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Une bibliothèque pour scraper les données de surf-report.com

Project description

🏄‍♂️ surf_scrap

surf_scrap est une bibliothèque Python légère conçue pour extraire facilement les données de prévisions météo du site Surf-Report.com.

Elle permet de récupérer les informations sur la taille des vagues, la vitesse du vent et son orientation pour n'importe quel spot répertorié, et de les sauvegarder directement dans un fichier CSV.

🚀 Installation

Si vous avez le dossier du projet, installez-le localement via le terminal :

pip install . 
pip install surf_scrap

🛠 Utilisation

La bibliothèque propose une fonction unique et simple : get_surf_data. Elle permet de choisir n'importe quel spot de surf-report.com et de sauvegarder les résultats où vous le souhaitez.

from surf_scrap import surf_srap

URL du spot (ex: Carcans ou Moliets)

url = "https://www.surf-report.com/meteo-surf/carcans-plage-s1013.html"

Emplacement personnalisé pour le fichier CSV

destination = "rapports/meteo_carcans.csv"

Lancement de la fonction

surf_srap(url, destination)

📊 Données extraites

Le package extrait les informations essentielles pour chaque créneau horaire :

Day : Le jour de la semaine.

Hour : L'heure de la prévision.

Waves_size : La hauteur des vagues (ex: 1m20).

Wind_speed : La force du vent (ex: 15km/h).

Wind_direction : L'orientation (ex: Offshore / Side-shore).

Pour mettre ces sections dans ton fichier README.md, il te suffit d'ouvrir ton fichier avec un éditeur de texte (comme VS Code, Notepad++, ou même le Bloc-notes) et de copier-coller le texte brut.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

surf_scrap-0.0.1.tar.gz (3.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

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surf_scrap-0.0.1-py3-none-any.whl (3.7 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

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  • Size: 3.4 kB
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  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.7

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Hashes for surf_scrap-0.0.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 ad75b92cc82ac70edc702b779c1b3be745bf979841f5a7d0848f1826130c6b6d
MD5 e131141d36c09dce295a8657945fcc3b
BLAKE2b-256 f3a2261f23120778e26ca86befa15f07a921f4b015b27431d26c5d9eda4f329b

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  • Tags: Python 3
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  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.7

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Hashes for surf_scrap-0.0.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 da15bf77acdf90431cd29209c20854c89f5382dabefb236b1b2d47361dbf2b92
MD5 d12b4ee7cc2d5782cc2a4a6231d398f4
BLAKE2b-256 85ce3e391b0f0449f40a141d56fb4534a4759dee7ac01c0237ec1397ee2c3932

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