diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 28b692e..3ad152b 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -1,5 +1,6 @@ # Fichiers de credentials credentials.json +docs/JOURNAL.md # Données de test test_files/ diff --git a/LICENSE b/LICENSE index 75c574f..adda6c7 100644 --- a/LICENSE +++ b/LICENSE @@ -1,6 +1,6 @@ MIT License -Copyright (c) 2025 Atmo France +Copyright (c) 2025 Mathdatech Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal @@ -18,4 +18,4 @@ FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE -SOFTWARE. \ No newline at end of file +SOFTWARE. diff --git a/MANIFEST.in b/MANIFEST.in index bddff26..dcb8b32 100644 --- a/MANIFEST.in +++ b/MANIFEST.in @@ -21,9 +21,12 @@ exclude .gitignore exclude credentials.json exclude *.pyc exclude .git* +exclude .claude* +exclude archives* +exclude export* exclude *.log exclude .pytest_cache exclude .mypy_cache exclude build exclude dist -exclude *.egg-info \ No newline at end of file +exclude *.egg-info diff --git a/docs/JOURNAL.md b/docs/JOURNAL.md deleted file mode 100644 index 5f2b69c..0000000 --- a/docs/JOURNAL.md +++ /dev/null @@ -1,1433 +0,0 @@ -# Journal de développement - Wrapper API Atmo Data - -## Session du 04/07/2025 - -### Objectif initial -Créer un wrapper Python pour l'API d'Atmo Data à partir du fichier swagger.json fourni. - -### Réalisations - -#### 1. Analyse et compréhension de l'API -- ✅ Lecture et analyse complète du fichier `swagger.json` -- ✅ Identification des 6 endpoints principaux : - - `/api/login` - Authentification JWT - - `/api/v2/data/indices/atmo` - Indices de qualité de l'air ATMO - - `/api/v2/data/episodes/3jours` - Épisodes de pollution sur 3 jours - - `/api/v2/data/episodes/historique` - Épisodes de pollution historiques - - `/api/v2/data/inventaires/emissions` - Inventaires des émissions - - `/api/v2/data/indices/pollens` - Indices pollen - -#### 2. Création du wrapper de base -- ✅ **Fichier créé** : `atmo_data_client.py` -- ✅ Classe `AtmoDataClient` avec authentification JWT -- ✅ Méthode `login()` pour l'authentification -- ✅ Méthode `_make_request()` pour les appels API -- ✅ Implémentation des 5 méthodes principales pour tous les endpoints -- ✅ Gestion des erreurs avec `AtmoDataException` - -#### 3. Ajout des validations complètes -- ✅ **11 méthodes de validation privées** créées : - - `_validate_format()` - Formats de sortie (geojson, csv) - - `_validate_aasqa()` - Codes AASQA (01-94) - - `_validate_polluant()` - Polluants (NO2, SO2, PM10, PM2.5, O3) - - `_validate_date()` - Format et existence des dates (YYYY-MM-DD) - - `_validate_code_qualificatif_atmo()` - Indices ATMO (0-7) - - `_validate_code_qualificatif_pollen()` - Indices pollen (0-6) - - `_validate_type_episode()` - Types d'épisodes de pollution - - `_validate_echeance()` - Échéances (-1, 0, 1) - - `_validate_echelle()` - Échelles (region, epci) - - `_validate_secteur()` - Secteurs d'émission (5, 6, 7, 34, 219) - - `_validate_bounding_box()` - Format et cohérence des bounding box - -#### 4. Refactorisation optimisée -- ✅ **Toutes les 5 méthodes publiques refactorisées** pour combiner : - - Validation des paramètres - - Construction du dictionnaire `params` -- ✅ Élimination de la duplication de code -- ✅ Pattern cohérent dans toutes les fonctions - -#### 5. Documentation et exemples -- ✅ **Fichier créé** : `README.md` avec documentation complète -- ✅ **Fichier créé** : `example_usage.py` avec 6 exemples pratiques -- ✅ **Constantes utiles** définies : - - `AASQA_CODES` - Mapping codes/régions - - `POLLUANTS` - Liste des polluants supportés - - `SECTEURS_EMISSIONS` - Mapping secteurs d'émission - - `INDICES_ATMO` - Signification des indices ATMO - - `INDICES_POLLENS` - Signification des indices pollen - -#### 6. Tests et validation -- ✅ **Fichier créé** : `test_validations.py` -- ✅ **Tests unitaires** pour toutes les validations -- ✅ **Tests d'intégration** pour les méthodes publiques -- ✅ **Tous les tests passent** avec succès - -### Structure finale du projet - -``` -/home/mathieu/test/ -├── swagger.json # Spécification API fournie -├── atmo_data_client.py # Wrapper principal (450+ lignes) -├── example_usage.py # Exemples d'utilisation -├── test_validations.py # Suite de tests -├── README.md # Documentation complète -└── JOURNAL.md # Ce journal -``` - -### Fonctionnalités implémentées - -#### Wrapper principal (`AtmoDataClient`) -- ✅ Authentification JWT automatique -- ✅ Gestion de session HTTP persistante -- ✅ Validation complète de tous les paramètres -- ✅ Gestion d'erreurs robuste (`ValueError` + `AtmoDataException`) -- ✅ Support formats GeoJSON et CSV -- ✅ Messages d'erreur explicites avec valeurs valides - -#### Méthodes publiques -1. `login(username, password)` - Authentification -2. `get_indices_atmo(...)` - Indices de qualité de l'air -3. `get_episodes_3jours(...)` - Épisodes pollution actuels -4. `get_episodes_historique(...)` - Épisodes pollution historiques -5. `get_emissions(...)` - Inventaires des émissions -6. `get_indices_pollens(...)` - Indices pollen - -### Points techniques notables - -#### Validations implémentées -- **Formats** : Seuls geojson/csv acceptés -- **Dates** : Validation regex + existence réelle -- **Codes AASQA** : Validation contre liste officielle -- **Polluants** : Validation contre API specs -- **Bounding box** : Validation format + cohérence géographique -- **Indices** : Validation ranges ATMO (0-7) et pollen (0-6) - -#### Architecture -- **Séparation claire** : Validation / Construction params / Requête -- **DRY principle** : Pas de duplication de code -- **Error handling** : Deux types d'exceptions distinctes -- **Typing** : Type hints complets avec Optional - -### État actuel - -#### ✅ Terminé et fonctionnel -- Wrapper complet et opérationnel -- Toutes les validations implémentées -- Documentation complète -- Tests exhaustifs -- Code refactorisé et optimisé - -#### 🎯 Prêt pour utilisation -Le wrapper est **production-ready** avec : -- Sécurité : Validation de tous les paramètres -- Robustesse : Gestion d'erreurs complète -- Facilité d'usage : API intuitive -- Documentation : Exemples et guide complet - -### Pour la prochaine session - -#### Améliorations possibles (optionnelles) -- [ ] Ajout de méthodes helper (ex: `get_today_indices()`) -- [ ] Cache des réponses API -- [ ] Support de pagination si nécessaire -- [ ] Méthodes de sérialisation (CSV, Excel) -- [ ] Tests d'intégration avec vraie API -- [ ] Configuration via fichier de config -- [ ] Logging des requêtes - -#### État des fichiers -- `atmo_data_client.py` : **Stable et complet** -- `README.md` : **Documentation à jour** -- `example_usage.py` : **Exemples fonctionnels** -- `test_validations.py` : **Suite de tests complète** - -### Commandes de test rapide -```bash -# Test des validations -python test_validations.py - -# Test de syntaxe Python -python -m py_compile atmo_data_client.py - -# Exemple d'utilisation (nécessite vraie auth) -python example_usage.py -``` - ---- - -**Session terminée le 04/07/2025** -**Statut : Wrapper complet et fonctionnel** ✅ - ---- - -## Session du 07/07/2025 - -### Objectifs -- Implémenter des classes de données typées pour faciliter l'exploitation des données -- Ajouter un système de gestion des credentials sécurisé -- Tester la connexion réelle à l'API Atmo Data - -### Réalisations - -#### 1. Objets typés et modèles de données ✅ -- ✅ **Fichier créé** : `atmo_data_models.py` -- ✅ **Classes spécialisées** créées pour chaque type de données : - - `AtmoDataBase` - Classe de base avec coordonnées et propriétés communes - - `IndiceAtmo` - Indices de qualité de l'air avec méthodes helper - - `EpisodePollution` - Épisodes de pollution avec niveaux d'alerte - - `EmissionData` - Données d'émissions avec calculs par habitant/km² - - `IndicePollen` - Indices pollen avec détection des risques - - `AtmoDataCollection` - Gestion de collections avec filtrage et statistiques - - `Coordinates` - Classe pour coordonnées géographiques avec calcul de distance - -#### 2. Méthodes helper avancées ✅ -- ✅ **IndiceAtmo** : - - `get_qualificatif()` - Qualificatif textuel ("Bon", "Moyen", etc.) - - `get_color()` - Couleur hex/RGB associée à l'indice - - `is_good_quality()` / `is_poor_quality()` - Tests de qualité - - `get_worst_pollutant()` - Polluant le plus problématique - - `get_pollutants_summary()` - Résumé détaillé de tous les polluants - -- ✅ **EpisodePollution** : - - `is_alert_active()` - Détection d'alertes actives - - `get_alert_level()` - Niveau d'alerte (Information/Alerte/Aucune) - - `get_polluant_code()` - Code du polluant principal - - `is_geometry_complex()` - Détection géométries MultiPolygon - -- ✅ **EmissionData** : - - `get_emission_density()` - Densité d'émission par km² - - `get_emission_per_capita()` - Émission par habitant - - `get_total_emissions()` - Toutes les émissions par polluant - - `get_secteur_name()` - Nom du secteur d'émission - -- ✅ **IndicePollen** : - - `is_alert_active()` - Détection alertes pollen - - `get_highest_pollen()` - Espèce avec indice le plus élevé - - `get_dangerous_pollens()` - Liste des pollens à risque élevé (4+) - - `get_pollens_summary()` - Détail par espèce avec couleurs - -- ✅ **AtmoDataCollection** : - - `filter_by_aasqa()` - Filtrage par région - - `filter_by_coordinates()` - Filtrage géographique avec rayon - - `get_statistics()` - Statistiques automatiques par type de données - - `to_summary()` - Résumé textuel de la collection - -#### 3. Intégration client/objets typés ✅ -- ✅ **Client modifié** pour retourner objets typés : - - Format GeoJSON → `AtmoDataCollection` avec objets typés - - Format CSV → Dictionnaires bruts (rétrocompatibilité) -- ✅ **Type hints** mis à jour : `Union[Dict[str, Any], AtmoDataCollection]` -- ✅ **Détection automatique** du type de données (indices/episodes/emissions/pollens) - -#### 4. Système de credentials sécurisé ✅ -- ✅ **Fichiers créés** : - - `credentials.json.example` - Modèle de configuration - - `.gitignore` - Protection des credentials sensibles - - `setup_credentials.py` - Script de configuration guidée - -- ✅ **Fonctionnalités client améliorées** : - - Chargement automatique depuis `credentials.json` - - URL API configurable via credentials - - Méthode `auto_login()` pour connexion simplifiée - - Validation des champs requis et format JSON - - Gestion d'erreurs explicites pour credentials manquants/invalides - -- ✅ **Sécurité** : - - `credentials.json` ignoré par git automatiquement - - Validation des champs obligatoires (username, password) - - Messages d'erreur clairs sans exposer les mots de passe - -#### 5. Tests et connexion réelle à l'API ✅ -- ✅ **Fichiers de test créés** : - - `test_credentials_system.py` - Tests du système de credentials - - `test_typed_client.py` - Tests d'intégration objets typés - - `test_real_connection.py` - Test de connexion réelle avec prompts - - `demo_complete.py` - Démonstration complète fonctionnelle - -- ✅ **URL API corrigée** : `https://admindata.atmo-france.org` -- ✅ **Connexion réelle testée** avec succès : - - Authentification JWT fonctionnelle - - Récupération de 1,288 indices ATMO pour l'Île-de-France - - Analyse de 9 épisodes de pollution (aucune alerte active) - - 6 territoires d'émissions avec calculs par habitant - - 3,801 stations pollen avec 1,630 alertes (Graminées) - -#### 6. Fonctionnalité de sauvegarde étendue ✅ -- ✅ **Méthode `save_to_file()`** améliorée : - - Support formats JSON, CSV, GeoJSON - - Extraction intelligente des coordonnées pour CSV - - Création automatique des dossiers parents - - Extensions de fichier automatiques - - Validation du format et compatibilité des données - -- ✅ **Tests de sauvegarde** avec vraies données : - - Export JSON : 1,138,754 bytes (données réelles) - - Export CSV : 295,120 bytes avec coordonnées extraites - - Création automatique dossier `export_YYYY-MM-DD/` - -#### 7. Documentation complète ✅ -- ✅ **README.md mis à jour** avec : - - Section objets typés et modèles de données - - Guide de configuration des credentials - - Exemples d'utilisation avec méthodes helper - - Liste complète des classes et méthodes disponibles - -- ✅ **Fichiers d'aide créés** : - - `QUICKSTART.md` - Guide de démarrage rapide - - `example_data_models.py` - Exemples avec objets typés - - Documentation des tests et scripts de validation - -### Tests réels effectués - -#### Données analysées (session du 07/07/2025) -- **Qualité de l'air Île-de-France** : 1,288 indices, moyenne 2.0/7 (Bonne qualité) -- **Épisodes de pollution** : 9 épisodes analysés, aucune alerte active -- **Émissions** : Île-de-France, 12M habitants, 0.18 kg NOx/hab/an -- **Pollens** : 1,630 alertes actives sur Graminées (niveau 3-4) - -### Structure finale du projet - -``` -/home/mathieu/test/ -├── atmo_data_client.py # Client principal avec credentials -├── atmo_data_models.py # Classes de données typées -├── constantes.py # Constantes et configurations -├── credentials.json.example # Modèle de credentials -├── credentials.json # Credentials utilisateur (ignoré git) -├── .gitignore # Protection des données sensibles -├── setup_credentials.py # Configuration guidée -├── example_usage.py # Exemples de base -├── example_data_models.py # Exemples objets typés -├── example_save_files.py # Exemples de sauvegarde -├── test_validations.py # Tests de validation -├── test_save_functionality.py # Tests de sauvegarde -├── test_credentials_system.py # Tests système credentials -├── test_typed_client.py # Tests intégration objets -├── test_real_connection.py # Tests connexion réelle -├── demo_complete.py # Démonstration complète -├── QUICKSTART.md # Guide démarrage rapide -├── README.md # Documentation complète -├── JOURNAL.md # Ce journal -└── swagger.json # Spécification API -``` - -### Fonctionnalités ajoutées - -#### Objets typés -- **Classes spécialisées** pour chaque type de données API -- **Méthodes helper** pour analyse et visualisation -- **Calculs automatiques** (densités, per capita, distances) -- **Filtrage intelligent** (géographique, par région, par qualité) -- **Statistiques automatiques** par type de collection - -#### Gestion des credentials -- **Configuration sécurisée** via fichier JSON -- **Chargement automatique** de l'URL et identifiants -- **Validation robuste** avec messages d'erreur clairs -- **Protection git** automatique des données sensibles - -#### Connectivité réelle -- **Authentification JWT** opérationnelle -- **Tous les endpoints** testés avec succès -- **Gestion d'erreurs** serveur (500) et paramètres requis -- **Performance** validée sur gros volumes (1,288 indices) - -### État actuel - -#### ✅ Production-ready avec API réelle -- ✅ Connexion fonctionnelle à `https://admindata.atmo-france.org` -- ✅ Authentification JWT opérationnelle -- ✅ Tous les endpoints validés avec vraies données -- ✅ Objets typés pleinement fonctionnels -- ✅ Sauvegarde de données réelles (>1MB) -- ✅ Analyse statistique avancée - -#### 🎯 Améliorations apportées -- **Facilité d'usage** : `client.auto_login()` au lieu de saisie manuelle -- **Richesse des données** : Objets avec méthodes helper vs dictionnaires bruts -- **Sécurité** : Credentials protégés, validation renforcée -- **Robustesse** : Tests réels avec gros volumes de données - -### Todo List - Ajustements documentation/code ✨ - -Basé sur les informations ajoutées dans README.md par l'utilisateur : - -#### 📝 Documentation et attribution -- [ ] **Licence et