« BioPathBot » : différence entre les versions

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==Description==
==Description==


Depuis une databiographie suivant le format utilisé sur le wiki (ex: 1890.03.19 / Genève), le BioPathBot est capable d'extraire les informations temporelles et spatiales. Ces deux données forment un tuple et sont parsées de façon suivante :  
Depuis une <span style="color:red">databiographie</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>) suivant le format utilisé sur le <span style="color:red">wiki</span> (correction(s): <span style="color:green">kiki, tiki
</span>) (<span style="color:red">ex</span> (correction(s): <span style="color:green">exo, en, eu, eux, es, eh, et, x, e, rex, tex
</span>): 1890.03.19 / Genève), le BioPathBot est capable d'extraire les informations temporelles et spatiales. Ces deux données forment un <span style="color:red">tuple</span> (correction(s): <span style="color:green">tuile, tulle
</span>) et sont <span style="color:red">parsées</span> (correction(s): <span style="color:green">parées, pansées, parlées, passées
</span>) de façon suivante :  
*La date est formée d'une année, d'un mois et d'un jour. Si des informations venaient à manquer, la date est complétée par défaut avec le mois de janvier et le premier du mois.  
*La date est formée d'une année, d'un mois et d'un jour. Si des informations venaient à manquer, la date est complétée par défaut avec le mois de janvier et le premier du mois.  
*Le lieu est transformé en coordonnées géographiques (utilisant la librairie python [https://pypi.python.org/pypi/geopy geopy])
*Le lieu est transformé en coordonnées géographiques (utilisant la librairie python [<span style="color:red">https</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>)://pypi.python.<span style="color:red">org</span> (correction(s): <span style="color:green">orge, ore, ors, or, ort, ord, erg
</span>)/pypi/<span style="color:red">geopy</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>) <span style="color:red">geopy</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>)])


Ainsi transformées et triées chronologiquement, ces données  permettent de générer une carte utilisant [http://matplotlib.org/basemap/index.html basemap], où sont dessinés des points pour marquer les lieux, ainsi que des traits mettant en avant la trajectoire de la personne. Cette carte est ensuite importée sur wikipast puis insérée sur une page annexe.
Ainsi transformées et triées chronologiquement, ces données  permettent de générer une carte utilisant [<span style="color:red">http</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>)://<span style="color:red">matplotlib</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>).<span style="color:red">org</span> (correction(s): <span style="color:green">orge, ore, ors, or, ort, ord, erg
</span>)/<span style="color:red">basemap</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>)/index.html <span style="color:red">basemap</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>)], où sont dessinés des points pour marquer les lieux, ainsi que des traits mettant en avant la trajectoire de la personne. Cette carte est ensuite importée sur <span style="color:red">wikipast</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>) puis insérée sur une page annexe.


Par exemple la carte de [[Jean Tinguely]] se visualize comme:
Par exemple la carte de [[Jean Tinguely]] se visualise comme:


[[Fichier:Jean_Tinguely_biopath.png]]
[[Fichier:Jean_Tinguely_biopath.png]]
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*Peu importe le type de page (une page concernant une personne, un hypermot...), une carte est générée. Donc si une page ne relate pas la vie d'une personne, la carte aura peu de sens.
*Peu importe le type de page (une page concernant une personne, un hypermot...), une carte est générée. Donc si une page ne relate pas la vie d'une personne, la carte aura peu de sens.


*Avec l'algorithme actuel, les dates et les lieux sont parfaitement extraits et placé sur la carte. Cependant, si les données ne sont pas suffisamment précises, elles seront approximées (1980 devient 1980.01.01 tandis que le point géographique correspondant à la Suisse sera son centre géographique). Cela peut mener à des erreurs de trajectoire lors du tri chronologique ou simplement à une position différente de la réalité sur la carte.
*Avec l'algorithme actuel, les dates et les lieux sont parfaitement extraits et placé sur la carte. Cependant, si les données ne sont pas suffisamment précises, elles seront <span style="color:red">approximées</span> (correction(s): <span style="color:green">
</span>) (1980 devient 1980.01.01 <span style="color:red">tandis</span> (correction(s): <span style="color:green">candis, tendis, taudis
</span>) que le point géographique correspondant à la Suisse sera son centre géographique). Cela peut mener à des erreurs de trajectoire lors du tri chronologique ou simplement à une position différente de la réalité sur la carte.


*S'il existe des événements post-mortem mais que la mort de la personne n'est pas mentionnée ou ne suit pas la convention de l'hypermot [[Décès]], ces données seront aussi extraites et placées sur la carte, alors même que la personne ne se déplace pas.
*S'il existe des événements post-<span style="color:red">mortem</span> (correction(s): <span style="color:green">mortel, mortes, morte
</span>) mais que la mort de la personne n'est pas mentionnée ou ne suit pas la convention de l'hypermot [[Décès]], ces données seront aussi extraites et placées sur la carte, alors même que la personne ne se déplace pas.


