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Le bot fonctionne bien dans l'ensemble, il a créé près de ### pages. Cependant, les points suivants sont à améliorer : | Le bot fonctionne bien dans l'ensemble, il a créé près de ### pages. Cependant, les points suivants sont à améliorer : | ||
'''Titres des œuvre :''' La base de donnée a une grande variété de syntaxes et de langues. Nous n'avons pas choisi de traduire les titre d'œuvres car les appels à Google Translate sont longs et auraient considérablement ralenti l'exécution déjà lente. Quant à elle, la syntaxe pose des problèmes de compatibilité avec Wikipast. En effet, des caractères réservées (<nowiki>\, [, ], ...< | '''Titres des œuvre :''' La base de donnée a une grande variété de syntaxes et de langues. Nous n'avons pas choisi de traduire les titre d'œuvres car les appels à Google Translate sont longs et auraient considérablement ralenti l'exécution déjà lente. Quant à elle, la syntaxe pose des problèmes de compatibilité avec Wikipast. En effet, des caractères réservées (<nowiki>\, [, ], ...</nowiki>) apparaissent parfois, ce qui casse des hypermots voire rend impossible la création de la page. Pour résoudre ce problème, il serait possible de filtrer chaînes de caractère afin d'enlever les symboles problématiques. Nous avons choisi de simplement ignorer les entrées posant problème, faute de temps. | ||
'''Vitesse d'exécution :''' Getty propose une base de donnée avec près de 1'300'000 ventes. Bien que traiter un événement est rapide, le nombre imposant de conduit inévitablement à un long temps d'exécution. Avec le code développé, nous atteignons approximativement 170 ms par entrée, soit plus de 2 jours d'exécution au total. Ainsi, nous n'avons pu exporter que ### % de la base de donnée. Pour réduire ce temps, le programme python peut être optimisé et une meilleure connexion à Wikipast serait requise. | '''Vitesse d'exécution :''' Getty propose une base de donnée avec près de 1'300'000 ventes. Bien que traiter un événement est rapide, le nombre imposant de conduit inévitablement à un long temps d'exécution. Avec le code développé, nous atteignons approximativement 170 ms par entrée, soit plus de 2 jours d'exécution au total. Ainsi, nous n'avons pu exporter que ### % de la base de donnée. Pour réduire ce temps, le programme python peut être optimisé et une meilleure connexion à Wikipast serait requise. | ||
Version du 30 mai 2021 à 14:08
Description
Le but de l'ArtBot est de créer des pages pour des œuvres qui regroupent l'historique de leurs ventes. Il utilise comme base de données les registres de ventes du Getty Provenance Index fourni par le Getty Research Institute [1]. À partir de cette base de données, le bot fait une sélection d'informations pertinentes relatives aux évènements de vente. Les pages titre(artiste) sont complétées avec la sélection d'informations faite auparavant.
Enfin, le bot génère une page de liens pour retrouver et lier toutes les pages d'œuvres.
Il a été créé par Vincent Philippoz, Michael Richter et Agatha Duranceau.
Gestion des bases de données
L'ArtBot utilise la bibliothèque pandas pour les fonctions de gestion de bases de données.
Récupération des données
Les fichiers .csv ont directement été récupérés sur GitHub [2], mais ne contiennent pas tous les mêmes catégories, ou les mêmes noms pour les mêmes catégories. Les entrées pertinentes ont été sélectionnées et renommées, puis les fichiers concaténés afin de travailler sur une base unique plus facile à lire par l'ArtBot.
Ensuite, on fait de même avec la dernière base de donnée qui n'a pas la même structure que les autres :
Enfin, on concatène la dernière base de données aux autres, et on force les dates à s'écrire comme des nombres entiers pour que l'affichage soit le même que sur Wikipast
Il est possible d'afficher les données de la manière suivante :
Le jeu de données complet contient 1288210 entrées, dont 77.84 % de titres uniques et 15.93 % d'artistes uniques.
Dictionnaire Wikidata
60 genres différents et 82 types d'œuvres ont été identifiés dans la base de données. Cependant, cette dernière contient des informations en anglais, en français, en allemand et en néerlandais. Il est donc nécessaire d'identifier les différents types et genres à l'aide d'une étiquette indépendante du mot utilisé dans la base de données. Pour cela, les identifiants Wikidata [3] sont utilisés, et un dictionnaire pour associer les bons identifiants aux bonnes catégories a été créé.
