From: Jean-Philippe ARGAUD Date: Mon, 17 Oct 2011 13:58:01 +0000 (+0200) Subject: Ajout de la gestion par tags des variables stockées X-Git-Tag: V6_4_0rc3~24 X-Git-Url: http://git.salome-platform.org/gitweb/?a=commitdiff_plain;h=fe69ec52264ed6f6466a75fb80fde83f82f81236;p=modules%2Fadao.git Ajout de la gestion par tags des variables stockées --- diff --git a/src/daComposant/daCore/Persistence.py b/src/daComposant/daCore/Persistence.py index 57bbdac..794f976 100644 --- a/src/daComposant/daCore/Persistence.py +++ b/src/daComposant/daCore/Persistence.py @@ -18,6 +18,8 @@ # # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com # +# Author: Jean-Philippe Argaud, jean-philippe.argaud@edf.fr, EDF R&D + __doc__ = """ Définit des outils de persistence et d'enregistrement de séries de valeurs pour analyse ultérieure ou utilisation de calcul. @@ -57,6 +59,8 @@ class Persistence: # self.__steps = [] self.__values = [] + self.__tags = [] + self.__tagkeys = {} # self.__dynamic = False # @@ -71,7 +75,7 @@ class Persistence: else: self.__basetype = basetype - def store(self, value=None, step=None): + def store(self, value=None, step=None, tags={}): """ Stocke une valeur à un pas. Une instanciation est faite avec le type de base pour stocker l'objet. Si le pas n'est pas fournit, on utilise @@ -86,6 +90,9 @@ class Persistence: # self.__values.append(self.__basetype(value)) # + self.__tags.append( dict(tags)) + self.__tagkeys.update(dict(tags)) + # if self.__dynamic: self.__replot() for hook, parameters, scheduler in self.__dataobservers: if self.__step in scheduler: @@ -118,29 +125,33 @@ class Persistence: return max( self.shape() ) # --------------------------------------------------------- - def stepserie(self, item=None, step=None): - """ - Renvoie par défaut toute la liste des pas de temps. Si l'argument "step" - existe dans la liste des pas de stockage effectués, renvoie ce pas - "step". Si l'argument "item" est correct, renvoie le pas stockée au - numéro "item". + def itemserie(self, item=None, step=None, tags=None, + allSteps=False): """ - if step is not None and step in self.__steps: - return step - elif item is not None and item < len(self.__steps): - return self.__steps[item] - else: - return self.__steps - - def valueserie(self, item=None, step=None, allSteps = False): - """ - Renvoie par défaut toute la liste des valeurs/objets. Si l'argument - "step" existe dans la liste des pas de stockage effectués, renvoie la - valeur stockée à ce pas "step". Si l'argument "item" est correct, - renvoie la valeur stockée au numéro "item". Si "allSteps" est vrai, - renvoie l'ensemble des valeurs et non pas seulement la première. + Les "item" sont les index de la liste des pas de "step". Ils sont + renvoyés par cette fonction selon les filtres définis par les mots-clés. + + Les comportements sont les suivants : + - Renvoie par défaut toute la liste des index. + - Si l'argument "item" est valide, renvoie uniquement cet index. + - Si l'argument "step" existe dans la liste des pas de stockage, + renvoie le premier index (si allSteps=False) ou tous les index + (si allSteps=True) de ce "step" dans les pas de stockage. + - Si l'argument "tags" est un dictionnaire correct, renvoie les + index des pas caractérisés par toutes les paires "tag/valeur" des + tags indiqués, ou rien sinon. + + Cette méthode est à vocation interne pour simplifier les accès aux pas + par la méthode "stepserie", aux attributs par la méthode "tagserie" et + aux valeurs par la méthode "valueserie". """ - if step is not None and step in self.__steps: + # + # Cherche l'item demandé + if item is not None and item < len(self.__steps): + return [item,] + # + # Cherche le ou les items dont le "step" est demandé + elif step is not None and step in self.__steps: if allSteps: allIndexes = [] searchFrom = 0 @@ -151,16 +162,135 @@ class Persistence: searchFrom +=1 except ValueError, e: pass - allValues = [self.