Objectif

Un accès uniforme à des sources multiples, autonomes et hétérogènes et structurés

Built With

• Python
• Flask
• Pandas
• APIs

Installation

Use the package manager pip to install

pip install pandasql
pip install contextlib
pip install bs4
pip install dateutil

Packages

json : https://docs.python.org/2/library/json.html

requests : https://fr.python-requests.org/en/latest/

dateutil : https://dateutil.readthedocs.io/en/stable/

pandas : https://pandas.pydata.org/docs/

pandasql : https://pypi.org/project/pandasql/

termcolor : https://pypi.org/project/termcolor/

urllib : https://docs.python.org/fr/3/library/urllib.html

BeautifulSoup : https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

contextlib

Conception

La figure ci-dessus représente l’architecture adoptée pour la réalisation du présent projet. Il s’agit d’une architecture Adaptateur-Médiateur dont on va utiliser l’approche GAV

Diagramme de séquence

Datasets

Choix des BDs : Nous avons choisi les bases de données par rapport aux contextes de crise de l’énergie, nous exploiterons donc deux API contenant des données relatives à la consommation gaz et électricité dans différentes régions, le troisième API quant à lui contient des données météorologiques notamment température et humidité sur différents laps de temps

Description des APIs

Mise en place de l'environnement

• Création d'un environnement virtuel soit avec anaconda soit avec la commande -m venv sous python
• Dans le cas où l'env virtuel est crée par Anaconda, il faut spécifier dans le anaconda prompt : conda activate
• Pointer sur le dossier API_ConsommationElectriciteGaz (./API_ConsommationElectriciteGaz)
• Installer les bibliothèques nécessaires dans le fichier requirements.txt (Flask, requests, json, ...)

Exploration de l'architecture du projet flask

• Dossier static : contient tous les fichiers de style et les images si vous aurez besoin
• Dossier templates : contient tous les fichiers html pour la partie front-end du projet
• Fichier app.py : pour définir le logique et les endpoints

Exécution de l'app Flask

• Dans la commande prompt d'anaconda :
  1. set FLASK_APP=app.py
  2. set FLASK_ENV=development
  3. flask run
• Taper dans l'url : http://127.0.0.1:5000/
• Obtenir les résultats affichés dans la page web

Affichage:

Références:

• Anaconda : https://www.anaconda.com/products/distribution
• Flask : https://flask.palletsprojects.com/en/2.2.x/
• Environnement vituel : https://pypi.org/project/virtualenv/ && https://anaconda.org/conda-forge/virtualenv