Fonctionnement
L'ArtBot utilise la bibliothèque pywikiapi [4] pour lire et écrire dans les pages de Wikipast.
Création/modification d'une page
L'ArtBot vérifie pour chaque œuvre si une page avec le format: Titre de l'œuvre(Auteur) existe déjà. Si non, il crée la page en question et ajoute la description de l'œuvre et une entrée pour l'évènement de vente dans les sections correspondantes. Si oui, il copie le texte de la page, insère la nouvelle entrée au bon endroit et écrase l'ancienne version de la page. Les entrées sont classées par ordre chronologique.
La création du titre de la page se fait grâce à l'appel de la fonction sale_title_create qui reçoit comme argument une ligne de la dataframe contenant les informations d'une œuvre et génère un titre de la forme "Nom de l'œuvre (Nom de l'artiste)".
Structure des pages
Les pages d'œuvres générées par l'ArtBot sont structurées de la manière suivante :
Titre de la page : Titre de l'œuvre (Artiste)
Description : [[type oeuvre]], [[genre]]
Syntaxe pour un évènement de vente :
- [[Année.Mois.Jour]] / [[maison de vente]]. [[Vente de l'oeuvre]] décrite comme [[titre oeuvre]] réalisé par [[artiste]] (nationalité : [[nationalité]]), vendu par [[vendeur]], acheté par [[acheteur]] au prix de prix + currency. [Source]
Les hypermots sont récupérés directement dans la dataframe, et sont traduits grâce à des dictionnaires lorsque c'est nécessaire. Si certaines données sont absentes, elles sont ignorées et la proposition correspondante n'est pas écrite.
Insertion d'une entrée à une page déjà éxistante
Afin d'insérer une nouvelle entrée au bon endroit sur la page d'une œuvre, l'ArtBot fait appel à la fonction sale_entry_create qui reçoit comme argument les informations sur la vente d'une œuvre et les transforme pour les afficher au format désiré décrit dans la définition de la structure de la page. La fonction retourne ensuite la chaîne de caractères complète contenant toutes les informations présentes pour l'œuvre analysée. Les informations manquantes seront bien sûr ignorées (par exemple si elles contiennent des NaN, "unknown" etc.), et si le nom de l'artiste n'est pas précisé, il sera remplacé par la mention "artiste anonyme".
Ajout du type/genre de l'œuvre
Afin d'ajouter le type et le genre de l'œuvre lorsque ces informations sont disponibles l'ArtBot fait appel à la fonction sale_info_create qui reçoit comme argument une ligne de la dataframe, c'est à dire les infos relatives à une œuvre unique. Elle recherche ensuite les informations sur le type et le genre de l'œuvre et y associe un mot français et le numéro Wikidata correspondant. Enfin, la fonction retourne les informations de type et de genre au format correct.
Création de liens entre les pages
Les pages WikiPast peuvent être crées sans être reliées à aucune autre page du site. Ceci ne pose pas problème à petite échelle, mais lors de la génération de plus d'un million de page, les nouvelles pages peuvent être perdues. Pour remédier à cette complication, des pages de liens est définie. Ces dernières sont structurées de la manière suivante: La page Ventes d'œuvres par année est crée comme source de l'arborescence de liens: cette page regroupe toutes les années durant lesquelles une vente à été enregistrée. Ensuite, une page est crée pour chacune de ces années (Exemple). Celles-ci rassemblent toutes les dates (année/mois/jour) de cette année auxquelles une entrée est enregistrée dans la base de données. Le schéma se répète et chaque date possède une page réunissant toutes les ventes homologuées de la journée (Exemple). Quelques exceptions sont tout de mêmes notables. Heureusement, chaque entrée est associée à année de vente. Par contre le mois et le jour ne sont pas toujours compris dans la database. Ainsi, deux cas possibles sont traités: si le mois vaut une valeur de 0, le jour et le mois sont remplacés par un "-". Ceci est décidé car le jour sans le mois apporte peu d'informations. Le deuxième cas de figure est celui ou seul le jour est de valeur nulle. Le mois est alors pertinent et seulement le jour est changé pour un "-". De cette manière, même les entrées de la base de données avec une date incomplète seront ajoutés dans l'arborescence de liens.
