if self.jdc.appli.appliEficas.dict_reels[clefobj].has_key(self.valeur):
txt=self.jdc.appli.appliEficas.dict_reels[clefobj][self.valeur]
elif type(self.valeur) in (types.ListType,types.TupleType) :
+ if self.valeur==[]: return str(self.valeur)
# Traitement des listes
txt='('
sep=''
else :
txt=txt + sep + str(val)
else:
- txt = txt + sep+ str(val)
- if len(txt) > 200:
- #ligne trop longue, on tronque
- txt=txt+" ..."
- break
+ if isinstance(val,types.TupleType):
+ texteVal='('
+ for i in val :
+ if isinstance(i, types.StringType) : texteVal = texteVal +"'"+str(i)+"',"
+ else : texteVal = texteVal + str(i)+','
+ texteVal=texteVal[:-1]+')'
+ else :
+ if isinstance(val,types.StringType): texteVal="'"+str(val)+"'"
+ else :texteVal=str(val)
+ txt = txt + sep+ texteVal
+
+## if len(txt) > 200:
+## #ligne trop longue, on tronque
+## txt=txt+" ..."
+## break
sep=','
+ # cas des listes de tuples de longueur 1
+ if isinstance(val,types.TupleType) and len(self.valeur) == 1 : txt=txt+','
txt=txt+')'
else:
# Traitement des autres cas
def isoblig(self):
return self.definition.statut=='o'
+ def isImmuable(self):
+ return self.definition.homo=='constant'
+
+ def isInformation(self):
+ return self.definition.homo=='information'
+
+
+
def valid_val(self,valeur):
"""
Verifie que la valeur passee en argument (valeur) est valide
return valid,comment
def valideMatrice(self,cr):
- print "jjjjjjjjjjjjjjjj"
#Attention, la matrice contient comme dernier tuple l ordre des variables
+ if self.valideEnteteMatrice()==False :
+ self.set_valid(0)
+ if cr == "oui" : self.cr.fatal(tr("La matrice n'a pas le bon entete"))
+ return 0
if self.monType.methodeCalculTaille != None :
apply (MCSIMP.__dict__[self.monType.methodeCalculTaille],(self,))
try :
self.set_valid(0)
return 0
+
def NbDeVariables(self):
listeVariables=self.jdc.get_variables(self.etape)
self.monType.nbLigs=len(listeVariables)
self.monType.nbCols=len(listeVariables)
+ def valideEnteteMatrice(self):
+ if self.jdc.get_distributions(self.etape) == () or self.valeur == None : return 0
+ if self.jdc.get_distributions(self.etape) != self.valeur[0] : return 0
+ return 1
+
+ def changeEnteteMatrice(self):
+ a=[self.jdc.get_distributions(self.etape),]
+ for t in self.valeur[1:]:
+ a.append(t)
+ self.valeur=a
+
def NbDeDistributions(self):
listeVariables=self.jdc.get_distributions(self.etape)