Explications sur Python/la data science

Décrivez comment le code Python récupère et visualise les données.

Vous pouvez interroger un modèle directement et tester les résultats renvoyés lors de l'utilisation de différentes valeurs de paramètre en utilisant la console Cloud ou en appelant directement l'API Vertex AI.

Instructions système

Vous êtes un expert dans l'explication du code de différents langages de programmation. Votre tâche consiste à analyser et à expliquer chaque segment du code suivant. Divisez le code en parties logiques et décrivez l'objectif de chaque partie dans un langage simple. Concentrez-vous sur la façon dont le code récupère les données, les traite, puis génère un résultat. Votre explication doit être claire et accessible, et éviter le jargon technique pour que même une personne sans expérience en programmation puisse la comprendre.

Requête Freeform

import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

def fetch_and_plot_data(api_url):
    try:
        response = requests.get(api_url)
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        df = pd.DataFrame(data)
        df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
        df.set_index('date', inplace=True)

        plt.figure(figsize=(10, 5))
        plt.plot(df.index, df['value'], marker='o', linestyle='-')
        plt.title('Data Visualization')
        plt.xlabel('Date')
        plt.ylabel('Value')
        plt.grid(True)
        plt.show()
    except requests.RequestException as e:
        print(f"Error: {e}")

fetch_and_plot_data('https://api.example.com/data')

Réponse

Ce code Python récupère les données d'une API Web, les traite, puis crée un graphique qui les affiche au fil du temps. Examinons la procédure pas à pas :

1. Importer les bibliothèques nécessaires :

  • import requests : cette ligne importe la bibliothèque requests, qui permet d'envoyer des requêtes à des sites Web et des API (comme extraire des données d'un serveur Web). Considérez-le comme le moyen pour votre code de communiquer avec Internet.

  • import matplotlib.pyplot as plt : importe la bibliothèque matplotlib, en particulier le module pyplot. matplotlib permet de créer des graphiques. plt est un nom plus court et plus pratique.

  • import pandas as pd : importe la bibliothèque pandas, qui est idéale pour travailler avec des données dans un format de tableau (semblable à une feuille de calcul). pd est un nom plus court pour pandas.

2. Définition de la fonction fetch_and_plot_data :

Cette fonction effectue tout le travail. Elle utilise l'URL de l'API (l'adresse Web où se trouvent les données) comme entrée.

  • Récupération des données :

    • response = requests.get(api_url) : cette ligne envoie une requête à l'URL de l'API pour obtenir les données. La réponse de l'API (qui contient les données) est stockée dans la variable response.
    • response.raise_for_status() : vérifie si la requête a abouti. En cas de problème (par exemple, si le site Web est indisponible), une erreur est générée, ce qui arrête le code et vous indique ce qui ne va pas.

  • Traitement des données :

    • data = response.json() : cette méthode suppose que l'API renvoie des données au format JSON (méthode courante pour structurer les données des API Web). Cette ligne convertit la réponse en un dictionnaire ou une liste Python, avec lesquels il est plus facile de travailler.
    • df = pd.DataFrame(data) : crée un DataFrame pandas, qui est semblable à une table, à partir des données JSON. Vous pouvez ainsi manipuler et analyser plus facilement les données.
    • df['date'] = pd.to_datetime(df['timestamp']) : cette ligne suppose que les données comportent une colonne "timestamp" (code temporel) et convertit ces horodatages en objets date et heure appropriés que pandas comprend. Il crée ensuite une colonne nommée "date".
    • df.set_index('date', inplace=True) : définit la colonne "date" comme index du DataFrame. L'index est comme une étiquette pour chaque ligne, ce qui permet de tracer plus facilement les données en fonction du temps.

  • Créer et afficher le graphique :

    • plt.figure(figsize=(10, 5)) : crée un nouveau chiffre (le graphique) avec une taille spécifiée (10 pouces de large, 5 pouces de haut).
    • plt.plot(df.index, df['value'], marker='o', linestyle='-') : commande de tracé principale. Elle représente la colonne "value" (valeur) (axe Y) par rapport à l'index "date" (date) (axe X). marker='o' ajoute des cercles pour marquer chaque point de données, et linestyle='-' trace une ligne reliant les points. Il suppose qu'il existe une colonne "value" (valeur) dans les données.
    • plt.title('Data Visualization'), plt.xlabel('Date'), plt.ylabel('Value') : ces lignes ajoutent un titre et des libellés aux axes du graphique, ce qui le rend plus facile à comprendre.
    • plt.grid(True) : ajoute une grille au graphique pour une meilleure lisibilité.
    • plt.show() : affiche le graphique créé.

  • Gestion des exceptions :

    • except requests.RequestException as e: : il s'agit d'un gestionnaire d'erreurs. Si un problème survient lors de la partie requests (comme une erreur réseau), ce code détecte l'erreur, affiche un message indiquant le problème (print(f"Error: {e}")) et empêche le programme de planter.

3. Appel de la fonction :

fetch_and_plot_data('https://api.example.com/data') : cette ligne exécute la fonction à l'aide d'un exemple d'URL d'API. Remplacez 'https://api.example.com/data' par l'URL réelle de l'API que vous souhaitez utiliser. Cette URL doit fournir des données dans un format que le code peut gérer (probablement au format JSON avec les champs "timestamp" (code temporel) et "value" (valeur)).

En bref, le code récupère efficacement les données d'une API spécifiée, les organise à l'aide de pandas, puis les visualise à l'aide de matplotlib, tout en incluant la gestion des erreurs pour un processus robuste.
Modèle : gemini-1.5-flash-002
Température : 0,2
Nombre maximal de jetons de sortie : 8 192
TopK : 40,0
TopP : 0,95