attribution** : - - [ ] Ajouter en-têtes de licence ODbL dans tous les fichiers Python - - [ ] Créer méthode `get_attribution()` retournant le texte d'attribution requis - - [ ] Intégrer attribution automatique dans les exports (JSON/CSV) - - [ ] Ajouter exemples d'attribution dans la documentation - -- [ ] **Liens et références** : - - [ ] Ajouter liens vers documentation officielle dans les docstrings - - [ ] Référencer https://admindata.atmo-france.org/api/doc/v2 dans le code - - [ ] Intégrer lien vers inscription API dans les messages d'erreur d'auth - -#### 🔒 Prérequis et autorisation -- [ ] **Gestion des autorisations** : - - [ ] Améliorer messages d'erreur d'authentification avec lien inscription - - [ ] Ajouter méthode `check_api_access()` pour vérifier autorisations - - [ ] Créer guide d'inscription dans documentation - - [ ] Ajouter validation du statut du compte utilisateur - -#### 📊 Métadonnées et contexte -- [ ] **Informations contextuelles** : - - [ ] Ajouter propriétés `data_source` et `license` aux objets typés - - [ ] Intégrer description des 4 thèmes dans les classes de données - - [ ] Ajouter méthodes `get_data_source_info()` aux collections - - [ ] Créer constantes pour les thèmes de données (indices, épisodes, émissions, pollen) - -#### 🛠️ Scripts et outils -- [ ] **Scripts d'aide améliorés** : - - [ ] Modifier `setup_credentials.py` pour inclure lien d'inscription - - [ ] Ajouter vérification des autorisations dans les tests - - [ ] Créer script `check_prerequisites.py` pour validation complète - - [ ] Intégrer guides d'inscription dans les outils de configuration - -### Commandes de test - -```bash -# Tests complets -python test_credentials_system.py -python test_typed_client.py -python demo_complete.py - -# Configuration -python setup_credentials.py - -# Test connexion réelle (nécessite credentials valides) -python test_real_connection.py -``` - ---- - -**Session terminée le 07/07/2025** -**Statut : Wrapper avec objets typés et connexion API réelle opérationnelle** ✅ -**Nouvelles fonctionnalités** : Classes de données typées, credentials sécurisés, tests réels réussis - ---- - -## Session du 09/07/2025 - -### Objectifs -- Corriger les erreurs dans le script `example_usage.py` après l'implémentation des objets typés -- Créer un script spécialisé pour analyser les indices pollen de Tomblaine -- Améliorer la classe `IndicePollen` avec les concentrations de pollens - -### Réalisations - -#### 1. Correction du script example_usage.py ✅ -- ✅ **Problème identifié** : Le script utilisait encore l'ancien format dictionnaire brut -- ✅ **Erreur corrigée** : `'AtmoDataCollection' object has no attribute 'get'` -- ✅ **Migration vers objets typés** : - - `indices.get('features', [])` → `len(indices)` - - Utilisation des méthodes helper : `get_qualificatif()`, `is_alert_active()` - - Affichage des résumés avec `to_summary()` -- ✅ **Ajout paramètres requis** : Spécification d'`aasqa="11"` pour éviter erreurs serveur 500 -- ✅ **Analyses enrichies** : - - Statistiques de qualité avec pourcentages - - Détection automatique des alertes - - Répartition des épisodes par polluant - - Calculs d'émissions par habitant - -#### 2. Script spécialisé pour Tomblaine ✅ -- ✅ **Fichier créé** : `pollen_tomblaine.py` -- ✅ **Fonctionnalités implémentées** : - - Recherche précise par code INSEE (54526) et AASQA (44 - Grand Est) - - Prévisions sur 3 jours (aujourd'hui + 2 jours suivants) - - Connexion automatique avec credentials - - Analyse détaillée par espèce de pollen - - Détection d'alertes et pollens à risque élevé - - Résumé et recommandations personnalisées - - Gestion d'erreurs robuste avec fallback régional - -#### 3. Correction des problèmes d'affichage ✅ -- ✅ **Problème 1 corrigé** : "Station: Zone non spécifiée" - - **Cause** : Propriété `lib_zone` non exposée dans `AtmoDataBase` - - **Solution** : Ajout de `self.lib_zone = self.properties.get('lib_zone', '')` dans `AtmoDataBase` - - **Résultat** : Affichage correct "Station: Tomblaine" - -- ✅ **Problème 2 corrigé** : Qualificatifs affichés comme "Inconnu" - - **Cause** : Codes float (1.0, 2.0) non convertis en string pour le dictionnaire - - **Solution** : Correction dans `get_pollens_summary()` avec `str(int(indice))` - - **Résultat** : Affichage correct "Très faible", "Faible", "Modéré" - -- ✅ **Problème 3 corrigé** : Codes courts ("Gram", "Arm") au lieu des noms complets - - **Cause** : Méthode `get_highest_pollen()` retournait les codes courts - - **Solution** : Utilisation de `CODE_TAXON.get()` pour conversion - - **Résultat** : Affichage correct "Graminées", "Armoise" - -#### 4. Amélioration de la classe IndicePollen ✅ -- ✅ **Propriétés de concentration ajoutées** : - - `conc_ambr`, `conc_arm`, `conc_aul`, `conc_boul`, `conc_gram`, `conc_oliv` - - Concentrations en grains/m³ pour chaque taxon - - Documentation complète avec types et unités - -- ✅ **Nouvelles méthodes helper** : - - `get_concentrations()` : Retourne toutes les concentrations par espèce - - `get_highest_concentration()` : Trouve l'espèce avec la plus haute concentration - - `get_pollens_summary()` améliorée : Inclut maintenant les concentrations - -- ✅ **Amélioration du script Tomblaine** : - - Affichage de la plus haute concentration : "🔬 Plus haute concentration: Graminées (33.9 grains/m³)" - - Concentrations détaillées pour chaque espèce détectée - - Données quantitatives permettant une analyse plus fine - -#### 5. Enrichissement des constantes ✅ -- ✅ **Constantes `AASQA_CODES` améliorées** : - - Format : 'Code': 'Région | Organisme' - - Exemple : '44': 'Grand Est | ATMO Grand-Est' - - Informations sur les organismes producteurs - -- ✅ **Propriété `source` ajoutée** : - - Ajout dans `AtmoDataBase` : `self.source = self.properties.get('source', '')` - - Méthode `get_source()` : Retourne le nom public de l'AASQA - -### Tests réels effectués avec Tomblaine - -#### Données analysées (session du 09/07/2025) -- **Localisation** : Tomblaine (54526), Grand Est (AASQA 44) -- **Période** : 09-11 juillet 2025 (3 jours) -- **Résultats** : - - **Graminées** : Niveau modéré (3) avec concentration décroissante (33.9 → 32.0 → 28.4 gr/m³) - - **Armoise** : Niveau faible (2) avec concentration stable (4.8 → 5.7 → 4.3 gr/m³) - - **Autres pollens** : Très faibles (niveau 1) - - **Aucune alerte officielle** sur les 3 jours - - **Tendance** : Amélioration progressive visible - -### Fonctionnalités ajoutées - -#### Script pollen_tomblaine.py -- **Recherche précise** par code INSEE et AASQA -- **Prévisions 3 jours** avec données détaillées -- **Analyse par espèce** avec émojis visuels par niveau -- **Concentrations quantitatives** en grains/m³ -- **Détection d'alertes** et pollens à risque élevé -- **Résumé global** avec recommandations personnalisées -- **Gestion d'erreurs** robuste avec fallback régional - -#### Classe IndicePollen enrichie -- **Propriétés de concentration** pour tous les taxons -- **Méthodes d'analyse** des concentrations -- **Résumé complet** incluant codes, qualificatifs et concentrations -- **Détection automatique** des plus hautes concentrations -- **Support complet** des données quantitatives API - -### Structure du projet mise à jour - -``` -/home/mathieu/test/ -├── atmo_data_client.py # Client principal avec credentials -├── atmo_data_models.py # Classes de données typées (enrichies) -├── constantes.py # Constantes améliorées avec organismes -├── credentials.json.example # Modèle de credentials -├── credentials.json # Credentials utilisateur (ignoré git) -├── pollen_tomblaine.py # Script spécialisé Tomblaine ✨ NOUVEAU -├── example_usage.py # Exemples corrigés avec objets typés -├── example_data_models.py # Exemples objets typés -├── example_save_files.py # Exemples de sauvegarde -├── demo_complete.py # Démonstration complète -├── test_*.py # Suite de tests -├── setup_credentials.py # Configuration guidée -├── QUICKSTART.md # Guide démarrage rapide -├── README.md # Documentation complète -├── JOURNAL.md # Ce journal -└── swagger.json # Spécification API -``` - -### Corrections techniques importantes - -#### Problèmes résolus -1. **Compatibilité objets typés** : Migration complète de `example_usage.py` -2. **Affichage des zones** : Correction de l'accès à `lib_zone` dans `AtmoDataBase` -3. **Qualificatifs pollen** : Correction de la conversion float→string dans `get_pollens_summary()` -4. **Noms d'espèces** : Utilisation correcte de `CODE_TAXON` pour les noms complets -5. **Concentrations manquantes** : Ajout complet des propriétés `conc_*` dans `IndicePollen` - -#### Améliorations qualitatives -- **Données plus riches** : Concentrations quantitatives en grains/m³ -- **Analyses plus fines** : Suivi des tendances sur 3 jours -- **Localisation précise** : Recherche par code INSEE spécifique -- **Interface utilisateur** : Affichage avec émojis et formatage clair -- **Recommandations** : Conseils personnalisés basés sur l'analyse - -### État actuel - -#### ✅ Production-ready avec analyses avancées -- ✅ Scripts d'exemples corrigés et fonctionnels -- ✅ Classe `IndicePollen` complète avec concentrations -- ✅ Script spécialisé Tomblaine opérationnel -- ✅ Affichage correct des zones et qualificatifs -- ✅ Analyses quantitatives avec grains/m³ -- ✅ Prévisions 3 jours avec tendances - -#### 🎯 Nouvelles capacités -- **Analyse locale précise** : Suivi spécifique par commune -- **Données quantitatives** : Concentrations en grains/m³ -- **Prévisions courtes** : Évolution sur 3 jours -- **Détection automatique** : Alertes et pollens à risque -- **Recommandations** : Conseils basés sur l'analyse - -### Commandes de test - -```bash -# Script corrigé avec objets typés -python example_usage.py - -# Analyse pollen Tomblaine -python pollen_tomblaine.py - -# Test des concentrations -python -c " -from atmo_data_client import AtmoDataClient -from datetime import datetime -client = AtmoDataClient() -client.auto_login() -pollens = client.get_indices_pollens(date=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'), aasqa='44', code_zone='54526') -if pollens: print('Concentrations:', pollens[0].get_concentrations()) -" - -# Démonstration complète -python demo_complete.py -``` - -### Données exemple Tomblaine (09/07/2025) - -``` -🌸 Station: Tomblaine -🌱 Plus haut niveau: Graminées (niveau 3) -🔬 Plus haute concentration: Graminées (33.9 grains/m³) - -🌿 Détail par espèce: - 🟡 Armoise : Faible (niveau 2) - 4.8 gr/m³ - 🟠 Graminées : Modéré (niveau 3) - 33.9 gr/m³ - 🟢 Autres : Très faible (niveau 1) - 0.0 gr/m³ -``` - ---- - -**Session terminée le 09/07/2025** -**Statut : Wrapper avec analyses pollen avancées et corrections complètes** ✅ -**Nouvelles fonctionnalités** : Script Tomblaine, concentrations pollens, corrections objets typés - ---- - -## Session du 10/07/2025 - -### Objectifs -- Centraliser la gestion des emojis dans les constantes -- Créer un script de présentation tabulaire concis pour les données pollen de Tomblaine -- Améliorer la cohérence et la simplicité des scripts - -### Réalisations - -#### 1. Centralisation du système d'émojis ✅ -- ✅ **Mise à jour de `CODE_COLOR_QUALIF`** : - - Ajout d'un 3ème élément emoji dans chaque tuple : `[rgb, hex, emoji]` - - Format : `0: [(221,221,221), '#DDDDDD', "⚪"]` - - Émojis standardisés : ⚪🟢🟡🟠🔴🟣⚫⚠️ pour niveaux 0-7 - -- ✅ **Méthode `get_emoji_by_level()` ajoutée** à `AtmoDataBase` : - - Récupère l'émoji correspondant au niveau de qualificatif - - Gestion des cas d'erreur avec emoji par défaut "❓" - - Utilisable par toutes les classes héritées - -- ✅ **Simplification des classes spécialisées** : - - `IndiceAtmo.get_emoji()` utilise maintenant la méthode centralisée - - `IndicePollen.get_pollens_summary()` inclut automatiquement l'émoji - - Plus de duplication de tableaux d'émojis dans les scripts - -#### 2. Script tabulaire concis pour Tomblaine ✅ -- ✅ **Fichier créé** : `pollen_tomblaine_tableau.py` -- ✅ **Présentation optimisée** : - - Tableau principal : Taxons en lignes, dates (J, J+1, J+2) en colonnes - - Niveaux avec émojis aux intersections (pas de concentrations) - - Tableau de résumé synthétique avec indicateurs clés - - Légende claire et recommandations automatiques - -- ✅ **Fonctionnalités avancées** : - - Formatage ASCII professionnel avec `format_table()` - - Largeurs de colonnes ajustées pour les émojis - - Calculs automatiques de moyennes et tendances - - Détection des pollens significatifs (niveau ≥ 2) - - Recommandations basées sur les données API - -#### 3. Amélioration des données de résumé ✅ -- ✅ **Corrections importantes** après feedback utilisateur : - - **Formatage des en-têtes** : Dates correctement contenues dans les cellules - - **Émojis dans tableaux** : Remplacement des qualificatifs par émojis pour la lisibilité - - **Données API utilisées** : Plus haut niveau et alerte officielle avec pollen responsable - - **Calculs corrigés** : "Pollens à risque" et "Taxons détectés" maintenant corrects - -- ✅ **Utilisation des données API directes** : - - `lib_qual` et `pollen_resp` pour plus haut niveau - - `code_qual` pour qualification automatique - - Formatage intelligent : "GRAMINEE" → "Graminées" - - Fallback sur analyse locale si données API indisponibles - -#### 4. Optimisation de la conversion des constantes ✅ -- ✅ **Mise à jour suite aux changements utilisateur** : - - `INDICES_ATMO` et `INDICES_POLLENS` utilisent maintenant des clés integer - - Suppression des conversions `str()` inutiles dans les classes - - Code plus efficace et moins de conversions de types - - Cohérence renforcée dans l'accès aux constantes - -#### 5. Centralisation des fonctions couleur ✅ -- ✅ **Méthode `get_color_by_level()` ajoutée** à `AtmoDataBase` : - - Retourne tuple `(hex_color, rgb_color)` pour un niveau donné - - Valeurs par défaut pour cas d'erreur : "#DDDDDD", [221, 221, 221] - - Utilisée par `IndiceAtmo.get_color()` et `IndicePollen.get_pollens_summary()` - -- ✅ **Tests de vérification complets** : - - Validation des fonctions `get_emoji_by_level()` et `get_color_by_level()` - - Tests sur tous les niveaux 0-7 avec vérification des correspondances - - Tests d'intégration avec les classes `IndiceAtmo` et `IndicePollen` - - Tous les tests passent avec succès - -### Comparaison des deux scripts Tomblaine - -#### Script détaillé (`pollen_tomblaine.py`) -- **Format** : Analyse narrative détaillée -- **Contenu** : Descriptions complètes, concentrations, recommandations -- **Usage** : Analyse approfondie et explicative -- **Sortie** : ~50 lignes par jour analysé - -#### Script tabulaire (`pollen_tomblaine_tableau.py`) -- **Format** : Tableaux ASCII concis -- **Contenu** : Données essentielles, émojis visuels, synthèse -- **Usage** : Vue d'ensemble rapide et comparative -- **Sortie** : ~20 lignes pour 3 jours - -### Fonctionnalités ajoutées - -#### Système d'émojis centralisé -- **Une seule source** : `CODE_COLOR_QUALIF` avec émojis intégrés -- **Méthodes uniformes** : `get_emoji_by_level()` dans toutes les classes -- **Maintenance simplifiée** : Changement d'emoji = une seule modification -- **Cohérence garantie** : Tous les scripts utilisent les mêmes émojis - -#### Présentation tabulaire avancée -- **Formatage professionnel** : Bordures ASCII, alignement automatique -- **Données synthétiques** : Vue comparative sur 3 jours -- **Calculs automatiques** : Moyennes, tendances, détection de risques -- **Recommandations** : Conseils basés sur l'analyse multi-jours - -#### Fonctions de couleur uniformisées -- **Accès simplifié** : `get_color_by_level()` disponible partout -- **Plus de duplication** : Logique centralisée dans la classe de base -- **Maintenance réduite** : Un seul endroit pour gérer les couleurs -- **Tests validés** : Vérification complète du bon fonctionnement - -### Structure du projet mise à jour - -``` -/home/mathieu/test/ -├── atmo_data_client.py # Client principal avec credentials -├── atmo_data_models.py # Classes typées avec émojis/couleurs centralisés ✨ AMÉLIORÉ -├── constantes.py # Constantes avec émojis intégrés ✨ AMÉLIORÉ -├── credentials.json.example # Modèle de credentials -├── credentials.json # Credentials utilisateur (ignoré git) -├── pollen_tomblaine.py # Script détaillé Tomblaine ✨ AMÉLIORÉ -├── pollen_tomblaine_tableau.py # Script tabulaire concis Tomblaine ✨ NOUVEAU -├── example_usage.py # Exemples corrigés avec objets typés -├── example_data_models.py # Exemples objets typés -├── demo_complete.py # Démonstration complète -├── test_*.py # Suite de tests -├── setup_credentials.py # Configuration guidée -├── QUICKSTART.md # Guide démarrage rapide -├── README.md # Documentation complète -├── JOURNAL.md # Ce journal -└── swagger.json # Spécification API -``` - -### Améliorations techniques importantes - -#### Centralisation réussie -- **Émojis** : Une seule définition dans `CODE_COLOR_QUALIF` -- **Couleurs** : Fonction commune `get_color_by_level()` -- **Conversions** : Suppression des `str()` inutiles après passage aux clés integer -- **Cohérence** : Tous les scripts utilisent les mêmes méthodes - -#### Performance optimisée -- **Moins de conversions** : Clés integer directement utilisables -- **Code plus propre** : Suppression de la duplication -- **Maintenance simplifiée** : Modifications centralisées -- **Tests validés** : Fonctionnement vérifié sur tous les niveaux - -#### Interface utilisateur améliorée -- **Tableau professionnel** : Formatage ASCII avec bordures -- **Vue comparative** : 3 jours côte à côte -- **Émojis intégrés** : Lisibilité immédiate des niveaux -- **Recommandations automatiques** : Conseils basés sur l'analyse - -### État actuel - -#### ✅ Production-ready avec présentation optimisée -- ✅ Système d'émojis et couleurs entièrement centralisé -- ✅ Deux scripts Tomblaine complémentaires (détaillé + tabulaire) -- ✅ Constantes optimisées avec clés integer -- ✅ Fonctions de couleur uniformisées et testées -- ✅ Présentation tabulaire professionnelle -- ✅ Recommandations automatiques basées sur données API - -#### 🎯 Simplification et cohérence accomplies -- **Code maintenable** : Émojis et couleurs centralisés -- **Interface flexible** : Scripts détaillé ou concis selon le besoin -- **Données fiables** : Utilisation des champs API officiels -- **Présentation claire** : Tableaux formatés avec émojis visuels -- **Performance optimisée** : Moins de conversions, plus d'efficacité - -### Commandes de test - -```bash -# Script détaillé (analyse complète) -python pollen_tomblaine.py - -# Script tabulaire (vue synthétique) -python pollen_tomblaine_tableau.py - -# Test des fonctions centralisées -python -c " -from atmo_data_models import AtmoDataBase -base = AtmoDataBase({'properties': {}, 'geometry': {}}) -for i in range(8): - print(f'Niveau {i}: {base.get_emoji_by_level(i)} {base.get_color_by_level(i)}') -" - -# Démonstration complète -python demo_complete.py -``` - -### Exemple de sortie tableau Tomblaine - -``` -📊 NIVEAUX PAR TAXON -Période: 10/07 au 12/07 - -+---------------+------------+------------+------------+ -| Taxon | J (10/07) | J+1 (11/07)| J+2 (12/07)| -+---------------+------------+------------+------------+ -| Ambroisie | 🟢 1 | 🟢 1 | 🟢 1 | -| Armoise | 🟡 2 | 🟡 2 | 🟡 2 | -| Graminées | 🟠 3 | 🟡 2 | 🟡 2 | -| Olivier | 🟢 1 | 🟢 1 | 🟢 1 | -+---------------+------------+------------+------------+ - -💡 LÉGENDE -Niveaux: ⚪ 0=Indisponible, 🟢 1=Très faible, 🟡 2=Faible, 🟠 3=Modéré, - 🔴 4=Élevé, 🟣 5=Très élevé, ⚫ 6=Extrême - -🎯 RECOMMANDATIONS -🔸 Niveaux faibles à modérés - Conditions acceptables -📉 Tendance: Amélioration progressive -``` - ---- - -**Session terminée le 10/07/2025** -**Statut : Wrapper avec système d'émojis centralisé et présentation tabulaire** ✅ -**Nouvelles fonctionnalités** : Émojis/couleurs centralisés, script tabulaire Tomblaine, constantes optimisées - ---- - -## Session du 11/07/2025 - -### Objectifs -- Finaliser la centralisation du système d'émojis et couleurs -- Ajouter la méthode manquante pour récupérer les taxons responsables -- Intégrer la conformité avec la notice officielle du 1er avril 2025 -- Créer des scripts de démonstration complets pour la documentation - -### Réalisations - -#### 1. Centralisation complète du système d'émojis ✅ -- ✅ **Mise à jour de `get_emoji_by_level()`** dans `AtmoDataBase` : - - Nouveau paramètre `style` : "round" (par défaut) ou "square" - - Support des émojis ronds (🟢🟡🔴) et carrés (🟩🟨🟥) - - Gestion des erreurs avec fallback "❓" - -- ✅ **Amélioration de `IndiceAtmo.get_emoji()`** : - - Support du paramètre `style` pour choisir la forme - - Cohérence avec la méthode de base - -- ✅ **Extension de `IndicePollen.get_pollens_summary()`** : - - Paramètre `emoji_style` pour personnaliser le style par défaut - - Retour enrichi avec `emoji_round` ET `emoji_square` pour chaque taxon - - Flexibilité maximale pour l'utilisateur - -#### 2. Nouvelle méthode pour les taxons responsables ✅ -- ✅ **Ajout de `get_responsible_pollens()`** dans `IndicePollen` : - - Propriété `pollen_resp` ajoutée pour récupérer le champ API - - Parsing intelligent des données : `"ARTEMISI GRAMINEE"` → `["Armoise", "Graminées"]` - - Support multiple formats : virgules, espaces, variantes latines - - Mapping étendu : `artemisi` → `Armoise`, `graminee` → `Graminées` - - Anti-doublons et gestion d'erreurs intégrés - -#### 3. Conformité notice officielle du 1er avril 2025 ✅ -- ✅ **Analyse complète de la notice** convertie en Markdown -- ✅ **Nouveaux champs ajoutés** dans `IndiceAtmo` : - - `type_zone` : "commune" ou "EPCI" (selon page 13 de la notice) - - `x_reg`, `y_reg`, `epsg_reg` : Coordonnées réglementaires Lambert 93 - - `conc_*` : Concentrations facultatives en μg/m³ (page 14) - -- ✅ **Nouvelles méthodes conformes** aux spécifications : - - `get_concentrations()` : Format officiel des concentrations - - `is_commune_level()` / `is_epci_level()` : Détection du niveau de calcul - - `get_responsible_pollutants()` : Implémentation de la règle n°4 officielle - -- ✅ **Validation avec données réelles** : - - Test réussi avec station Tousson (commune, EPSG:2154) - - Coordonnées réglementaires : (608962.8, 2371618.4) - - Polluant responsable : O3 (niveau 3 - Dégradé) - -#### 4. Scripts de démonstration complets ✅ -- ✅ **`demo_pollen_functions.py` mis à jour** : - - Démonstration de toutes les fonctions `IndicePollen` - - Ajout de la nouvelle méthode `get_responsible_pollens()` - - Test des styles d'émojis (rond/carré) - - Section conformité notice officielle - -- ✅ **`demo_atmo_functions.py` créé** : - - Script complet pour toutes les fonctions `IndiceAtmo` - - Démonstration des nouvelles propriétés réglementaires - - Test des méthodes de conformité notice - - Exemples pratiques avec données réelles Île-de-France - - Analyse complète par polluant avec émojis - -#### 5. Documentation technique complète ✅ -- ✅ **`DOCUMENTATION_DEMOS.md` créée** : - - Documentation précise des deux scripts de démonstration - - Exemples de code avec résultats réels - - Guide d'utilisation pour développeurs - - Cas d'usage et informations techniques - - Support pour formation et tests - -- ✅ **Notice officielle restructurée** : - - `notice_Atmo_Data_1eravril2025.md` entièrement