*Si des événements sont spatialement trop proches, ils vont se superposer sur la carte et il deviendra difficile de retracer les événements d'une façon visuellement claire. Par exemple, pour un trait entre Berne et Lausanne, il sera difficile de juger si une personne a fait plusieurs fois ce même déplacement ou ne l'a fait qu'une seule fois au cours de sa vie.
*Si des événements sont spatialement trop proches, ils vont se superposer sur la carte et il deviendra difficile de retracer les événements d'une façon visuellement claire. Par exemple, pour un trait entre Berne et Lausanne, il sera difficile de juger si une personne a fait plusieurs fois ce même déplacement ou ne l'a fait qu'une seule fois au cours de sa vie.
*Parfois l'outil qui transforme les lieux en coordonnées géographiques crée des erreurs. Par exemple "Rome" devient "Lomé" qui se situe au Togo.
*Certains événements se passe sans que la personne soit physiquement présente, mais on ne peut pas le détecter automatiquement. Les lieux apparaissent donc sur la carte.
==Code==
<nowiki>
import urllib.request
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import math
import numpy as np
import datetime
import random
import copy
from geopy.geocoders import Nominatim
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from colorsys import hsv_to_rgb
from matplotlib.colors import rgb2hex
import pdb
import time
import itertools
from geopy.exc import GeocoderTimedOut
SEGMENTS = 100
# draw plots inline rather than in a seperate window
# %matplotlib inline
# draw plots bigger
plt.rcParams["figure.figsize"] = [20.0, 10.0]
bot_user='BioPathBot'
passw='chkiroju'
baseurl='http://wikipast.epfl.ch/wikipast/'
summary='Wikipastbot update'
protected_logins=["Frederickaplan","Maud","Vbuntinx","Testbot","IB","SourceBot","PageUpdaterBot","Orthobot","BioPathBot","ChronoBOT","Amonbaro","AntoineL","AntoniasBanderos","Arnau","Arnaudpannatier","Aureliver","Brunowicht","Burgerpop","Cedricviaccoz","Christophe","Claudioloureiro","Ghislain","Gregoire3245","Hirtg","Houssm","Icebaker","JenniCin","JiggyQ","JulienB","Kl","Kperrard","Leandro Kieliger","Marcus","Martin","MatteoGiorla","Mireille","Mj2905","Musluoglucem","Nacho","Nameless","Nawel","O'showa","PA","Qantik","QuentinB","Raphael.barman","Roblan11","Romain Fournier","Sbaaa","Snus","Sonia","Tboyer","Thierry","Titi","Vlaedr","Wanda"]
depuis_date='2017-02-02T16:00:00Z'
liste_pages=[]
for user in protected_logins:
    result=requests.post(baseurl+'api.php?action=query&list=usercontribs&ucuser='+user+'&format=xml&ucend='+depuis_date+'&ucshow=new')
    soup=BeautifulSoup(result.content,'lxml')
    for primitive in soup.usercontribs.findAll('item'):
        title = primitive['title']
        if 'Fichier' not in title and 'BioPathBot' not in title:
            liste_pages.append(primitive['title'])
names=list(set(liste_pages))
for title in names:
    print(title)
# Login request
payload={'action':'query','format':'json','utf8':'','meta':'tokens','type':'login'}
r1=requests.post(baseurl + 'api.php', data=payload)
#login confirm
login_token=r1.json()['query']['tokens']['logintoken']
payload={'action':'login','format':'json','utf8':'','lgname':bot_user,'lgpassword':passw,'lgtoken':login_token}
r2=requests.post(baseurl + 'api.php', data=payload, cookies=r1.cookies)
#get edit token2
params3='?format=json&action=query&meta=tokens&continue='
r3=requests.get(baseurl + 'api.php' + params3, cookies=r2.cookies)
edit_token=r3.json()['query']['tokens']['csrftoken']
edit_cookie=r2.cookies.copy()
edit_cookie.update(r3.cookies)
#setup geolocator
geolocator = Nominatim(timeout=30)
# upload config
def uploadMap(filename):
    # read local file
    upload_file = open(filename,"rb")
    upload_contents = upload_file.read()
    upload_file.close()
    # setting parameters for upload
    # ref: https://www.mediawiki.org/wiki/API:Upload
    payload={'action':'upload','filename':filename, 'ignorewarnings':1, 'token':edit_token}
    files={'file':upload_contents}
    # upload the image
    print("Uploading file to %s via API..." % (baseurl+"index.php/Fichier:"+filename))
    r4=requests.post(baseurl+'api.php',data=payload,files=files,cookies=edit_cookie)
    # in case of error print the response
    # print(r4.text)
# add link to biopath in original page if not already existing
def addLinkToOriginalPage(name):
    result=requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+name+'&export&exportnowrap')
    soup=BeautifulSoup(result.text, "lxml")
    #soup=BeautifulSoup(result.text)
    code=''
    for primitive in soup.findAll("text"):
        code+=primitive.string
    exist = re.findall("(\[\["+name+" BioPathBot\]\])",code)
    if(len(exist)==0):
        title = name
        content = "\n\n"+"[["+name+" BioPathBot]]"
        requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+title+'&export&exportnowrap')
        payload={'action':'edit','assert':'user','format':'json','utf8':'','appendtext':content,'summary':summary,'title':title,'token':edit_token}
        r4=requests.post(baseurl+'api.php',data=payload,cookies=edit_cookie)
def addToPage(name, images, legend):
    title = name + " BioPathBot"
