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@@ -63,13 +63,13 @@ Nous avons implémenté plusieurs sources~: l'état des lignes de la RATP, du
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Transilien, et le nombre de vélos et de places libres dans les stations de
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jcdecaux\_vls (vélos en libre service disponibles dans de nombreuses villes).
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-\paragraph{ratp\_trafic} Les données sont récupérées en scrappant l'url
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+\paragraph{ratp\_trafic} Les données sont récupérées en scrapant l'url
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\url{http://ratp.fr/meteo/}.
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En effet la ratp ne fournit aucune API publique dynamique (l'API statique a
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cependant été utilisée pour obtenir la localisation des stations et les lignes
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les traversant).
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-\paragraph{transilien} Les données sont récupérées en scrappant l'url \url{http://www.transilien.com/info-trafic/temps-reel}.
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+\paragraph{transilien} Les données sont récupérées en scrapant l'url \url{http://www.transilien.com/info-trafic/temps-reel}.
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La SNCF fournit une API pour chercher des itinéraires, ou avoir les prochains
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horaires, mais pas, à notre connaissance, pour avoir des informations de trafic.
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@@ -119,9 +119,10 @@ Il propose une recherche interactive dans les listes téléchargées depuis les
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différentes API.
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\paragraph{ratp\_preprocessing.py} Les données statiques fournies par la ratp
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-n'était pas dans un format qui nous convenait.
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+n'était pas dans un format qui nous convenait, en plus de peser plus de 500Mo~!
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Ce fichier extrait de ces données la liste des stations et les lignes les
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-traversant. L'url ou l'on peut trouver les données brut est indiqué en
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+traversant, le fichier final ne pesant que 500Ko.
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+L'url ou l'on peut trouver les données brut est indiqué en
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commentaire.
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\end{document}
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Olivier Marty