reformatée - - Structure Markdown professionnelle avec navigation - - Tableaux lisibles pour les seuils et codes couleur - - Spécifications API détaillées et exploitables - -#### 6. Optimisations constantes ✅ -- ✅ **Constantes `INDICES_*` optimisées** : - - Passage des clés string vers integer pour éviter conversions - - Suppression des `str()` inutiles dans les classes - - Code plus efficace et cohérent - -- ✅ **`CODE_COLOR_QUALIF` enrichi** : - - Format unifié : `[RGB, hex, emoji_rond, emoji_carré]` - - Couleurs harmonisées avec les émojis - - Commentaires détaillés avec correspondances - -### Fonctionnalités démontrées en détail - -#### Système d'émojis dual complet -```python -# Styles disponibles -atmo.get_emoji("round") # 🟡 (rond) -atmo.get_emoji("square") # 🟨 (carré) - -# Dans les résumés pollen -summary = pollen.get_pollens_summary("square") # Style carré par défaut -# Contient toujours emoji_round ET emoji_square pour flexibilité -``` - -#### Parsing intelligent des taxons responsables -```python -# Données API brutes -pollen.pollen_resp = "ARTEMISI GRAMINEE" - -# Parsing automatique -pollen.get_responsible_pollens() # → ["Armoise", "Graminées"] - -# Support formats multiples -"graminées,armoise" → ["Graminées", "Armoise"] -"GRAMINEE" → ["Graminées"] -``` - -#### Conformité réglementaire complète -```python -# Nouvelles propriétés IndiceAtmo -atmo.type_zone # "commune" ou "EPCI" -atmo.x_reg, atmo.y_reg # Coordonnées Lambert 93 -atmo.epsg_reg # "2154" - -# Nouvelles méthodes conformes -atmo.is_commune_level() # True si commune -atmo.get_responsible_pollutants() # ["O3"] selon règle n°4 -atmo.get_concentrations() # Format μg/m³ officiel -``` - -### Tests de validation réalisés - -#### Données réelles testées -- **ATMO** : 1288 stations Île-de-France, analyse Tousson (niveau 3 O3) -- **Pollen** : Station Tomblaine, taxons responsables Armoise + Graminées -- **Émojis** : Validation des 16 combinaisons (8 niveaux × 2 styles) -- **Conformité** : Tous les champs de la notice officielle supportés - -#### Scripts fonctionnels -- **`demo_atmo_functions.py`** : 350+ lignes, test complet IndiceAtmo -- **`demo_pollen_functions.py`** : 300+ lignes, test complet IndicePollen -- **Temps d'exécution** : ~3-5 secondes chacun avec données réelles -- **Couverture** : 100% des méthodes publiques testées - -### Structure du projet finale - -``` -/home/mathieu/test/ -├── atmo_data_client.py # Client principal avec credentials -├── atmo_data_models.py # Classes typées conformes notice 2025 ✨ FINALISÉ -├── constantes.py # Constantes optimisées avec émojis dual ✨ FINALISÉ -├── credentials.json.example # Modèle de credentials -├── credentials.json # Credentials utilisateur -├── pollen_tomblaine.py # Script détaillé Tomblaine ✨ FINALISÉ -├── pollen_tomblaine_tableau.py # Script tabulaire Tomblaine ✨ FINALISÉ -├── demo_pollen_functions.py # Démo complète IndicePollen ✨ NOUVEAU -├── demo_atmo_functions.py # Démo complète IndiceAtmo ✨ NOUVEAU -├── DOCUMENTATION_DEMOS.md # Documentation scripts démo ✨ NOUVEAU -├── notice_Atmo_Data_1eravril2025.md # Notice restructurée ✨ NOUVEAU -├── example_usage.py # Exemples de base -├── demo_complete.py # Démonstration complète -├── test_*.py # Suite de tests -├── setup_credentials.py # Configuration guidée -├── QUICKSTART.md # Guide démarrage rapide -├── README.md # Documentation complète -├── JOURNAL.md # Ce journal -└── swagger.json # Spécification API -``` - -### Améliorations qualitatives majeures - -#### Code et architecture -- **Conformité totale** avec l'arrêté du 10 juillet 2020 -- **Spécifications 2025** intégralement supportées -- **Système d'émojis** unifié et extensible -- **Performance optimisée** avec suppression des conversions inutiles - -#### Documentation et outils -- **Scripts de démonstration** production-ready pour formation -- **Documentation technique** complète avec exemples réels -- **Notice officielle** restructurée et exploitable -- **Validation fonctionnelle** avec données API réelles - -#### Expérience développeur -- **API intuitive** avec choix de styles d'émojis -- **Parsing intelligent** des données API complexes -- **Méthodes helper** basées sur les règles officielles -- **Tests complets** avec données réelles pour validation - -### État actuel - -#### ✅ Production-ready avec conformité réglementaire complète -- ✅ **100% conforme** à la notice officielle du 1er avril 2025 -- ✅ **Système d'émojis** dual (rond/carré) entièrement fonctionnel -- ✅ **Scripts de démonstration** prêts pour documentation et formation -- ✅ **Parsing intelligent** des données API avec gestion des variantes -- ✅ **Tests validés** avec données réelles sur tous les endpoints -- ✅ **Documentation complète** pour développeurs et utilisateurs - -#### 🎯 Fonctionnalités avancées accomplies -- **Flexibilité visuelle** : Choix entre émojis ronds et carrés -- **Conformité réglementaire** : Support complet des spécifications 2025 -- **Intelligence de parsing** : Gestion automatique des variantes de noms -- **Documentation vivante** : Scripts avec vraies données API -- **Validation continue** : Tests avec données réelles quotidiennes - -### Commandes de test finales - -```bash -# Scripts de démonstration complets -python demo_atmo_functions.py # Toutes fonctions IndiceAtmo -python demo_pollen_functions.py # Toutes fonctions IndicePollen - -# Scripts applications spécialisées -python pollen_tomblaine.py # Analyse détaillée Tomblaine -python pollen_tomblaine_tableau.py # Vue tabulaire concise - -# Tests de validation -python -c " -from atmo_data_models import AtmoDataBase -base = AtmoDataBase({'properties': {}, 'geometry': {}}) -print('Styles émojis:', base.get_emoji_by_level(3, 'round'), base.get_emoji_by_level(3, 'square')) -" - -# Démonstration complète -python demo_complete.py -``` - -### Prochaines évolutions possibles - -#### Extensions fonctionnelles -- [ ] **Cache intelligent** : Optimisation des appels API répétés -- [ ] **Mode comparatif** : Analyse multi-zones/multi-dates -- [ ] **Export enrichi** : Sauvegarde avec métadonnées complètes -- [ ] **API GraphQL** : Interface moderne pour requêtes complexes - -#### Optimisations techniques -- [ ] **Validation Pydantic** : Typage strict et validation automatique -- [ ] **Tests automatisés** : Suite CI/CD avec données de test -- [ ] **Monitoring** : Métriques de performance et disponibilité -- [ ] **Documentation interactive** : Jupyter notebooks avec exemples - ---- - -**Session terminée le 11/07/2025** -**Statut : Wrapper production-ready avec conformité réglementaire complète** ✅ -**Nouvelles fonctionnalités** : Émojis dual, taxons responsables, conformité notice 2025, scripts de démonstration complets, documentation technique finalisée - -# Mise à jour du Journal de Développement - 13 Juillet 2025 - -## 📦 **Restructuration majeure en Package Python Professionnel** - -### 🎯 **Objectifs de la session** -- Transformer le projet en package Python distributable -- Restructurer l'organisation des fichiers pour plus de lisibilité -- Créer un script de synthèse combiné ATMO + Pollen -- Finaliser la documentation et la structure - ---- - -## 🏗️ **1. Création du Package Python** - -### **Structure mise en place** -``` -py_atmo_data_wrapper/ -├── atmo_data_wrapper/ # 📦 Package principal -│ ├── __init__.py # Exports principaux -│ └── core/ # Module central -│ ├── client.py # Client API -│ ├── models.py # Classes de données -│ ├── constants.py # Constantes -│ └── exceptions.py # 🆕 Exceptions personnalisées -├── examples/ # 📘 Scripts d'exemples -├── demos/ # 🎯 Démonstrations complètes -├── tests/ # 🧪 Tests unitaires -├── docs/ # 📚 Documentation -├── setup.py # 🆕 Configuration setuptools -├── pyproject.toml # 🆕 Configuration moderne -├── requirements*.txt # 🆕 Gestion dépendances -├── MANIFEST.in # 🆕 Fichiers du package -└── LICENSE # 🆕 Licence MIT -``` - -### **Fichiers de configuration créés** -- **`setup.py`** : Configuration setuptools classique avec métadonnées complètes -- **`pyproject.toml`** : Configuration moderne (PEP 518) avec outils de dev -- **`requirements.txt`** : Dépendances de production (`requests>=2.25.0`) -- **`requirements-dev.txt`** : Dépendances de développement (tests, linting, docs) -- **`MANIFEST.in`** : Spécification des fichiers à inclure dans le package -- **`LICENSE`** : Licence MIT - -### **Module d'exceptions structuré** -Création de `core/exceptions.py` avec hiérarchie d'erreurs : -```python -- AtmoDataException (base) - ├── AuthenticationError - ├── ValidationError - ├── APIError - ├── NetworkError - └── DataError -``` - ---- - -## 🔄 **2. Refactoring des Imports** - -### **Centralisation des exports** -- **`atmo_data_wrapper/__init__.py`** : Exports principaux pour usage simplifié -- **`core/__init__.py`** : Exports du module central -- **Imports relatifs** : Conversion vers imports relatifs dans le core - -### **Simplification d'usage** -**Avant :** -```python -from atmo_data_client import AtmoDataClient -from atmo_data_models import IndiceAtmo, IndicePollen -from constantes import AASQA_CODES -``` - -**Après :** -```python -from atmo_data_wrapper import AtmoDataClient, IndiceAtmo, IndicePollen, AASQA_CODES -``` - -### **Mise à jour automatisée** -Correction automatique de tous les imports dans : -- ✅ `examples/` (5 fichiers) -- ✅ `demos/` (5 fichiers) -- ✅ `tests/` (5 fichiers) - ---- - -## 🎯 **3. Script de Synthèse Avancé** - -### **Création de `example_synthese_tomblaine.py`** -Script innovant combinant données ATMO et Pollen pour Tomblaine (54526). - -### **Fonctionnalités principales** -1. **Récupération cohérente** : `code_zone="54526"` pour ATMO et Pollen -2. **Algorithme de risque combiné** : - ```python - combined_score = int(atmo_risk * 0.6 + pollen_risk * 0.4) - # Avec bonus si alerte pollen active - ``` -3. **5 niveaux de risque** : Très faible → Très élevé avec émojis et conseils -4. **Recommandations intelligentes** basées sur l'analyse croisée - -### **Sections d'affichage** -- 🌬️ **Qualité de l'air** : Indice, polluants, couleurs réglementaires -- 🌸 **Indices pollen** : Alertes, taxons responsables, concentrations -- ⚖️ **Risque combiné** : Score global et contributions détaillées -- 💡 **Recommandations** : Conseils personnalisés selon la situation -- 🔬 **Informations techniques** : Données complètes et conformité - -### **Corrections techniques** -- **Paramètre API** : `code_insee` → `code_zone` pour la cohérence -- **Gestion PYTHONPATH** : Import automatique du package local -- **Fallback intelligent** : Données régionales si communales indisponibles - -### **Validation fonctionnelle** -```bash -python examples/example_synthese_tomblaine.py -# ✅ Données spécifiques Tomblaine récupérées -# ✅ Analyse combinée : Score 2/4 (Modéré) -# ✅ Recommandations adaptées -``` - ---- - -## 📚 **4. Mise à jour Documentation** - -### **README.md restructuré** -- **Structure** : Nouvelle arborescence du package -- **Installation** : Instructions `pip install -e .` -- **Usage** : Imports simplifiés -- **Gestion d'erreurs** : Types d'exceptions disponibles -- **Scripts** : Chemins mis à jour (`examples/`, `demos/`, `tests/`) - -### **QUICKSTART.md modernisé** -- **Installation** : Package vs dépendances seules -- **Configuration** : Chemins des scripts utilitaires -- **Exemples** : Imports et usage actualisés -- **Dépannage** : Commandes pytest et structure - -### **DOCUMENTATION_DEMOS.md étendu** -Ajout des scripts 3 et 4 avec documentation complète : -- **Script 3** : `demo_emission_functions.py` (EmissionData) -- **Script 4** : `demo_episode_functions.py` (EpisodePollution) -- **Couverture totale** : 4 classes × 25+ méthodes documentées - ---- - -## 🏷️ **5. Restructuration Finale** - -### **Renommage du projet** -```bash -mv test py_atmo_data_wrapper -``` -- **Nom explicite** : Indication claire du langage Python -- **Convention** : Respect des standards de nommage Python -- **Identification** : Plus facile à repérer dans une liste de projets - -### **Organisation finale** -- **Package distributable** : Prêt pour PyPI -- **Structure professionnelle** : Conforme aux meilleures pratiques -- **Documentation complète** : 4 niveaux (README, QUICKSTART, DEMOS, JOURNAL) -- **Tests complets** : Couverture fonctionnelle et d'intégration - ---- - -## 📊 **Bilan de la Session** - -### **Réalisations majeures** -- ✅ **Package Python professionnel** créé et fonctionnel -- ✅ **Structure modulaire** avec séparation claire des responsabilités -- ✅ **Scripts de démonstration** : 4 classes × fonctionnalités complètes -- ✅ **Script de synthèse innovant** combinant ATMO + Pollen -- ✅ **Documentation exhaustive** mise à jour -- ✅ **Configuration de développement** moderne (pyproject.toml) - -### **Technologies et standards appliqués** -- **PEP 518** : Configuration moderne avec pyproject.toml -- **Setuptools** : Package distributable avec métadonnées -- **Imports relatifs** : Structure modulaire propre -- **Type hints** : Code Python typé et documenté -- **Exception handling** : Hiérarchie d'erreurs structurée -- **MIT License** : Licence open source standard - -### **Métriques du projet** -- **Lines of code** : ~3000+ lignes de code Python -- **Files created** : 15+ nouveaux fichiers de configuration -- **Documentation** : 4 fichiers de doc (README, QUICKSTART, DEMOS, JOURNAL) -- **Test coverage** : 5 scripts de test + 4 scripts de démonstration -- **API coverage** : 100% des endpoints et classes documentés - -### **Conformité réglementaire maintenue** -- ✅ **Arrêté du 10 juillet 2020** : Calculs ATMO conformes -- ✅ **Notice officielle** : Implémentation selon spécifications API -- ✅ **Codes couleur** : Respect de la charte officielle -- ✅ **Structure données** : Conforme aux formats GeoJSON - -### **Prochaines étapes possibles** -1. **Publication PyPI** : `twine upload` pour distribution publique -2. **CI/CD GitHub Actions** : Tests automatisés et releases -3. **Documentation Sphinx** : Site de documentation auto-généré -4. **Type checking** : Validation mypy complète -5. **Performance tests** : Benchmarks et optimisations - ---- - -## 🎉 **Conclusion** - -Cette session a transformé le wrapper Atmo Data d'un ensemble de scripts en un **package Python professionnel** prêt pour la distribution. La restructuration complète, les outils de configuration modernes, et la documentation exhaustive positionnent le projet comme une référence pour l'accès aux données environnementales françaises. - -Le **script de synthèse Tomblaine** illustre parfaitement les capacités du wrapper en combinant intelligemment qualité de l'air et indices pollen pour fournir une vue environnementale complète avec recommandations personnalisées. - -Le projet `py_atmo_data_wrapper` est maintenant mature, bien documenté, et prêt pour une utilisation en production par la communauté des développeurs travaillant avec les données environnementales ! 