    content = "[["+name+"]]<br>"+'<div style="display:inline-block;">'+legend+'</div>'
    for img in images:
        content += "[[Fichier: "+ img +"|left]]"
    pageToChange = requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+title+'&export&exportnowrap')
    payload={'action':'edit','assert':'user','format':'json','utf8':'','text':content,'summary':summary,'title':title,'token':edit_token}
    r4=requests.post(baseurl+'api.php',data=payload,cookies=edit_cookie)
    print(r4.text)
# BioPathBot : add line of databiographie to the right page (time and space)
def getDataFromPage(name):
    data = []
    dates = []
    places = []
    print("Page Created: " + name)
    result=requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+name+'&export&exportnowrap')
    soup=BeautifulSoup(result.text, "lxml")
    #soup=BeautifulSoup(result.text)
    code=''
    for primitive in soup.findAll("text"):
        if primitive.string:
            code+=primitive.string
    # split on list (*)
    lines = code.split("*")
    for line in lines :
        # add breaking lines (otherwise will be appened directly in one line)
        line = "\n\n"+line
        # get date if exist
        date = re.findall("((?<=\[\[)\d*(\.*\d*\.*\d*)*(?=\]\]))",line)
        dateToAdd = ""
        if len(date) != 0 :
            dateToAdd = date[0][0]
        # get place if exist
        place = re.findall("(?<=\/\s\[\[)[A-zÀ-ÿ\s\-]*(?=\]\])",line)
        if(len(place)==0):
            place = re.findall("(?<=\/\[\[)[A-zÀ-ÿ\s\-]*(?=\]\])",line)
        placeToAdd = ""
        if len(place) != 0:
            placeToAdd = place[0]
            if placeToAdd == "Rome":
                placeToAdd = "Roma"
        # if both the date and the location are available, append in data array
        if dateToAdd and placeToAdd:
            location = ""
            for retries in range(5):
                try:
                    location = geolocator.geocode(placeToAdd)
                except GeocoderTimedOut:
                    continue
                break
            # geopy usage policy max 1 request/sec
            # https://operations.osmfoundation.org/policies/nominatim/
            time.sleep(2)
            if location:
                print("Location: " + placeToAdd + " : " + str(location.longitude) + "," + str(location.latitude))
                dataToAdd = [location.longitude,location.latitude];
                dates.append(dateToAdd)
                places.append(placeToAdd)
                data.append(dataToAdd)
        # stop getting data if find [[Décès]]
        foundDeces = re.findall("(\[\[Décès*\]\] (de |d)\[\["+name+")",line)
        if(len(foundDeces) != 0):
            break
    return [data, dates, places]
# finds the minimal and maximal longitude and latitude
def findCorners(pts):
    minlon = maxlon = pts[0][0]
    minlat = maxlat = pts[0][1]
    for p in pts:
        currlon = p[0]
        if currlon<minlon:
            minlon = currlon
        elif currlon>maxlon:
            maxlon = currlon
        currlat = p[1]
        if currlat<minlat:
            minlat = currlat
        elif currlat>maxlat:
            maxlat = currlat
    return [minlon, maxlon, minlat, maxlat]
# draws the map, some points and the lines
def drawmap_colors(pts, dates, places, filename, export=False):
    n_pts = len(pts)
    corners = findCorners(pts)
    txt = ""
    m = Basemap(llcrnrlon=corners[0]-1, llcrnrlat=corners[2]-1, urcrnrlon=corners[1]+1, urcrnrlat=corners[3]+1, resolution='i')
    m.drawmapboundary(fill_color='0.6')
    m.drawcountries(linewidth=1.0, color='0.6')
    m.fillcontinents(color='white', lake_color='white')
    for i in range(n_pts-1): # draw lines
        for j in range(SEGMENTS):
            start = pts[i] + (pts[i+1]-pts[i])*(j/SEGMENTS)
            end = pts[i] + (pts[i+1]-pts[i])*((j+1)/SEGMENTS)
            m.plot([start[0], end[0]], [start[1], end[1]], color=hsv_to_rgb((i+j/SEGMENTS)/n_pts, 1, 1))
    for i in range(n_pts): # draw points
        curr_color = hsv_to_rgb(i/n_pts, 1, 1)
        m.plot(pts[i][0], pts[i][1], marker='o', color=curr_color, fillstyle='full', markeredgewidth=0.0)
        txt += "<br><span style='color:" + rgb2hex(curr_color) + "; font-weight:bold'>" + dates[i] + " / " + places[i] + ". </span>"
    if export:
        plt.savefig(filename, bbox_inches='tight')
        plt.close()
    # plt.show()
    return txt
# inp: point inside the box
# hs: half dimensions of the box
# outp: another point
# finds the intersection of the segment inp-outp and the box
def line_box(inp, hs, outp):
    dir = outp - inp
    if dir[0] == 0: dir[0] = np.nextafter(0, 1)
    if dir[1] == 0: dir[1] = np.nextafter(0, 1)
    ref = np.array([np.copysign(hs[0],dir[0]), np.copysign(hs[1],dir[1])])
    dir_x = np.array([(ref[1]/dir[1])*dir[0], ref[1]])
    dir_y = np.array([ref[0], (ref[0]/dir[0])*dir[1]])
    fdir = dir_x if np.linalg.norm(dir_x) < np.linalg.norm(dir_y) else dir_y
    return inp+fdir
# computes the repulsion force if 2 boxes are overlapping
def repulsion_force(pos1, pos2, bbox1, bbox2):
    hs1 = np.array([bbox1.width,bbox1.height])/2
