr et lorsque la boite A est remplie, je commence à remplir la boite B. On travaille en surface et non en volume.
Je dois aussi checker si on doit retirer un colis avec data_depart. Lorsqu'on retire un colis, la surface se met à jour.
Je ne sais pas si c'est le plus simple de passer par des classes mais je cherche un truc pas trop trivial pour m'entrainer.

Merci de votre aide

[wiztricks]

Salut,

Je ne sais pas si c'est le plus simple de passer par des classes mais je cherche un truc pas trop trivial pour m'entrainer.

De toutes façons sans traduire la relation "{colis} est dans {entrepôt/boîte}" d'une façon ou d'une autre...

- W

[Naunau75]

Salut,

Ce n'est pas la bonne approche ? J'aurais pu passer par la création d'un dictionnaire (ou tuple) mais je voulais passer par les classes où chaque ligne du csv représente un objet (colis)

[wiztricks]

Salut,

Ce n'est pas la bonne approche ? J'aurais pu passer par la création d'un dictionnaire (ou tuple) mais je voulais passer par les classes où chaque ligne du csv représente un objet (colis)

La question à vous poser est de savoir comment vous allez bien pouvoir retirer un colis de A pour le placer en B sans traduire d'une façon ou d'une autre "est dans".
On peut représenter cela de plusieurs façons à vous de choisir celle qui vous paraît la plus appropriée... ou retenir chacune des idées qui vous vient pour voir comment vous allez bien pouvoir coder çà (avec ou sans classes): explorer, réaliser, comparer les différentes solutions est (peut être) tout l'intérêt de l'exercice.
En tous cas, si vous n'avez rien choisi, il est prématuré de coder (sauf à vous imposer ce sera écrit en Python et que vous utiliserez des "class" - ou pas -).

- W

[Naunau75]

Les colis sont retirés : attributs surface du colis et attributs surface_tot de l'entrepot (surface_tot = surface_tot - surface)

Sur une feuille de papier, c'est simple... en fait j'ai simplifié à l'extrème l'exercice pour commencer "petit". J'ai normalement plusieurs entrepots/boites avec des étagères, etc. Faut checker sur les dimensions des colis pour savoir où les positionner.
C'est pour ça que je voulais passer par des classes. Je simplifie mon problème avec posant deux entrepots ou boites et je les remplis en gardant que la contrainte de surface.
Les boites sont des zones de stockage, un colis ne passe pas de A en B. Il est en A ou B, puis il s'en va à une certaine date.
Ma méthode est :
- je transforme le csv en dataframe où chaque ligne serait un objet colis
- je classe par date d'arrivée puis je commence à poser les colis un par un dans A (la surface disponible de la boite diminue) boucle for sur l'index
- une fois qu'on ne peut plus mettre de colis en A, je commence à remplir B de la même façon.
- je checke en même temps si la data de départ est inférieure à la date d'arrivée, avec une autre boucle for. Si oui, le colis est enlevé de la boite et la surface disponible augmente. Je dois mettre à jour le dataframe pour lui indiquer que le colis a été retiré.
- une fois que j'ai passé en revue toutes les dates d'arrivée, je devrai avoir la surface disponible restante pour A et B

Voilà ma méthode

[fred1599]

La POO c'est loin d'être simple,

Ce qu'il faut savoir avant de bazarder à tout va des classes qui n'ont ni queue ni tête,

• Un objet est créé par instanciation d'une classe
• Une classe est composée principalement d'attributs et de méthodes
• Une méthode est une action liée à l'objet créé
• Un attribut de l'objet est un qualificatif, un état, ...
• self représente l'objet crée par instanciation de la classe

Quand on veut passer par les classes et faire de la POO donc, il faut parler en ces termes ! Bien peser ce que chaque terme représente et les assimiler à ton problème.

En ce qui me concerne, j'attendais un code répondant avec justesse au problème et dont tu souhaitais une modification pour le rendre lisible par un apport concret en passant par la POO. En d'autres termes, parler d'objets concrets du problème.
Comme je l'ai dis plus haut, POO ne veut pas dire écrire des classes !

Il faut que ta résolution de problème soit bien plus détaillée et claire sur papier, il manque des détails, ça sort du contexte et tout est à refaire... Si tu es plus précis, on risque pas de se tromper.

Exemple :

je classe par date d'arrivée puis je commence à poser les colis un par un dans A

• On attend combien de temps avant de faire ce tri, 1 semaine, 1 an, ... ?
• Pourquoi ne pas poser les colis dans la boîte dès sa réception ?

boucle for sur l'index

Ce n'est pas un moyen concret, on sort de la POO, là tu mélanges le français avec le langage python, c'est deux langages qui diffèrent.
Voir plus haut les termes à employer (objet, actions sur l'objet, attributs de l'objet, ...)

Les questions à se poser :

1. Quels sont les différents objets de mon problème
2. Quelles sont les actions liées à chaque objet (la méthode graphique fonctionne bien)
3. Quels sont les attributs de l'objet (informations significatives, date d'arrivée, ouvert ou fermé, vide, plein, ...)