Discussion des performances de l'ArtBot
Le bot fonctionne bien dans l'ensemble, il a créé près de ### pages. Cependant, les points suivants sont à améliorer :
Titres des œuvre : La base de donnée a une grande variété de syntaxes et de langues. Nous n'avons pas choisi de traduire les titre d'œuvres car les appels à Google Translate sont longs et auraient considérablement ralenti l'exécution déjà lente. Quant à elle, la syntaxe pose des problèmes de compatibilité avec Wikipast. En effet, des caractères réservées (\, [, ], ...) apparaissent parfois, ce qui casse des hypermots voire rend impossible la création de la page. Pour résoudre ce problème, il serait possible de filtrer chaînes de caractère afin d'enlever les symboles problématiques. Nous avons choisi de simplement ignorer les entrées posant problème, faute de temps.
Vitesse d'exécution : Getty propose une base de donnée avec près de 1'300'000 ventes. Bien que traiter un événement est rapide, le nombre imposant de conduit inévitablement à un long temps d'exécution. Avec le code développé, nous atteignons approximativement 170 ms par entrée, soit plus de 2 jours d'exécution au total. Ainsi, nous n'avons pu exporter que ### % de la base de donnée. Pour réduire ce temps, le programme python peut être optimisé et une meilleure connexion à Wikipast serait requise.
Code complet
Importation des bibliothèques
import pandas as pd !pip install pywikiapi
Importation et mise en forme de la base de données
df_SC1 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_1.csv',
low_memory=False)
df_SC2 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_2.csv',
low_memory=False)
df_SC3 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_3.csv',
low_memory=False)
df_SC4 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_4.csv',
low_memory=False)
df_SC5 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_5.csv',
low_memory=False)
df_SC6 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_6.csv',
low_memory=False)
df_SC7 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_7.csv',
low_memory=False)
df_SC8 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_8.csv',
low_memory=False)
df_SC9 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_9.csv',
low_memory=False)
df_SC10 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_10.csv',
low_memory=False)
df_SC11 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_11.csv',
low_memory=False)
df_SC12 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_12.csv',
low_memory=False)
df_SC13 = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/sales_catalogs/sales_contents_13.csv',
low_memory=False)
df_knoedler = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/thegetty/provenance-index-csv/master/knoedler/knoedler.csv',
low_memory=False)
# Création de la bases de données des Sales Catalogs
SC_wanted_columns = ["title",
"artist_name_1",
"lot_sale_year",
"lot_sale_month",
"lot_sale_day",
"auction_house_1",
"nationality_1",
"price_amount_1",
"price_currency_1",
"buy_name_1",
"sell_name_1",
"object_type",
"genre"]
df_SC_all = df_SC1.loc[:, SC_wanted_columns]
SALES_CATALOGUE = [df_SC2, df_SC3, df_SC4, df_SC5, df_SC6, df_SC7, df_SC8, df_SC9, df_SC10, df_SC11, df_SC12, df_SC13]
for dataframe in SALES_CATALOGUE :
df_temp = dataframe.loc[:, SC_wanted_columns]
df_SC_all = pd.concat([df_SC_all, df_temp])
# Mettre la même convention de noms
df_SC_all = df_SC_all.rename(columns = {"artist_name_1" : "artist_name",
"lot_sale_year" : "sale_year" ,
"lot_sale_month" : "sale_month" ,
"lot_sale_day": "sale_day",
"buyer_name_1" : "buyer_name",
"seller_name_1" : "seller_name",
"auction_house_1" : "auction_house",
"nationality_1" : "artist_nationality",
"price_amount_1" : "purch_amount",
"price_currency_1" : "purch_currency",
"buy_name_1" : "buyer_name",
"sell_name_1" : "seller_name"})
# Création de la bases de données de Knoedler
K_wanted_columns = ["title",
"artist_name_1",
"nationality_1",
"genre",
"object_type",
"sale_date_year",
"sale_date_month",
"sale_date_day",
"purch_amount",
"purch_currency",
"seller_name_1",
"buyer_name_1"]
df_K = df_knoedler.loc[:, K_wanted_columns]
df_K = df_K.reindex(columns=list(df_K.columns) + ["auction_house"])
df_K.auction_house = df_K.auction_house.fillna(value='Knoedler')
# Mettre la même convention de noms et le même ordre
df_K = df_K.rename(columns = {"artist_name_1" : "artist_name",
"sale_date_year" : "sale_year" ,
"sale_date_month" : "sale_month" ,
"sale_date_day": "sale_day",
"nationality_1" : "artist_nationality",
