From 4870662609f3d892347415b70a6073b554ff0a38 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Romain Avouac <43444134+avouacr@users.noreply.github.com> Date: Tue, 5 Oct 2021 08:29:33 +0200 Subject: [PATCH] fix and simplify pyinsee install (#157) Co-authored-by: avouacr --- .../manipulation/02a_pandas_tutorial.Rmd | 34 ++++--------------- content/course/manipulation/02b_pandas_TP.Rmd | 23 ------------- 2 files changed, 6 insertions(+), 51 deletions(-) diff --git a/content/course/manipulation/02a_pandas_tutorial.Rmd b/content/course/manipulation/02a_pandas_tutorial.Rmd index 0fe1865e8..cb1a80b64 100644 --- a/content/course/manipulation/02a_pandas_tutorial.Rmd +++ b/content/course/manipulation/02a_pandas_tutorial.Rmd @@ -68,10 +68,6 @@ Pour essayer les exemples présents dans ce tutoriel : ```{r, echo = FALSE, results = 'asis', include = TRUE, eval = TRUE} print_badges() ``` - -Le [chapitre suivant](#pandasTP) permettra de pratiquer plus amplement les -concepts - Dans ce tutoriel `pandas`, nous allons utiliser: * Les émissions de gaz à effet de serre estimées au niveau communal par l'ADEME. Le jeu de données est @@ -79,7 +75,7 @@ disponible sur [data.gouv](https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/inventaire-de-ga et requêtable directement dans `Python` avec [cet url](https://koumoul.com/s/data-fair/api/v1/datasets/igt-pouvoir-de-rechauffement-global/convert) -Le chapitre suivant permettra de mettre en application des éléments présents dans ce chapitre avec +Le [chapitre suivant](#pandasTP) permettra de mettre en application des éléments présents dans ce chapitre avec les données ci-dessus associées à des données de contexte au niveau communal[^1]. @@ -103,30 +99,18 @@ pip install git+https://github.com/InseeFrLab/Py-Insee-Data.git Cependant, cela implique que `Jupyter` et `Git` sont capables de communiquer. Si `Jupyter` ne sait pas où trouver `Git`, il est possible de rencontrer une erreur. -Dans ce cas, il faut télécharger le package en `zip`, le `dézipper` et l'installer -depuis ce dossier dézippé. Pour les deux premières étapes, on peut utiliser -les commandes suivantes: +Dans ce cas, il faut télécharger le package compressé et l'installer localement : ```{python, eval = FALSE} import requests -import zipfile url = 'https://github.com/InseeFrLab/Py-Insee-Data/archive/refs/heads/master.zip' r = requests.get(url) -open("pynsee.zip" , 'wb').write(r.content) +with open("pynsee.zip" , 'wb') as zipfile: + zipfile.write(r.content) -with zipfile.ZipFile("pynsee.zip", 'r') as zip_ref: - zip_ref.extractall("pynsee") -``` - -Cela ajoute un dossier `pynsee` dans le répertoire de travail. Pour installer -ce package, il faut se rendre dans le dossier `pynsee` (par exemple avec la -commande `cd`) et effectuer le `pip install` : - -```{shell, eval = FALSE} -cd pynsee -pip install -r requirements.txt -pip install . +!pip install --ignore-installed pynsee.zip +!pip install python-Levenshtein ``` Si le fait de ne pas avoir de barre de progrès lors du téléchargement @@ -146,12 +130,6 @@ les commandes d'import avec le chemin adéquat plutôt que l'url. Nous suivrons les conventions habituelles dans l'import des packages -```{python, show = FALSE, include = FALSE, eval = FALSE} -# Get the development version from GitHub -#!pip install python-Levenshtein -#!pip install git+https://github.com/InseeFrLab/Py-Insee-Data.git -``` - ```{python import pkg} import numpy as np import pandas as pd diff --git a/content/course/manipulation/02b_pandas_TP.Rmd b/content/course/manipulation/02b_pandas_TP.Rmd index b93d4fc41..1c6b94a37 100644 --- a/content/course/manipulation/02b_pandas_TP.Rmd +++ b/content/course/manipulation/02b_pandas_TP.Rmd @@ -64,29 +64,6 @@ Pour faciliter l'import de données Insee, il est recommandé d'utiliser le pack de l'Insee disponibles sur le site web [insee.fr](https://www.insee.fr/fr/accueil) ou via des API. -{{% panel status="note" title="Note" icon="fa fa-comment" %}} - -Idéalement, pour installer `pynsee` depuis le [dépôt Github](https://github.com/InseeFrLab/Py-Insee-Data), il est nécessaire -de taper, dans une invite de commande, - -```shell -pip install python-Levenshtein -pip install git+https://github.com/InseeFrLab/Py-Insee-Data@master -``` - -Dans google colab, vous pouvez effectuer les instructions suivantes : - -```shell -!pip install python-Levenshtein -!pip install git+https://github.com/InseeFrLab/Py-Insee-Data.git -``` - -Cependant, il peut arriver des situations où `Jupyter` ne sait pas communiquer -avec `Git` pour effectuer ce `pip install` particulier. Dans ce cas, -se référer au [chapitre précédent](#pandas). - -{{% /panel %}} - [^1]: Toute contribution sur ce package, disponible sur [Github](https://github.com/InseeFrLab/Py-Insee-Data) est bienvenue ! Nous suivrons les conventions habituelles dans l'import des packages