__values[index] for index in allIndexes] - return allValues + return allIndexes else: - index = self.__steps.index(step) - return self.__values[index] - elif item is not None and item < len(self.__values): + return [self.__steps.index(step),] + # + # Cherche le ou les items dont les "tags" sont demandés + elif tags is not None and type(tags) is dict : + allIndexes = [] + for i, attributs in enumerate(self.__tags): # Boucle sur les attributs de chaque pas + selection = True # Booleen permettant de traiter la combinaison "ET" des tags + for key in tags.keys(): # Boucle sur tous les tags de filtrage + if key not in self.__tagkeys.keys(): continue # Passe au suivant s'il n'existe nulle part + if not( key in attributs.keys() and attributs[key] == tags[key] ): + selection = False + if selection: + allIndexes.append(i) + allIndexes = list(set(allIndexes)) + allIndexes.sort() + return allIndexes + # + # Renvoie par défaut tous les items valides + else: + return range(len(self.__steps)) + + def stepserie(self, item=None, step=None, tags=None): + """ + Les "step" sont les pas nommés de stockage. Par défaut, s'il ne sont pas + définis explicitement, ils sont identiques aux index de stockage. Ils + sont renvoyés par cette fonction selon les filtres définis par les + mots-clés. + + Les comportements sont les suivants : + - Renvoie par défaut toute la liste des pas. + - Si l'argument "item" est valide, renvoie le pas à cet index. + - Si l'argument "step" existe dans la liste des pas, le renvoie. + - Si l'argument "tags" est un dictionnaire correct, renvoie les pas + caractérisés par toutes les paires "tag/valeur" des tags indiqués, + ou rien sinon. + """ + if item is not None and item < len(self.__steps): + return self.__steps[item] + elif step is not None and step in self.__steps: + return step + elif tags is not None: + allIndexes = self.itemserie(tags = tags) + return [self.__steps[index] for index in allIndexes] + else: + return self.__steps + + def valueserie(self, item=None, step=None, tags=None, + allSteps=False): + """ + Les valeurs stockées sont renvoyées par cette fonction selon les filtres + définis par les mots-clés. + + Les comportements sont les suivants : + - Renvoie par défaut toute la liste des valeurs. + - Si l'argument "item" est valide, renvoie la valeur à cet index. + - Si l'argument "step" existe dans la liste des pas de stockage, + renvoie la première valeur (si allSteps=False) ou toutes les + valeurs (si allSteps=True). + - Si l'argument "tags" est un dictionnaire correct, renvoie les + valeurs aux pas caractérisés par toutes les paires "tag/valeur" + des tags indiqués, ou rien sinon. + """ + if item is not None and item < len(self.__values): return self.__values[item] + elif step is not None: + allIndexes = self.itemserie(step = step, allSteps = allSteps) + if allSteps: + return [self.__values[index] for index in allIndexes] + else: + return self.__values[allIndexes[0]] + elif tags is not None: + allIndexes = self.itemserie(tags = tags) + return [self.__values[index] for index in allIndexes] else: return self.__values + def tagserie(self, item=None, step=None, tags=None, + allSteps=False, withValues=False, + outputTag=None): + """ + Les "tag" sont les attributs nommés, sous forme de paires "clé/valeur", + qu'il est possible d'associer avec chaque pas de stockage. Par défaut, + s'il ne sont pas définis explicitement, il n'y en a pas. Ils sont + renvoyés par cette fonction selon les filtres définis par les mots-clés. + On obtient uniquement la liste des clés de tags avec "withValues=False" + ou la liste des paires "clé/valeurs" avec "withValues=True". + + On peut aussi obtenir les valeurs d'un tag satisfaisant aux conditions + de filtrage en "item/step/tags" en donnant le nom du tag dans + "outputTag". + + Les comportements sont les suivants : + - Renvoie par défaut toute la liste des tags. + - Si l'argument "item" est valide, renvoie le tag à cet index. + - Si l'argument "step" existe dans la liste