# Created by Miha 5.2.2020 

#----------------- ENCODING 1KA STREŽNNIK ----------------#
# Nastavimo encoding za potrebe strežnika
# Pogosto se na 1KA strežniku pokvarijo šumniki
# zato šumniki (v PDF poročilu) lokalno delajo
# na strežniku pa ne
# Torej v kolikor želimo, da se v angleški različici
#' izpišemo šumniki je to @NUJNO @POTREBNO!!!
Sys.setlocale(category = "LC_ALL", locale = "slovenian")
#--------------- //ENCODING 1KA STREŽNNIK// --------------#


#------------- List packages we need -----------------#
# List packages we want
# install packages from CRAN
p_needed <-
  c('tools',
    'Cairo',
    'gridExtra',
    'ggplot2',
    'grid',
    'scales',
    'memisc') 


# Tale del moramo zakumentirati, ker  1KA strežnik ne pusti
# inštalacije paketka in javlja error
# Torej tole uporabljamo le LOKALNO!!!!!
# ## Install new packages
# packages <- rownames(installed.packages())
# p_to_install <- p_needed[!(p_needed %in% packages)]
# 
# if (length(p_to_install) > 0) {
#   install.packages(p_to_install)
# }

# Load the packages
lapply(p_needed, require, character.only = TRUE)
#------------ //List packages we need// --------------#


#--------------- FOLDERS WHERE PDF WILL BE SAVED ---------------------#
# Tukaj bomo shranili končni PDF
dir.create('modules/mod_EVOLI/results', showWarnings = FALSE)
# Slike Grafa, ki jo bomo shranili s pomočjo funkcije pdf
# Ti sliko bomo nato s pomočjo latex funkcije "includegraphics"
# vstavili v PDF poročilo narejeno s pomočjo tools::texi2pdf
dir.create('modules/mod_EVOLI/results/slike', showWarnings = FALSE)
#--------------- FOLDERS WHERE PDF WILL BE SAVED ---------------------#

#----------------------------- IMPORT DATA ----------------------------#
podatki <-
  read.csv2(
    "modules/mod_EVOLI/temp/pem.csv",
    sep = ";",
    header = T,
    fill = T,
    stringsAsFactors = FALSE,
    encoding = 'UTF-8'
  )
# Ker so baze iz 1KA, bomo prvo vrstico odstranili
if (podatki[1, 1]==("Ustreznost") |
    podatki[1, 1]==("Relevance")) {
  podatki <- podatki[2:nrow(podatki), ]
}


# # ker delamo za posameznika v datoteki pa imamo dva,
# # najprej izberemo prvo vrstico.
# Drugače javi error
 podatki <- podatki[1,]
# ####
#--------------------------- //IMPORT DATA// --------------------------#

# POMEMBNO!!!
#---------------------------- RECODE DATA -----------------------------#
# Na podatkih, ki jih pripravimo s spodnjo skripto potem delamo naprej 
# Sintaksa je narejena po Sintaksa Personal Energy Meter - FDV.xlsx
source("modules/mod_EVOLI/R/PEM_sintaks.R")
#---------------------------- RECODE DATA -----------------------------#



#--------------------- GRAFIKON Moj Employeeship odnos in vedenje -----------------------#
# Večino kode za izdelaov grafikona smo vzeli iz kode, ki generira poročilo
# za PEQM-SL (Evoli_slo.R) na 1KA strežniku

# Za potrebe izrisa grafikona (ggplot) podatke oblikujemo v
# podatkovni okvir
value <- c(COM, RES, LOY, INI,
           PRO, REL, QLT, CPT,
           FLX, IMP, ENE)
names <-
  c("Commitment",
    "Responsibility",
    "Loyalty",
    "Initiative",
    "Productivity",
    "Relations",
    "Quality",
    "Professional competence",
    "Flexibility",
    "Implementation",
    "Energy")
# Podatkovni okvir
df <- data.frame(value, names, stringsAsFactors = FALSE)

# Ker želiimo, da se labele oz imena v grafikonu prikažejo
# v enakem vrstnem redu, kot smo to zapisali v vektroju
# names, moramo spremeniti lastnosti vektorja names
# in sicer uporabimo factor in uredimo levels
df$names <- factor(df$names, levels = rev(unique(df$names)))
df$names = factor(
  df$names,
  levels =   c(
    "Energy",
    "Implementation",
    "Flexibility",
    "Professional competence",
    "Quality",
    "Relations",
    "Productivity",
    "Initiative",
    "Loyalty",
    "Responsibility",
    "Commitment"
  ),
  ordered = TRUE
)

