meteocast 0.1.0

Bibliothèque et CLI Python pour récupérer des informations météo et des données de prévision.

meteocast

meteocast est une bibliothèque et une CLI Python pour récupérer des informations météo et des données de prévision.

• 🖥️ CLI : consultez la météo depuis votre terminal.
• 🐍 Bibliothèque : intégrez la récupération de données dans votre code Python.

ℹ️ État du projet : le squelette (CLI Typer, client httpx, packaging, distribution) est en place. Le branchement à une API météo réelle (Open-Meteo, etc.) n'est pas encore implémenté — les commandes sortent proprement en attendant.

---

Utiliser la CLI

Depuis PyPI

Le plus simple, sans rien installer de permanent, avec uv :

uvx meteocast forecast Lausanne

uvx télécharge meteocast dans un environnement éphémère et l'exécute.

Pour l'installer durablement comme outil isolé :

uv tool install meteocast     # via uv
# ou
pipx install meteocast        # via pipx

La commande meteocast est alors disponible partout :

$ meteocast --help
Usage: meteocast [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

  Récupère des informations météo et des prévisions.

Commands:
  current   Affiche la météo courante pour une localité.
  forecast  Affiche la prévision sur plusieurs jours pour une localité.

$ meteocast forecast Lausanne --days 5
Prévision sur 5 jours pour Lausanne
  ...

Depuis un registre privé JFrog Artifactory

Si meteocast est publié sur votre Artifactory interne, pointez l'installeur vers l'index privé et fournissez vos identifiants :

# uv
uv tool install \
  --index "https://<host>/artifactory/api/pypi/<repo>/simple/" \
  meteocast

# pipx
pipx install \
  --index-url "https://<user>:<token>@<host>/artifactory/api/pypi/<repo>/simple/" \
  meteocast

---

Utiliser la bibliothèque

Depuis PyPI

Ajoutez meteocast à votre projet :

uv add meteocast
# ou
pip install meteocast

Puis, dans votre code :

from meteocast import get_current, get_forecast

# Météo courante
weather = get_current("Lausanne")
print(weather.location, weather.temperature_c, weather.description)

# Prévision sur 5 jours
forecast = get_forecast("Lausanne", days=5)
for day in forecast.daily:
    print(day.temperature_c, day.description)

Depuis un registre privé JFrog Artifactory

Décommentez et renseignez le bloc [[tool.uv.index]] dans pyproject.toml :

[[tool.uv.index]]
name = "artifactory"
url = "https://<host>/artifactory/api/pypi/<repo>/simple/"

Exportez les identifiants, puis synchronisez :

export UV_INDEX_ARTIFACTORY_USERNAME="<user>"
export UV_INDEX_ARTIFACTORY_PASSWORD="<token>"
uv add meteocast

Avec pip, sans uv :

pip install \
  --extra-index-url "https://<user>:<token>@<host>/artifactory/api/pypi/<repo>/simple/" \
  meteocast

L'import Python est ensuite identique à l'exemple ci-dessus.

---

Développement

Prérequis : uv (Python ≥ 3.11 est installé automatiquement au besoin).

uv sync                       # crée .venv/ et installe deps + outils de dev
uv run meteocast --help       # lance la CLI en local
uv run ruff check .           # lint
uv run ruff format .          # formatage
uv run pytest                 # tests

---

Publier une version

Sur PyPI (automatisé)

La publication est automatique via GitHub Actions (.github/workflows/release.yml) en Trusted Publishing (OIDC, sans token) :

1. Enregistrer le publisher du dépôt sur https://pypi.org/manage/account/publishing/ (nom du projet meteocast, workflow release.yml).
2. Mettre à jour __version__ dans src/meteocast/__init__.py.
3. Taguer et pousser :

   git tag v0.1.0
   git push origin v0.1.0
   

   Le workflow lint, teste, build (uv build) et publie (uv publish).

Publication manuelle si besoin :

uv build          # génère dist/*.whl et dist/*.tar.gz
uv publish        # nécessite un token PyPI (UV_PUBLISH_TOKEN)

Sur un registre privé JFrog Artifactory

uv build
uv publish \
  --publish-url "https://<host>/artifactory/api/pypi/<repo>/" \
  --token "$UV_PUBLISH_TOKEN"

(ou --username <user> --password <token>). Une étape équivalente commentée est prête dans release.yml pour automatiser cette publication.