Update main.py

main.py

@@ -184,12 +184,12 @@ def localisation():
 def plotDemandeur(dataframe, coderome):
   df = dataframe.sort_values(by=['Indicateur'])
   fig_demandeur = px.histogram(df, x='Indicateur', y='Valeur', height=1000, title="Demandeurs d'emploi et offres d'emploi du code ROME : " + coderome, color='Indicateur', labels={'Valeur':'Nombre'}, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"),autosize=True)
-  fig_demandeur.show()
+  return fig_demandeur
 
 def plotSalaire(dataframe):
   df = dataframe.sort_values(by=['salaire'])
   fig_demandeur = px.histogram(df, x='emploi', y='salaire', barmode='group', title="Salaires médians", color='categorie', text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"),autosize=True)
-  fig_demandeur.show()
+  return fig_demandeur
 
 def plotDifficulte(dataframe):
   if len(dataframe) == 0:
@@ -198,12 +198,12 @@ def plotDifficulte(dataframe):
     title = "Difficulté de recrutement"
   df = dataframe.sort_values(by=['Valeur'])
   fig_demandeur = px.histogram(df, x='Indicateur', y='Valeur', title=title, color='Indicateur', labels={'Valeur':'Pourcentage'}, text_auto=True).update_layout(font=dict(size=9,color="RebeccaPurple"),autosize=True)
-  fig_demandeur.show()
+  return fig_demandeur
 
 def plotRepartition(dataframe,title):
   df = dataframe.sort_values(by=['Valeur'])
   fig_repartition = px.pie(df, names='Indicateur', values='Valeur', color='Indicateur', title=title, labels={'Valeur':'pourcentage'}, color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Safe).update_traces(textposition='inside', textinfo='percent+label').update_layout(font=dict(size=10,color="RebeccaPurple"))
-  fig_repartition.show()
+  return fig_repartition
 
 def removeTags(all):
   for data in all(['style', 'script']):
@@ -343,14 +343,22 @@ def rename(orig_author: str):
 @cl.action_callback("datavizChiffresClesMetiers")
 async def on_action(action):
     romeListArray = ast.literal_eval(action.value)
+    elements = []
     for j in range(0, len(romeListArray)):
         table = datavisualisation_chiffres_cles_emplois("https://dataemploi.pole-emploi.fr/metier/chiffres-cles/NAT/FR/" + romeListArray[j])
         plot_demandeur = plotDemandeur(htmlToDataframe(table[0]), romeListArray[j])
+        elements.append(cl.Plotly(name="chart_demandeur", figure=plot_demandeur, display="inline", size="large"))
         if len(table[1]) > 0:
             plot_salaire = plotSalaire(htmlToDataframe(table[1]))
+            elements.append(cl.Plotly(name="chart_salaire", figure=plot_salaire, display="inline", size="large"))
         plot_difficulte = plotDifficulte(htmlToDataframe(table[2]))
+        elements.append(cl.Plotly(name="chart_difficulte", figure=plot_difficulte, display="inline", size="large"))
         plot_repartitionContrat = plotRepartition(htmlToDataframe(table[3]), "Répartition des embauches du métier : type de contrat")
+        elements.append(cl.Plotly(name="chart_repatitionContrat", figure=plot_repartitionContrat, display="inline", size="large"))
         plot_repartitionEntreprise = plotRepartition(htmlToDataframe(table[4]), "Répartition des embauches du métier : type entreprise")
+        elements.append(cl.Plotly(name="chart_repartitionEntreprise", figure=plot_repartitionEntreprise, display="inline", size="large"))
+        
+    await cl.Message(content="Datavisualisation des chiffres clés des Métiers", elements=elements).send()
     
     
 @cl.action_callback("download")