Projet Python Avancé — Data & Livre

Application de bureau en Python pour télécharger, stocker, analyser et représenter des données, puis générer automatiquement un rapport Word.

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Cette application répond au cahier des charges du projet Python Avancé.
Elle combine une interface graphique Tkinter, une API JSON, une base SQLite, des graphiques Matplotlib, l’analyse d’un livre de Project Gutenberg, le traitement d’images et la création d’un document Word.

Fonctionnalités principales

• Interface de bureau entièrement en français.
• Téléchargement de données JSON depuis Internet.
• Adaptation en français des intitulés affichés.
• Enregistrement et consultation des données dans SQLite.
• Agrégations calculées directement avec des requêtes SQL.
• Graphiques intégrés dans la fenêtre principale.
• Analyse du premier chapitre d’un livre.
• Traitement d’images avec Pillow.
• Export automatique d’un rapport Word.
• Gestion des erreurs réseau et mode de secours local.
• Exécution des téléchargements dans des threads.
• Thème clair ou sombre et taille de police personnalisable.
• Sept tests unitaires.

Important

Project Gutenberg peut parfois être lent ou inaccessible.
L’application essaie plusieurs adresses officielles puis utilise automatiquement une copie locale du livre et de sa couverture. La démonstration peut donc continuer même sans connexion au site.

Sommaire

• Démarrage rapide
• Fonctionnement
• Données JSON et SQLite
• Analyse du livre
• Rapport Word
• Installation
• Utilisation
• Tests unitaires
• Architecture du projet
• Fichiers générés
• Technologies
• Publication sur GitHub
• Auteur

Démarrage rapide

Sous Windows

Décompressez le projet puis double-cliquez sur :

run.bat

Le script installe les dépendances nécessaires et lance l’application.

Depuis un terminal

python -m pip install -r requirements.txt
python app.py

Fonctionnement

flowchart LR
    A[Interface Tkinter] --> B[Téléchargement JSON]
    B --> C[(Base SQLite)]
    C --> D[Agrégations SQL]
    C --> E[Graphique Matplotlib]

    A --> F[Téléchargement du livre]
    F --> G[Analyse du chapitre 1]
    G --> H[Distribution des paragraphes]
    H --> I[Graphique]
    F --> J[Traitement de l'image]
    I --> K[Rapport Word]
    J --> K

    F -. échec réseau .-> L[Copie locale de secours]
    L --> G

Loading

Données JSON et SQLite

Les données sont téléchargées depuis l’API JSONPlaceholder puis enregistrées dans une base SQLite locale.

L’application conserve notamment :

Champ	Description
id	Identifiant de la tâche
user_id	Identifiant de l’utilisateur
name	Intitulé adapté en français
status	Terminé ou en attente
length	Longueur de l’intitulé
downloaded_at	Date et heure du téléchargement

Gestion d’une base déjà remplie

Lors d’un nouveau téléchargement, l’utilisateur peut :

1. remplacer les anciennes données ;
2. ajouter uniquement les éléments absents ;
3. annuler l’opération.

Agrégations SQL

Le bouton Agrégation SQL affiche :

• le nombre total de tâches ;
• le nombre de tâches terminées ;
• le nombre de tâches en attente ;
• la longueur moyenne ;
• la longueur minimale ;
• la longueur maximale.

Analyse du livre

Le livre utilisé est Alice’s Adventures in Wonderland de Lewis Carroll.

L’application :

1. télécharge le texte du livre ;
2. extrait son titre et son auteur ;
3. récupère le premier chapitre ;
4. sépare le chapitre en paragraphes ;
5. compte les mots de chaque paragraphe ;
6. regroupe les longueurs par dizaines ;
7. calcule les statistiques ;
8. génère un graphique de distribution.

Les statistiques comprennent :

• le nombre de paragraphes ;
• le nombre total de mots ;
• la longueur minimale ;
• la longueur maximale ;
• la moyenne des mots par paragraphe.

