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main.py CHANGED
@@ -448,10 +448,9 @@ async def contexte(competence):
448
  results = await creation_liste_code_Rome(competence)
449
  await cl.sleep(1)
450
  romeListArray = cl.user_session.get("codeRomeArray")
 
451
  df_emplois = await API_France_Travail(romeListArray)
452
  await cl.sleep(1)
453
- await datavisualisation_statistiques_emplois(df_emplois)
454
- await cl.sleep(1)
455
  for j in range(0, len(romeListArray)):
456
  table = await datavisualisation_chiffres_cles_emplois("https://dataemploi.pole-emploi.fr/metier/chiffres-cles/NAT/FR/" + romeListArray[j])
457
  plot_demandeur = plotDemandeur(htmlToDataframe(table[0]), codeRome_list[j])
@@ -464,55 +463,10 @@ async def contexte(competence):
464
 
465
  @cl.step(type="tool")
466
  async def document_chiffres_cles_emplois(url, codes):
467
- if codes.find(',') != -1:
468
- all = ""
469
- codeArray = codes.split(',')
470
- for i in range(0,len(codeArray)):
471
- response = requests.get(url + codeArray[i])
472
- soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
473
- if soup.select('h1#titreMetier'):
474
- alltitre = soup.select('h1#titreMetier')
475
- allTitre = removeTags(alltitre[0])
476
- else:
477
- allTitre = ""
478
- if soup.select('div.jobs_item-container-flex'):
479
- allembauches = soup.select('div.jobs_item-container-flex')
480
- allEmbauches = removeTags(allembauches[0])
481
- else:
482
- allEmbauches = ""
483
- if soup.select('div.key-number_block.shadow.inset'):
484
- allsalaires = soup.select('div.key-number_block.shadow.inset')
485
- allSalaires = removeTags(allsalaires[0])
486
- else:
487
- allSalaires = ""
488
- if soup.select('tbody.sectorTable__body'):
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')
495
- alldiff = removeTags(allDiff[0])
496
- else:
497
- alldiff = ""
498
- if soup.select('div.tabs-main-data_persp-col2'):
499
- allDiffOrigin = soup.select('div.tabs-main-data_persp-col2')
500
- alldiffOrigin = removeTags(allDiffOrigin[0])
501
- else:
502
- alldiffOrigin = ""
503
- allTypeContrat = ""
504
- if soup.find_all("div", class_="hiring-contract_legende_item ng-star-inserted"):
505
- allContrat = soup.find_all("div", class_="hiring-contract_legende_item ng-star-inserted")
506
- for j in range(0,len(allContrat)):
507
- allTypeContrat = allTypeContrat + removeTags(allContrat[j]) + ", "
508
- if soup.find_all("div", class_="horizontal-graph_patterns"):
509
- allEntreprise = soup.find_all("div", class_="horizontal-graph_patterns")
510
- allentreprise = removeTags(allEntreprise[0])
511
- else:
512
- allentreprise = ""
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 + "."
514
- else:
515
- response = requests.get(url + codes)
516
  soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
517
  if soup.select('h1#titreMetier'):
518
  alltitre = soup.select('h1#titreMetier')
@@ -554,7 +508,7 @@ async def document_chiffres_cles_emplois(url, codes):
554
  allentreprise = removeTags(allEntreprise[0])
555
  else:
556
  allentreprise = ""
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 + "."
558
  return all
559
 
560
  @cl.step(type="tool")
 
448
  results = await creation_liste_code_Rome(competence)
449
  await cl.sleep(1)
450
  romeListArray = cl.user_session.get("codeRomeArray")
451
+ print(romeListArray)
452
  df_emplois = await API_France_Travail(romeListArray)
453
  await cl.sleep(1)
 
 
454
  for j in range(0, len(romeListArray)):
455
  table = await datavisualisation_chiffres_cles_emplois("https://dataemploi.pole-emploi.fr/metier/chiffres-cles/NAT/FR/" + romeListArray[j])
456
  plot_demandeur = plotDemandeur(htmlToDataframe(table[0]), codeRome_list[j])
 
463
 
464
  @cl.step(type="tool")
465
  async def document_chiffres_cles_emplois(url, codes):
466
+ all = ""
467
+ codeArray = codes
468
+ for i in range(0,len(codeArray)):
469
+ response = requests.get(url + codeArray[i])
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
470
  soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
471
  if soup.select('h1#titreMetier'):
472
  alltitre = soup.select('h1#titreMetier')
 
508
  allentreprise = removeTags(allEntreprise[0])
509
  else:
510
  allentreprise = ""
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 + "."
512
  return all
513
 
514
  @cl.step(type="tool")