pythonthesorimed 0.2.6

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pythonthesorimed
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.. image:: https://travis-ci.org/jgirardet/pythonthesorimed.svg?branch=master
:target: https://travis-ci.org/jgirardet/pythonthesorimed
.. image:: https://readthedocs.org/projects/pythonthesorimed/badge/?version=latest
:target: http://pythonthesorimed.readthedocs.io/en/latest/?badge=latest
:alt: Documentation Status
.. image:: https://coveralls.io/repos/github/jgirardet/pythonthesorimed/badge.svg
:target: https://coveralls.io/github/jgirardet/pythonthesorimed
.. image:: https://badge.fury.io/py/pythonthesorimed.svg
:target: https://pypi.python.org/pypi/pythonthesorimed/
:alt: Pypi package


Interface python pour thesorimed


* License : GNU General Public License v3
* Documentation: https://pythonthesorimed.readthedocs.org/en/latest/
* Source: https://github.com/jgirardet/pythonthesorimed


Simple Interface Python pour utiliser l'api thesorimed compatible postgresql


Features
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* Génère l'API python depuis le fichier thesormed api.sql
* Fournit la class ThesoItem pour les appels à la base


Installation
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.. code-block:: shell

pipenv install pythonthesorimed
ou
pip install pythonthesorimed

Usage
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Initialisation
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.. code-block:: python

from pythonthesorimed.thesoitem import ThesoItem
session = ThesoItem(host, base, user, password)

Utilisation des API thesorimed
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result = session.proc('api_name', param1, param2, param3)

Le retour est un Record ou un liste de Record. Record est un object possédant comme attribut les colonnes associées à la requète

par exemple :

.. code-block:: python

>>> session.proc('get_the_gen_equiv', 3, 1)
[Record(gsp_nom='RIFADINE 300MG GELULE', sp_code_equiv=4793, lib_virt='Rifampicine 300 mg gelule', sp_param='RIMACTAN 300MG GELULE', sp_code_sq_pk=3),
Record(gsp_nom='RIMACTAN 300MG GELULE', sp_code_equiv=3, lib_virt='Rifampicine 300 mg gelule', sp_param='RIMACTAN 300MG GELULE', sp_code_sq_pk=3)]

>>> result[0].gsp_nom
'RIFADINE 300MG GELULE'

Fuzzy Search
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Recheche par nom de tous les groupes de spécialités (gsp) et spécialités selon le motif proposé.
L'idée est d'épurer un maximum les résutlats afin d'éviter tous les doublons dus notement aux différents laboratoires de génériques. le principe est les suivant :
- Tout d'abord on récupère les gsp correspondant au motif
- Puis on récupère les spécialités qui sont triées la maniière suivante:

+ On retire les spécialités appartenant à des gsp déjà sélectionnés.
+ Pour les spécialités restantes ayant un gsp commun, une seul est conservée
+ Les spécialités sans gsp sont conservées par défault pour ne pas risquer d'avoir un manque.

- Le tout est retournée en une seule liste, d'abord les gsp puis les spécialités restantes.

Les différents éléments de la requète sont séparés par un espace et doivent être l'ordre de l'appelation officiele.
Par exemple : "codéine paracétamol" ne retournera pas "paracétamol + codéine".

La recherche doit s'effectuer en minuscule.

.. code-block:: python

session.fuzzy('chaine')



Parseur
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Cloner le dépot puis :

.. code-block:: shell

make dev
pr python build.py path/to/api.sql

api.py est maintenant dans pythonthesorimed

Testing
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make test : toutes les fonctionnalitées ne nécessitant pas le base de donnée thesorimed
make test-local : tests avec des appels à thesorimed
make all : tout

Travis utilise la version "make test" d'où le coverage plus faible

Coverage
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make test-coverage
make test-coverage-all