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@@ -907,7 +907,7 @@ async def contexte(romeListArray):
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@@ -1053,10 +1053,10 @@ async def getTxtFromHTMLStatsMetier(url, codes):
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allDiffOrigin = soup.select('div.tabs-main-data_persp-col2')
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1054 |
allContrat = soup.find_all("div", class_="hiring-contract_legende_item ng-star-inserted")
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1055 |
allTypeContrat = ""
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1056 |
-
for
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return all
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@cl.step(type="tool")
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907 |
emplois_list = ''.join(emplois)
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908 |
context = emplois_list.replace('[','').replace(']','').replace('{','').replace('}','')
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909 |
#ficheMetier = await Fiche_metier("https://www.soi-tc.fr/assets/fiches_pe/FEM_", romeListArray[0])
|
910 |
+
ficheMetier = await FicheMetier("https://candidat.francetravail.fr/metierscope/fiche-metier/", romeListArray[0]) + await ChiffresClesMetier("https://dataemploi.pole-emploi.fr/metier/chiffres-cles/NAT/FR/", romeListArray[0])
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911 |
ficheMetiersCompetencesSavoirs = await Fiche_metier_competences_savoirs(romeListArray[0])
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912 |
#metierSecteurContexteTravail = await Metier_secteur_contexte_travail(romeListArray[0])
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913 |
cl.user_session.set("EmploiST", context)
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993 |
return dataset
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994 |
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995 |
@cl.step(type="tool")
|
996 |
+
async def FicheMetier(url, codes):
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997 |
if codes.find(',') != -1:
|
998 |
all = ""
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999 |
codeArray = codes.split(',')
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1002 |
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
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1003 |
alljobs = soup.select('div.fm-other-names > ul > li')
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1004 |
allKindjobs = ""
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1005 |
+
for j in range(0,len(alljobs)):
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1006 |
+
allKindjobs = allKindjobs + removeTags(alljobs[j]) + ", "
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1007 |
allmissions = soup.select('div.fm-presentation-text')
|
1008 |
allcompetences = soup.select('div#part2')
|
1009 |
allcontextes = soup.select('div#part3')
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1014 |
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
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1015 |
alljobs = soup.select('div.fm-other-names > ul > li')
|
1016 |
allKindjobs = ""
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1017 |
+
for j in range(0,len(alljobs)):
|
1018 |
+
allKindjobs = allKindjobs + removeTags(alljobs[j]) + ", "
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1019 |
allmissions = soup.select('div.fm-presentation-text')
|
1020 |
allcompetences = soup.select('div#part2')
|
1021 |
allcontextes = soup.select('div#part3')
|
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1023 |
return all
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1024 |
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1025 |
@cl.step(type="tool")
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1026 |
+
async def ChiffresClesMetier(url, codes):
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1027 |
if codes.find(',') != -1:
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1028 |
all = ""
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1029 |
codeArray = codes.split(',')
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1038 |
allDiffOrigin = soup.select('div.tabs-main-data_persp-col2')
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1039 |
allContrat = soup.find_all("div", class_="hiring-contract_legende_item ng-star-inserted")
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+
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else:
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response = requests.get(url + codes)
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soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
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1053 |
allDiffOrigin = soup.select('div.tabs-main-data_persp-col2')
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1054 |
allContrat = soup.find_all("div", class_="hiring-contract_legende_item ng-star-inserted")
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1055 |
allTypeContrat = ""
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1056 |
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for j in range(0,len(allContrat)):
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1057 |
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allTypeContrat = allTypeContrat + removeTags(allContrat[j]) + ", "
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1058 |
+
allEntreprise = soup.find_all("div", class_="horizontal-graph_patterns")
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1059 |
+
all = "\n\nChiffres-clés Métier " + removeTags(alltitre[0]) + ":\nDemandeurs d'emploi et Offres d'emploi : " + removeTags(allembauches[0]) + ". Salaires proposés dans les offres : " + removeTags(allsalaires[0]) + ". Salaires médians constatés : " + removeTags(allsalairesMedian[0]) + ". Difficultés de recrutement pour les entreprises : " + removeTags(allDiff[0]) + ". Origine des difficultés : " + removeTags(allDiffOrigin[0]) + ". Répartition des embauches par type de contrat : " + allTypeContrat + ". Répartition des embauches par taille d'entreprise : " + removeTags(allEntreprise[0]) + "."
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1060 |
return all
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1061 |
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1062 |
@cl.step(type="tool")
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