pgas-pta

Система для автоматической обработки достижений в сети Ломоносов (lomonosov-msu.ru).

Этапы:

1. Парсинг страниц профилей
2. Парсинг страниц достижений
3. Накладывание определенных фильтров
4. Дополнительные вычисления согласно системе ПГАС Студсовета
5. Выгрузка получившихся данных в Google Spreadsheets

Запуск:

• Установка необходимых модулей: pip install -r requirements.txt
• Ввод логина и пароля для сети Ломоносов: passwords.py
• Получение key.json для авторизации в Google: console.developers.google.com
• Выставление аргументов в main.py
• Указание в листах целевого spreadsheet ID для выгрузки и ID прошлого семестра
• Запуск скрипта: python main.py

Подробный мануал от пользователей:

1. Установить Python 3.6 или выше
2. Скачать репозиторий с помощью Github Desktop (Windows) или git clone https://github.com/uburuntu/pgas-pta (Linux)
3. Запустить терминал (в Windows командную строку или Windows PowerShell)
4. Перейти в директорию репозитория cd C:\Users\{название профиля}\Documents\Github\pgas-pta (Windows) и cd pgas-pta (Linux)
5. Установить необходимых модулей: pip install -r requirements.txt
6. Ввод логина и пароля аккаунта с редакторскими правами для сети Ломоносов: passwords.py
7. Получение key.json для авторизации в Google: https://console.developers.google.com
8. Выставление аргументов в main.py:
   • date_one_year (дата, с которой принимаются достижения в этом распределении)
   • date_last_pgas (дата, по которую принимались достижения в прошлом распределении)
   • google_spreadsheet_link (ссылка на таблицу для выгрузки результатов)
   • google_key_filename (путь к key.json для авторизации)
   • force_update_achievements (True для обновления достижений с портала, иначе использует предыдущие запуски)
   • count_score_with_unchecked_achievements (True для учета всех достижений, False для учета только проверенных)
9. Настроить в таблице pgas-pta доступ к таблице анкеты текущего распределения
10. Запуск скрипта: python main.py
11. Результаты смотрим по ссылке в google_spreadsheet_link