"buyer_name_1" : "buyer_name",
"seller_name_1" : "seller_name"})
columns_list = df_SC_all.columns
df_K = df_K.reindex(columns = columns_list)
# Combinaison des dataframes
df_tot = pd.concat([df_SC_all, df_K])
# Mettre les nombre de la date comme des entiers
df_tot.sale_year = df_tot.sale_year.convert_dtypes(convert_integer = True)
df_tot.sale_month = df_tot.sale_month.convert_dtypes(convert_integer = True)
df_tot.sale_day = df_tot.sale_day.convert_dtypes(convert_integer = True)
Création de dictionnaires
# Dictionnaires de traduction
list_nationalities = df_tot.artist_nationality.unique()
trans_nat = ['', 'Flamand', 'Néerlandais ou flamand', 'Italien', 'Néerlandais',
'Néerlandais', 'Français', '', 'Néerlandais ou flamand ou français',
'Allemand', 'Espagnol', 'Flamand ou français', 'Belge ou flamand',
'Flamand ou néerlandais', 'Autrichien', 'Britannique',
'Flamand ou allemand ou néerlandais', 'Français et italien',
'Allemand ou suisse', 'Hongrois', 'Autrichien et hongrois',
'Suisse', 'Néerlandais et italien', 'Allemand ou italien',
'Flamand ou allemand', 'Allemand et italien', 'Suédois', 'Polonais',
'Chinois', 'Grec et espagnol', '', 'Belge', 'Néerlandais ou allemand',
'Français ou néerlandais', 'Flamand', 'Français ou suisse',
'Belge ou flamand ou néerlandais', 'Italien ou suisse', 'Bohème',
'Américain', '', 'Britannique et flamand', 'Néerlandais ou français',
'Belge ou français', '', 'Belge ou flamand et français', '',
'Flamand et italien', '', 'Danois', 'Autrichien ou allemand', 'Grec',
'Britannique et allemand', 'Irlandais', 'Britannique ou français',
'Britannique ou irlandais', 'Tchèque', 'Autrichien ou français',
'Néerlandais ou néerlandais', 'Néerlandais ou néerlandais',
'Tchèque ou allemand', '', 'Romain', 'Britannique', 'Arménien',
'Portugais', 'Français ou allemand', 'Danois ou allemand',
'Autrichien et flamand', 'Bohème ou allemand', 'Péruvien', 'Russe',
'Britannique ou néerlandais', 'Mexicain', '', 'Haïtien',
'Français ou italien', 'Sud-américain', 'Italien ou espagnol',
'Dalmate', 'Croate ou italien', 'Italien', 'Indien', 'Égyptien',
'Byzantin', 'Étrusque', 'Néerlandais ou flamand ou allemand',
'Autrichien et allemand', 'Greuze', 'Britannique ou danois',
'Canadien', 'Français ou suédois', 'Autrichien ou suisse',
'Néerlandais', 'Allemand et suisse', 'Français ou espagnol',
'Gaulois', 'Croate ou istrien', 'Français', 'Flamand', 'Japonais',
'Allemand ou autrichien', 'Allemand ou suédois', 'Autrichien et bohémien',
'', 'Autrichien ou italien', '', 'Autrichien ou flamand', 'Allemand ou russe',
'Danois ou norvégien', 'Danois ou suédois', 'Norvégien', 'Bohémien ou tchèque',
'Persan', 'Erman', 'Australien', 'Turc', 'Flamand', 'Yougoslave', '',
'Bulgare', 'Roumain', 'Finnois', '', 'Argentin', 'Scandinave', 'Javanais',
'', '', 'Néerlandais ou allemand', 'Sud-africain', 'Monégasque',
'Équatorien', 'Uruguayen', 'Néerlandais et américain']
dict_nat = dict(zip(list_nationalities, trans_nat))
list_currencies = df_tot.purch_currency.unique()
trans_curr = ['fl', 'frs', 'fl', 'frs', 'fl', 'frs', 'frs', '£', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'fl', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs', 'frs',
'frs', 'frs', 'frs', 'fl', 'frs', 'frs', 'fl', 'frs', 'frs', 'fl', 'fl', 'fl', '£', '£', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs',
'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', '£', '£', '', 'gs', 'gs', 'gs', 'gs', '£', 'gs',
'gs', '£', '£', '£', 'assignats', 'ecus', '£', '£', '£', 'm', 'rt', 'gr', 'sch', 'sch', 'sgr', 'kr', 'th', 'duc.', 'st',
'danish rigsdaler', 'reichsmark', 'sch', 'chf', '$', 'marks', '$', 'thalers', 'lire', 'chf']
dict_curr = dict(zip(list_currencies, trans_curr))
types_trans = {"miniature" : "miniature",
"enamel" : "émail",
"embroidery" : "broderie",
"mosaic" : "mosaïque",
"painting" : "peinture",
"drawing" : "dessin",
"sculpture" : "sculpture",
"furniture" : "meuble",
"fresco" : "fresque",
"tapestry" : "tapisserie" ,
"decorative arts" : "objet d'arts décoratifs",
"engraved gemstone" : "gravure sur pierres précieuses",
"dessin" : "dessin",
"peinture" : "peinture",
"émail" : "émail",
"peinture [?]" : "peinture",
"médaille" : "médaille",
"tapisserie" : "tapisserie",
"mosaique" : "mosaïque",
"email" : "émail",
"mosaïque" : "mosaïque",
"meuble" : "meuble",
"tapisserie" : "tapisserie",
"dentelle" : "dentelle",
"marqueterie" : "marqueterie",
"peinture ou dessin" : "",
"broderie" : "broderie",
"gemälde" : "peinture",
"gemalde" : "peinture",
"zeichnung" : "dessin",
"skulptur" : "sculpture",
