== Mapeamento com valroes interopolados ==
por JoaoBueno

Uma coisa bem simples de se fazer em Python é criar novos tipos de dados que usem os métodos especiais definidos no data model para prover funcionalidades novas ( e consistentes).

Por exemplo, se queremos fazer uma interpolação de valores a partir de um conjunto finito de pontos, podemos criar uma classe que carregue um conjutno inicial de pontos,
e escreva o método "__getitem__" (e somente esse método é necessário), de forma que se for solicitado um valor intermediário da tabela carregada originalmente, ele possa usa-la para calcular esse valor em tempo real e retorna-lo ao requisitante de forma completamente transparente.

Para a parte da aplicação que fizer uso desse objeto, será como se ele fosse um "dicionário com todos os vlaores intermediários possíveis".

É claro que se pode sofisticar bastante a coisa - trago um exemplo bem fatorado e expandido apartir de uma necessidade exposta na lista python-brasil hoje (18-06-2009) pelo Helberg - a classe faz exatamente o que descrevo para uma tabela de data-hora e temperaturas:

{{{
#!python
# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import datetime
import time

class InterpolatedTimeTable(object):
    def __init__(self, time_temperature_list=[]):
        """
            time_temperature_list should be a sequence of strings like:

             ("2009-06-03 15:00:00  18.40",
              "2009-06-03 18:00:00  21.00",
              "2009-06-01 18:00:00  24.70")
             Where the last parameter is a temperature measurement,
             from which it will be able to return a linearly interpolated 
             temperature coputed from the given values for anuy datetime
             object inside the given range
        """
        self.table = {}
        for line in time_temperature_list:
            self.add_line(line, reindex = False)
        self.reindex()
         
    def add_line(self, line, reindex = True):
        date_time_str, temp = line.rsplit(None, 1)
        date_time_obj = self.str_to_datetime(date_time_str.strip())
        self.table[date_time_obj] = float(temp)
        if reindex:
            self.reindex()
             
    def reindex(self):
        self.table_indexes = sorted(self.table.keys())
             

    def str_to_datetime(self, date_time_str):
        time_struct = time.strptime(date_time_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        return datetime(*(time_struct[:6]))

    def __getitem__(self, date_time_obj):
        if isinstance(date_time_obj, str):
            date_time_obj = self.str_to_datetime(date_time_obj)
        if date_time_obj in self.table:
            return self.table[date_time_obj]
        prev_dt = self.find_previous_dt(date_time_obj)
        next_dt = self.find_next_dt(date_time_obj)
        
        table_time_delta = float((next_dt - prev_dt).seconds)
        requested_item_time_delta = (date_time_obj - prev_dt).seconds
        value = self.table[prev_dt] + (requested_item_time_delta * 
                    (self.table[next_dt] - self.table[prev_dt]) /
                 table_time_delta
                )
        return value
    
    def find_previous_dt(self, target_dt):
        return self._find_dt(target_dt, True)
        
    def find_next_dt(self, target_dt):
        return self._find_dt(target_dt, False)
    
    def _find_dt(self, target_dt, previous):
        for i, dt in enumerate(self.table_indexes):
            if dt > target_dt:
                if previous:
                    if i >= 1:
                        return self.table_indexes[i - 1]
                    else:
                        raise IndexError("datetime out of range for interpolation %s" %target_dt)
                else: #finding_next_dt
                    return dt
        else:
            raise IndexError("datetime out of range for interpolation %s" %target_dt)
        
if __name__ == "__main__":
    #teste:
    sample_data = """\
| 2009-06-03 15:00:00 | 18.40 |
| 2009-06-03 18:00:00 | 21.00 |
| 2009-06-01 18:00:00 | 24.70 |
| 2009-05-25 01:00:00 | 18.70 \
"""
    sample_data = sample_data.replace("|", "").split("\n")
    table = InterpolatedTimeTable(sample_data)
    test_pattern = ("2009-06-03 15:00:00",
                    "2009-06-03 16:00:00",
                    "2009-06-03 17:00:00",
                    "2009-06-03 17:30:00",
                    "2009-06-03 17:55:00",
                    "2009-06-03 18:00:00",
                    # "2005-07-13 00:00:00" #value out of range. uncomment for testing
                    )
    for dt in test_pattern:
        print "%s - %.2f" % (dt, table[dt])
    

}}}

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