electriflux 1.0.1

Outils de lecture/écriture des flux

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.

2. 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)

Modifier les données à extraire : Configuration YAML

La fonction xml_to_dataframe permet de transformer une structure XML en DataFrame de manière entièrement configurable à partir d'un fichier YAML. Cette configuration permet de spécifier différents niveaux d'extraction des données à partir d'un flux XML.

Voici une documentation détaillée sur la manière de personnaliser le fichier YAML pour adapter la transformation à vos besoins.

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Structure du Fichier YAML

Le fichier YAML est organisé en plusieurs sections. Chaque section représente une configuration spécifique pour un type de flux. Voici les sections disponibles :

Nom_du_Flux:
  row_level: <xpath>
  metadata_fields: <dictionnaire de métadonnées>
  data_fields: <dictionnaire de données>
  nested_fields: <liste de configurations imbriquées>

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Détails des Champs

1. row_level (obligatoire)
   Définit le niveau de l'arbre XML à partir duquel chaque ligne du DataFrame sera générée.

   • Type : str
   • Valeur : XPath indiquant le niveau de ligne dans le XML.

   Exemple :

   row_level: './/PRM'
   

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2. metadata_fields (facultatif)
   Spécifie les champs à extraire depuis la racine du XML. Ces champs seront recopiés dans chaque ligne générée.

   • Type : dict
   • Clé : Nom de la colonne dans le DataFrame.
   • Valeur : XPath exprimé à partir de la racine du document XML.

   Exemple :

   metadata_fields:
     Num_Depannage: 'Num_Depannage'
     Date_Fichier: 'Date_Fichier'
   

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3. data_fields (obligatoire)
   Définit les champs à extraire relativement à chaque row_level.

   • Type : dict
   • Clé : Nom de la colonne dans le DataFrame.
   • Valeur : XPath exprimé relativement au row_level.

   Exemple :

   data_fields:
     pdl: 'Id_PRM'
     Etat_Contractuel: 'Situation_Contractuelle/Etat_Contractuel'
   

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4. nested_fields (facultatif)
   Permet d'extraire des données contenues dans des structures imbriquées sous forme de colonnes linéarisées. Cette section prend en charge plusieurs conditions sous forme d'une liste de paires clé-valeur.

   • Type : list
   • Clés disponibles :
     • prefix : Préfixe facultatif ajouté au nom de la colonne.
     • child_path : XPath relatif au row_level pour trouver les nœuds enfants.
     • id_field : Nom de l'élément clé.
     • value_field : Nom de l'élément contenant la valeur à extraire.
     • conditions : Liste de conditions sous forme de paires clé-valeur à respecter pour extraire les données.

   Exemple :

   nested_fields:
     - prefix: 'CT_'
       child_path: 'Evenement_Declencheur/Releves/Donnees_Releve/Classe_Temporelle_Distributeur'
       id_field: 'Id_Classe_Temporelle'
       value_field: 'Valeur'
       conditions:
         - xpath: '../Code_Qualification'
           value: '2'
         - xpath: 'Classe_Mesure'
           value: '1'
   

Dans cet exemple :

• Les données sont extraites uniquement lorsque les conditions suivantes sont remplies :
  • L'élément parent Code_Qualification est égal à 2.
  • Le champ Classe_Mesure est égal à 1.

Les valeurs seront linéarisées avec le préfixe CT_ suivi de l'ID de la classe temporelle.

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Exemple Complet

Voici un exemple complet de configuration YAML pour un flux nommé C15 :

C15:
  row_level: './/PRM'
  metadata_fields:
    Num_Depannage: 'Num_Depannage'
    Date_Fichier: 'Date_Fichier'
  data_fields:
    pdl: 'Id_PRM'
    Etat_Contractuel: 'Situation_Contractuelle/Etat_Contractuel'
    Date_Evenement: 'Evenement_Declencheur/Date_Evenement'
  nested_fields:
    - prefix: ''
      child_path: 'Evenement_Declencheur/Releves/Donnees_Releve/Classe_Temporelle_Distributeur'
      id_field: 'Id_Classe_Temporelle'
      value_field: 'Valeur'
      conditions:
        - xpath: '../Code_Qualification'
          value: '2'
        - xpath: 'Classe_Mesure'
          value: '1'

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Explications :

• Chaque PRM dans le flux génère une ligne dans le DataFrame.
• Les colonnes Num_Depannage et Date_Fichier sont extraites depuis la racine et ajoutées à chaque ligne.
• Les champs pdl, Etat_Contractuel et Date_Evenement sont extraits relativement à chaque nœud PRM.
• Les valeurs de Classe_Temporelle_Distributeur sont extraites uniquement si les conditions spécifiées sont remplies.

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