Pytorch v.46

app.py

@@ -1,36 +1,31 @@
-
-import requests
 import streamlit as st
+import pandas as pd
+import requests
+import folium
+from streamlit_folium import folium_static
 from organisations_engagees import display_organisations_engagees
 from localisation import display_map
 
+# Fonction pour récupérer les données de l'API
 def get_data():
     url = "https://opendata.bordeaux-metropole.fr/api/records/1.0/search/?dataset=met_etablissement_rse&q=&rows=100"
-    try:
-        response = requests.get(url)
-        if response.status_code == 200:
-            data = response.json().get('records', [])
-            cleaned_data = [{'nom': record['fields'].get('nom'),
-                             'adresse': record['fields'].get('adresse'),
-                             'engagement_rse': record['fields'].get('rse', 'Non'),
-                             'lat': record['fields'].get('geo_point_2d', [None, None])[0],
-                             'lon': record['fields'].get('geo_point_2d', [None, None])[1]}
-                            for record in data if 'geo_point_2d' in record['fields']]
-            return cleaned_data
-    except requests.RequestException as e:
-        print(f"Erreur lors de la récupération des données : {e}")
-        return []
+    response = requests.get(url)
+    if response.status_code == 200:
+        data = response.json()
+        records = data.get("records", [])
+        return [record["fields"] for record in records], data.get("nhits", 0)
+    else:
+        return [], 0
 
+# Main function orchestrating the app UI
 def main():
-    st.title("Application RSE Bordeaux Métropole")
-    
-    data = get_data()
+    st.sidebar.title("Navigation")
+    app_mode = st.sidebar.radio("Choisissez l'onglet", ["Organisations engagées", "Localisations"])
+
+    if app_mode == "Organisations engagées":
+        display_organisations_engagees()
+    elif app_mode == "Localisations":
+        display_map()
     
-    if data:
-        display_organisations_engagees(data)
-        display_map(data)
-    else:
-        st.write("Aucune donnée disponible pour le moment.")
-        
 if __name__ == "__main__":
     main()

localisation.py

@@ -3,25 +3,25 @@ import folium
 from streamlit_folium import folium_static
 import streamlit as st
 
-def display_map(data):
-    if not data:
-        st.write("No data available to display on the map.")
-        return
-    
-    # Initialiser la carte au centre de Bordeaux
-    m = folium.Map(location=[44.837789, -0.57918], zoom_start=12)
-    
-    for item in data:
-        lat, lon = item.get("lat"), item.get("lon")
-        # Assurez-vous que lat et lon sont des flottants
-        if lat and lon:
-            folium.Marker(
-                [float(lat), float(lon)],
-                popup=item.get("name", "Inconnu"),
-                icon=folium.Icon(color="green", icon="leaf"),
-            ).add_to(m)
-    
-    folium_static(m)
+def display_map():
+    data, _ = get_data()
+    if data:
+        m = folium.Map(location=[44.84474, -0.60711], zoom_start=12)
+        for item in data:
+            try:
+                # Supposons que 'point_geo' est une liste [lat, lon]
+                point_geo = item.get('point_geo', [])
+                if point_geo:
+                    # Extraction de lat et lon par indexation de la liste, en supposant l'ordre correct [lat, lon]
+                    lat, lon = point_geo
+                    lat, lon = float(lat), float(lon)
+                    # Vérification que lat et lon sont valides
+                    if lat and lon:
+                        folium.Marker([lat, lon], popup=item.get("nom_courant_denomination", "Sans nom")).add_to(m)
+            except (ValueError, TypeError, IndexError):
+                # Gestion des erreurs pour la conversion en float, format de données inattendu, ou index manquant
+                continue
+        folium_static(m)
 
 if __name__ == "__main__":
     data = get_data()

organisations_engagees.py

@@ -2,23 +2,21 @@
 import streamlit as st
 import pandas as pd
 
-def display_organisations_engagees(data):
+# Fonction pour l'onglet "Organisations engagées"
+def display_organisations_engagees():
     st.markdown("## OPEN DATA RSE")
     st.markdown("### Découvrez les organisations engagées RSE de la métropole de Bordeaux")
-
-    if not data:
-        st.write("No data available.")
-    else:
-        # Supposons que les données sont une liste de dictionnaires, où chaque dictionnaire contient des informations sur une organisation
+    
+    data, _ = get_data()
+    if data:
         df = pd.DataFrame(data)
-        st.dataframe(df)
+        df = df.rename(columns={
+            "nom_courant_denomination": "Nom",
+            "commune": "Commune",
+            "libelle_section_naf": "Section NAF",
+            "tranche_effectif_entreprise": "Effectif",
+            "action_rse": "Action RSE"
+        })
+        df = df[["Nom", "Commune", "Section NAF", "Effectif", "Action RSE"]]
+        st.dataframe(df, width=None, height=None)
 
-if __name__ == "__main__":
-    # Pour tester, nous passerons un ensemble de données fictives, car nous ne pouvons pas exécuter Streamlit ici
-    # Voici un exemple de structure de données attendue
-    test_data = [
-        {'nom': 'Entreprise A', 'adresse': 'Adresse A', 'engagement_rse': 'Oui'},
-        {'nom': 'Entreprise B', 'adresse': 'Adresse B', 'engagement_rse': 'Non'},
-        # Ajouter plus de données fictives si nécessaire
-    ]
-    display_organisations_engagees(test_data)