Archivage - hydratation de la table EmailLastSeen avec les données existantes

[vincentporte]

Données de creation de :

• Post
• DSP
• Event
• Upvote
• ForumRating pour les utilisateurs authentifiés

Données de mise à jour de :

• Click on notifi (visited_at non nul)

Données de connection de :

• User

[vincentporte]

1. collecter tous les evenements sous forme d'une liste de tuples
   data = [('[email protected]',datetime(2024,10,10),'LOGGED'),('[email protected]',datetime(2024,8,3),'POST'),('[email protected]',datetime(2025,1,10),'LOGGED'),('[email protected]',datetime(2024,10,10),'LOGGED'),('[email protected]',datetime(2024,8,3),'POST'),('[email protected]',datetime(2025,1,18),'LOGGED'),('[email protected]',datetime(2023,10,10),'LOGGED')]

2. dedupliquer la liste en conservant l'évenement le plus récent pour chaque email
   dedup_tups = {tup[0]: tup for tup in sorted(data, key=lambda tup: (tup[0], tup[1]), reverse=True)}

3. exclure les emails déjà connus de EmailLastSeen

4. generer les objets EmailLastSeen avec les tuples restant

5. bulk_create