Version Python (Open-meteo) [EDC

Version Python (Open-meteo)

Procédure : IP-PYTHON-API_Open-meteo.com⚓

Pré-requis⚓

Site Open-meteo

Le module request en python est installé.

Variables - Structure conditionnelle - Fonctions - Modules :

Structure de données format JSON^[1]

Structure de données Dataframe avec le module pandas.

Procédure

manip 1 : mise en place⚓

Code⚓

import requests
# Exemple d'URL pour la météo de Paris
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=48.8566&longitude=2.3522&current_weather=true"
response = requests.get(url)
data = response.json()
print(data)

import requests

# Exemple d'URL pour la météo de Paris
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=48.8566&longitude=2.3522&current_weather=true"

response = requests.get(url)
data = response.json()

print(data)

Résultat de data⚓

{'latitude': 48.16, 'longitude': 6.4599996, 'generationtime_ms': 0.055789947509765625, 'utc_offset_seconds': 0, 'timezone': 'GMT', 'timezone_abbreviation': 'GMT', 'elevation': 329.0, 'current_weather_units': {'time': 'iso8601', 'interval': 'seconds', 'temperature': '°C', 'windspeed': 'km/h', 'winddirection': '°', 'is_day': '', 'weathercode': 'wmo code'}, 'current_weather': {'time': '2025-09-08T06:45', 'interval': 900, 'temperature': 17.5, 'windspeed': 2.0, 'winddirection': 135, 'is_day': 1, 'weathercode': 61}}

Résultat avec un format⚓

{'latitude': 48.16, 'longitude': 6.4599996, 'generationtime_ms': 0.055789947509765625, 'utc_offset_seconds': 0, 'timezone': 'GMT', 'timezone_abbreviation': 'GMT', 'elevation': 329.0, 'current_weather_units': {'time': 'iso8601', 'interval': 'seconds', 'temperature': '°C', 'windspeed': 'km/h', 'winddirection': '°', 'is_day': '', 'weathercode': 'wmo code'}, 'current_weather': {'time': '2025-09-08T06:45', 'interval': 900, 'temperature': 17.5, 'windspeed': 2.0, 'winddirection': 135, 'is_day': 1, 'weathercode': 61}}

{'latitude': 48.16, 'longitude': 6.4599996, 'generationtime_ms': 0.055789947509765625, 'utc_offset_seconds': 0, 'timezone': 'GMT', 'timezone_abbreviation': 'GMT', 'elevation': 329.0, 'current_weather_units': {'time': 'iso8601', 'interval': 'seconds', 'temperature': '°C', 'windspeed': 'km/h', 'winddirection': '°', 'is_day': '', 'weathercode': 'wmo code'}, 'current_weather': {'time': '2025-09-08T06:45', 'interval': 900, 'temperature': 17.5, 'windspeed': 2.0, 'winddirection': 135, 'is_day': 1, 'weathercode': 61}}

Remarque : A retenir⚓

Une requête de type GET, quelles sont les autres disponibles ?

Le format des données JSON (variable data) avec les {}, la notion de clé : valeur pour identifier les données.

print(data["latitude"])
print(data["longitude"])
print(data["elevation"])

print(data["latitude"])

print(data["longitude"])

print(data["elevation"])

Observez plus précisément la clé current_weather qui contient une structure json avec ses propres clés, valeurs)

'current_weather': {'time': '2025-09-08T06:45', 'interval': 900, 'temperature': 17.5, 'windspeed': 2.0, 'winddirection': 135, 'is_day': 1, 'weathercode': 61}

'current_weather': {'time': '2025-09-08T06:45', 'interval': 900, 'temperature': 17.5, 'windspeed': 2.0, 'winddirection': 135, 'is_day': 1, 'weathercode': 61}

Pour récupérer les clés sous la clé current_weather, on peut extraire en priorité le json de la clé current_weather, puis ensuite, les clés time et temperature :

current_weather = data["current_weather"]
print(current_weather)
temperature = current_weather["temperature"]
datetime = current_weather["time"]
print(f"Température actuelle à Epinal: {temperature}°C à {datetime}")

current_weather = data["current_weather"]
print(current_weather)
temperature = current_weather["temperature"]
datetime = current_weather["time"]
print(f"Température actuelle à Epinal: {temperature}°C à {datetime}")

Truc & astuce : écritures différentes pour récupérer les données⚓

current_weather = data["current_weather"]
- Utilise la syntaxe par clé avec les crochets.
- Si la clé "current_weather" n'existe pas dans le dictionnaire data, cela entraînera une exception KeyError.
- Cela suppose que vous êtes sûr que la clé existe dans le dictionnaire.
temperature = current_weather.get('temperature')
- Utilise la méthode get() du dictionnaire.
- Si la clé 'temperature' n'existe pas dans current_weather, au lieu de générer une erreur, cela renvoie None par défaut (ou une valeur spécifiée si vous la fournissez comme second argument, par exemple get('temperature', 0)).
- C'est une façon plus sûre d'accéder à une clé qui pourrait manquer.

