Стек: Python3, MongoDB, aiogram

Бот реализует алгоритм агрегации статистических данных о зарплатах сотрудников компании по временным промежуткам.

На обычном языке пример задачи выглядит следующим образом: “Необходимо посчитать суммы всех выплат с 28.02.2022 по 31.03.2022, единица группировки - день”.

Алгоритм принимает на вход:

1. Дату и время старта агрегации в ISO формате (далее dt_from)
2. Дату и время окончания агрегации в ISO формате (далее dt_upto)
3. Тип агрегации (далее group_type). Типы агрегации могут быть следующие: hour, day, month. То есть группировка всех данных за час, день, неделю, месяц.

Пример входных данных: { "dt_from":"2022-09-01T00:00:00", "dt_upto":"2022-12-31T23:59:00", "group_type":"month" }

Комментарий к входным данным: необходимо агрегировать выплаты с 1 сентября 2022 года по 31 декабря 2022 года, тип агрегации по месяцу

На выходе алгоритм формирует ответ содержащий:

1. Агрегированный массив данных (далее dataset)
2. Подписи к значениям агрегированного массива данных в ISO формате (далее labels)

Пример ответа: {"dataset": [5906586, 5515874, 5889803, 6092634], "labels": ["2022-09-01T00:00:00", "2022-10-01T00:00:00", "2022-11-01T00:00:00", "2022-12-01T00:00:00"]}

Комментарий к ответу: в нулевом элементе датасета содержится сумма всех выплат за сентябрь, в первом элементе сумма всех выплат за октябрь и т.д. В лейблах подписи соответственно элементам датасета.