Statistiques sur les inscriptions, bannissements et signalements

from datetime import timedelta

from django.conf import settings
from django.contrib.auth.models import User, Group
from django.db.models import ExpressionWrapper, F, DurationField
from social_django.models import UserSocialAuth

from zds.member.models import Profile, Ban
from zds.utils.models import Alert

groupe_des_robots = Group.objects.get(name=settings.ZDS_APP["member"]["bot_group"])

antispam_user = User.objects.get(username="Antispam des biographies")

def print_to_file(text):
    with open("/opt/zds/table_output.md", "a") as f:
        f.write(text)

def print_table(base, abscisses, ordonnées, coin=" ", titre=None):
    table = "\n" + " | ".join([coin] + list(abscisses.keys())) + "\n" + "|".join(["---"]*(len(abscisses)+1)) + "\n"
    for index_y, (titre_y, filtre_y) in enumerate(ordonnées.items()):
        table += titre_y
        if index_y == 0: # première ligne
            valeurs_max = []
        for index_x, filtre_x in enumerate(abscisses.values()):
            valeur = filtre_y(filtre_x(base)).count()
            if index_y == 0: # première ligne
                valeurs_max += [valeur]
            try:
                pourcentage = round(valeur / valeurs_max[index_x] * 100)
            except ZeroDivisionError:
                pourcentage = 0
            table += f" | {valeur} ({pourcentage} %)"
        table += "\n"
    if titre:
        table += f"Table: {titre}\n"
    table += "\n\n"
    print_to_file(table)

### Analyse des comptes utilisateurs

base = Profile.objects.exclude(user__groups__in=[groupe_des_robots])
abscisses = {
    "depuis la création du site": lambda x: x
} | {
    f"en {année}": lambda x, année=année: x.filter(user__date_joined__year=année) for année in range(2014, 2025)
}
ordonnées = {
    "Comptes utilisateurs": lambda x: x,
    "Comptes utilisateurs activés[^utilisateurs-activés]": lambda x: x.filter(user__is_active=True),
    "Comptes utilisateurs activés[^utilisateurs-activés] et bannis": lambda x: x.filter(user__is_active=True).filter(can_read=False).filter(end_ban_read=None),
}
coin = "Comptes créés..."
titre = "Analyse des comptes utilisateurs"

print_table(base, abscisses, ordonnées, coin, titre)

print_to_file("\n[^utilisateurs-activés]: Les comptes utilisateurs ne sont activés qu'une fois que l'adresse de courriel a été vérifiée (donc que l'utilisateur a cliqué sur un lien reçu par courriel).\n")

## Utilisateurs inscrits via les réseaux sociaux

base = UserSocialAuth.objects.filter(user__is_active=True)
abscisses = {
    "depuis la création du site": lambda x: x
} | {
    f"en {année}": lambda x, année=année: x.filter(user__date_joined__year=année) for année in range(2014, 2025)
}
ordonnées = {
    "Utilisateurs inscrits via les réseaux sociaux": lambda x: x,
    "Utilisateurs inscrits via les réseaux sociaux et bannis": lambda x: x.filter(user__profile__can_read=False).filter(user__profile__end_ban_read=None),
    "Utilisateurs inscrits via Google": lambda x: x.filter(provider="google-oauth2"),
    "Utilisateurs inscrits via Facebook": lambda x: x.filter(provider="facebook"),
    "Utilisateurs inscrits via Twitter[^twitter]": lambda x: x.filter(provider="twitter"),
}
coin = "Comptes créés..."
titre = "Analyse des utilisateurs inscrits via les réseaux sociaux"

print_table(base, abscisses, ordonnées, coin, titre)

print_to_file("\n[^twitter]: La possibilité de s'inscrire via Twitter a été enlevée en février 2015.\n")

### Analyse des bannissements permanents

base = Ban.objects.annotate(depuis_inscription=ExpressionWrapper(F("pubdate") - F("user__date_joined"), output_field=DurationField())).filter(type__in=("Bannissement illimité", "Ban définitif"))
abscisses = {
    "depuis la création du site": lambda x: x
} | {
    f"en {année}": lambda x, année=année: x.filter(user__date_joined__year=année) for année in range(2014, 2025)
}
ordonnées = {
    "Bannissements permanents": lambda x: x,
    "Bannissements permanents pour spam[^spam]": lambda x: x.filter(note__icontains="spam"),
    "Bannissements permanents pour spam[^spam] (moins de 7 jours après l'inscription)": lambda x: x.filter(note__icontains="spam").filter(depuis_inscription__lte=timedelta(days=7)),
    "Bannissements permanents pour spam[^spam] (moins de 1 jour après l'inscription)": lambda x: x.filter(note__icontains="spam").filter(depuis_inscription__lte=timedelta(days=1)),
    "Bannissements permanents pour spam[^spam] (moins de 1 heure après l'inscription)": lambda x: x.filter(note__icontains="spam").filter(depuis_inscription__lte=timedelta(hours=1)),
}
coin = "Bannissements de comptes créés..."
titre = "Analyse des bannissements permanents"

print_table(base, abscisses, ordonnées, coin, titre)

print_to_file("\n[^spam]: Je n'ai gardé ici que les bannissements dont l'explication donnée par le modérateur contient le mot 'spam'.\n")

### Analyse des signalements

base = Alert.objects
abscisses = {
    "depuis la création du site": lambda x: x
} | {
    f"en {année}": lambda x, année=année: x.filter(pubdate__year=année) for année in range(2016, 2025)
}
ordonnées = {
    "Signalements": lambda x: x,
    "Signalements de profils": lambda x: x.filter(scope="PROFILE"),
    "Signalements de messages sur le forum": lambda x: x.filter(scope="FORUM"),
    "Signalements de contenus": lambda x: x.filter(scope="CONTENT"),
    "Signalements de commentaires": lambda x: x.filter(scope__in=("TUTORIAL", "ARTICLE", "OPINION")),
}
coin = "Signalements émis..."
titre = "Analyse des signalements"

print_table(base, abscisses, ordonnées, coin, titre)

## Signalements par l'antispam des biographies depuis sa mise en place en juin 2020

base = Alert.objects.filter(scope="PROFILE")
abscisses = {
    "depuis la création du site": lambda x: x
} | {
    f"en {année}": lambda x, année=année: x.filter(pubdate__year=année) for année in range(2019, 2025)
}
ordonnées = {
    "Signalements de profils": lambda x: x,
    "Signalements de profils par l'antispam des biographies": lambda x: x.filter(author=antispam_user),
    "Signalements de profils par l'antispam des biographies suivi d'un bannissement": lambda x: x.filter(author=antispam_user).filter(profile__can_read=False).filter(profile__end_ban_read=None),
}
coin = "Signalements émis..."
titre = "Analyse des signalements émis par l'antispam des biographiques"

print_table(base, abscisses, ordonnées, coin, titre)

print_to_file("\n[[information]]\n| L'antispam des biographies a été mis en place en juin 2020 mais le signalement des biographies était effectué par message privé à un groupe de modérateurs. Ce n'est que depuis janvier 2022 que l'antispam utilise la fonction 'Signaler' des profils.")