Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- sian:2022:tpm1sql [2022/11/24 15:28] – [Requête plus complexes] fabien.rico
+++ sian:2022:tpm1sql [2022/11/24 22:17] (Version actuelle) – [En python] fabien.rico
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   * Faire un programme python qui affiche pour chaque mot clef le nombre de fois qu'il est utilisé dans un cours.
+<hidden>
+<code>
+#!/usr/bin/env python
+# coding: utf-8
+# ## Connexion à la base et curseur
+#
+# In[1]:
+import mysql.connector
+import json
+conn = mysql.connector.connect(
+    host="bdd.imst.os.univ-lyon1.fr",
+    user="etudiant",
+    password="sqlavance",
+    database="funmooc")
+cursor = conn.cursor()
+# ## Éxécution de la requète
+# In[2]:
+cursor.execute("""
+SELECT categories.title AS motClef, courses.title AS titrecours
+  FROM courses JOIN courses_categories
+                    ON courses_categories.id_course=courses.id
+               JOIN categories
+                    ON courses_categories.id_categorie=categories.id
+  WHERE categories.genre="subjects"
+  ORDER BY courses.id
+""")
+# ## Comptage des mots clef
+#
+# Pour chaque mot clef trouvé, j'ajoute 1 dans le tableau qui contient le nombre de fois qu'on l'a déjà vu.
+# Si le mot n'a jamais été vu, j'utilise le fait qu'il est possible d'avoir une valeur par défaut dans un dictionnaire via `get`
+#
+# Au passage j'affiche le mot et le nombre de fois qu'on l'a vu.
+#
+# In[3]:
+tab = {}
+while True:
+    res = cursor.fetchone()
+    if res is None:
+        break
+    # Le mot clef est la première colonne demandée dans le SELECT alors il sera
+    # dans la première case du résultat
+    mot = res[0]
+    # On récupère le nmbre de fois où il a été vu ou 0 s'il n'a jamais été vu
+    nbdeja = tab.get(mot, 0)
+    # on affiche
+    print(f"On trouve le mot clef '{mot}' déjà vu {nbdeja} fois")
+    # on ajoute un et on change la valeur du tableau
+    tab[mot] = nbdeja+1
+# Affichage
+print(tab)
+# Affichage plus joli
+print(json.dumps(tab, indent=2))
+# ## on fait un nuage de mot
+#
+# Ce n'est pas demander mais à partir d'un dictionnaire qui compte le nombre d'ocurence des mots on peut facilement faire un nuage de mot avec la librairie `wordcloud`
+# In[5]:
+# génération du nuage
+import wordcloud
+import matplotlib.pyplot as plt
+wordcloud = wordcloud.WordCloud().generate_from_frequencies(tab)
+# affichage
+plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
+plt.axis("off")
+plt.show()
+</code>
+</hidden>
   * Faire un programme python qui obtient la liste des mots clef de chaque cours de chaque organisation et affiche le tableau suivant: