Interroger l’API HAL avec Python

Il est certainement inutile de présenter l’archive ouverte multidisciplinaire HAL et son interface en ligne. Un usage moins visuellement saillant de cette archive est qu’il est également possible d’interagir avec sa base de données via une API, et notamment de l’interroger pour y effectuer des recherches selon divers critères puis de récupérer les résultats dans différents formats de données structurées.

Vous pouvez tout à fait utiliser Python pour interroger l’API de HAL et traiter les résultats obtenus.

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Uniformisation d’encodage en deux étapes

La lecture préalable de l’article Fiabilité de chardet est fortement conseillée.

Lorsqu’on travaille avec un corpus textuel composé de nombreux fichiers dont l’encodage n’est pas uniforme, l’une des premières étapes de traitement est de convertir l’ensemble du corpus vers un encodage unique et reconnu par les outils qui seront utilisés ensuite. Il existe plusieurs façons d’y parvenir, telle que celle présentée dans cet article, qui fait appel à chardet.

Toutefois, en fonction de la composition du corpus et des objectifs poursuivis, détecter et convertir en masse l’encodage de l’ensemble des fichiers n’est pas forcément la solution la plus efficace. Voici une alternative où la détection et la conversion constituent deux étapes distinctes.

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Parser un flux de syndication avec Python

En faisant des recherches pour l’écriture d’un programme, je suis tombé par hasard sur la documentation de feedparser, qui permet de lire les informations d’un flux RSS (ou Atom) avec Python. Ce n’était pas ce que je cherchais, mais j’ai quand même voulu tester, à titre informatif : il s’avère que c’est extrêmement simple.

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Restructurer un tableau CSV

Le module csv intégré par défaut à Python permet de lire et écrire facilement des fichiers CSV. Voyons ici comment modifier un tableau de données préalablement récupéré sur une page web, avec la seconde étape de traitement du tableau des variantes pa-hng and hm nai.

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Extraire les données d’un tableau HTML

Il est assez confortable de lire des données présentées en tableau sur une page HTML, mais dans le cadre de projets de recherche la simple consultation des données est souvent insuffisante. Pour pouvoir traiter les données, il faut alors les extraire.

Voici une façon de le faire avec Python.

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