"miniatur" : "miniature",
"gemãlde" : "peinture",
"skulptur" : "sculpture",
"graphik" : "",
"painting [?]" : "peinture",
"watercolor" : "aquarelle",
"print" : "",
"pastel" : "pastel",
"book" : "livre",
"clocks" : "horloge",
"photograph" : "photographie",
"decorative art" : "objet d'arts décoratifs",
"playing cards" : "cartes à jouer",
"copper plate" : "assiette de cuivre",
"clothing" : "vêtement",
"maps" : "carte",
"minerals" : "minéraux"}
genres_trans = {"history" : "scènes historiques",
"genre" : "",
"landscape" : "paysage",
"portraits" : "portrait",
"animals" : "représentations d'animaux",
"still life" : "nature morte",
"historie" : "scènes historiques",
"landschaft" : "paysage",
"stilleben" : "nature morte",
"tiere" : "représentations d'animaux",
"porträt" : "portrait",
"stillleben |t stilleben" : "nature morte",
"[not identified]" : "",
"portrait" : "portrait",
"abstract" : "oeuvre abstraite"}
# Dictionnaires pour lier à Wikidata
types_wiki = {"peinture" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q3305213 Q3305213]",
"sculpture" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q860861 Q860861]",
"photographie" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q125191 Q125191]",
"émail" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q79496108 Q79496108]",
"dessin" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q93184 Q93184]",
"tapisserie" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q184296 Q184296]",
"broderie" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q28966302 Q28966302]",
"meuble" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q14745 Q14745]",
"fresque" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q134194 Q134194]",
"objet d'arts décoratifs" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q631931 Q631931]",
"gravure sur pierres précieuses" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q1501187 Q1501187]",
"médaille" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q131647 Q131647]",
"mosaïque" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q133067 Q133067]",
"miniature" : "",
"dentelle" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q231250 Q231250]",
"marqueterie" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q1049923 Q1049923]",
"aquarelle" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q18761202 Q18761202]",
"estampe" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q11060274 Q11060274]",
"lithographie" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q11060274 Q11060274]",
"pastel" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q12043905 Q12043905]",
"livre" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q571 Q571]",
"horloge" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q376 Q376]",
"montre": "[https://www.wikidata.org/wiki/Q376 Q376]",
"cartes à jouer" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q47883 Q47883]",
"assiette de cuivre" : "",
"vêtement" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q11460 Q11460]",
"carte" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q4006 Q4006]",
"minéraux" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q7946 Q7946]"}
genres_wiki = {"paysage" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q191163 Q191163]",
"portrait" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q134307 Q134307]",
"oeuvre abstraite" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q128115 Q128115]",
"nature morte" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q170571 Q170571]",
"représentations d'animaux" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q16875712 Q16875712]",
"scènes historiques" : "[https://www.wikidata.org/wiki/Q742333 Q742333]"}
Traduction des nationalités des artistes et monnaies
def translate_nat(nationnality):
'''
Traduis la nationalité en français
'''
for word in dict_nat :
if nationnality == word:
return dict_nat[word]
return ""
def translate_curr(currency):
'''
Traduis la devise en français
'''
for word in dict_curr :
if currency == word:
return dict_curr[word]
return ""
Génération du texte pour les évènements de vente
def sale_title_create(line) :
if (line['artist_name'] == 'Anonymous' or line['artist_name'] == '[unbekannt]' or line['artist_name'] =='Anonyme' or pd.isna(line['artist_name'])) :
title = (line['title'] + " (artiste anonyme)")
else :
title = (line['title'] + " (" + line['artist_name'] + ")")
return title
def sale_entry_create(line) :
'''
Take a line from the cleaned dataframe and prints it according to the
Wikidata event syntax.