des pas de stockage, + renvoie les tags du premier pas (si allSteps=False) ou la liste + des tags de tous les pas (si allSteps=True). + - Si l'argument "tags" est un dictionnaire correct, renvoie les + valeurs aux pas caractérisés par toutes les paires "tag/valeur" + des tags indiqués, ou rien sinon. + """ + # + # Cherche tous les index satisfaisant les conditions + allIndexes = self.itemserie(item = item, step = step, tags = tags, allSteps = allSteps) + # + # Dans le cas où la sortie donne les valeurs d'un "outputTag" + if outputTag is not None and type(outputTag) is str : + outputValues = [] + for index in allIndexes: + if outputTag in self.__tags[index].keys(): + outputValues.append( self.__tags[index][outputTag] ) + outputValues = list(set(outputValues)) + outputValues.sort() + return outputValues + # + # Dans le cas où la sortie donne les tags satisfaisants aux conditions + else: + if withValues: + return [self.__tags[index] for index in allIndexes] + else: + allTags = {} + for index in allIndexes: + allTags.update( self.__tags[index] ) + allKeys = allTags.keys() + allKeys.sort() + return allKeys + def stepnumber(self): """ Renvoie le nombre de pas de stockage. @@ -340,7 +470,7 @@ class Persistence: i = -1 for index in indexes: self.__g('set title "'+str(title).encode('ascii','replace')+' (pas '+str(index)+')"') - if ( type(steps) is type([]) ) or ( type(steps) is type(numpy.array([])) ): + if ( type(steps) is list ) or ( type(steps) is type(numpy.array([])) ): Steps = list(steps) else: Steps = range(len(self.__values[index])) @@ -499,7 +629,7 @@ class Persistence: self.__gnuplot.GnuplotOpts.gnuplot_command = 'gnuplot -geometry '+geometry if ltitle is None: ltitle = "" - if ( type(steps) is type([]) ) or ( type(steps) is type(numpy.array([])) ): + if ( type(steps) is list ) or ( type(steps) is type(numpy.array([])) ): Steps = list(steps) else: Steps = range(len(self.__values[0])) @@ -640,7 +770,7 @@ class CompositePersistence: Des objets par défaut sont prévus, et des objets supplémentaires peuvent être ajoutés. """ - def __init__(self, name=""): + def __init__(self, name="", defaults=True): """ name : nom courant @@ -655,29 +785,30 @@ class CompositePersistence: # # Definition des objets par defaut # -------------------------------- - self.__StoredObjects["Informations"] = OneNoType("Informations") - self.__StoredObjects["Background"] = OneVector("Background", basetype=numpy.array) - self.__StoredObjects["BackgroundError"] = OneMatrix("BackgroundError") - self.__StoredObjects["Observation"] = OneVector("Observation", basetype=numpy.array) - self.__StoredObjects["ObservationError"] = OneMatrix("ObservationError") - self.__StoredObjects["Analysis"] = OneVector("Analysis", basetype=numpy.array) - self.__StoredObjects["AnalysisError"] = OneMatrix("AnalysisError") - self.__StoredObjects["Innovation"] = OneVector("Innovation", basetype=numpy.array) - self.__StoredObjects["KalmanGainK"] = OneMatrix("KalmanGainK") - self.__StoredObjects["OperatorH"] = OneMatrix("OperatorH") - self.__StoredObjects["RmsOMA"] = OneScalar("RmsOMA") - self.__StoredObjects["RmsOMB"] = OneScalar("RmsOMB") - self.__StoredObjects["RmsBMA"] = OneScalar("RmsBMA") + if defaults: + self.__StoredObjects["Informations"] = OneNoType("Informations") + self.__StoredObjects["Background"] = OneVector("Background", basetype=numpy.array) + self.__StoredObjects["BackgroundError"] = OneMatrix("BackgroundError") + self.__StoredObjects["Observation"] = OneVector("Observation", basetype=numpy.array) + self.__StoredObjects["ObservationError"] = OneMatrix("ObservationError") + self.__StoredObjects["Analysis"] = OneVector("Analysis", basetype=numpy.array) + self.__StoredObjects["AnalysisError"] = OneMatrix("AnalysisError") + self.__StoredObjects["Innovation"] = OneVector("Innovation", basetype=numpy.array) + self.__StoredObjects["KalmanGainK"] = OneMatrix("KalmanGainK") + self.__StoredObjects["OperatorH"] = OneMatrix("OperatorH") + self.