lies_aktuellen_stand.R

# Library-Aufrufe kann man sich eigentlich sparen, aber...
library(readr)
library(lubridate)
library(tidyr)
library(stringr)
library(dplyr)
library(openxlsx)
library(curl)

# lies_aktuellen_stand.R
#
# Enthält die Funktion zum Lesen der aktuellen Daten. 

#---- Hilfsfunktionen ----

archiviere <- function(df,a_directory = "daten/stimmbezirke") {
  #' Schreibt das Dataframe mit den zuletzt geholten Stimmbezirks-Daten
  #' als Sicherungskopie in das angegebene Verzeichnis
  #' 
  if (!dir.exists(a_directory)) {
    dir.create(a_directory)
  }
  fname = paste0(a_directory,"/",
                # Zeitstempel isolieren und alle Doppelpunkte
                # durch Bindestriche ersetzen
                str_replace_all(df %>% pull(zeitstempel) %>% last(),
                                "\\:","_"),
                ".csv")
  write_csv(df,fname)
  cat(as.character(now())," - Daten archiviert als ",paste0(a_directory,fname))
}

hole_letztes_df <- function(a_directory = "daten/stimmbezirke") {
  #' Schaut im angegebenen Verzeichnis nach der zuletzt angelegten Datei
  #' und holt die Daten zurück in ein df
  if (!dir.exists(a_directory)) return(tibble())
  # Die zuletzt geschriebene Datei finden und einlesen
  neuester_file <- list.files(a_directory, full.names=TRUE) %>% 
    file.info() %>% 
    # Legt eine Spalte namens path an
    tibble::rownames_to_column(var = "path") %>% 
    arrange(desc(ctime)) %>% 
    head(1) %>% 
    # Pfad wieder rausziehen
    pull(path)
  if (length(neuester_file)==0) {
    # Falls keine Daten archiviert, gibt leeres df zurück
    return(tibble())
  } else {
    return(read_csv(neuester_file))
  }
}

# Sind die beiden df abgesehen vom Zeitstempel identisch?
# Funktion vergleicht die numerischen Werte - Spalte für Spalte.
vergleiche_stand <- function(alt_df, neu_df) {
  #' Spaltenweiser Vergleich: Haben die Daten sich verändert? 
  #' (Anders gefragt: ist die Summe aller numerischen Spalten gleich?)
  #' Wurde für die Feldmann-Wahl benötigt; bei OB-Wahlen eigentlich überflüssig
  neu_sum_df <- alt_df %>% summarize_if(is.numeric,sum,na.rm=T)
  alt_sum_df <- neu_df %>% summarize_if(is.numeric,sum,na.rm=T)
  # Unterschiedliche Spaltenzahlen? Dann können sie keine von Finns Männern sein.
  if (length(neu_sum_df) != length(alt_sum_df)) return(FALSE)
  # Differenzen? Dann können sie keine von Finns Männern sein. 
  return(sum(abs(neu_sum_df - alt_sum_df))==0)
}


#--- CURL-Polling (experimentell!)
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