'''
if line['sale_day'] < 10:
day_str = "0" + str(line['sale_day'])
else:
day_str = str(line['sale_day'])
if line['sale_month'] < 10:
month_str = "0" + str(line['sale_month'])
else:
month_str = str(line['sale_month'])
#il y a des dates ou le mois ou le jour ne sont pas connus
if (line['sale_month'] == 0): #ça ne sert à rien d'avoir le jour si on n'a pas le mois
date_txt = (f"[[{line['sale_year']}.-.-]]/")
elif (line['sale_day'] == 0):
date_txt = (f"[[{line['sale_year']}.{month_str}.-]]/")
else:
date_txt = (f"[[{line['sale_year']}.{month_str}.{day_str}]]/")
if (pd.isna(line['auction_house']) or line['auction_house'] == 'Anonymous'):
house_txt = (' -. ')
else :
house_txt = (f"[[{line['auction_house']} | maison de ventes : {line['auction_house']}]]. ")
title_txt = (f"[[Ventes d'œuvres par année|Vente de l'œuvre]] décrite comme ''[[" + sale_title_create(line)+f"|{line['title']}]]''")
if (line['artist_name'] == 'Anonymous' or line['artist_name'] == 'unbekannt' or line['artist_name'] =='Anonyme' or pd.isna(line['artist_name'])) :
artist_txt = (" réalisée par un.e artiste anonyme")
else :
artist_txt = (f" réalisée par [[{line['artist_name']}]]")
translated_nat = translate_nat(line['artist_nationality'])
if (pd.isna(line['artist_nationality']) or translated_nat == "") :
nationality_txt = ""
else :
nationality_txt = (f" (nationalité : [[{translated_nat}]])")
if (pd.isna(line['seller_name'])):
seller_txt = ('')
else :
seller_txt = (f", vendue par [[{line['seller_name']}]]")
if (pd.isna(line['buyer_name'])):
buyer_txt = ('')
else :
buyer_txt = (f", achetée par [[{line['buyer_name']}]]")
if (pd.isna(line['purch_amount']) or pd.isna(line['purch_currency'])):
price_txt = ('')
else :
price_txt = (f" au prix de {line['purch_amount']} {translate_curr(line['purch_currency'])}")
source_txt = (f". [https://github.com/thegetty/provenance-index-csv]")
concat_txt = '\n* '+date_txt+house_txt+title_txt+artist_txt+seller_txt+buyer_txt+price_txt+source_txt
return concat_txt
def sale_info_create(line) :
'''
Take a line from the cleaned dataframe and prints its type and genre.