L'organisation n'est pas suffisamment détaillée, propre et lisible sur papier pour être transcris en python.

Une solution si tu persistes, et de résoudre le problème sans classe et fonctionnel... Alors dans ce cas on pourra visualiser tout aussi bien les différents détails de ton implémentation.

[wiztricks]

Les colis sont retirés : attributs surface du colis et attributs surface_tot de l'entrepot (surface_tot = surface_tot - surface)

Et comme vous ne savez pas où est le colis, impossible de savoir quel "entrepot" récupère sa surface...

Sur une feuille de papier, c'est simple... en fait j'ai simplifié à l'extrème l'exercice pour commencer "petit". J'ai normalement plusieurs entrepots/boites avec des étagères, etc. Faut checker sur les dimensions des colis pour savoir où les positionner.

Pour l'instant A et B sont des capacités que l'ajout de colis consomment.... Et comme on ne sait pas ou atterrit le colis, on ne sait pas le retirer.
Si vous vouliez simplifiez, vous pourriez remplacer vos colis par une liste de nombre entiers (les surfaces) à soustraire à la valeur initiale de A puis de B: vous n'avez fournit aucune information tangible sur quoi faire avec le reste (l'algorithme de placement, la mise à jour des dates.,...)

- W

[Naunau75]

- je classe par date d'arrivée puis je commence à poser les colis un par un dans A (la surface disponible de la boite diminue) boucle for sur l'index
- une fois qu'on ne peut plus mettre de colis en A, je commence à remplir B de la même façon.

On prend les colis un par un, et on commence par la boite A. Une fois qu'elle est remplie, on passe à la B. Et à chaque fois que l'on pose un nouveau colis, on regarde avant s'il ne faut pas en enlever un (grâce à la date de départ).
J'ai un csv :
id,surface,date_arr,date_depart
0,23,23/2/2018,24/05/2018
1,10,12/3/2018,26/09/2020
...

[wiztricks]

On prend les colis un par un, et on commence par la boite A. Une fois qu'elle est remplie, on passe à la B. Et à chaque fois que l'on pose un nouveau colis, on regarde avant s'il ne faut pas en enlever un (grâce à la date de départ).

La date de départ? Il faudrait que la date courante change pour sortir les colis à livrer à cette date là. Ce qui libérerait de la place et permettrait de ranger les colis qui arrivent.

- W

[Naunau75]

Oui j'ai dit plus haut que les colis étaient classés par ordre de date_arrivee. Les boites sont une sorte de zone de transit, on connait déjà la date à laquelle seront retirés les colis (date_depart).

[Naunau75]

Je suis passé sans classes :

Code :

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def remplissage(surface_A, surface_B):
    # on commence par remplir A - si A est plein on remplit B
    for i in range(0, len(df['id'])):
        if surface_A >= 0:
            surface_A -= df['surface'][id]
            for j in range(0, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][id] < df['date_arrive'] and i > j:
                    surface_A += df['surface'][id]
                    df.drop(df.index[j], inplace = True)
        else:
            surface_B -=df['surface'][id]
            for j in range(0, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][id] < df['date_arrive'] and i > j:
                    surface_B += df['surface'][id]
                    df.drop(df.index[j], inplace = True)

Code :

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remplissage(75,100)

[lg_53]

Quelques problèmes parmi d'autres dans ce code :

- Il n'est pas fonctionnel. Nous n'avons pas tous les éléments nécéssaires pour pouvoir le faire tourner ! Mettez nous un exemple de df. Il nous faut un code qui se suffise à lui même, un code autonome.
- Que se passe t il si dans la boite A il reste de la place, mais pas beaucoup, et que le prochain objet à placer est plus grand que la place disponible dans A ? Avec votre code vous le placer quand même dans la boite A, et vous mettez à jour le volume restant dans A, qui devient donc négatif ...
- Qu'est censé retourner votre fonction ? Le résultat de votre algo je présume, mais là telle quelle votre fonction ne retourne rien.
Suffit de faire print(remplissage(75,100)) pour s'en rendre conte.
- Vous écrivez :

Code :

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            for j in range(0, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][id] < df['date_arrive'] and i > j:

Pourquoi ne pas faire démarer j à i+1 s'il ne se passe jamais rien lorsque i<=j ?
- et j'en passe !

[Naunau75]

voilà un df par exemple.
Pour le soucis de la surface négative, je l'avais identifié. Je le résoudrai plus tard.
Ce qu'on veut à la fin, c'est la surface_A et la surface_B une fois qu'on a posé tous les colis de la liste.