__StoredObjects["RmsOMA"] = OneScalar("RmsOMA") + self.__StoredObjects["RmsOMB"] = OneScalar("RmsOMB") + self.__StoredObjects["RmsBMA"] = OneScalar("RmsBMA") # - def store(self, name=None, value=None, step=None): + def store(self, name=None, value=None, step=None, tags={}): """ Stockage d'une valeur "value" pour le "step" dans la variable "name". """ if name is None: raise ValueError("Storable object name is required for storage.") if name not in self.__StoredObjects.keys(): raise ValueError("No such name '%s' exists in storable objects."%name) - self.__StoredObjects[name].store( value=value, step=step ) + self.__StoredObjects[name].store( value=value, step=step, tags=tags ) def add_object(self, name=None, persistenceType=Persistence, basetype=numpy.array ): """ @@ -751,20 +882,32 @@ class CompositePersistence: return objs # --------------------------------------------------------- - def save_composite(self, filename=None, mode="pickle"): + def save_composite(self, filename=None, mode="pickle", compress="gzip"): """ Enregistre l'objet dans le fichier indiqué selon le "mode" demandé, et renvoi le nom du fichier """ import os if filename is None: - filename = os.tempnam( os.getcwd(), 'dacp' ) + ".pkl" + if compress == "gzip": + filename = os.tempnam( os.getcwd(), 'dacp' ) + ".pkl.gz" + elif compress == "bzip2": + filename = os.tempnam( os.getcwd(), 'dacp' ) + ".pkl.bz2" + else: + filename = os.tempnam( os.getcwd(), 'dacp' ) + ".pkl" else: filename = os.path.abspath( filename ) # import cPickle - if mode is "pickle": - output = open( filename, 'wb') + if mode == "pickle": + if compress == "gzip": + import gzip + output = gzip.open( filename, 'wb') + elif compress == "bzip2": + import bz2 + output = bz2.BZ2File( filename, 'wb') + else: + output = open( filename, 'wb') cPickle.dump(self, output) output.close() else: @@ -772,7 +915,7 @@ class CompositePersistence: # return filename - def load_composite(self, filename=None, mode="pickle"): + def load_composite(self, filename=None, mode="pickle", compress="gzip"): """ Recharge un objet composite sauvé en fichier """ @@ -783,8 +926,15 @@ class CompositePersistence: filename = os.path.abspath( filename ) # import cPickle - if mode is "pickle": - pkl_file = open(filename, 'rb') + if mode == "pickle": + if compress == "gzip": + import gzip + pkl_file = gzip.open( filename, 'rb') + elif compress == "bzip2": + import bz2 + pkl_file = bz2.BZ2File( filename, 'rb') + else: + pkl_file = open(filename, 'rb') output = cPickle.load(pkl_file) for k in output.keys(): self[k] = output[k] @@ -981,7 +1131,7 @@ if __name__ == "__main__": print "Objets actifs :", OBJET_DE_TEST.get_stored_objects( hideVoidObjects = True ) print "--> Ajout d'un objet nouveau, de type vecteur string par pas" OBJET_DE_TEST.add_object("ValeursStr", persistenceType=Persistence, basetype=str ) - OBJET_DE_TEST.store("ValeursStr","c020") + OBJET_DE_TEST.store("ValeursStr","IGN3") OBJET_DE_TEST.store("ValeursStr","c021") print "Les valeurs :", OBJET_DE_TEST.get_object("ValeursStr").valueserie() print "Acces comme dict :", OBJET_DE_TEST["ValeursStr"].stepserie() @@ -991,7 +1141,7 @@ if __name__ == "__main__": OBJET_DE_TEST.del_object("ValeursVectorielles") print "Objets actifs :", OBJET_DE_TEST.get_stored_objects( hideVoidObjects = True ) print "--> Enregistrement de l'objet complet de Persistence composite" - OBJET_DE_TEST.save_composite("composite.pkl") + OBJET_DE_TEST.save_composite("composite.pkl", compress="None") print print "======> Affichage graphique d'objets stockés" @@ -1098,3 +1248,114 @@ if __name__ == "__main__": D.store( [i, i, i] ) del OBJET_DE_TEST print + + print "======> Utilisation des tags/attributs et stockage puis récupération de l'ensemble" + OBJET_DE_TEST = CompositePersistence("My CompositePersistence", defaults=False) + OBJET_DE_TEST.add_object("My ecarts", basetype = numpy.array) + + OBJET_DE_TEST.store( "My ecarts", numpy.arange(1,5), tags = {"Camp":"Base","Carte":"IGN3","Niveau":1024,"Palier":"Premier"} ) + OBJET_DE_TEST.store( "My ecarts", numpy.arange(1,5)+1, tags = {"Camp":"Base","Carte":"IGN4","Niveau": 210,"Palier":"Premier"} ) + OBJET_DE_TEST.store( "My ecarts", numpy.arange(1,5)+2, tags = {"Camp":"Base","Carte":"IGN1","Niveau":1024} ) + OBJET_DE_TEST.store( "My ecarts", numpy.arange(1,5)+3, tags = {"Camp":"Sommet","Carte":"IGN2","Niveau":4024,"Palier":"Second","FullMap":True} ) + + print "Les pas de stockage :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie() + print "Les valeurs :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].valueserie() + print "La 2ème valeur :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].valueserie(1) + print "La dernière valeur :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].valueserie(-1) + print "Liste des attributs :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie() + print "Taille \"shape\" :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].shape() + print "Taille \"len\" :", len(OBJET_DE_TEST["My ecarts"]) + print + + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Palier":"Premier"} ) + print "Valeurs pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].valueserie( tags={"Palier":"Premier"} ) + print + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Carte":"IGN1"} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Niveau":1024} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Camp":"Base"} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Camp":"TOTO"} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Toto":"Premier"} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Carte":"IGN1"} ) + print + + print "Combinaison 'ET' de plusieurs Tags" + print "Attendu : [0, 1], trouvé :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Camp":"Base", "Palier":"Premier"} ) + print "Attendu : [], trouvé :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Camp":"Sommet", "Palier":"Premier"} ) + # Attention : {"Camp":"Sommet", "Camp":"Base"} == {"Camp":"Base"} + print "Attendu : [0, 1, 2], trouvé :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Camp":"Sommet", "Camp":"Base"} ) + print "Attendu : [2], trouvé :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Carte":"IGN1", "Niveau":1024} ) + print + + print "Liste des tags pour le pas (item) 1 :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(item = 1) + print "Liste des tags pour le pas (item) 2 :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(item = 2) + print "Comme le step et l'item sont identiques par défaut, on doit avoir la même chose :" + print "Liste des tags pour le pas (step) 1 :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(step = 1) + print "Liste des tags pour le pas (step) 2 :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(step = 2) + print + print "Liste des tags/valeurs pour le pas 1 :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(item = 1, withValues=True) + print "Liste des tags/valeurs pour le pas 2 :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(item = 2, withValues=True) + print + + print "Liste des valeurs possibles pour 1 tag donné 'Camp' :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(outputTag="Camp") + print "Liste des valeurs possibles pour 1 tag donné 'Toto' :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(outputTag="Toto") + print "Liste des valeurs possibles pour 1 tag donné 'Niveau' :",OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie(outputTag="Niveau") + print + + OBJET_DE_TEST.add_object("My other ecarts", basetype = numpy.array) + OBJET_DE_TEST.store( "My other ecarts", numpy.arange(-1,5), tags = {"Camp":"Base","Carte":"IGN3","Niveau":1024,"Palier":"Premier"} ) + OBJET_DE_TEST.store( "My other ecarts", numpy.arange(-1,5)+1, tags = {"Camp":"Base","Carte":"IGN4","Niveau": 210,"Palier":"Premier"} ) + OBJET_DE_TEST.store( "My other ecarts", numpy.arange(-1,5)+2, tags = {"Camp":"Base","Carte":"IGN1","Niveau":1024} ) + OBJET_DE_TEST.store( "My other ecarts", numpy.arange(-1,5)+3, tags = {"Camp":"Sommet","Carte":"IGN2","Niveau":4024,"Palier":"Second"} ) + + print "Objets présents dans le composite :",OBJET_DE_TEST.get_stored_objects() + fichier = "composite.pkl.gz" + print "Sauvegarde sur \"%s\"..."