# Manjkajočih vrednosti ne sme biti
# Drugače Grafikona ne izrišemo
if (any(!is.na(df$value))) {
  
  # Izris PDF
  cairo_pdf(
    paste('modules/mod_EVOLI/results/slike/EQ_lineplot.pdf', sep = ''),
    family = 'sans',
    pointsize = 15,
    width = 7.5,
    height = 8.5
  )
  
  # Začnemo s sestavljenjem/izdelavo grafikona
  p <-
    ggplot(data = df, aes(y = value, x = names, group = 1)) + 
    # Najprej naredimo Točkovni diagram, kjer bomo v nadaljevanju
    # posamezne točke med seboj povezali
    # Točke po želji tudi obarvammo z modro barvo oz.Navy Blue
    # Doličimo tudi velikost točk in obliko (krog)
    geom_point(
      color = I("blue"),
      shape = 21,
      lwd = 3,
      fill = "blue") +
    # Točke povežemo 
    geom_line(group = I(1), color = I("blue")) +
    # Vertikalna postavitev grrafa in brez label, saj bomo
    # labele dodali svoje
    theme_bw() + # white background and gray grid lines
    coord_flip() + 
    xlab("") + 
    ylab("") +
    # gray background color and white grid lines
    theme_gray() +
    # Dodatmo velikost teksta po želji naročnika
    theme(axis.text = element_text(size = 11, face = "bold")) +
    # Prav tako pa uredimo vrednosti (labele) na y ossi po 
    # željo naričnika.
    scale_y_continuous(
      expand = c(0, 0),
      minor_breaks = seq(0, 10, 0.5),
      breaks = seq(min(0, 5), max(10), by = 2.5),
      limits = c(0, 10),
      oob = rescale_none,
      # Dvojna x os 
      sec.axis = dup_axis()
    ) +
    # Dodatno dodamo vertikalne črte
    theme(
      panel.border = element_blank(),
      plot.background = element_rect(fill = "white"),
      panel.grid.minor = element_line(colour = "gray", size = 0.1)
    ) +
    geom_hline(yintercept = 0.0,
               col = "black",
               alpha = 0.6) +
    geom_hline(yintercept = 2.5,
               col = "black",
               alpha = 0.6) +
    geom_hline(yintercept = 7.5,
               col = "black",
               alpha = 0.6) +
    geom_hline(yintercept = 10.0,
               col = "black",
               alpha = 0.6) +
    # NA željo naročnika uredimo velikost grafikona
    theme(plot.margin = unit(c(2, 2, 0, 3.3), "cm")) 

  # Naročnik želi imeti celoten grafikon v okvirju ( tako tekst kot graf) zato te okvirje
  # ročno uredimo s funkcijo annotation_custom
  # Poleg tega dodamo še sivo ozadje pri novem okvirju (sivo ozadje za labele an y osi:
    # Uresničevanje, Produktivnost, itd.)
  pp = p + 
    # Dodamo še sivo ozadje za levo stran (labele)
    annotate(
      "rect",
      xmin = 0.4,
      xmax = 11.6,
      ymin = -8.17,
      ymax = 10,
      alpha = 0.5,
      fill = "gray"
    ) +
    # Nato pa začnemo z novimi črtami: dodelan grafikon
    # Vertikalna črta v level v kotu
    annotation_custom(
      grob = linesGrob(gp = gpar(col = "gray")),
      xmin = 0.4,
      xmax = 11.6,
      ymin = -8.17,
      ymax = -8.17
    ) +
    # Horizontalna črta na vrhu
    annotation_custom(
      grob = linesGrob(gp = gpar(col = "gray")),
      xmin = 11.6,
      xmax = 11.6,
      ymin = -8.17,
      ymax = 10
    ) +
    # Horizontalna črta na dnu
    annotation_custom(
      grob = linesGrob(gp = gpar(col = "gray")),
      xmin = 0.4,
      xmax = 0.4,
      ymin = -8.17,
      ymax = 0
    ) +
    # Dodamo markerje pri drugi x osi oziroma pri osi nad grafom.
    # Markerji naj bodo na vrednostih 0, 2.5, 5.0, 7.5, 10.0.
    # Gre za vertikalne črte/črtice kot pomoč za labele, ki jih bomo
    # ročno vstavili na vrhu grafa
    annotation_custom(grob = linesGrob(), xmin = 11.6, xmax = 11.66, ymin = 0, ymax = 0) +
    annotation_custom(grob = linesGrob(), xmin = 11.6, xmax = 11.66, ymin = 2.5, ymax = 2.5) +
    annotation_custom(grob = linesGrob(), xmin = 11.6, xmax = 11.66, ymin = 5.0, ymax = 5.0) +
    annotation_custom(grob = linesGrob(), xmin = 11.6, xmax = 11.66, ymin = 7.5, ymax = 7.5) +
    annotation_custom(grob = linesGrob(), xmin = 11.6, xmax = 11.66, ymin = 10.0, ymax = 10.0) + 
    # Dodatne vertikalne črte za potrebe naročnika
    geom_hline(yintercept = 5, size = 0.6) +
    geom_hline(yintercept = 0.5, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 1.0, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 1.5, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 2.0, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 3.0, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 3.5, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 4.0, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 4.5, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 5.5, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 6.0, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 6.5, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 7.0, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 8.0, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 8.5, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 9.0, size = 0.1, col="gray") +
    geom_hline(yintercept = 9.5, size = 0.1, col="gray") +
    # Da sivo ozadnje ne prekrije modre barve, ?e nekrat naredimo modro ?rto in to?ke
    geom_point(
      color = I("blue"),
      shape = 21,
      lwd = 3,
      fill = "blue"
    ) +
    geom_line(group = I(1),
              color = I("blue"),
              size = 1)
  