Code :

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def remplissage(surface_A, surface_B):
    # on commence par remplir A - si A est plein on remplit B
    for i in range(0, len(df['id'])):
        if surface_A >= 0:
            surface_A -= df['surface'][id]
            for j in range(0, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][id] < df['date_arrive'] and i > j:
                    surface_A += df['surface'][id]
                    df.drop(df.index[j], inplace = True)
        else:
            surface_B -=df['surface'][id]
            for j in range(0, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][id] < df['date_arrive'] and i > j:
                    surface_B += df['surface'][id]
                    df.drop(df.index[j], inplace = True)
    return surface_A, surface_B

Mais comme tu dis, la fonction ne marche pas et retourne un message d'erreur :

Code :

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pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()
 
pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()
 
pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()
 
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()
 
pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()
 
KeyError: 4510877736

[lg_53]

Il ne faut pas nous mettre une capture d'écran de df (enfin si, ca peut être utile) mais surtout il faut nous mettre le code permettant de générer df. Donc un truc du style

Code :

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import numpy as np
import panda as pd 
 
data = np.array([ ..... ])
df = pd.Dataframe(data, ... )

On pourrait le faire nous même, mais :
- Ca prend du temps d'aider son prochain. Donc lorsqu'on veut bénéficier d'une aide, on présente tout ce qu'il faut pour que l'aide soit la plus efficace possible. C'est du temps à mettre en plus au départ quand on formule sa question , mais c'est du temps de gagner après car beaucoup moins d'échange sont nécéssaires pour permettre la résolution du problème.
- Ca nous prendrais en plus vachement plus de temps qu'à toi, puisque nous il faudrait qu'on recopie les valeurs du tableau à la main, alors que toi tu as juste à faire un print de ton df pour avoir déjà les données au format voulu
- Ca ne va pas te faire de mal de regarder ces données d'un peu plus près d'ailleurs, car l'erreur que tu obtiens manifeste un manque de connaissance de tes données de ta part puisque tu essaie d'accéder à des choses qui n'existe visiblement pas.

Ton tableau est probablement gros. C'est pas grave, démarrons avec un premier de tableau de 15 lignes. Il faut déjà que ca fonctionne correctement sur un petit cas avant de regarder les gros cas.

[Naunau75]

Oui oui je comprends. En tout cas, merci de prendre du temps pour m'aider:

Code :

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import numpy as np
import pandas as pd

Code :

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d={'id':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],'surface':[2,2,3,1,4,12,11,2.5,2,8,8,2,4],'date_arrive':['01/01/2018','02/01/2018','03/01/2018','04/01/2018','05/01/2018','06/01/2018','07/01/2018','08/01/2018','09/01/2018','10/01/2018','11/01/2018','12/01/2018','13/01/2018'],'date_depart':['05/01/2018','06/01/2018','20/02/2020','05/01/2018','17/02/2019','01/02/2019','08/12/2018','20/03/2018','12/01/2018','04/11/2023','09/09/2020','20/11/2019','12/12/2022']}
df = pd.DataFrame(data=d)

Code :

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def remplissage(surface_A, surface_B):
    # on commence par remplir A - si A est plein on remplit B
    for i in range(0, len(df['id'])):
        if surface_A >= 0:
            surface_A -= df['surface'][id]
            for j in range(0, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][id] < df['date_arrive'] and i > j:
                    surface_A += df['surface'][id]
                    df.drop(df.index[j], inplace = True)
        else:
            surface_B -=df['surface'][id]
            for j in range(0, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][id] < df['date_arrive'] and i > j:
                    surface_B += df['surface'][id]
                    df.drop(df.index[j], inplace = True)
    return surface_A, surface_B

[wiztricks]

Mouais...

• panda s'écrit pandas.
• On ne sait pas d'où sort la variable id utilisée dans vos boucles.
• Des comparaisons comme df['date_depart'][id] < df['date_arrive'] ne veulent rien dire (et Python n'en veut pas).

Déjà qu'on sait pas ce que çà fait, en plus il faut "inventer" pour arriver à faire fonctionner quelque chose...

- W

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Code :

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import numpy as np
import pandas as pd
d={'id':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],'surface':[2,2,3,1,4,12,11,2.5,2,8,8,2,4],'date_arrive':['01/01/2018','02/01/2018','03/01/2018','04/01/2018','05/01/2018','06/01/2018','07/01/2018','08/01/2018','09/01/2018','10/01/2018','11/01/2018','12/01/2018','13/01/2018'],'date_depart':['05/01/2018','06/01/2018','20/02/2020','05/01/2018','17/02/2019','01/02/2019','08/12/2018','20/03/2018','12/01/2018','04/11/2023','09/09/2020','20/11/2019','12/12/2022']}
df = pd.DataFrame(data=d)

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def remplissage(surface_A, surface_B):
    # on commence par remplir A - si A est plein on remplit B
    for i in range(0, len(df['id'])):
        if surface_A >= 0:
            surface_A -= df['surface'][i]
            for j in range(i, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][i] < df['date_arrive'][j] and i>j:
                    surface_A += df['surface'][j]
 
        else:
            surface_B -=df['surface'][i]
            for j in range(i, len(df['id'])):
                if df['date_depart'][i] < df['date_arrive'][j] and i>j:
                    surface_B += df['surface'][j]
 
    return surface_A, surface_B