Rapport Word

L’application génère un fichier .docx comprenant :

• une page de titre ;
• le titre du livre ;
• le nom de l’auteur ;
• le nom de l’auteur du rapport ;
• une couverture téléchargée puis modifiée ;
• un logo noir et blanc pivoté ;
• le graphique de distribution ;
• les statistiques du premier chapitre ;
• la source des données.

Installation

Prérequis

• Python 3.10 ou supérieur ;
• une connexion Internet pour les téléchargements initiaux ;
• Microsoft Word ou LibreOffice pour ouvrir le rapport.

Cloner le dépôt

git clone https://github.com/VOTRE-UTILISATEUR/projet-python-avance.git
cd projet-python-avance

Créer un environnement virtuel

Windows

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

Linux ou macOS

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Installer les dépendances

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install -r requirements.txt

Utilisation

1. Charger les données JSON

Dans l’onglet Données JSON / SQLite :

1. cliquez sur Vider la base pour repartir de zéro ;
2. cliquez sur Télécharger JSON ;
3. vérifiez que les données apparaissent dans le tableau ;
4. cliquez sur Agrégation SQL.

2. Afficher le graphique JSON

Dans l’onglet Graphique JSON, cliquez sur :

Afficher le graphique

3. Analyser le livre

Dans l’onglet Livre et rapport Word, cliquez sur :

Télécharger et analyser le livre

4. Exporter le rapport

Après l’analyse, cliquez sur :

Exporter le rapport Word

Tests unitaires

Lancer tous les tests :

python -m unittest discover -s tests -v

Résultat attendu :

Ran 7 tests
OK

Les tests vérifient notamment :

• la stabilité des intitulés français ;
• l’extraction des métadonnées du livre ;
• l’extraction du premier chapitre ;
• le calcul des mots et de la distribution ;
• la présence du livre local de secours ;
• l’insertion et le remplacement des données SQLite ;
• la gestion des doublons ;
• les agrégations SQL.

Architecture du projet

projet_python_avance/
├── app.py                         # Interface graphique Tkinter
├── api_service.py                 # Téléchargement et adaptation du JSON
├── book_service.py                # Téléchargement et analyse du livre
├── config.py                      # Configuration et chemins
├── database.py                    # Accès à la base SQLite
├── models.py                      # Modèles de données
├── report_service.py              # Création du rapport Word
├── requirements.txt               # Dépendances Python
├── run.bat                        # Lanceur Windows
├── README.md
├── PRESENTATION_ORALE.md
├── .gitignore
│
├── assets/
│   ├── logo_bw.png
│   ├── alice_backup.txt
│   └── alice_cover_backup.jpg
│
├── data/
│   └── .gitkeep
│
├── output/
│   └── .gitkeep
│
└── tests/
    ├── test_api_service.py
    ├── test_book_service.py
    └── test_database.py

Fichiers générés

Les résultats sont enregistrés dans :

output/

Exemples :

paragraph_distribution.png
alice_processed.jpg
rapport_alice.docx

La base SQLite est créée automatiquement dans :

data/application.db

Technologies

Technologie	Utilisation
Python	Langage principal
Tkinter	Interface graphique
SQLite	Stockage local
Requests	Téléchargements HTTP
Matplotlib	Graphiques
Pillow	Traitement d’images
python-docx	Génération du rapport Word
unittest	Tests automatisés
Threading	Téléchargements sans blocage de l’interface

Publication sur GitHub

Créez d’abord un dépôt vide, puis exécutez :

git init
git add .
git commit -m "Ajout du projet Python Avancé"
git branch -M main
git remote add origin https://github.com/VOTRE-UTILISATEUR/projet-python-avance.git
git push -u origin main

Remplacez VOTRE-UTILISATEUR par votre nom d’utilisateur GitHub.

Auteur

Mariyanayagam Mickaël
Étudiant à Ynov Campus Paris

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Développé dans le cadre du projet Python Avancé.