scripts/generate_html_report.py - master - CW3/The_Project

scripts/generate_html_report.py
351 строка14 KB
CW3
Initial project setup with structure and CI/CD
28 дек 2025, 12:40
28 дек 2025, 12:405cacb7a
#!/usr/bin/env python3
"""
Генерация HTML отчета анализа
"""
import sys
import os
sys.path.append('.')

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
from pathlib import Path

from src.data.log_parser import LMSLogParser
from src.data.sample_generator import generate_sample_grades
from src.analysis.activity_analyzer import ActivityAnalyzer
from src.visualization.activity_charts import ActivityVisualizer


def generate_html_report():
    """Генерация полного HTML отчета"""
    print("🌐 Генерация HTML отчета анализа обучения")
    
    # Создаем директории
    html_dir = Path("reports/html")
    html_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    
    # 1. Загрузка данных
    parser = LMSLogParser('data/sample_logs.csv')
    logs_df = parser.load_logs()
    
    # Генерируем оценки, если файла нет
    grades_file = 'data/grades.csv'
    if not os.path.exists(grades_file):
        generate_sample_grades(grades_file, 100)
    grades_df = pd.read_csv(grades_file)
    
    # 2. Анализ
    analyzer = ActivityAnalyzer(logs_df, grades_df)
    activity_metrics = analyzer.calculate_activity_metrics()
    patterns_df = analyzer.identify_learning_patterns()
    
    # 3. Создание HTML страницы
    html_content = f"""
    <!DOCTYPE html>
    <html lang="ru">
    <head>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
        <title>Learning Path Analysis Report</title>
        <style>
            body {{
                font-family: Arial, sans-serif;
                line-height: 1.6;
                margin: 0;
                padding: 20px;
                background-color: #f5f5f5;
            }}
            .container {{
                max-width: 1200px;
                margin: 0 auto;
                background: white;
                padding: 30px;
                border-radius: 10px;
                box-shadow: 0 0 20px rgba(0,0,0,0.1);
            }}
            .header {{
                text-align: center;
                margin-bottom: 40px;
                padding-bottom: 20px;
                border-bottom: 3px solid #4CAF50;
            }}
            .header h1 {{
                color: #333;
                margin-bottom: 10px;
            }}
            .stats-grid {{
                display: grid;
                grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(250px, 1fr));
                gap: 20px;
                margin-bottom: 30px;
            }}
            .stat-card {{
                background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
                color: white;
                padding: 20px;
                border-radius: 8px;
                text-align: center;
            }}
            .stat-card h3 {{
                margin-top: 0;
                font-size: 2.5em;
            }}
            .stat-card p {{
                margin-bottom: 0;
                opacity: 0.9;
            }}
            .section {{
                margin-bottom: 40px;
                padding: 20px;
                background: #f9f9f9;
                border-radius: 8px;
                border-left: 4px solid #4CAF50;
            }}
            .section h2 {{
                color: #333;
                margin-top: 0;
            }}
            table {{
                width: 100%;
                border-collapse: collapse;
                margin: 20px 0;
            }}
            th, td {{
                padding: 12px;
                text-align: left;
                border-bottom: 1px solid #ddd;
            }}
            th {{
                background-color: #4CAF50;
                color: white;
            }}
            tr:hover {{
                background-color: #f5f5f5;
            }}
            .chart-container {{
                margin: 30px 0;
                text-align: center;
            }}
            .chart-container img {{
                max-width: 100%;
                height: auto;
                border-radius: 8px;
                box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);
            }}
            .pattern-badges {{
                display: flex;
                flex-wrap: wrap;
                gap: 10px;
                margin: 20px 0;
            }}
            .pattern-badge {{
                background: #4CAF50;
                color: white;
                padding: 8px 16px;
                border-radius: 20px;
                font-size: 0.9em;
            }}
            .recommendations {{
                background: #e8f5e9;
                padding: 20px;
                border-radius: 8px;
                margin: 20px 0;
            }}
            footer {{
                text-align: center;
                margin-top: 40px;
                padding-top: 20px;
                border-top: 1px solid #ddd;
                color: #666;
                font-size: 0.9em;
            }}
        </style>
    </head>
    <body>
        <div class="container">
            <div class="header">
                <h1>🎓 Learning Path Analysis Report</h1>
                <p>Дата генерации: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}</p>
                <p>Анализ данных LMS для оптимизации пути обучения</p>
            </div>
            
            <div class="stats-grid">
                <div class="stat-card">
                    <h3>{len(logs_df):,}</h3>
                    <p>Всего записей в логах</p>
                </div>
                <div class="stat-card">
                    <h3>{logs_df['student_id'].nunique()}</h3>
                    <p>Уникальных студентов</p>
                </div>
                <div class="stat-card">
                    <h3>{logs_df['course_id'].nunique()}</h3>
                    <p>Уникальных курсов</p>
                </div>
                <div class="stat-card">
                    <h3>{activity_metrics['total_events'].mean():.1f}</h3>
                    <p>Средняя активность на студента</p>
                </div>
            </div>
            
            <div class="section">
                <h2>📊 Общая статистика</h2>
                <p><strong>Период данных:</strong> {logs_df['timestamp'].min()} — {logs_df['timestamp'].max()}</p>
                