Links it to WikiData
'''
# Trouver les correspondance
type_entry = str(line['object_type']).lower().split("; ")
genre_entry = str(line['genre']).lower().split("; ")
type_txt = ""
# Traduction en français
for i in range(len(type_entry)):
for word in types_trans:
if word == type_entry[i]:
type_entry[i] = types_trans[word]
break
# Associe un lien Wikidata
for i in range(len(type_entry)):
for word in types_wiki:
if word == type_entry[i]:
type_txt = type_txt + "Type : " + word.capitalize() + ". (Wikidata : " + types_wiki[word] + ")\n"
break
genre_txt = ""
# Traduction en français
for i in range(len(genre_entry)):
for word in genres_trans:
if word == genre_entry[i]:
genre_entry[i] = genres_trans[word]
break
# Associe un lien Wikidata
for i in range(len(genre_entry)):
for word in genres_wiki:
if word == genre_entry[i]:
genre_txt = "Genre : " + word.capitalize() + ". (Wikidata : " + genres_wiki[word] + ")\n"
break
return type_txt + genre_txt
Connexion à Wikipast
# Define site
from pywikiapi import Site
site = Site('http://wikipast.epfl.ch/wikipast/api.php')
site.no_ssl = True
# Login information
user='VPhilippoz@ArtBot'
passw='8kgee1cofm8l8ks721ju505r0ju50jes'
# Login du bot
site.login(user, passw)
Lecture d'informations depuis Wikipast
def page_already_exists(title):
'''
Check if a page with the name "page" exists in Wikipast
Return number of pages with the name (can be used as bool)
'''
results = []
for res in site.query(list='allpages', apprefix=title):
results.append(res)
return len(results[0]['allpages'])
def get_wiki_text(page, section=None):
result = site('parse', page=page, prop=['wikitext'], section=section)
return result['parse']['wikitext']
def extract_date(event):
'''
Extracts the date of an event in the format ['yyyy', 'mm', 'dd']
Accepted syntaxes : [[yyyy.mm.dd]], [[yyyy.mm]] and [[yyyy]]
'''
text = event.split('[[')
date = ['0001', '01', '01']
for i in range(len(text)):
if text[i][0:4].isnumeric() and text[i][5:7].isnumeric() and text[i][8:10].isnumeric(): #format yyyy.mm.dd
date = text[i][0:10].split('.')
if text[i][0:4].isnumeric() and text[i][5:7].isnumeric() and text[i][7:9] == ']]': #format yyyy.mm
date = [text[i][0:4], text[i][5:7] ,'01']
if text[i][0:4].isnumeric() and text[i][4:6] == ']]': #format yyyy
date = [text[i][0:4], '01' ,'01']
return date
def add_event_to_page(title, section, event):
'''
Add a line at the correct place of the page
(chronogical order)
'''
event_date = extract_date(event)
event_date = int(event_date[0]+event_date[1]+event_date[2])
text = get_wiki_text(title, section)
text = text.split('\n')
event_not_added = True
for i in range(len(text)):
date = extract_date(text[i])
date = int(date[0]+date[1]+date[2])
if (date > event_date) and event_not_added:
text.insert(i, event)
event_not_added = False
if event_not_added:
text.append(event)
text = '\n'.join(text)
site('edit', title=title,
section=section,
text=text,
token=site.token())
return text
def get_section_nb(page, section_wanted):
'''
Returns index of wanted sections of page
'''
sections = site('parse', page=page, prop=['sections'])['parse']['sections']
if len(sections) >= 1:
for i in range(len(sections)):
if sections[i]['anchor'] == section_wanted:
return int(sections[i]['index'])-1
# If the section is not found or there is no section, return 0
return 0
Création de pages de liens entre tous les évènements de ventes d'œuvres
def create_pages_link(df_to_link, title_tot, title_year, title_day):
'''
On crée une page avec toutes les années: de 1657 à 1985
'''
linker_page_title = title_tot
linker_page_contents = ''
per_year_page_contents = ''
per_day_page_contents = ''
years = df_to_link.sale_year.sort_values().unique() #toutes les années ou il y a eu une vente
for i in range(len(years)-1): #-1 car le sort_values() ajoute un NaN à la fin
sale_day = df_to_link.loc[df_to_link['sale_year'] == years[i], 'sale_day']
sale_month = df_to_link.loc[df_to_link['sale_year'] == years[i], 'sale_month']
# On crée une variable sale_date avec milliers et centaines pour le mois et
# dizaines et unité pour le jour
sale_date = sorted((100*sale_month+sale_day).unique())
per_year_page_title = title_year +f"{years[i]}"