    hs2 = np.array([bbox2.width,bbox2.height])/2
    c1 = pos1 + hs1
    c2 = pos2 + hs2
    # if both same position, choose a random direction
    if all(c1==c2):
        return (np.random.rand(2)-np.array([0.5,0.5]))*hs1[1]
    b1 = line_box(c1, hs1*1.5, c2)
    b2 = line_box(c2, hs2*1.5, c1)
    # if pointing in the opposite direction
    if np.dot(b1-c1,b2-b1) < 0:
        return b2-b1
    return np.zeros(2)
# readjust text labels so there is no overlap
def adjust_text(texts, text_width, text_height,num_iterations=20,eta=0.5):
    text_pos = [np.array(text.get_position()) for text in texts]
    indices = list(range(len(texts)))
    colliding = [True for text in texts]
    # get text bounding boxes
    f = plt.gcf()
    r = f.canvas.get_renderer()
    ax = plt.gca()
    bboxes = [text.get_window_extent(renderer=r).transformed(ax.transData.inverted()) for text in texts]
    # center text pos on markers
    for i in range(len(texts)):
        text_pos[i][0] -= bboxes[i].width/2
        text_pos[i][1] -= bboxes[i].height/2
    # readjust text labels
    for _ in range(num_iterations):
        random.shuffle(indices)
        for (i,j) in itertools.combinations(indices, 2):
            if i == j:
                continue
            # pdb.set_trace()
            f = repulsion_force(text_pos[i], text_pos[j], bboxes[i], bboxes[j])
            text_pos[i] += f*eta
    # delete text objects and create annotations on the readjusted positions
    for i in range(len(texts)):
        a = plt.annotate(texts[i].get_text(), xy=texts[i].get_position(), xytext=text_pos[i],
            arrowprops=dict(arrowstyle="-", color='k', lw=0.5, alpha=0.6),bbox=dict(facecolor='b', alpha=0.2))
        # plt.plot(text_pos[i][0], text_pos[i][1], marker='o',color='r', fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        # plt.plot(text_pos[i][0]+bboxes[i].width, text_pos[i][1], marker='o',color='r', fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        # plt.plot(text_pos[i][0]+bboxes[i].width, text_pos[i][1]+bboxes[i].height, marker='o',color='r', fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        # plt.plot(text_pos[i][0], text_pos[i][1]+bboxes[i].height, marker='o',color='r', fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        a.draggable();
        texts[i].remove()
# draws the map, some points and the lines
def drawmap_date(pts, dates, places, filename, export=False):
    n_pts = len(pts)
    corners = findCorners(pts)
    txt = ""
    # ratio correction to 2:1
    lon_width = min((corners[1]-corners[0]+10)*1.1, 360)
    lat_width = min((corners[3]-corners[2]+10)*1.1, 180)
    lon_center = (corners[1]+corners[0])/2
    lat_center = (corners[3]+corners[2])/2
    if lon_width > lat_width*2:
        lat_width = lon_width/2
    else:
        lon_width = lat_width*2
    corners[0] = lon_center-lon_width/2
    corners[1] = lon_center+lon_width/2
    corners[2] = lat_center-lat_width/2
    corners[3] = lat_center+lat_width/2
    if corners[0] < -180:
        corners[1] -= corners[0]-(-180)
        corners[0] = -180
    elif corners[1] > 180:
        corners[0] -= corners[1]-180
        corners[1] = 180
    if corners[2] < -90:
        corners[3] -= corners[2]-(-90)
        corners[2] = -90
    elif corners[3] > 90:
        corners[2] -= corners[3]-90
        corners[3] = 90
    # draw map background
    m = Basemap(llcrnrlon=corners[0], llcrnrlat=corners[2], urcrnrlon=corners[1], urcrnrlat=corners[3], resolution='i')
    m.drawmapboundary(fill_color='0.6')
    m.drawcountries(linewidth=1.0, color='0.6')
    m.fillcontinents(color='white', lake_color='white')
    texts = []
    '''
    for i in range(n_pts-1): # draw lines
        for j in range(SEGMENTS):
            start = pts[i] + (pts[i+1]-pts[i])*(j/SEGMENTS)
            end = pts[i] + (pts[i+1]-pts[i])*((j+1)/SEGMENTS)
            m.plot([start[0], end[0]], [start[1], end[1]], color=hsv_to_rgb((i+j/SEGMENTS)/n_pts, 1, 1))
    '''
    for i in range(n_pts): # draw points
        curr_color = hsv_to_rgb(i/n_pts, 1, 1)
        x,y = m(pts[i][0], pts[i][1])
        m.plot(x, y, marker='o', color=curr_color, fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        texts.append(plt.text(x, y, dates[i]))
        txt += "<span style='color:" + rgb2hex(curr_color) + "; font-weight:bold'>" + dates[i] + " / " + places[i] + ". </span> <br>"
    adjust_text(texts, 1, 0.4)
    if export:
        plt.savefig(filename, bbox_inches='tight')
        plt.close()
    return txt
for name in names:
    image_filename_colors = (name + "_colors_biopath.png").replace(" ","_")
    image_filename_date = (name + "_date_biopath.png").replace(" ","_")
    data = getDataFromPage(name)
    if len(data[0]) != 0:
        legend_colors = drawmap_colors(np.array(data[0]), data[1], data[2], image_filename_colors, True)
        drawmap_date(np.array(data[0]), data[1], data[2], image_filename_date, True)
        uploadMap(image_filename_date)
        uploadMap(image_filename_colors)
        addToPage(name, [image_filename_colors, image_filename_date], legend_colors)
        addLinkToOriginalPage(name)
        print("end")
</nowiki>


