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@@ -448,10 +448,9 @@ async def contexte(competence):
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448 |
results = await creation_liste_code_Rome(competence)
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449 |
await cl.sleep(1)
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450 |
romeListArray = cl.user_session.get("codeRomeArray")
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451 |
df_emplois = await API_France_Travail(romeListArray)
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452 |
await cl.sleep(1)
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453 |
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await datavisualisation_statistiques_emplois(df_emplois)
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454 |
-
await cl.sleep(1)
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455 |
for j in range(0, len(romeListArray)):
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456 |
table = await datavisualisation_chiffres_cles_emplois("https://dataemploi.pole-emploi.fr/metier/chiffres-cles/NAT/FR/" + romeListArray[j])
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457 |
plot_demandeur = plotDemandeur(htmlToDataframe(table[0]), codeRome_list[j])
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@@ -464,55 +463,10 @@ async def contexte(competence):
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464 |
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@cl.step(type="tool")
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466 |
async def document_chiffres_cles_emplois(url, codes):
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470 |
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response = requests.get(url + codeArray[i])
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472 |
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soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
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473 |
-
if soup.select('h1#titreMetier'):
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474 |
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alltitre = soup.select('h1#titreMetier')
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475 |
-
allTitre = removeTags(alltitre[0])
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476 |
-
else:
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477 |
-
allTitre = ""
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478 |
-
if soup.select('div.jobs_item-container-flex'):
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479 |
-
allembauches = soup.select('div.jobs_item-container-flex')
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480 |
-
allEmbauches = removeTags(allembauches[0])
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481 |
-
else:
|
482 |
-
allEmbauches = ""
|
483 |
-
if soup.select('div.key-number_block.shadow.inset'):
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484 |
-
allsalaires = soup.select('div.key-number_block.shadow.inset')
|
485 |
-
allSalaires = removeTags(allsalaires[0])
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486 |
-
else:
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487 |
-
allSalaires = ""
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488 |
-
if soup.select('tbody.sectorTable__body'):
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489 |
-
allsalairesMedian = soup.select('tbody.sectorTable__body')
|
490 |
-
allSalairesMedian = removeTags(allsalairesMedian[0])
|
491 |
-
else:
|
492 |
-
allSalairesMedian = ""
|
493 |
-
if soup.select('div.dynamism_canvas-wrapper > p.sr-only'):
|
494 |
-
allDiff = soup.select('div.dynamism_canvas-wrapper > p.sr-only')
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495 |
-
alldiff = removeTags(allDiff[0])
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496 |
-
else:
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497 |
-
alldiff = ""
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498 |
-
if soup.select('div.tabs-main-data_persp-col2'):
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499 |
-
allDiffOrigin = soup.select('div.tabs-main-data_persp-col2')
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500 |
-
alldiffOrigin = removeTags(allDiffOrigin[0])
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501 |
-
else:
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502 |
-
alldiffOrigin = ""
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503 |
-
allTypeContrat = ""
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504 |
-
if soup.find_all("div", class_="hiring-contract_legende_item ng-star-inserted"):
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505 |
-
allContrat = soup.find_all("div", class_="hiring-contract_legende_item ng-star-inserted")
|
506 |
-
for j in range(0,len(allContrat)):
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507 |
-
allTypeContrat = allTypeContrat + removeTags(allContrat[j]) + ", "
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508 |
-
if soup.find_all("div", class_="horizontal-graph_patterns"):
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509 |
-
allEntreprise = soup.find_all("div", class_="horizontal-graph_patterns")
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510 |
-
allentreprise = removeTags(allEntreprise[0])
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511 |
-
else:
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512 |
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allentreprise = ""
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513 |
-
all = all + "\n\nChiffres-clés Métier " + allTitre + ":\nDemandeurs d'emploi et Offres d'emploi : " + allEmbauches + ". Salaires proposés dans les offres : " + allSalaires + ". Salaires médians constatés : " + allSalairesMedian + ". Difficultés de recrutement pour les entreprises : " + alldiff + ". Origine des difficultés : " + alldiffOrigin + ". Répartition des embauches par type de contrat : " + allTypeContrat + ". Répartition des embauches par taille d'entreprise : " + allentreprise + "."
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514 |
-
else:
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515 |
-
response = requests.get(url + codes)
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516 |
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
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517 |
if soup.select('h1#titreMetier'):
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518 |
alltitre = soup.select('h1#titreMetier')
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@@ -554,7 +508,7 @@ async def document_chiffres_cles_emplois(url, codes):
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554 |
allentreprise = removeTags(allEntreprise[0])
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555 |
else:
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556 |
allentreprise = ""
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557 |
-
all = "\n\nChiffres-clés Métier " + allTitre + ":\nDemandeurs d'emploi et Offres d'emploi : " + allEmbauches + ". Salaires proposés dans les offres : " + allSalaires + ". Salaires médians constatés : " + allSalairesMedian + ". Difficultés de recrutement pour les entreprises : " + alldiff + ". Origine des difficultés : " + alldiffOrigin + ". Répartition des embauches par type de contrat : " + allTypeContrat + ". Répartition des embauches par taille d'entreprise : " + allentreprise + "."
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558 |
return all
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559 |
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560 |
@cl.step(type="tool")
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448 |
results = await creation_liste_code_Rome(competence)
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449 |
await cl.sleep(1)
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450 |
romeListArray = cl.user_session.get("codeRomeArray")
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451 |
+
print(romeListArray)
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452 |
df_emplois = await API_France_Travail(romeListArray)
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453 |
await cl.sleep(1)
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454 |
for j in range(0, len(romeListArray)):
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455 |
table = await datavisualisation_chiffres_cles_emplois("https://dataemploi.pole-emploi.fr/metier/chiffres-cles/NAT/FR/" + romeListArray[j])
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456 |
plot_demandeur = plotDemandeur(htmlToDataframe(table[0]), codeRome_list[j])
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463 |
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464 |
@cl.step(type="tool")
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465 |
async def document_chiffres_cles_emplois(url, codes):
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466 |
+
all = ""
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467 |
+
codeArray = codes
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468 |
+
for i in range(0,len(codeArray)):
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469 |
+
response = requests.get(url + codeArray[i])
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470 |
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
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471 |
if soup.select('h1#titreMetier'):
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472 |
alltitre = soup.select('h1#titreMetier')
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508 |
allentreprise = removeTags(allEntreprise[0])
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509 |
else:
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510 |
allentreprise = ""
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511 |
+
all = all + "\n\nChiffres-clés Métier " + allTitre + ":\nDemandeurs d'emploi et Offres d'emploi : " + allEmbauches + ". Salaires proposés dans les offres : " + allSalaires + ". Salaires médians constatés : " + allSalairesMedian + ". Difficultés de recrutement pour les entreprises : " + alldiff + ". Origine des difficultés : " + alldiffOrigin + ". Répartition des embauches par type de contrat : " + allTypeContrat + ". Répartition des embauches par taille d'entreprise : " + allentreprise + "."
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512 |
return all
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513 |
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514 |
@cl.step(type="tool")
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