Переделки и улучшения

dbapp/mainapp/utils.py

@@ -210,9 +210,9 @@ def _find_or_create_source_by_name_and_distance(
        - Совпадает имя (source_name)
     2. Для каждого найденного Source проверяет расстояние до новой координаты
     3. Если найден Source в радиусе ≤56 км:
-       - Возвращает его и обновляет coords_average инкрементально
+       - Возвращает его и обновляет coords_average через метод update_coords_average
     4. Если не найден подходящий Source:
-       - Создает новый Source
+       - Создает новый Source с типом "стационарные"
     
     Важно: Может существовать несколько Source с одинаковым именем и спутником,
     но они должны быть географически разделены (>56 км друг от друга).
@@ -232,7 +232,7 @@ def _find_or_create_source_by_name_and_distance(
         parameter_obj__id_satellite=sat,
         source__isnull=False,
         source__coords_average__isnull=False
-    ).select_related('source', 'parameter_obj')
+    ).select_related('source', 'parameter_obj', 'source__info')
     
     # Собираем уникальные Source из найденных ObjItem
     existing_sources = {}
@@ -243,28 +243,30 @@ def _find_or_create_source_by_name_and_distance(
     # Проверяем расстояние до каждого существующего Source
     closest_source = None
     min_distance = float('inf')
-    best_new_avg = None
     
     for source in existing_sources.values():
         if source.coords_average:
             source_coord = (source.coords_average.x, source.coords_average.y)
-            new_avg, distance = calculate_mean_coords(source_coord, coord)
+            _, distance = calculate_mean_coords(source_coord, coord)
             
             if distance <= RANGE_DISTANCE and distance < min_distance:
                 min_distance = distance
                 closest_source = source
-                best_new_avg = new_avg
     
     # Если найден близкий Source (≤56 км)
     if closest_source:
-        # Обновляем coords_average инкрементально
-        closest_source.coords_average = Point(best_new_avg, srid=4326)
+        # Обновляем coords_average через метод модели
+        closest_source.update_coords_average(coord)
         closest_source.save()
         return closest_source
     
-    # Если не найден подходящий Source - создаем новый
+    # Если не найден подходящий Source - создаем новый с типом "Стационарные"
+    from .models import ObjectInfo
+    stationary_info, _ = ObjectInfo.objects.get_or_create(name="Стационарные")
+    
     source = Source.objects.create(
         coords_average=Point(coord, srid=4326),
+        info=stationary_info,
         created_by=user
     )
     return source
@@ -306,7 +308,7 @@ def fill_data_from_df(df: pd.DataFrame, sat: Satellite, current_user=None):
 
     consts = get_all_constants()
     df.fillna(-1, inplace=True)
-
+    df.sort_values('Дата')
     user_to_use = current_user if current_user else CustomUser.objects.get(id=1)
     new_sources_count = 0
     added_count = 0
@@ -324,7 +326,6 @@ def fill_data_from_df(df: pd.DataFrame, sat: Satellite, current_user=None):
             # Извлекаем имя источника
             source_name = row["Объект наблюдения"]
             
-            # Проверяем кэш: ищем подходящий Source среди закэшированных
             found_in_cache = False
             for cache_key, cached_source in sources_cache.items():
                 cached_name, cached_id = cache_key
@@ -336,11 +337,11 @@ def fill_data_from_df(df: pd.DataFrame, sat: Satellite, current_user=None):
                 # Проверяем расстояние
                 if cached_source.coords_average:
                     source_coord = (cached_source.coords_average.x, cached_source.coords_average.y)
-                    new_avg, distance = calculate_mean_coords(source_coord, coord_tuple)
+                    _, distance = calculate_mean_coords(source_coord, coord_tuple)
                     
                     if distance <= RANGE_DISTANCE:
                         # Нашли подходящий Source в кэше
-                        cached_source.coords_average = Point(new_avg, srid=4326)
+                        cached_source.update_coords_average(coord_tuple)
                         cached_source.save()
                         source = cached_source
                         found_in_cache = True
@@ -499,6 +500,10 @@ def _create_objitem_from_row(row, sat, source, user_to_use, consts):
     # Связываем geo с objitem
     geo.objitem = obj_item
     geo.save()
+    
+    # Обновляем дату подтверждения источника
+    source.update_confirm_at()
+    source.save()
 
 
 def add_satellite_list():
@@ -624,7 +629,7 @@ def get_points_from_csv(file_content, current_user=None):
         .astype(float)
     )
     df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], format="%d.%m.%Y %H:%M:%S")
-
+    df.sort_values('time')
     user_to_use = current_user if current_user else CustomUser.objects.get(id=1)
     new_sources_count = 0
     added_count = 0
@@ -665,11 +670,11 @@ def get_points_from_csv(file_content, current_user=None):
                 # Проверяем расстояние
                 if cached_source.coords_average:
                     source_coord = (cached_source.coords_average.x, cached_source.coords_average.y)
-                    new_avg, distance = calculate_mean_coords(source_coord, coord_tuple)
+                    _, distance = calculate_mean_coords(source_coord, coord_tuple)
                     
                     if distance <= RANGE_DISTANCE:
                         # Нашли подходящий Source в кэше
-                        cached_source.coords_average = Point(new_avg, srid=4326)
+                        cached_source.update_coords_average(coord_tuple)
                         cached_source.save()
                         source = cached_source
                         found_in_cache = True
@@ -834,6 +839,10 @@ def _create_objitem_from_csv_row(row, source, user_to_use):
     # Связываем geo с objitem
     geo_obj.objitem = obj_item
     geo_obj.save()
+    
+    # Обновляем дату подтверждения источника
+    source.update_confirm_at()
+    source.save()
 
 
 def get_vch_load_from_html(file, sat: Satellite) -> None: