db.py

import pandas as pd


"""
Small Database for managing prompts, estimates, and votes in a simple arena-like application.
Les données sont stockées dans des fichiers CSV.
Il faut toujours se référer au fichier et pas à la variable en mémoire.
La mémoire est propre à chaque utilisateur. 
Pour être à jour des mises à jours des autres utilisateurs, il faut recharger les données depuis le fichier.
"""

DATABASE = {
    "prompts": {
        "filename": "database/prompts.csv",
        "columns": ["id", "team", "text"],
    },
    "estimates": {
        "filename": "database/estimates.csv",
        "columns": ["id", "prompt_id", "mu", "sigma"],
    },
    "votes": {
        "filename": "database/votes.csv",
        "columns": ["id", "winner_id", "loser_id"],
    },
    "teams": {
        "filename": "database/teams.csv",
        "columns": ["id", "name"],
    },
    "users": {
        "filename": "database/users.csv",
        "columns": ["id", "team", "username", "code"],
    },
    "switches": {
        "filename": "database/switches.csv",
        "columns": ["id", "name", "status"],
    },
    "inputs": {
        "filename": "database/inputs.csv",
        "columns": ["id", "name", "text"],
    },
}


def load(table_name: str) -> pd.DataFrame:
    try:
        result = pd.read_csv(DATABASE[table_name]["filename"])
    except FileNotFoundError:
        result = pd.DataFrame(columns=DATABASE[table_name]["columns"])
    return result


def insert(table_name: str, data: dict) -> None:
    """Inserts data into the specified table.
    Id is automatically generated .
    example:
        db.insert("prompts", {"team": "Test", "text": "This is a test prompt."})
    """
    df = load(table_name)
    data["id"] = 1 if df.empty else df["id"].max() + 1
    df = pd.concat(
        [df if not df.empty else None, pd.DataFrame([data])], ignore_index=True
    )
    df.to_csv(DATABASE[table_name]["filename"], index=False)


def update(table_name: str, row_id: int, data: dict) -> None:
    """
    Met à jour les estimations d'un prompt dans la table spécifiée par son id d'estimation.
    Exemple :
        db.update("estimates", 3, {"mu": 25.0, "sigma": 8.3})
    """
    df = load(table_name)
    idx = df.index[df["id"] == row_id]
    if idx.empty:
        idx = len(df)
    for key, value in data.items():
        df.loc[idx, key] = value
    df.to_csv(DATABASE[table_name]["filename"], index=False)


def delete(table_name: str, id: int) -> None:
    """
    Supprime une ligne de la table spécifiée par son id.
    Exemple :
        db.delete("prompts", 5)
    """
    df = load(table_name)
    df = df[df["id"] != id]
    df.to_csv(DATABASE[table_name]["filename"], index=False)


def replace(table_name: str, df: pd.DataFrame) -> None:
    """
    Remplace la totalité du contenu de la table spécifiée par le DataFrame fourni.
    Exemple :
        db.replace("prompts", df)
    """
    df.to_csv(DATABASE[table_name]["filename"], index=False)


def get_prompt(team: str) -> str | None:
    """
    Retourne le prompt de l'équipe spécifiée.
    Si l'équipe n'a pas de prompt, retourne une chaîne vide.
    """
    prompts_df = load("prompts")
    row = prompts_df[prompts_df["team"] == team]
    if not row.empty:
        return row.iloc[0]["text"]
    return None


def get_prompt_id(team: str) -> str | None:
    """
    Retourne le prompt de l'équipe spécifiée.
    Si l'équipe n'a pas de prompt, retourne une chaîne vide.
    """
    prompts_df = load("prompts")
    row = prompts_df[prompts_df["team"] == team]
    if not row.empty:
        return row.iloc[0]["id"]
    return None


def get_status(name: str) -> bool:
    """
    Retourne le statut du switch spécifié.
    Si le nom du switch n'existe pas en base, retourne 0.
    """
    switches_df = load("switches")
    row = switches_df[switches_df["name"] == name]
    if not row.empty:
        return bool(int(row.fillna(0).iloc[0]["status"]))
    return False


def set_status(name: str, status: int) -> None:
    """
    Met à jour le statut du switch spécifié.
    Si le nom du switch n'existe pas, l'ajoute avec le statut donné.
    """
    switches_df = load("switches")
    switches_df.loc[switches_df["name"] == name, "status"] = status
    replace("switches", switches_df)


def get_user(code: str) -> dict | None:
    """
    Retourne les informations de l'utilisateur si le code est valide.
    Si le code est invalide, retourne None.
    """
    users_df = load("users")
    row = users_df.loc[users_df["code"] == code, ["id", "team", "username"]]
    return row.to_dict(orient="records")[0] if not row.empty else None