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| import streamlit as st | |
| import pandas as pd | |
| import plotly.graph_objects as go | |
| from utils.utils_stats import ( | |
| load_all_annotations, | |
| calculate_total_duration, | |
| calculate_contributor_ranking, | |
| create_contributions_histogram, | |
| create_contributions_pie_chart, | |
| calculate_contributions_over_time, | |
| calculate_average_annotation_length | |
| ) | |
| def display_most_recent_contributions(annotations, n=5): | |
| """Affiche les contributions les plus récentes.""" | |
| if not annotations: | |
| st.info("Aucune contribution récente.") | |
| return | |
| st.subheader(f"⏱️ {n} Contributions les plus récentes (approximatif)") | |
| for ann in annotations[-n:]: | |
| st.markdown(f"- Utilisateur: **{ann.get('user', 'N/A')}**, Audio: `{(ann.get('audio_path', 'N/A'))}`") | |
| st.set_page_config(page_title="Statistiques des Travaux Audio", layout="wide") | |
| st.title("📊 Statistiques des Travaux Audio") | |
| st.markdown("Voici un aperçu des statistiques de contribution pour le projet **MooreFrCollection**.") | |
| # Charger toutes les annotations | |
| all_annotations = load_all_annotations() | |
| if all_annotations: | |
| # Première ligne : Métriques principales | |
| col1, col2, col3 = st.columns(3) | |
| with col1: | |
| total_duration_minutes = calculate_total_duration(all_annotations) | |
| st.metric("⏱️ Total d'audios traités", f"{total_duration_minutes:.2f} minutes") | |
| with col2: | |
| avg_annotation_length = calculate_average_annotation_length(all_annotations) | |
| st.metric("📏 Durée moyenne d'une annotation", f"{avg_annotation_length:.2f} minutes") | |
| with col3: | |
| st.empty() | |
| st.markdown("---") | |
| # Deuxième ligne : Classement et histogramme | |
| col_ranking, col_histogram = st.columns([1, 2]) | |
| with col_ranking: | |
| st.subheader("🏆 Classement des contributeurs par durée totale") | |
| contributor_ranking = calculate_contributor_ranking(all_annotations) | |
| if contributor_ranking: | |
| ranking_df = pd.DataFrame(contributor_ranking, columns=['Contributeur', 'Durée totale (secondes)']) | |
| ranking_df['Durée totale (minutes)'] = ranking_df['Durée totale (secondes)'] / 60.0 | |
| st.dataframe(ranking_df[['Contributeur', 'Durée totale (minutes)']].set_index('Contributeur'), height=300) | |
| else: | |
| st.info("Aucune contribution enregistrée pour le moment.") | |
| with col_histogram: | |
| histogram_fig = create_contributions_histogram(contributor_ranking) | |
| if histogram_fig: | |
| st.plotly_chart(histogram_fig, use_container_width=True) | |
| st.markdown("---") | |
| # Troisième ligne : Diagramme circulaire et contributions récentes | |
| col_pie, col_recent = st.columns(2) | |
| with col_pie: | |
| pie_chart_fig = create_contributions_pie_chart(all_annotations) | |
| if pie_chart_fig: | |
| st.plotly_chart(pie_chart_fig, use_container_width=True) | |
| with col_recent: | |
| display_most_recent_contributions(all_annotations) | |
| st.markdown("---") | |
| # Quatrième ligne : Évolution temporelle | |
| st.subheader("📈 Évolution temporelle des contributions") | |
| contributions_over_time_df = calculate_contributions_over_time(all_annotations) | |
| if contributions_over_time_df is not None and not contributions_over_time_df.empty: | |
| fig = go.Figure(data=[go.Scatter(x=contributions_over_time_df['Date'], y=contributions_over_time_df['Nombre de contributions'], mode='lines+markers')]) | |
| st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) | |
| elif all_annotations: | |
| st.info("Impossible de déterminer l'évolution temporelle des contributions (informations de date manquantes dans les clés S3).") | |
| else: | |
| st.info("Aucune contribution à afficher pour l'évolution temporelle.") | |
| else: | |
| st.info("Aucune donnée d'annotation disponible pour générer les statistiques.") |