                <h3>Распределение событий по типам:</h3>
                <table>
                    <tr>
                        <th>Тип события</th>
                        <th>Количество</th>
                        <th>Процент</th>
                    </tr>
    """
    
    # Добавляем строки с событиями
    event_counts = parser.categorize_events()
    total_events = sum(event_counts.values())
    
    for event_type, count in sorted(event_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
        percentage = (count / total_events) * 100
        html_content += f"""
                    <tr>
                        <td>{event_type}</td>
                        <td>{count:,}</td>
                        <td>{percentage:.1f}%</td>
                    </tr>
        """
    
    html_content += """
                </table>
            </div>
            
            <div class="section">
                <h2>🔍 Паттерны обучения студентов</h2>
    """
    
    # Добавляем распределение паттернов
    if 'learning_pattern' in patterns_df.columns:
        pattern_counts = patterns_df['learning_pattern'].value_counts()
        
        html_content += """
                <div class="pattern-badges">
        """
        
        for pattern, count in pattern_counts.items():
            html_content += f"""
                    <div class="pattern-badge">{pattern}: {count}</div>
            """
        
        html_content += """
                </div>
                
                <h3>Описание паттернов:</h3>
                <ul>
                    <li><strong>active_learner</strong>: Высокая активность по заданиям и тестам</li>
                    <li><strong>passive_learner</strong>: Преимущественно просмотр материалов</li>
                    <li><strong>social_learner</strong>: Активность в социальных взаимодействиях</li>
                    <li><strong>intensive_learner</strong>: Очень высокая общая активность</li>
                    <li><strong>sporadic_learner</strong>: Нерегулярная активность</li>
                    <li><strong>balanced_learner</strong>: Сбалансированная активность по всем типам</li>
                </ul>
        """
    
    html_content += """
            </div>
            
            <div class="section">
                <h2>📈 Примеры визуализаций</h2>
                
                <div class="chart-container">
                    <h3>Распределение событий по типам</h3>
                    <p>График будет сгенерирован при полном анализе</p>
                </div>
                
                <div class="chart-container">
                    <h3>Активность студентов по времени</h3>
                    <p>Интерактивные графики доступны в полном отчете</p>
                </div>
            </div>
            
            <div class="section">
                <h2>💡 Ключевые выводы</h2>
                
                <div class="recommendations">
                    <h3>Рекомендации для оптимизации обучения:</h3>
                    <ul>
                        <li><strong>Для passive learners:</strong> Рекомендуется увеличить интерактивную активность</li>
                        <li><strong>Для intensive learners:</strong> Важно соблюдать баланс и делать перерывы</li>
                        <li><strong>Для sporadic learners:</strong> Создание регулярного расписания занятий</li>
                        <li><strong>Для всех студентов:</strong> Разнообразие типов учебной активности</li>
                    </ul>
                </div>
                
                <h3>Метрики эффективности:</h3>
                <ul>
                    <li>Средняя активность: {activity_metrics['total_events'].mean():.1f} событий на студента</li>
                    <li>Активных дней в среднем: {activity_metrics['active_days'].mean():.1f}</li>
                    <li>Среднее событий в день: {activity_metrics['avg_events_per_day'].mean():.1f}</li>
                </ul>
            </div>
            
            <div class="section">
                <h2>🚀 Как использовать эти данные</h2>
                <ol>
                    <li><strong>Для преподавателей:</strong> Адаптировать материалы под разные паттерны обучения</li>
                    <li><strong>Для студентов:</strong> Получить персонализированные рекомендации по улучшению</li>
                    <li><strong>Для администрации:</strong> Оптимизировать структуру курсов на основе активности</li>
                    <li><strong>Для разработчиков:</strong> Улучшить UX LMS на основе данных использования</li>
                </ol>
            </div>
            
            <footer>
                <p>📊 <strong>Learning Path Analyzer</strong> — система анализа эффективности обучения</p>
                <p>Сгенерировано автоматически | Версия 1.0 | {datetime.now().strftime('%Y')}</p>
                <p>Для подробного анализа запустите полный отчет: <code>python scripts/analyze_learning_paths.py</code></p>
            </footer>
        </div>
    </body>
    </html>
    """
    
    # 4. Сохранение HTML файла
    html_file = html_dir / f"report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.html"
    with open(html_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(html_content)
    
    print(f"✅ HTML отчет сохранен: {html_file}")
    
    # 5. Генерация дополнительных файлов
    try:
        visualizer = ActivityVisualizer()
        
        # Сохраняем график распределения событий
        img_path = html_dir / f"event_distribution_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.png"
        visualizer.plot_event_distribution(event_counts, save_path=str(img_path))
        
        print(f"📊 Графики сохранены в: {html_dir}")
        
    except Exception as e:
        print(f"⚠️ Ошибка при генерации графиков: {e}")
    
    return html_file


def main():
    """Основная функция"""
    try:
        generate_html_report()
        print("\n🎉 HTML отчет успешно сгенерирован!")
        print("📁 Отчеты сохранены в папке: reports/html/")
    except Exception as e:
        print(f"\n❌ Ошибка при генерации отчета: {e}")
        import traceback
        traceback.print_exc()
        return 1
    
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())