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Mon environnement Python

07/06/2016

Logo PythonJe ne me rends pas trop compte du niveau de nécessité ou d’utilité du présent billet, qui n’est que préliminaire aux suivants.
En gros : mon intention est de vous partager quelques scripts, écrits en Python, qui permettent d’extraire de data.bnf.fr aisément un certain nombre d’informations (vous verrez lesquelles au fil des billets).

Je n’ai nullement l’intention de vous apprendre Python : je débute moi-même depuis 3 mois à peine. Donc on n’est pas du tout dans la même situation que pour ma série de billets sur XSL. Pas mal d’entre vous en savent certainement bien plus que moi sur Python.

Mais pour le cas où, pour les autres qui n’auraient jamais eu à manipuler ce langage : rassurez-vous, pour les billets à venir il n’est pas nécessaire d’apprendre à l’utiliser, simplement être en mesure d’exécuter un script pour en bénéficier.

Vous allez voir, c’est très simple.

J’ai bien intitulé mon billet « mon environnement Python ». Je n’ai pas fait de comparatif, il y en a certainement de meilleurs et je laisse les commentateurs (ici ou sur Twitter) partager leurs préférences. Mais dans le cas où vous seriez complètement démunis, voici une des manières de récupérer un de mes scripts.

Par exemple celui-ci : pour un auteur donné, identifié dans data.bnf.fr par son URI ARK (qu’on trouve au bas des pages Auteur, et non dans l’URL du navigateur), le script génère un tableau CSV listant le nombre de publications par an (à récupérer dans Excel pour retraitements).
(à l’occasion, je simplifierai pour qu’on puisse indifféremment indiquer l’URL de la page ou l’URI de la personne)

URI ARK

 

Un des intérêts par rapport à une requête SPARQL directement dans le SPARQL Endpoint, c’est que les années vides apparaissent (avec la valeur 0). Utile pour que le graphique soit correct…

Cet exemple ci-dessus, c’est donc un script Python, pour lequel vous avez besoin d’avoir installé préalablement Python sur votre ordinateur.

Vous faites comme vous voulez, pour ma part j’ai actuellement Anaconda, qui installe le langage (pour que l’ordinateur sache l’exécuter) + un éditeur (et même plusieurs, en fait) qui met des couleurs facilitant la saisie du code.

Pour exécuter un script Python

  1. installer Anaconda (dans sa version Python 3.5)
    anaconda-download
  2. télécharger le script donné en exemple ci-dessus
    (mettez-le dans un répertoire dont le chemin n’a ni espace ni tiret court)
  3. lancer Anaconda (répertoire C:\Program Files (x86)\Anaconda\Lib\site-packages\pythonwin\Pythonwin.exe)
  4. cliquer sur « Ouvrir » > aller récupérer le fichier téléchargé
    pythonwin-open
    Le fichier s’ouvre
  5. cliquer sur l’icône « Import/Reload »
    pythonwin-import-reload
  6. Répondre aux boîtes de dialogue (pop-ups) qui demandent les paramètres en entrée, à savoir :
    1. l’ARK de l’auteur à analyser
      pythonwin-fenetre1
    2. le répertoire où déposer le fichier
      (le nom du fichier sera construit avec le nom de l’auteur)
      pythonwin-mes documents
  7. Ouvrir le fichier CSV résultat, dans le répertoire indiqué en 2e paramètre
    Admirer aussi le graphique fourni directement par le script (ici : pour Nerval)
    nerval

Si vous avez pu exécuter ce script-là, vous pourrez exécuter les autres (qui, j’espère, seront plus intéressants)

Petite précision concernant les « librairies »

Un certain nombre de langages fonctionnent avec des bibliothèques de fonctions (libraries) : le programme de base contient déjà un certain nombre de fonctions, mais il est possible d’en ajouter d’autres, écrites par diverses communautés. Les bibliothèques les plus utilisées sont fournies avec Anaconda (ou tout autre éditeur Python). Mais pour certaines d’entre elles, il faudra demander au programme de les télécharger spécifiquement. C’est de toute façon très simple, mais il faudra chercher la documentation liée à l’exécuteur Python choisi.

Donc Anaconda (ou autre) peut vous renvoyer un message d’erreur vous disant en susbtance qu’il ne connaît pas telle ou telle bibliothèque.Elle sera alors à télécharger (chercher « anaconda install <nom de la bibliothèque> » suffit généralement à avoir toutes les infos nécessaires).

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