%fichier + OBJET_DE_TEST.save_composite( fichier ) + print "Effacement de l'objet en memoire" + del OBJET_DE_TEST + print + + print "Relecture de l'objet sur \"%s\"..."%fichier + OBJET_DE_TEST = CompositePersistence("My CompositePersistence bis", defaults=False) + OBJET_DE_TEST.load_composite( fichier ) + print "Objets présents dans le composite :",OBJET_DE_TEST.get_stored_objects() + print "Taille des objets contenus :" + for name in OBJET_DE_TEST.get_stored_objects(): + print " Objet \"%s\" : taille unitaire de %i"%(name,len(OBJET_DE_TEST[name])) + + print + print "Les pas de stockage :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie() + print "Les valeurs :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].valueserie() + print "La 2ème valeur :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].valueserie(1) + print "La dernière valeur :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].valueserie(-1) + print "Liste des attributs :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie() + print "Taille \"shape\" :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].shape() + print "Taille \"len\" :", len(OBJET_DE_TEST["My ecarts"]) + print + + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Palier":"Premier"} ) + print "Valeurs pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].valueserie( tags={"Palier":"Premier"} ) + print + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Carte":"IGN1"} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Niveau":1024} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Camp":"Base"} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Camp":"TOTO"} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Toto":"Premier"} ) + print "Pas pour tag :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].stepserie( tags={"Carte":"IGN1"} ) + print + print "Attributs :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie() + print "Attributs pour tag filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( tags={"Camp":"Base"} ) + print "Attributs pour tag filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( tags={"Niveau":4024} ) + print + print "Attributs et valeurs :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( withValues=True ) + print "Attributs et valeurs pour tag filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( withValues=True, tags={"Camp":"Base"} ) + print "Attributs et valeurs pour tag filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( withValues=True, tags={"Niveau":4024} ) + print + print "Valeur d'attribut pour un tag donné 'BU' :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( outputTag = "Niveau" ) + print "Valeur d'attribut pour un tag donné 'BU' filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( outputTag = "Niveau", tags={"Camp":"Base"} ) + print "Valeur d'attribut pour un tag donné 'BU' filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( outputTag = "Niveau", tags={"Palier":"Second"} ) + print "Valeur d'attribut pour un tag donné 'Camp' filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( outputTag = "Camp", tags={"Palier":"Premier"} ) + print "Valeur d'attribut pour un tag donné 'Carte' filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( outputTag = "Carte", tags={"Palier":"Premier"} ) + print "Valeur d'attribut pour un tag donné 'Carte' filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( outputTag = "Carte", tags={"Palier":"Premier","Niveau":4024} ) + print "Valeur d'attribut pour un tag donné 'Carte' filtré :", OBJET_DE_TEST["My ecarts"].tagserie( outputTag = "Carte", tags={"Palier":"Premier","Niveau":210} ) + print