==Groupe==
==Groupe==
Ligne 39 : Ligne 438 :
  |-
  |-
  |}
  |}
==Code==

Dernière version du 30 avril 2019 à 12:32


Description

Depuis une databiographie (correction(s): ) suivant le format utilisé sur le wiki (correction(s): kiki, tiki ) (ex (correction(s): exo, en, eu, eux, es, eh, et, x, e, rex, tex ): 1890.03.19 / Genève), le BioPathBot est capable d'extraire les informations temporelles et spatiales. Ces deux données forment un tuple (correction(s): tuile, tulle ) et sont parsées (correction(s): parées, pansées, parlées, passées ) de façon suivante :

  • La date est formée d'une année, d'un mois et d'un jour. Si des informations venaient à manquer, la date est complétée par défaut avec le mois de janvier et le premier du mois.
  • Le lieu est transformé en coordonnées géographiques (utilisant la librairie python [https (correction(s):

)://pypi.python.org (correction(s): orge, ore, ors, or, ort, ord, erg )/pypi/geopy (correction(s): ) geopy (correction(s): )])

Ainsi transformées et triées chronologiquement, ces données permettent de générer une carte utilisant [http (correction(s): )://matplotlib (correction(s): ).org (correction(s): orge, ore, ors, or, ort, ord, erg )/basemap (correction(s): )/index.html basemap (correction(s): )], où sont dessinés des points pour marquer les lieux, ainsi que des traits mettant en avant la trajectoire de la personne. Cette carte est ensuite importée sur wikipast (correction(s): ) puis insérée sur une page annexe.

Par exemple la carte de Jean Tinguely se visualise comme:

Jean Tinguely biopath.png

Critique

  • Peu importe le type de page (une page concernant une personne, un hypermot...), une carte est générée. Donc si une page ne relate pas la vie d'une personne, la carte aura peu de sens.
  • Avec l'algorithme actuel, les dates et les lieux sont parfaitement extraits et placé sur la carte. Cependant, si les données ne sont pas suffisamment précises, elles seront approximées (correction(s):

) (1980 devient 1980.01.01 tandis (correction(s): candis, tendis, taudis ) que le point géographique correspondant à la Suisse sera son centre géographique). Cela peut mener à des erreurs de trajectoire lors du tri chronologique ou simplement à une position différente de la réalité sur la carte.

  • S'il existe des événements post-mortem (correction(s): mortel, mortes, morte

) mais que la mort de la personne n'est pas mentionnée ou ne suit pas la convention de l'hypermot Décès, ces données seront aussi extraites et placées sur la carte, alors même que la personne ne se déplace pas.

  • Si des événements sont spatialement trop proches, ils vont se superposer sur la carte et il deviendra difficile de retracer les événements d'une façon visuellement claire. Par exemple, pour un trait entre Berne et Lausanne, il sera difficile de juger si une personne a fait plusieurs fois ce même déplacement ou ne l'a fait qu'une seule fois au cours de sa vie.
  • Parfois l'outil qui transforme les lieux en coordonnées géographiques crée des erreurs. Par exemple "Rome" devient "Lomé" qui se situe au Togo.
  • Certains événements se passe sans que la personne soit physiquement présente, mais on ne peut pas le détecter automatiquement. Les lieux apparaissent donc sur la carte.

