-- Grandpy Bot --

OpenClassRooms - projet 7 - GrandPy Bot, le papy robot.

Posez une question il vous répondra (mais on ne vous promet rien d'autre).

Utiliser

• Python-3.7
• Flask
• javascript with AJAX (jQuery library used)
• API Google Map
• API Media Wiki

Methode

TDD: TestDriven Development (modulus, class, function with mock as need):

• create tests functionalities

• create class and methods required to pass tests

• améliorer le code une fois le test passé

• re-valider les tests pour confirmr que l'amélioration du code ne casse rien

API utilisées pour récolter des réponses

Google Maps

• trouver une carte avec interaction
• API javascript Google Map v3
• afficher une carte statique
• Une vue de la ville

Wikipedia (Media Wiki)

• l'api de Media Wiki

Librairies Python existantes

• pymediawiki

Dépendances

Logiciels

• Python-3.7
• sqlite3
• pipenv
• tree-tagger Tree-tagger is for tag french sentences

Librairies Python

• pytest
• pytest-cov
• Flask
• Flask-Testing
• Flask-SQLAlchemy
• Flask-Bootstrap4
• Blinker
• ipykernel (pour jupyter)
• treetaggerwrapper (paquet PyPi pour obtenir une indication de chaque mot d'une phrase en français)

Installation

Allez là ou vous voulez tester ce projet et clonez ce repo github (imaginons que vous allez dans ce répertoire: "~/OpenClassRooms/tests/)

cd ~/OpenClassRooms/test/
git clone git@github.com:jerome-diver/OC_grandpy_bot.git
pipenv install
pipenv shell

Des dépendances sont requises: Il aut installer tree-tagger depuis ses sources comme indiqué sur la page du lien. Ce que j'ai fait (mais il est possible de fairte atrement): une fois télécharger:

• le fichier source (pour ma part, je suis sous windows, mais il existe pour Apple - OSX et Windows)
• le fichier de tag-script
• le script d'installation

Le fichier de la langue utilisée (le français) est déjà décompressé dans le projet, le code s'en sert déjà, mais voici le lien et les infos utiles:

• le fichier du langage utilisé (ici, le français)
• trouvez ici la documentation de la signification des tags

sudo mkdir opt/TreeTagger
sudo mv ~/download/tree-tagger-linux-3.2.2.tar.gz /opt/TreeTagger/
sudo mv ~/download/tagger-scripts.tar.gz /opt/TreeTagger/
sudo mv ~/download/install-tagger.sh /opt/TreeTagger/ 
su
cd /opt
chmod -755 install-tagger.sh
./install-tagger.sh
exit

Initialisation

L'application utilise une mini base de donnée sqlite-3 pour enregistrer une iste de mots (stop words) permettant l'analyse de la question. Pour cela, il faut initialiser cette base de donnée avec la commande:

export FLASK_APP=run.py 
flask init_stopwords
flesk run