RA5 PYJINJA2+FASTAPI

1. Prepara los datos

Puedes definir una lista de diccionarios en Python o cargar un archivo JSON sencillo. Cada incidencia debe incluir:

• id y titulo: identificador y descripción breve.
• categoria: red, hardware o software.
• gravedad: un número entero entre 1 y 5.
• resuelta: un valor booleano que indique si está solucionada.

Incluye casos de distintas categorías y gravedades, con incidencias resueltas y pendientes. Puedes añadir otros campos, como la fecha. No hace falta una base de datos.

2. Implementa la ruta y los filtros

La ruta GET /informe debe devolver una página HTML generada en el servidor mediante Jinja2. Añade un formulario que envíe estos parámetros por GET:

• categoria: filtra por una categoría concreta; la opción «Todas» no limita la categoría.
• min_gravedad: muestra las incidencias cuya gravedad sea igual o superior al valor indicado, entre 1 y 5.

Ejemplo: /informe?categoria=software&min_gravedad=3 debe mostrar solo incidencias de software con gravedad 3, 4 o 5. Sin filtros, muestra todas las incidencias.

Conserva visibles los filtros seleccionados y valida sus valores en el servidor. Describe qué ocurre si se recibe una categoría desconocida o una gravedad fuera del rango.

3. Construye el informe

Usa templates/base.html para la estructura común y templates/informe.html como plantilla del informe que hereda de ella.

• Resumen: número de incidencias, número de resueltas y porcentaje de resolución.
• Tabla: detalle de las incidencias que cumplen los filtros, con su identificación, categoría, gravedad y estado.
• Gráfico de Chart.js: número de incidencias por categoría.

Calcula el resumen y los conteos en Python sobre el mismo conjunto filtrado que muestra la tabla. Si no hay resultados, muestra un mensaje, totales a cero y un porcentaje de 0 %, sin dividir entre cero.

Pasa los datos a Jinja2 y utiliza bucles y condiciones para construir la vista. Para transferir los datos del gráfico a JavaScript, utiliza el filtro tojson. El formulario recarga el informe desde el servidor; no necesitas crear una API adicional para consultarla con fetch.

4. Realiza una modificación propia

Es obligatorio modificar la plantilla al menos una vez. Elige una de las opciones del enunciado original:

• Añadir una nueva sección que aporte información al informe.
• Añadir una nueva columna relevante a la tabla.
• Añadir un segundo gráfico; por ejemplo, la distribución por gravedad.

Explica qué has añadido, de dónde salen sus datos y qué aporta al usuario. Si muestra totales o agrupaciones, también debe respetar los filtros activos.

5. Comprueba el funcionamiento y el despliegue

1. Abre el informe sin filtros y contrasta los totales con tus datos.
2. Prueba cada filtro por separado y los dos combinados.
3. Comprueba un caso sin resultados y los valores mínimo y máximo de gravedad.
4. Verifica que tabla, resumen y gráficos coinciden tras cada cambio.
5. Prueba el despliegue con los archivos Docker y Compose del repositorio de clase. Documenta el comando, la dirección de acceso y el resultado.

Si cargas Chart.js desde una CDN, indica que los gráficos requieren conexión a Internet. Describe cualquier cambio necesario para ejecutar el proyecto con tus versiones de las dependencias.

Entrega

Sube el proyecto a tu repositorio de GitHub e incluye:

• main.py, templates/base.html y templates/informe.html, junto con los datos y archivos necesarios para ejecutarlo.
• Dependencias e instrucciones de arranque y despliegue.
• Una captura del informe con algún filtro aplicado.
• Una memoria breve en el README.md: estructura del informe, filtros utilizados, cálculos de totales, modificación de la plantilla y comprobaciones realizadas.

Debes poder explicar cómo pasan los datos desde Python a la plantilla y cómo afectan los filtros a cada parte del informe.