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Outils de lecture/écriture des flux

Project description

Electriflux

Electriflux est une bibliothèque Python conçue pour la lecture et l'écriture des flux de données Enedis.

Fonctionnalités principales

  • Téléchargement sécurisé des fichiers via SFTP
  • Décryptage des fichiers chiffrés
  • Extraction des données XML en DataFrame pandas
  • Configuration flexible des flux via des fichiers YAML

Installation

pip install electriflux

Utilisation

Il y a deux phases :

  1. Récupération et décryptage des fichiers depuis le sFTP :

Assuré par la fonction download_decrypt_extract_new_files de electriflux.utils. Elle prend notamment en entrée un dictionnaire de configuration, qui doit contenir les clés suivantes :

  • 'FTP_ADDRESS',
  • 'FTP_USER',
  • 'FTP_PASSWORD'
  • 'AES_KEY'
  • 'AES_IV'

A l'issue de cette opération, le dossier local choisi contient les fichiers XML des flux déchiffrés.

  1. Extraction des données XML en DataFrame pandas :

Cette extraction des données est assurée par process_flux de electriflux.simple_reader. Son principe est simple, un fichier de configuration en YAML permet de définir, pour chaque flux, des couples clé-valeur, la clé représentant le nom de la colonne à remplir, et la valeur le chemin XPATH vers la donnée à extraire. (C'est un poil plus complexe en réalité, mais c'est l'idée). Par défaut, le fichier simple_flux.yaml est utilisé, mais il est possible d'en utiliser un autre en passant son chemin en argument de process_flux.

Exemple type pour récupérer les données du flux C15 sous forme de csv :

   df = process_flux('C15', Path('~/data/flux_enedis_v2/C15').expanduser())
   df.to_csv('C15.csv', index=False)

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Algorithm Hash digest
SHA256 a4185c2adc6a2d8d1a1a7b425d52966f78485df475e6ab8b5f884052939c7100
MD5 7f5c9c06e7af2b6ecd7e06fb1f2e05da
BLAKE2b-256 fc83ff858dab2f5e8652689916c8b832d9c6162c14dcb7d1433f0c8dde073fa3

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SHA256 6cb8aa46a6ea6ddf8537913c48b2a3abb066d267367f0296fd4c56ee344bf695
MD5 48bcec301bca5bfdd36164734c06c32d
BLAKE2b-256 cd52f928e937261003760eb0306d8bc3c227eecb13c17ed62d47ead997519c04

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