contenu = 'jour,temperature\n1,20.1\n2,21.5\n3,19.8\n'
with open('releves-meteo.csv', 'w', encoding='utf-8') as fichier:
    fichier.write(contenu)
print('Fichier écrit.')

with open('releves-meteo.csv', 'r', encoding='utf-8') as fichier:
    for ligne in fichier:
        print(ligne.strip())

import csv
with open('releves-meteo.csv', 'r', encoding='utf-8') as fichier:
    lecteur = csv.reader(fichier)
    entete = next(lecteur)
    print('Colonnes :', entete)
    for ligne in lecteur:
        print(ligne)

import pandas as pd
mesures = pd.DataFrame({'echantillon': ['A', 'B', 'C'], 'pH': [7.0, 5.2, 8.1]})
mesures.to_excel('mesures.xlsx', index=False)
relu = pd.read_excel('mesures.xlsx')
print(relu)

import json
station = {'station': 'Forêt', 'releves': [18.4, 21.0, 19.7]}
with open('station.json', 'w', encoding='utf-8') as fichier:
    json.dump(station, fichier)
with open('station.json', 'r', encoding='utf-8') as fichier:
    relu = json.load(fichier)
print(relu['releves'])

import xml.etree.ElementTree as ET
texteXml = '<mesures><mesure ph="7.0"/><mesure ph="5.2"/></mesures>'
racine = ET.fromstring(texteXml)
for mesure in racine.findall('mesure'):
    print('pH :', mesure.get('ph'))

import urllib.request
url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv'
with urllib.request.urlopen(url) as reponse:
    texte = reponse.read().decode('utf-8')
lignes = texte.splitlines()
print('Première ligne :', lignes[0])
print('Nombre de lignes :', len(lignes))

# A COMPLETER (obligatoire 1)

# CELLULE DE PRÉPARATION - exécutez-la sans la modifier (elle crée le fichier).
contenu = 'planete,lunes\nMars,2\nJupiter,95\nTerre,1\n'
with open('planetes.csv', 'w', encoding='utf-8') as fichier:
    fichier.write(contenu)
import os
print('Fichier planetes.csv créé avec succès.')
print('Chemin exact du fichier :', os.path.abspath('planetes.csv'))
print('POUR LE VOIR : cliquez sur le dossier 📁 dans la barre de gauche, ce qui ouvre le panneau Fichiers.')
print('Le fichier se trouve dans le dossier /content (le dossier principal affiché). Bouton Actualiser (flèche ronde) au besoin.')

# A COMPLETER (obligatoire 2)
# Lisez planetes.csv ligne par ligne et affichez chaque ligne sans l'en-tête.

# A COMPLETER (obligatoire 3)
import csv

# CELLULE DE PRÉPARATION - exécutez-la sans la modifier (elle crée le fichier).
contenu = 'jour,mm\n1,4.2\n2,0.0\n3,11.5\n4,6.3\n'
with open('pluie.csv', 'w', encoding='utf-8') as fichier:
    fichier.write(contenu)
import os
print('Fichier pluie.csv créé avec succès.')
print('Chemin exact du fichier :', os.path.abspath('pluie.csv'))
print('POUR LE VOIR : cliquez sur le dossier 📁 dans la barre de gauche, ce qui ouvre le panneau Fichiers.')
print('Le fichier se trouve dans le dossier /content (le dossier principal affiché). Bouton Actualiser (flèche ronde) au besoin.')

# A COMPLETER (obligatoire 4)
import csv
# Lisez pluie.csv avec csv.reader et calculez la moyenne de la colonne mm.

# CELLULE DE PRÉPARATION - exécutez-la sans la modifier (elle crée le fichier).
import pandas as pd
labo = pd.DataFrame({'echantillon': ['A', 'B', 'C'], 'pH': [7.0, 5.2, 8.1]})
labo.to_excel('labo.xlsx', index=False)
import os
print('Fichier labo.xlsx créé avec succès.')
print('Chemin exact du fichier :', os.path.abspath('labo.xlsx'))
print('POUR LE VOIR : cliquez sur le dossier 📁 dans la barre de gauche, ce qui ouvre le panneau Fichiers.')
print('Le fichier se trouve dans le dossier /content (le dossier principal affiché). Bouton Actualiser (flèche ronde) au besoin.')

# A COMPLETER (obligatoire 5)
import pandas as pd
# Lisez labo.xlsx avec read_excel et affichez le tableau.

# A COMPLETER (intermédiaire 1)
import json

# A COMPLETER (intermédiaire 2)
import json
texteJson = '{"echantillons": [{"nom": "A", "pH": 7.0}, {"nom": "B", "pH": 5.2}, {"nom": "C", "pH": 8.1}]}'

# CELLULE DE PRÉPARATION - exécutez-la sans la modifier (elle crée le fichier).
import json
releves = [{'jour': 1, 'temperature': 18.4}, {'jour': 2, 'temperature': 21.0}, {'jour': 3, 'temperature': 19.7}]
with open('releves.json', 'w', encoding='utf-8') as fichier:
    json.dump(releves, fichier)
import os
print('Fichier releves.json créé avec succès.')
print('Chemin exact du fichier :', os.path.abspath('releves.json'))
print('POUR LE VOIR : cliquez sur le dossier 📁 dans la barre de gauche, ce qui ouvre le panneau Fichiers.')
print('Le fichier se trouve dans le dossier /content (le dossier principal affiché). Bouton Actualiser (flèche ronde) au besoin.')

# A COMPLETER (intermédiaire 3)
import json
# Relisez releves.json (json.load) et calculez la temperature moyenne.

# A COMPLETER (intermédiaire 4)
import xml.etree.ElementTree as ET
texteXml = '<mesures><mesure ph="7.0"/><mesure ph="5.2"/><mesure ph="8.1"/></mesures>'

# A COMPLETER (intermédiaire 5)
import xml.etree.ElementTree as ET

# A COMPLETER (avancé 1)
import urllib.request
url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv'

# A COMPLETER (avancé 2)
import pandas as pd
url = 'https://raw.githubusercontent.com/mwaskom/seaborn-data/master/iris.csv'

# A COMPLETER (avancé 3)
import urllib.request
import json
url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1'

# A COMPLETER (avancé 4)
import urllib.request
import urllib.error
url = 'https://exemple-inexistant.invalid/donnees.csv'

# A COMPLETER (avancé 5)
from google.colab import files
import csv
fichiersTeleverses = files.upload()   # choisir planetes.csv

# A COMPLETER (avancé 6)
from google.colab import files
import pandas as pd
fichiersTeleverses = files.upload()   # choisir echantillons-labo.xlsx

Objectifs de la séance¶

Contenus essentiels¶

📝 1. Écrire un fichier¶

📖 2. Lire un fichier ligne par ligne¶

🧾 3. La bibliothèque csv¶

📈 4. Les fichiers Excel avec pandas¶

🧩 5. Le format JSON¶

🏷 6. Le format XML¶

🌐 7. Lire des données distantes¶

SOLUTIONS (document de la prof)¶

🚀 Solutions - intermédiaires¶

🪜 Solutions - avancés¶

Lien avec le projet de la semaine¶

Pour aller plus loin (facultatif)¶