  # Na koncu izrišemo željen graf (torej vertiklane črte zunaj
  # margin grafa)
  gt <- ggplot_gtable(ggplot_build(pp))
  gt$layout$clip[gt$layout$name=="panel"] <- "off"
  grid.draw(gt)
  
 # Zaključimo in shranimo pdf
  dev.off()

  # S pomočno uporabe latex kode shranimo predhodno generiran
  # PDF grafikon v vektor, ki ga bomo kasneje uporabili
  # pri sestavljanju PDF poročila
  tex.EQ_lineplot  <- c(
    paste(
      "\\chapter[\\Large \\textbf My Employeeship attitudes and behaviour]{MY EMPLOYEESHIP \\\\ \\large{My Employeeship attitudes and behaviour}}",
      "\\begin{figure}[H]",
      paste0(
        "\\centerline{\\includegraphics[width=1\\textwidth]{slike/EQ_lineplot.pdf}}"
      ),
      "\\end{figure}"
    )
  )
  # V primeru manjkajolih vrednosti grafikone ne izrišemo
} else {
  tex.EQ_lineplot <- NULL
}
#-------------------- //GRAFIKON Moj Employeeship odnos in vedenje// --------------------#


#----------------------------------- PODATKI NA NASLOVNICI ----------------------------------------#
# Zapišemo še ime respondenta, organizacije in datum testiranja
# Vektor vrednosti, ki nas ne zaimajo 
# in s elahko pojavljajo v 1KA bazi
junk <- c("-1", "-2", "-3", "-4", "-5")

# Izpis imena in priimka respondenta na naslovnici
# Ime in priimek v angleški različici služi tudi kot nagovor.
# A le če podatki obstajajo
# Ker če ni podatkov za ime respondenta, tudi ostalih podatkov ni
if (!is.null(podatki$Q1)) {
  if (length(podatki$Q1) > 0  & !(podatki$Q1 %in% junk)) {
    # Ime (Q1) in priimek (Q2)
    respondent <- paste(podatki[["Q1"]], podatki[["Q2"]], sep = " ") 
    # V kolikor nastopajo šumniki moramo zaradi encodinga strežnika, ki
    # je angleški le te ustrezno nadomestiti z encoding znaki,
    # drugače se ne izpišejo pravilno
    # Mali č
    respondent <- gsub("\u010D", "č", respondent, fixed = TRUE)
    # Velik Č
    respondent <- gsub("\u010C", "Č", respondent, fixed = TRUE)
    # Mali ž
    respondent <- gsub("\u017E", "ž", respondent, fixed = TRUE)
    # Velik Ž
    respondent <- gsub("\u017D", "Ž", respondent, fixed = TRUE)
    # Mali š
    respondent <- gsub("\u0161", "š", respondent, fixed = TRUE)
    # Velik Š
    respondent <- gsub("\u0160", "š", respondent, fixed = TRUE)
    # Mali đ
    respondent <- gsub("\u0111", "đ", respondent, fixed = TRUE)
    # Velik đ
    respondent <- gsub("\u0110", "Đ", respondent, fixed = TRUE)
  } else {
    respondent <- " "
  }
  
