mathdatech/py_atmo_data_wrapper

Fork 0

mathieu a233e18c0b first commit

2025-07-14 17:56:57 +02:00

59 KiB

Raw Blame History

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

login(username, password) - Authentification
get_indices_atmo(...) - Indices de qualité de l'air
get_episodes_3jours(...) - Épisodes pollution actuels
get_episodes_historique(...) - Épisodes pollution historiques
get_emissions(...) - Inventaires des émissions
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

# 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

# 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

Compatibilité objets typés : Migration complète de example_usage.py
Affichage des zones : Correction de l'accès à lib_zone dans AtmoDataBase
Qualificatifs pollen : Correction de la conversion float→string dans get_pollens_summary()
Noms d'espèces : Utilisation correcte de CODE_TAXON pour les noms complets
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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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

# 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 :

- 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 :

from atmo_data_client import AtmoDataClient
from atmo_data_models import IndiceAtmo, IndicePollen
from constantes import AASQA_CODES

Après :

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

Récupération cohérente : code_zone="54526" pour ATMO et Pollen

Algorithme de risque combiné :

combined_score = int(atmo_risk * 0.6 + pollen_risk * 0.4)
# Avec bonus si alerte pollen active

5 niveaux de risque : Très faible → Très élevé avec émojis et conseils
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

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

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

Publication PyPI : twine upload pour distribution publique
CI/CD GitHub Actions : Tests automatisés et releases
Documentation Sphinx : Site de documentation auto-généré
Type checking : Validation mypy complète
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

Architecture non conforme : Fonctions utilitaires mélangées avec les constantes
Constants.py surchargé : Logique métier dans un fichier de constantes
Manque d'outils AASQA : Pas de fonctions de recherche et analyse
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

# 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

# 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

# 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

✅ 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

59 KiB Raw Blame History Unescape Escape

Journal de développement - Wrapper API Atmo Data

Session du 04/07/2025

Objectif initial

Réalisations

1. Analyse et compréhension de l'API

2. Création du wrapper de base

3. Ajout des validations complètes

4. Refactorisation optimisée

5. Documentation et exemples

6. Tests et validation

Structure finale du projet

Fonctionnalités implémentées

Wrapper principal (AtmoDataClient)

Méthodes publiques

Points techniques notables

Validations implémentées

Architecture

État actuel

✅ Terminé et fonctionnel

🎯 Prêt pour utilisation

Pour la prochaine session

Améliorations possibles (optionnelles)

État des fichiers

Commandes de test rapide

Session du 07/07/2025

Objectifs

Réalisations

1. Objets typés et modèles de données ✅

2. Méthodes helper avancées ✅

3. Intégration client/objets typés ✅

4. Système de credentials sécurisé ✅

5. Tests et connexion réelle à l'API ✅

6. Fonctionnalité de sauvegarde étendue ✅

7. Documentation complète ✅

Tests réels effectués

Données analysées (session du 07/07/2025)

Structure finale du projet

Fonctionnalités ajoutées

Objets typés

Gestion des credentials

Connectivité réelle

État actuel

✅ Production-ready avec API réelle

🎯 Améliorations apportées

Todo List - Ajustements documentation/code ✨

📝 Documentation et attribution

🔒 Prérequis et autorisation

📊 Métadonnées et contexte

🛠️ Scripts et outils

Commandes de test

Session du 09/07/2025

Objectifs

Réalisations

1. Correction du script example_usage.py ✅

2. Script spécialisé pour Tomblaine ✅

3. Correction des problèmes d'affichage ✅

4. Amélioration de la classe IndicePollen ✅

5. Enrichissement des constantes ✅

Tests réels effectués avec Tomblaine

Données analysées (session du 09/07/2025)

Fonctionnalités ajoutées

Script pollen_tomblaine.py

Classe IndicePollen enrichie

Structure du projet mise à jour

Corrections techniques importantes

Problèmes résolus

Améliorations qualitatives

État actuel

✅ Production-ready avec analyses avancées

🎯 Nouvelles capacités

Commandes de test

Données exemple Tomblaine (09/07/2025)

Session du 10/07/2025

Objectifs

Réalisations

1. Centralisation du système d'émojis ✅

2. Script tabulaire concis pour Tomblaine ✅

3. Amélioration des données de résumé ✅

4. Optimisation de la conversion des constantes ✅

59 KiB

Raw Blame History

Wrapper principal (`AtmoDataClient`)

Script détaillé (`pollen_tomblaine.py`)

Script tabulaire (`pollen_tomblaine_tableau.py`)

Création de `example_synthese_tomblaine.py`