Ranking El Arte de Programar

Ranking para la asignatura "El Arte de Programar" de la UPM.

Este proyecto obtiene las notas públicas desde la página oficial, calcula los rankings por usuario y por problema y lo guarda en un archivo JSON que funcionará como base de datos para la página web.

Qué hace

• Extrae datos de la página de notas oficial de la asignatura http://138.100.11.198/notas.
• Agrupa los datos por usuario y por problema.
• Calcula una puntuación acumulada por el nivel de los problemas (A, B, C, D) con topes parciales y un total final.
• Genera rankings globales de usuarios y rankings por problema.
• Guarda el resultado en frontend/src/lib/data.json (ruta configurada en update.py).

Archivo de python

update.py — script en Python que:

• Hace la petición HTTP y parsea la tabla HTML (usa requests + BeautifulSoup).
• Suma calificaciones por nivel y aplica topes:

  - max_a = min(5, total["A"])
  - max_b = min(7, max_a + total["B"])
  - max_c = min(9, max_b + total["C"])
  - max_d = min(10, max_c + total["D"])

• Calcula el ranking, los que tengan la misma nota, tendrán el mismo puesto en el ranking.
• Escribe JSON con la estructura principal:
  • last_updated (hora en Europe/Madrid)
  • user_data (por usuario: ranking, problems, grades -> A, AB, ABC, ABCD)
  • problems_data (por problema: contest_id, level, ranking por usuario)

Ruta de salida por defecto en el script:

SAVE_FILE = "frontend/src/lib/data.json"

Requisitos

• Python 3.8+
• Dependencias listadas en requirements.txt

Cómo ejecutar (rápido)

1. Clona el repo:

git clone https://github.com/ivncd/eap_ranking.git
cd eap_ranking

2. Crea y activa un entorno virtual:

python3 -m venv .venv
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate
# Windows (PowerShell)
.venv\Scripts\Activate.ps1

3. Instalar las dependencias:

pip install -r requirements.txt

4. Ejecuta el script para actualizar los datos:

python update.py

Al finalizar se habrá creado/actualizado frontend/src/lib/data.json con los datos obtenidos.

Frontend

La interfaz está en la carpeta frontend (Svelte + TypeScript + TailwindCSS + Shadcn-svelte).

Para ejecutarla localmente:

cd frontend
npm install
npm run dev # npm run build

El frontend utiliza los datos obtenidos por el script de python (frontend/src/lib/data.json) para mostrar el ranking.

Workflow

Este proyecto contiene un workflow que se ejecuta todos los jueves a las 18:20 UTC, cuando termina el concurso de ese día:

• Automaticamente ejecutará el script de python actualizando los datos.
• Compilará el frontend y ejecuta npm run build
• Generá un commit y lo subirá a la rama gh-pages, actualizando la página de Github Pages.

Estructura de interés

• update.py — Script de extracción y generación de JSON.
• frontend/ — Aplicación Svelte que muestra los datos.

Notas

• Se excluyen registros con contest_id == 11 ya que no se tienen en cuenta para la nota.
• La hora en el JSON está en zona Europe/Madrid.