#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # Données structurées TP n° 3

# <hr>
# Écrire votre nom ici 
# 
# Nom : 
# <hr>

# ## Objectif :
# 
# ***On dispose d'un fichier (reg2018.txt) qui permet uniquement de connaître le code INSEE des chefs-lieux de région, et pas leur nom.***
# 
# ***Le but de l'activité va consister à croiser les données de ce fichier avec les données sur les communes de France afin d'afficher au final la liste des régions avec le nom de leur chef-lieu.***
# 
# <hr>
# 
# 

# ### Le fichier reg2018.txt
# 
# On récupère le <a href="http://isn-icn-ljm.pagesperso-orange.fr/fichiers/reg2018.txt">fichier</a>  reg2018.txt
# 
# **Ses descripteurs sont décrit ci-dessous :**
# 
# <img src="http://isn-icn-ljm.pagesperso-orange.fr/photo/SD_tp3_1.png" >
# 
# 
# Comme vous le constatez le chef-lieu d'une région est précisé par un code (INSEE) ( vous trouverez davantage d'informations sur les code <a href="https://www.insee.fr/fr/information/3363504">ici</a> )

# ### Le fichier des communes de France : comsimp2018.txt
# 
# On récupère le <a href="http://isn-icn-ljm.pagesperso-orange.fr/fichiers/comsimp2018.txt">fichier</a>  comsimp2018.txt
# 
# **Ses descripteurs sont décrit ci-dessous :**
# 
# <img src="http://isn-icn-ljm.pagesperso-orange.fr/photo/SD_tp3_2.png" >
# 
# 
# 

# <hr>
# 
# ***Ces deux collections ont un descripteur en commun (REG) et (REGION)***
# 
# ***De plus : Une commune dont le code CHEFLIEU est 4 est chef lieu de région***
# 
# ## La méthode :
# 
# * Parcourir la liste des communes
# * Si son code CHEFLIEU est égal à 4
#     * Parcourir la liste des régions
#     * Si les codes régions sont égaux
#     
#  **On a trouvé la région et son chef-lieu**
# 
# 
# **En d'autre termes:**
# 
#    * Parcourir l'ensemble des communes dont la valeur du descripteur 1 (=CHEFLIEU) est égal à '4' de façon à ne retenir que les communes chef-lieu de région,
# 
#    * Pour chacune de ces communes, parcourir l'ensemble des régions et,
#    * Si le descripteur 0 (=REGION) de l'une des régions est identique au descripteur 2 (=REG) de la commune (ce qui veut dire qu'on a trouvé la région de la commune concernée),
#        * afficher dans la console de Python la valeur du descripteur 3 (=NCC) de la région suivie de celle du descripteur 9 (=NCC) de la commune, c'est à dire le nom de la région et celui de la commune.

# <hr>
# 
# ## Manipuler des fichiers (txt ou csv)
# 
# *****Placez le fichier reg2018.txt dans le même dossier que ce notebook*****
# 
# Le code ci-dessous : 
# * Charge le fichier
# * Stocke dans la liste datas_regions, les lignes du fichier ( sauf celle des desripteurs)
# * Affiche la première ligne : ['01', '97105', '3', 'GUADELOUPE', 'Guadeloupe']

# In[ ]:


import csv
with open('reg2018.txt', 'r', encoding='latin1') as f:
    dialecte_fichier_csv = csv.Sniffer().sniff(f.readline())# repère le type de séparateurs (',')(';')etc..
    datas_regions = list(csv.reader(f, dialect=dialecte_fichier_csv))

print(datas_regions[0])    


# **Pour avoir accès à 'GUADELOUPE' il faut écrire :  print(datas_regions[0][3])**
# 
# ***C'est à dire la 3ème valeur de la liste :  datas_regions[0]***

# <hr>
# 
# ### Faire des boucles sur la liste datas_regions
# 
# **Ce programme affiche les données de toutes les régions :**
# 
# 

# In[ ]:


import csv
with open('reg2018.txt', 'r', encoding='latin1') as f:
    dialecte_fichier_csv = csv.Sniffer().sniff(f.readline())
    datas_regions = list(csv.reader(f, dialect=dialecte_fichier_csv))
    
# On parcourt la liste avec une boucle
for region in datas_regions:
    print(region)


# **Et celui-ci affiche seulement les noms**

# In[ ]:


import csv
with open('reg2018.txt', 'r', encoding='latin1') as f:
    dialecte_fichier_csv = csv.Sniffer().sniff(f.readline())
    datas_regions = list(csv.reader(f, dialect=dialecte_fichier_csv))
    