  # Organisation
  if (length(podatki$Q3) > 0 & !(podatki$Q3 %in% junk)) {
    # izpis osebe, ki je pripravila poročilo
    Organisation <-
      podatki[["Q3"]]
    # V kolikor nastopajo šumniki moramo zaradi encodinga strežnika, ki
    # je angleški le te ustrezno nadomestiti z encoding znaki,
    # drugače se ne izpišejo pravilno
    # Mali č
    Organisation <- gsub("\u010D", "č", Organisation, fixed = TRUE)
    # Velik Č
    Organisation <- gsub("\u010C", "Č", Organisation, fixed = TRUE)
    # Mali ž
    Organisation <- gsub("\u017E", "ž", Organisation, fixed = TRUE)
    # Velik Ž
    Organisation <- gsub("\u017D", "Ž", Organisation, fixed = TRUE)
    # Mali š
    Organisation <- gsub("\u0161", "š", Organisation, fixed = TRUE)
    # Velik Š
    Organisation <- gsub("\u0160", "š", Organisation, fixed = TRUE)
    # Mali đ
    Organisation <- gsub("\u0111", "đ", Organisation, fixed = TRUE)
    # Velik đ
    Organisation <- gsub("\u0110", "Đ", Organisation, fixed = TRUE)
  } else {
    Organisation <- " "
  }
  
  # Date of testing
  if (length(podatki$itime) > 0 & !(podatki$itime %in% junk)) {
    date <-  podatki[["itime"]] # izpis osebe, ki je pripravila poročilo
  } else {
    date <- " "
  }
  
  # V primeru da ni podatkov
} else {
  respondent <- " "
  Organisation <- " "
  date <- " "
}

 
#----------------------------------- PODATKI NA NASLOVNICI ----------------------------------------#


#-------------------------------- ZAČNEMO S PRIPRAVO IN SESTAVO PDF DOKUMENTA ---------------------------------#
# Sledi del, kjer bomo vse dele sestavili v celoto, torej latex in R kodo ter s pomočjo 
# tools::texi2pdf generirali PDF poročilo

# LATEX KOSI ------------------------------------------------------
#=================================================================#
# Najprej s funkcijo scan preberemo latex datoteke
# Glava dokumenta, kjer definiram celotno strukturo latex dokumenta
tex.glava <-
  scan(
    "modules/mod_EVOLI/latexkosi/Pem_meter/glava-PEM_ang.tex",
    character(0),
    sep = "\n",
    quiet = TRUE,
    encoding = 'UTF-8'
  )

# Gre kodo ki vsebuje dodatno vsebino in TABELE z vnosnimi formami!
podatkovni.okvir <-
  scan(
    "modules/mod_EVOLI/latexkosi/Pem_meter/pem_vseb_tabele_ang.tex",
    character(0),
    sep = "\n",
    quiet = TRUE,
    encoding = 'UTF-8'
  )

# Ime in priimek respondenta na naslovni strani
tex.glava <-
  gsub(
    pattern = '!name!',
    replacement = Hmisc::latexTranslate(respondent),
    x = tex.glava
  )

# Organizacija v kateri je zaposlen
tex.glava <-
  gsub(
    pattern = '!organisation!',
    replacement = Hmisc::latexTranslate(Organisation),
    x = tex.glava
  )
# Ter datum, ko je bil anketiranje izvedeno
tex.glava <-
  gsub(
    pattern = '!date!',
    replacement = Hmisc::latexTranslate(date),
    x = tex.glava
  )

# Zaključimo dokument: \end{document}
tex.noga  <-
  scan(
    "modules/mod_EVOLI/latexkosi/Pem_meter/pem-noga.tex",
    character(0),
    sep = "\n",
    quiet = TRUE
  )

#----------------------  //LATEX KOSI// --------------------# 

#---------- SESTAVA VSEH DELOV V CELOTO ----------#
# Posamezne
tex.izbor <-  c(tex.glava,
                tex.EQ_lineplot,
                "\\newpage",
                podatkovni.okvir,
                tex.noga)
#-------- //SESTAVA VSEH DELOV V CELOTO// --------#


#--------- USTREZNO UREDIMO ŠE POTI IN IME KONČNEGA POROČILA ----------#
# Nastavimo pot, kamor bomo shranili latex datoteko
Rdirektorij <- getwd()
setwd(paste(Rdirektorij, "modules/mod_EVOLI/results", sep = "/"))
# Zapišemo Tex file s funkcijo cat, saj želimo izpisati
# celotno latex codo
cat(tex.izbor,
    file = paste0('PEM-ANG.tex'),
    sep = '\n')
# Tex oziroma file generiran v prejšnjem primeru
# Pa nato pretvorimo v PDF
tools::texi2pdf(file = paste0("PEM-ANG.tex"),
                quiet = TRUE,
                clean = TRUE)
# V primeru, da poročilo generiramo večkrat (popravki terstiranje)
# Še enkrat nastavimo pot v prvotni direktorij, drugače
# bo pot napačna, saj smo jo za potrebe geneiranja latex oz tex.
# fila spremenili
setwd(Rdirektorij)
#------- //USTREZNO UREDIMO ŠE POTI IN IME KONČNEGA POROČILA// --------#

#------------------------------ //ZAČNEMO S PRIPRAVO IN SESTAVO PDF DOKUMENTA// -------------------------------#