linker_page_entry = f"* [[" + per_year_page_title + f"|{years[i]}]]"
#----------------------------------------------event level 1
linker_page_contents += linker_page_entry + '\n'
for j in range(len(sale_date)):
day = sale_date[j] % 100
month = int((sale_date[j] - day)/100)
if day < 10:
day_str = "0" + str(day)
else:
day_str = str(day)
if month < 10:
month_str = "0" + str(month)
else:
month_str = str(month)
if (month == 0):
per_day_page_title = title_day + f"{years[i]}.-.-"
per_year_page_entry = f"* [[" + per_day_page_title + f"|{years[i]}.-.-]]"
elif (day == 0):
per_day_page_title = title_day + f"{years[i]}.{month_str}.-"
per_year_page_entry = f"* [[" + per_day_page_title + f"|{years[i]}.{month_str}.-]]"
else:
per_day_page_title = title_day + f"{years[i]}.{month_str}.{day_str}"
per_year_page_entry = f"* [[" + per_day_page_title + f"|{years[i]}.{month_str}.{day_str}]]"
#----------------------------------------------event level 2
per_year_page_contents += per_year_page_entry + "\n"
sales_of_day = df_to_link[(df_to_link['sale_year'] == (years[i])) & (df_to_link['sale_month'] == (month)) & (df_to_link['sale_day'] == (day))].index
for k in range(len(sales_of_day)):
per_day_page_entry = (sale_entry_create(df_to_link.iloc[sales_of_day[k]]))
#----------------------------------------------event level 3
per_day_page_contents += per_day_page_entry + "\n"
#----------------------------------------------page modif level 3
try:
site('edit', title=per_day_page_title,
text=per_day_page_contents,
token=site.token())
except: #On ségmente l'écriture s'il y a trop d'entrées à la fois (ça dépasse la limite imposée par wikipast)
length = len(per_day_page_contents)
print(len(sales_of_day))
print(per_day_page_title)
try:
site('edit', title=per_day_page_title,
text=per_day_page_contents[:length/2],
token=site.token())
site('edit', title=per_day_page_title,
appendtext=per_day_page_contents[length/2:],
token=site.token())
except:
try:
site('edit', title=per_day_page_title,
text=per_day_page_contents[:length/3],
token=site.token())
site('edit', title=per_day_page_title,
appendtext=per_day_page_contents[length/3:2*length/3],
token=site.token())
site('edit', title=per_day_page_title,
text=per_day_page_contents[2*length/3:],
token=site.token())
except:
pass
per_day_page_contents = ''
#----------------------------------------------page modif level 2
site('edit', title=per_year_page_title,
text=per_year_page_contents,
token=site.token())
per_year_page_contents = ''
#----------------------------------------------page modif level 1
site('edit', title=linker_page_title,
text=linker_page_contents,
token=site.token())
linker_page_contents = ''
return
# création des pages de lien
page_all_years = "Ventes d'œuvres par année" #--> title tot
page_per_year = "Ventes d'œuvres en " # + année -->title year
page_per_day = "Ventes d'œuvres le " # + année.mois
create_pages_link(df_tot, page_all_years, page_per_year, page_per_day)
Création et modification des pages pour chaque œuvre
def add_one_line(line, section) :
'''
Creates the new page, adds description and sale event for one sale
'''
text = ''
title = sale_title_create(line)
if page_already_exists(title):
text = get_wiki_text(title, section)
else :
# create page
site('edit', title=title,
text='',
token=site.token())
if text.find("Wikidata") == -1 : #si les infos n'ont pas encore été écrites
info = sale_info_create(line)
text = info + text
event = sale_entry_create(line)
event_date = extract_date(event)
event_date = int(event_date[0]+event_date[1]+event_date[2])
if text.find(event) == -1 :
event_not_added = True
text = text.split('\n')
for i in range(len(text)):
date = extract_date(text[i]) #si pas de date, an 01 par défaut => toujours plus récent
date = int(date[0]+date[1]+date[2])
if (date > event_date) and event_not_added:
text.insert(i, event)
event_not_added = False
if event_not_added:
text.append(event)
text = '\n'.join(text)
site('edit', title=title,
text=text,
token=site.token())
section_wanted = 0
error_table = []
for i in range(df_tot.shape[0])
line = df_tot.iloc[i]
try :
add_one_line(line, section_wanted)
except :
error_table += [i]
print(len(error_table))