Code

import urllib.request
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import math
import numpy as np
import datetime
import random
import copy
from geopy.geocoders import Nominatim
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
from colorsys import hsv_to_rgb
from matplotlib.colors import rgb2hex
import pdb
import time
import itertools
from geopy.exc import GeocoderTimedOut
SEGMENTS = 100


# draw plots inline rather than in a seperate window
# %matplotlib inline
# draw plots bigger
plt.rcParams["figure.figsize"] = [20.0, 10.0]

bot_user='BioPathBot'
passw='chkiroju'
baseurl='http://wikipast.epfl.ch/wikipast/'
summary='Wikipastbot update'
protected_logins=["Frederickaplan","Maud","Vbuntinx","Testbot","IB","SourceBot","PageUpdaterBot","Orthobot","BioPathBot","ChronoBOT","Amonbaro","AntoineL","AntoniasBanderos","Arnau","Arnaudpannatier","Aureliver","Brunowicht","Burgerpop","Cedricviaccoz","Christophe","Claudioloureiro","Ghislain","Gregoire3245","Hirtg","Houssm","Icebaker","JenniCin","JiggyQ","JulienB","Kl","Kperrard","Leandro Kieliger","Marcus","Martin","MatteoGiorla","Mireille","Mj2905","Musluoglucem","Nacho","Nameless","Nawel","O'showa","PA","Qantik","QuentinB","Raphael.barman","Roblan11","Romain Fournier","Sbaaa","Snus","Sonia","Tboyer","Thierry","Titi","Vlaedr","Wanda"]
depuis_date='2017-02-02T16:00:00Z'
liste_pages=[]
for user in protected_logins:
    result=requests.post(baseurl+'api.php?action=query&list=usercontribs&ucuser='+user+'&format=xml&ucend='+depuis_date+'&ucshow=new')
    soup=BeautifulSoup(result.content,'lxml')
    for primitive in soup.usercontribs.findAll('item'):
        title = primitive['title']
        if 'Fichier' not in title and 'BioPathBot' not in title:
            liste_pages.append(primitive['title'])

names=list(set(liste_pages))
for title in names:
    print(title)

# Login request
payload={'action':'query','format':'json','utf8':'','meta':'tokens','type':'login'}
r1=requests.post(baseurl + 'api.php', data=payload)

#login confirm
login_token=r1.json()['query']['tokens']['logintoken']
payload={'action':'login','format':'json','utf8':'','lgname':bot_user,'lgpassword':passw,'lgtoken':login_token}
r2=requests.post(baseurl + 'api.php', data=payload, cookies=r1.cookies)

#get edit token2
params3='?format=json&action=query&meta=tokens&continue='
r3=requests.get(baseurl + 'api.php' + params3, cookies=r2.cookies)
edit_token=r3.json()['query']['tokens']['csrftoken']

edit_cookie=r2.cookies.copy()
edit_cookie.update(r3.cookies)

#setup geolocator
geolocator = Nominatim(timeout=30)

# upload config
def uploadMap(filename):

    # read local file
    upload_file = open(filename,"rb")
    upload_contents = upload_file.read()
    upload_file.close()

    # setting parameters for upload
    # ref: https://www.mediawiki.org/wiki/API:Upload
    payload={'action':'upload','filename':filename, 'ignorewarnings':1, 'token':edit_token}
    files={'file':upload_contents}

    # upload the image
    print("Uploading file to %s via API..." % (baseurl+"index.php/Fichier:"+filename))
    r4=requests.post(baseurl+'api.php',data=payload,files=files,cookies=edit_cookie)

    # in case of error print the response
    # print(r4.text)

# add link to biopath in original page if not already existing
def addLinkToOriginalPage(name):

    result=requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+name+'&export&exportnowrap')
    soup=BeautifulSoup(result.text, "lxml")
    #soup=BeautifulSoup(result.text)
    code=''
    for primitive in soup.findAll("text"):
        code+=primitive.string

    exist = re.findall("(\[\["+name+" BioPathBot\]\])",code)
    if(len(exist)==0):
        title = name
        content = "\n\n"+"[["+name+" BioPathBot]]"
        requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+title+'&export&exportnowrap')
        payload={'action':'edit','assert':'user','format':'json','utf8':'','appendtext':content,'summary':summary,'title':title,'token':edit_token}
        r4=requests.post(baseurl+'api.php',data=payload,cookies=edit_cookie)


def addToPage(name, images, legend):
    title = name + " BioPathBot"
    content = "[["+name+"]]<br>"+'<div style="display:inline-block;">'+legend+'</div>'
    for img in images:
        content += "[[Fichier: "+ img +"|left]]"

    pageToChange = requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+title+'&export&exportnowrap')
    payload={'action':'edit','assert':'user','format':'json','utf8':'','text':content,'summary':summary,'title':title,'token':edit_token}
    r4=requests.post(baseurl+'api.php',data=payload,cookies=edit_cookie)
    print(r4.text)

# BioPathBot : add line of databiographie to the right page (time and space)
def getDataFromPage(name):
    data = []
    dates = []
    places = []
    print("Page Created: " + name)
    result=requests.post(baseurl+'api.php?action=query&titles='+name+'&export&exportnowrap')
    soup=BeautifulSoup(result.text, "lxml")
    #soup=BeautifulSoup(result.text)
    code=''
    for primitive in soup.findAll("text"):
        if primitive.string:
            code+=primitive.string

    # split on list (*)
    lines = code.split("*")
    for line in lines :

        # add breaking lines (otherwise will be appened directly in one line)
        line = "\n\n"+line

        # get date if exist
        date = re.findall("((?<=\[\[)\d*(\.*\d*\.*\d*)*(?=\]\]))",line)
        dateToAdd = ""

        if len(date) != 0 :
            dateToAdd = date[0][0]

        # get place if exist
        place = re.findall("(?<=\/\s\[\[)[A-zÀ-ÿ\s\-]*(?=\]\])",line)
        if(len(place)==0):
            place = re.findall("(?<=\/\[\[)[A-zÀ-ÿ\s\-]*(?=\]\])",line)
        placeToAdd = ""
        if len(place) != 0:
            placeToAdd = place[0]
            if placeToAdd == "Rome":
                placeToAdd = "Roma"

        # if both the date and the location are available, append in data array
        if dateToAdd and placeToAdd:
            location = ""
            for retries in range(5):
                try:
                    location = geolocator.geocode(placeToAdd)
                except GeocoderTimedOut:
                    continue
                break

            # geopy usage policy max 1 request/sec
            # https://operations.osmfoundation.org/policies/nominatim/
            time.sleep(2)

            if location:
                print("Location: " + placeToAdd + " : " + str(location.longitude) + "," + str(location.latitude))
                dataToAdd = [location.longitude,location.latitude];
                dates.append(dateToAdd)
                places.append(placeToAdd)
                data.append(dataToAdd)

        # stop getting data if find [[Décès]]
        foundDeces = re.findall("(\[\[Décès*\]\] (de |d)\[\["+name+")",line)
        if(len(foundDeces) != 0):
            break

    return [data, dates, places]

# finds the minimal and maximal longitude and latitude
def findCorners(pts):
    minlon = maxlon = pts[0][0]
    minlat = maxlat = pts[0][1]
    for p in pts:
        currlon = p[0]
        if currlon<minlon:
            minlon = currlon
        elif currlon>maxlon:
            maxlon = currlon

        currlat = p[1]
        if currlat<minlat:
            minlat = currlat
        elif currlat>maxlat:
            maxlat = currlat

    return [minlon, maxlon, minlat, maxlat]


# draws the map, some points and the lines
def drawmap_colors(pts, dates, places, filename, export=False):
    n_pts = len(pts)
    corners = findCorners(pts)
    txt = ""
    m = Basemap(llcrnrlon=corners[0]-1, llcrnrlat=corners[2]-1, urcrnrlon=corners[1]+1, urcrnrlat=corners[3]+1, resolution='i')
    m.drawmapboundary(fill_color='0.6')
    m.drawcountries(linewidth=1.0, color='0.6')
    m.fillcontinents(color='white', lake_color='white')
    for i in range(n_pts-1): # draw lines
        for j in range(SEGMENTS):
            start = pts[i] + (pts[i+1]-pts[i])*(j/SEGMENTS)
            end = pts[i] + (pts[i+1]-pts[i])*((j+1)/SEGMENTS)
            m.plot([start[0], end[0]], [start[1], end[1]], color=hsv_to_rgb((i+j/SEGMENTS)/n_pts, 1, 1))
    for i in range(n_pts): # draw points
        curr_color = hsv_to_rgb(i/n_pts, 1, 1)
        m.plot(pts[i][0], pts[i][1], marker='o', color=curr_color, fillstyle='full', markeredgewidth=0.0)
        txt += "<br><span style='color:" + rgb2hex(curr_color) + "; font-weight:bold'>" + dates[i] + " / " + places[i] + ". </span>"
    if export:
        plt.savefig(filename, bbox_inches='tight')
        plt.close()
    # plt.show()
    return txt

# inp: point inside the box
# hs: half dimensions of the box
# outp: another point
# finds the intersection of the segment inp-outp and the box
def line_box(inp, hs, outp):
    dir = outp - inp
    if dir[0] == 0: dir[0] = np.nextafter(0, 1)
    if dir[1] == 0: dir[1] = np.nextafter(0, 1)
    ref = np.array([np.copysign(hs[0],dir[0]), np.copysign(hs[1],dir[1])])
    dir_x = np.array([(ref[1]/dir[1])*dir[0], ref[1]])
    dir_y = np.array([ref[0], (ref[0]/dir[0])*dir[1]])
    fdir = dir_x if np.linalg.norm(dir_x) < np.linalg.norm(dir_y) else dir_y
    return inp+fdir

# computes the repulsion force if 2 boxes are overlapping
def repulsion_force(pos1, pos2, bbox1, bbox2):
    hs1 = np.array([bbox1.width,bbox1.height])/2
    hs2 = np.array([bbox2.width,bbox2.height])/2
    c1 = pos1 + hs1
    c2 = pos2 + hs2

    # if both same position, choose a random direction
    if all(c1==c2):
        return (np.random.rand(2)-np.array([0.5,0.5]))*hs1[1]

    b1 = line_box(c1, hs1*1.5, c2)
    b2 = line_box(c2, hs2*1.5, c1)

    # if pointing in the opposite direction
    if np.dot(b1-c1,b2-b1) < 0:
        return b2-b1
    return np.zeros(2)

# readjust text labels so there is no overlap
def adjust_text(texts, text_width, text_height,num_iterations=20,eta=0.5):
    text_pos = [np.array(text.get_position()) for text in texts]
    indices = list(range(len(texts)))
    colliding = [True for text in texts]