🌍✨ - ---- - -*Mise à jour rédigée le 13 juillet 2025* -*Session : Restructuration Package Python et Script de Synthèse* - ---- - -## 📅 **Session du 14 juillet 2025** - -### **Objectif** : Refactoring architectural et fonctionnalités utilitaires - -### **Problématiques identifiées** -1. **Architecture non conforme** : Fonctions utilitaires mélangées avec les constantes -2. **Constants.py surchargé** : Logique métier dans un fichier de constantes -3. **Manque d'outils AASQA** : Pas de fonctions de recherche et analyse -4. **Licence non implémentée** : Exigences légales Atmo France non respectées - -### **Actions réalisées** - -#### 🔧 **Refactoring architectural** -- ✅ **Déplacement des fonctions** : `constants.py` → `utils.py` -- ✅ **Séparation des responsabilités** : Constants purs vs utilitaires -- ✅ **Code mapping externalisé** : - - `CODE_POLLUANT_EPISODES` pour épisodes de pollution - - `TAXON_MAPPING` pour variantes de noms de pollens -- ✅ **Mise à jour des imports** : Package entier adapté - -#### 🛠️ **Nouvelles fonctions utilitaires AASQA** -- ✅ **Recherche avancée** : `search_aasqa_by_name()`, `get_aasqa_by_department()` -- ✅ **Statistiques complètes** : `get_aasqa_statistics()`, `get_departments_count()` -- ✅ **Validation des données** : `validate_department_coverage()` -- ✅ **Informations enrichies** : Sites web et départements dans `AASQA_CODES` - -#### ⚖️ **Conformité légale Atmo France** -- ✅ **Fonctions de licence** : `get_atmo_licence()`, `print_atmo_licence()` -- ✅ **3 formats supportés** : - - Courte : "Atmo France / AASQA" - - Longue : Version officielle complète - - Complète : Avec détails licence ODbL -- ✅ **Constantes dédiées** : `ATMO_LICENCE_*` dans constants.py - -#### 📚 **Scripts de démonstration** -- ✅ **`example_aasqa_utilities.py`** : Fonctions de base AASQA -- ✅ **`example_aasqa_advanced.py`** : Analyses avancées et statistiques -- ✅ **`demo_licence_atmo.py`** : Toutes les utilisations de licence - -#### 🗂️ **Organisation du projet** -- ✅ **Dossier `archives/`** : Anciens scripts préservés -- ✅ **Structure nettoyée** : Répertoire de base organisé -- ✅ **Documentation mise à jour** : README.md et QUICKSTART.md - -### **Améliorations techniques** - -#### **Architecture propre** -```python -# AVANT (mélangé) -constants.py: - AASQA_CODES = {...} - def get_aasqa_info(): ... # ❌ Fonction dans constants - -# APRÈS (séparé) -constants.py: - AASQA_CODES = {...} # ✅ Constants uniquement -utils.py: - def get_aasqa_info(): ... # ✅ Fonctions séparées -``` - -#### **Fonctionnalités AASQA enrichies** -```python -# Recherche par département -aasqa = get_aasqa_by_department("54") # "44" (Grand Est) - -# Recherche textuelle -results = search_aasqa_by_name("Atmo") - -# Statistiques complètes -stats = get_aasqa_statistics() -print(f"Couverture moyenne: {stats['average_coverage']:.1f}") -``` - -#### **Compliance légale automatisée** -```python -# Usage simple -print(f"Source: {get_atmo_licence('courte')}") - -# Documentation complète -print_atmo_licence('complete') - -# Intégration dans graphiques -plt.figtext(0.02, 0.02, f"Source: {get_atmo_licence('courte')}") -``` - -### **Bénéfices obtenus** - -#### **Maintenabilité** -- **Separation of concerns** : Chaque fichier a un rôle précis -- **Single responsibility** : constants.py = données, utils.py = logique -- **Extensibilité** : Facile d'ajouter de nouvelles fonctions utilitaires - -#### **Fonctionnalités** -- **Recherche AASQA** : Par département, nom, statistiques -- **Validation automatique** : Détection d'anomalies dans les données -- **Licence intégrée** : Conformité légale automatique - -#### **Professionnalisme** -- **Architecture claire** : Respect des patterns Python -- **Documentation complète** : Chaque fonction documentée avec exemples -- **Tests validés** : Toutes les modifications testées - -### **Métriques de la session** -- **Fichiers modifiés** : 6 (models.py, constants.py, utils.py, __init__.py, etc.) -- **Nouvelles fonctions** : 8 (utilitaires AASQA + licence) -- **Nouvelles constantes** : 3 (licence + mappings) -- **Scripts créés** : 3 (démonstrations) -- **Tests réussis** : 100% (fonctions validées) - -### **Validation technique** -```bash -✅ Import des nouvelles constantes : OK -✅ Fonctions get_polluant_code() : OK -✅ Fonctions get_responsible_pollens() : OK -✅ Fonctions utilitaires AASQA : OK -✅ Fonctions de licence : OK -✅ Architecture séparée : OK -``` - -### **Impact sur l'écosystème** -- **Développeurs** : Outils AASQA prêts à l'emploi -- **Juristes** : Conformité licence automatique -- **Chercheurs** : Analyses statistiques AASQA avancées -- **Applications** : Intégration licence transparente - -### **Réalisations session complète** -- ✅ **Architecture refactorisée** selon les bonnes pratiques -- ✅ **8 fonctions utilitaires** AASQA opérationnelles -- ✅ **Conformité légale** Atmo France implémentée -- ✅ **3 scripts de démonstration** documentés -- ✅ **Organisation projet** optimisée avec archives/ -- ✅ **Documentation** README et QUICKSTART mises à jour - ---- - -*Mise à jour rédigée le 14 juillet 2025* -*Session : Refactoring architectural et fonctionnalités utilitaires* diff --git a/docs/README.md b/docs/README.md index a1f39ce..838e8da 100644 --- a/docs/README.md +++ b/docs/README.md @@ -28,7 +28,6 @@ atmo-data-wrapper/ │ ├── constants.py # Constantes et configurations │ ├── utils.py # Fonctions utilitaires │ └── exceptions.py # Exceptions personnalisées -├── archives/ # Anciens scripts (historique) ├── examples/ # Scripts d'exemples │ ├── __init__.py │ ├── example_usage.py # Exemples d'utilisation des endpoints diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 2512d83..3f4fbbd 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -9,10 +9,10 @@ description = "Wrapper Python pour l'API Atmo Data" readme = "docs/README.md" license = {file = "LICENSE"} authors = [ - {name = "Atmo Data Wrapper Team", email = "contact@atmo-france.org"} + {name = "Mathdatech Team", email = "mathdatech@mathdatech.fr"} ] maintainers = [ - {name = "Atmo Data Wrapper Team", email = "contact@atmo-france.org"} + {name = "Mathdatech Team", email = "mathdatech@mathdatech.fr"} ] keywords = [ "atmo", @@ -63,10 +63,10 @@ docs = [ ] [project.urls] -Homepage = "https://github.com/atmo-france/atmo-data-wrapper" -Documentation = "https://github.com/atmo-france/atmo-data-wrapper/blob/main/docs/README.md" -Repository = "https://github.com/atmo-france/atmo-data-wrapper" -Issues = "https://github.com/atmo-france/atmo-data-wrapper/issues" +Homepage = "https://git.mathdatech.fr/mathdatech/py_atmo_data_wrapper" +Documentation = "https://git.mathdatech.fr/mathdatech/py_atmo_data_wrapper/src/branch/main/docs/README.md" +Repository = "https://git.mathdatech.fr/mathdatech/py_atmo_data_wrapper" +Issues = "https://git.mathdatech.fr/mathdatech/py_atmo_data_wrapper/issues" "API Documentation" = "https://admindata.atmo-france.org/api/doc/v2" "Atmo France" = "https://www.atmo-france.org" @@ -141,4 +141,4 @@ exclude = [ ".venv", ".mypy_cache", ".pytest_cache" -] \ No newline at end of file +] diff --git a/setup.py b/setup.py index 847610f..72c6f4e 100644 --- a/setup.py +++ b/setup.py @@ -20,15 +20,15 @@ def get_version(): setup( name="atmo-data-wrapper", version=get_version(), - author="Atmo Data Wrapper Team", - author_email="contact@atmo-france.org", + author="Mathdatech Team", + author_email="mathdatech@mathdatech.fr", description="Wrapper Python pour l'API Atmo Data", long_description=long_description, long_description_content_type="text/markdown", - url="https://github.com/atmo-france/atmo-data-wrapper", + url="https://git.mathdatech.fr/mathdatech/py_atmo_data_wrapper", project_urls={ - "Bug Tracker": "https://github.com/atmo-france/atmo-data-wrapper/issues", - "Documentation": "https://github.com/atmo-france/atmo-data-wrapper/blob/main/docs/README.md", + "Bug Tracker": "https://git.mathdatech.fr/mathdatech/py_atmo_data_wrapper/issues", + "Documentation": "https://git.mathdatech.fr/mathdatech/py_atmo_data_wrapper/src/branch/main/docs/README.md", "API Documentation": "https://admindata.atmo-france.org/api/doc/v2", "Atmo France": "https://www.atmo-france.org" }, @@ -93,4 +93,4 @@ setup( "emissions" ], zip_safe=False, -) \ No newline at end of file +)