# On parcourt la liste avec une boucle
for region in datas_regions:
    print(region[4])


# **Cette instruction affiche la longueur de la liste datas_regions**

# In[ ]:


import csv
with open('reg2018.txt', 'r', encoding='latin1') as f:
    dialecte_fichier_csv = csv.Sniffer().sniff(f.readline())
    datas_regions = list(csv.reader(f, dialect=dialecte_fichier_csv))
    
print(len(datas_regions))


# <hr>
# 
# ## À faire :
# 
# * **Placez les deux fichiers (reg2018.txt) et (commsimp2018.txt) dans le dossier de ce notebook**
# * **Le code ci-dessous charge les deux fichiers dans les listes (datas_regions) et datas_communes)**
# 
# **Il faut le compléter pour qu'il affiche chaque région avec son chef-lieu**

# In[ ]:


import csv

with open('reg2018.txt', 'r', encoding='latin1') as f:
    dialecte_fichier_csv = csv.Sniffer().sniff(f.readline())
    datas_regions = list(csv.reader(f, dialect=dialecte_fichier_csv))

with open('comsimp2018.txt', 'r', encoding='latin1') as f:
    dialecte_fichier_csv = csv.Sniffer().sniff(f.readline())
    datas_communes = list(csv.reader(f, dialect=dialecte_fichier_csv))
    
print("Les régions avec le nom de leur chefs-lieux de Région")
for commune in datas_communes:
    if commune[1]=='...':
        for region in datas_regions:
            if commune[...]==region[...]:
                print(region[...], ' : ', commune[...])


# <hr size=4>
# 
# 
# ## Faire afficher ces résultats sur une carte
# 
# 
# Reprenons le programme précédent en y intégrant les éléments nécessaires pour un affichage sur une carte:

# In[ ]:


import csv
import geopy
import folium

with open('reg2018.txt', 'r', encoding='latin1') as f:
    dialecte_fichier_csv = csv.Sniffer().sniff(f.readline())
    datas_regions = list(csv.reader(f, dialect=dialecte_fichier_csv))

with open('comsimp2018.txt', 'r', encoding='latin1') as f:
    dialecte_fichier_csv = csv.Sniffer().sniff(f.readline())
    datas_communes = list(csv.reader(f, dialect=dialecte_fichier_csv))

# fonctionnel (sans clé api)
from geopy.geocoders import ArcGIS
geolocator = ArcGIS()

# on récupère les coordonnées GPS de Paris
location = geolocator.geocode("Paris")
gps_ville = [location.latitude, location.longitude]
# initialisation de la carte : on prend Paris comme centre
# avoir choisi zoom_start=1 signifie qu'on va voir le monde entier
# des boutons +/- permettrons de zoomer sur la carte au besoin.
carte = folium.Map(location=gps_ville, zoom_start=1,tiles='Stamen Toner')    
   
    
print("Les régions avec le nom de leur chefs-lieux de Région")
for commune in datas_communes:
    if commune[1]=='...':
        # nom de la commune
        nom = commune[9]
        # géolocalisation de la commune
        location = geolocator.geocode(nom)
        coordonnees_gps = [location.latitude, location.longitude]
        # ajout à la carte de la commune
        folium.Marker(coordonnees_gps,popup=nom,).add_to(carte)
        for region in datas_regions:
            if commune[...]==region[...]:
                print(region[...], ' : ', commune[...])                
display(carte)


# <hr size=30>
# 
# 

# # À faire :
# 
# Récupérer le <a href="http://isn-icn-ljm.pagesperso-orange.fr/fichiers/dpts2018.txt">fichier</a>  depts2018.txt
# 
# Voici sa structure :
# 
# <img src="http://isn-icn-ljm.pagesperso-orange.fr/photo/SD_tp3_3.png" >
# 
# ***Écrire un script en Python permettant, à partir des fichiers depts2018.txt et comsimp2018.txt d'afficher la liste des noms de département avec celui de leur chefs-lieux.***
# 
# ***On utilisera les deux collections dont le descripteur DEP est en commun et on procédera en adaptant la méthode employée pour les régions.***
# 
# ***On fera attention à ce qu'une commune chef-lieu de région est aussi chef-lieu de département.***

# In[ ]:


# Écrire le script ici