    # get text bounding boxes
    f = plt.gcf()
    r = f.canvas.get_renderer()
    ax = plt.gca()
    bboxes = [text.get_window_extent(renderer=r).transformed(ax.transData.inverted()) for text in texts]

    # center text pos on markers
    for i in range(len(texts)):
        text_pos[i][0] -= bboxes[i].width/2
        text_pos[i][1] -= bboxes[i].height/2

    # readjust text labels
    for _ in range(num_iterations):
        random.shuffle(indices)
        for (i,j) in itertools.combinations(indices, 2):
            if i == j:
                continue
            # pdb.set_trace()
            f = repulsion_force(text_pos[i], text_pos[j], bboxes[i], bboxes[j])
            text_pos[i] += f*eta

    # delete text objects and create annotations on the readjusted positions
    for i in range(len(texts)):
        a = plt.annotate(texts[i].get_text(), xy=texts[i].get_position(), xytext=text_pos[i],
            arrowprops=dict(arrowstyle="-", color='k', lw=0.5, alpha=0.6),bbox=dict(facecolor='b', alpha=0.2))

        # plt.plot(text_pos[i][0], text_pos[i][1], marker='o',color='r', fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        # plt.plot(text_pos[i][0]+bboxes[i].width, text_pos[i][1], marker='o',color='r', fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        # plt.plot(text_pos[i][0]+bboxes[i].width, text_pos[i][1]+bboxes[i].height, marker='o',color='r', fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        # plt.plot(text_pos[i][0], text_pos[i][1]+bboxes[i].height, marker='o',color='r', fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)

        a.draggable();
        texts[i].remove()

# draws the map, some points and the lines
def drawmap_date(pts, dates, places, filename, export=False):
    n_pts = len(pts)
    corners = findCorners(pts)
    txt = ""

    # ratio correction to 2:1
    lon_width = min((corners[1]-corners[0]+10)*1.1, 360)
    lat_width = min((corners[3]-corners[2]+10)*1.1, 180)
    lon_center = (corners[1]+corners[0])/2
    lat_center = (corners[3]+corners[2])/2
    if lon_width > lat_width*2:
        lat_width = lon_width/2
    else:
        lon_width = lat_width*2

    corners[0] = lon_center-lon_width/2
    corners[1] = lon_center+lon_width/2
    corners[2] = lat_center-lat_width/2
    corners[3] = lat_center+lat_width/2

    if corners[0] < -180:
        corners[1] -= corners[0]-(-180)
        corners[0] = -180
    elif corners[1] > 180:
        corners[0] -= corners[1]-180
        corners[1] = 180
    if corners[2] < -90:
        corners[3] -= corners[2]-(-90)
        corners[2] = -90
    elif corners[3] > 90:
        corners[2] -= corners[3]-90
        corners[3] = 90

    # draw map background
    m = Basemap(llcrnrlon=corners[0], llcrnrlat=corners[2], urcrnrlon=corners[1], urcrnrlat=corners[3], resolution='i')
    m.drawmapboundary(fill_color='0.6')
    m.drawcountries(linewidth=1.0, color='0.6')
    m.fillcontinents(color='white', lake_color='white')
    texts = []
    '''
    for i in range(n_pts-1): # draw lines
        for j in range(SEGMENTS):
            start = pts[i] + (pts[i+1]-pts[i])*(j/SEGMENTS)
            end = pts[i] + (pts[i+1]-pts[i])*((j+1)/SEGMENTS)
            m.plot([start[0], end[0]], [start[1], end[1]], color=hsv_to_rgb((i+j/SEGMENTS)/n_pts, 1, 1))
    '''
    for i in range(n_pts): # draw points
        curr_color = hsv_to_rgb(i/n_pts, 1, 1)
        x,y = m(pts[i][0], pts[i][1])
        m.plot(x, y, marker='o', color=curr_color, fillstyle='full', markeredgewidth=0.0,alpha=0.7)
        texts.append(plt.text(x, y, dates[i]))
        txt += "<span style='color:" + rgb2hex(curr_color) + "; font-weight:bold'>" + dates[i] + " / " + places[i] + ". </span> <br>"
    adjust_text(texts, 1, 0.4)
    if export:
        plt.savefig(filename, bbox_inches='tight')
        plt.close()
    return txt

for name in names:
    image_filename_colors = (name + "_colors_biopath.png").replace(" ","_")
    image_filename_date = (name + "_date_biopath.png").replace(" ","_")
    data = getDataFromPage(name)
    if len(data[0]) != 0:
        legend_colors = drawmap_colors(np.array(data[0]), data[1], data[2], image_filename_colors, True)
        drawmap_date(np.array(data[0]), data[1], data[2], image_filename_date, True)
        uploadMap(image_filename_date)
        uploadMap(image_filename_colors)
        addToPage(name, [image_filename_colors, image_filename_date], legend_colors)
        addLinkToOriginalPage(name)
        print("end")

Groupe

Nom et Prénom Pseudo
Christophe Badoux Christophe
Julien Burkhard JulienB
Kim Lan Phan Hoang Kl
Robin Lang Roblan11