manip 2 : la requête avec params⚓

Code⚓

import requests
# Coordonnées de la ville (exemple : Paris)
latitude = 48.8566
longitude = 2.3522
# Définir les paramètres dans un dictionnaire
params = {
    'latitude': latitude,
    'longitude': longitude,
    'current_weather': 'true'
}
# Faire la requête en passant les paramètres
response = requests.get("https://api.open-meteo.com/v1/forecast", params=params)
# Récupérer et afficher la réponse JSON
data = response.json()
print(data)

import requests

# Coordonnées de la ville (exemple : Paris)
latitude = 48.8566
longitude = 2.3522

# Définir les paramètres dans un dictionnaire
params = {
    'latitude': latitude,
    'longitude': longitude,
    'current_weather': 'true'
}

# Faire la requête en passant les paramètres
response = requests.get("https://api.open-meteo.com/v1/forecast", params=params)

# Récupérer et afficher la réponse JSON
data = response.json()
print(data)

Remarque :

C'est une autre façon en manipulant les chaînes de caractères et le contenu des variables dans les expressions avec les {} :

Plus clair, plus facile à maintenir.
Pas besoin de construire manuellement l’URL finale.
requests encode automatiquement les paramètres dans l’URL.

manip 3 : utiliser geocode⚓

Code avec le module geopy⚓

from geopy.geocoders import Nominatim
import requests
# 1. Géocoder : convertir le nom de la ville en coordonnées
ville = "Epinal"  # Changez cette valeur si vous souhaitez une autre ville
geolocator = Nominatim(user_agent="mon_app")
location = geolocator.geocode(ville)
if location:
    latitude = location.latitude
    longitude = location.longitude
    print(f"Coordonnées de {ville} : {latitude}, {longitude}")
    # 2. Préparer les paramètres pour l'API
    params = {
        'latitude': latitude,
        'longitude': longitude,
        'current_weather': 'true'
    }
    # 3. Faire la requête GET avec requests et paramètres
    url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    # 4. Afficher les données
    if 'current_weather' in data:
        current = data['current_weather']
        print(f"Météo actuelle à {ville} :")
        print(f"  Température : {current['temperature']}°C")
        print(f"  Vitesse du vent : {current['windspeed']} km/h")
        print(f"  Heure : {current['time']}")
    else:
        print("Données météorologiques non disponibles.")
else:
    print(f"Impossible de géocoder la ville: {ville}")

from geopy.geocoders import Nominatim
import requests

# 1. Géocoder : convertir le nom de la ville en coordonnées
ville = "Epinal"  # Changez cette valeur si vous souhaitez une autre ville
geolocator = Nominatim(user_agent="mon_app")
location = geolocator.geocode(ville)

if location:
    latitude = location.latitude
    longitude = location.longitude
    print(f"Coordonnées de {ville} : {latitude}, {longitude}")

    # 2. Préparer les paramètres pour l'API
    params = {
        'latitude': latitude,
        'longitude': longitude,
        'current_weather': 'true'
    }

    # 3. Faire la requête GET avec requests et paramètres
    url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()

    # 4. Afficher les données
    if 'current_weather' in data:
        current = data['current_weather']
        print(f"Météo actuelle à {ville} :")
        print(f"  Température : {current['temperature']}°C")
        print(f"  Vitesse du vent : {current['windspeed']} km/h")
        print(f"  Heure : {current['time']}")
    else:
        print("Données météorologiques non disponibles.")
else:
    print(f"Impossible de géocoder la ville: {ville}")

manip 4 : Structure dataframe avec pandas⚓

import requests
import pandas as pd
#structure attendue pour la réponse
# {
#   ...
#   "hourly": {
#     "time": ["2022-06-19t00:00","2022-06-19t01:00", ...],
#     "wind_speed_10m": [3.16,3.02,3.3,3.14,3.2,2.95, ...],
#     "temperature_2m": [13.7,13.3,12.8,12.3,11.8, ...],
#     "relative_humidity_2m": [82,83,86,85,88,88,84,76, ...],
#   }
# }
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=48.8566&longitude=2.3522&past_days=10&hourly=temperature_2m,relative_humidity_2m,wind_speed_10m"
response = requests.get(url)
data = response.json()
hourly_data = data.get('hourly')
# print(data)
# écriture ddes données au format dataframe pandas (eq. tableau 2 dimensions)
df = pd.DataFrame(hourly_data)
print(df.head()) # pour afficher les 5 poremières lignes
#print(df) # pour afficher l'ntégralité des données

import requests
import pandas as pd
#structure attendue pour la réponse
# {
#   ...
#   "hourly": {
#     "time": ["2022-06-19t00:00","2022-06-19t01:00", ...],
#     "wind_speed_10m": [3.16,3.02,3.3,3.14,3.2,2.95, ...],
#     "temperature_2m": [13.7,13.3,12.8,12.3,11.8, ...],
#     "relative_humidity_2m": [82,83,86,85,88,88,84,76, ...],
#   }
# }
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=48.8566&longitude=2.3522&past_days=10&hourly=temperature_2m,relative_humidity_2m,wind_speed_10m"
response = requests.get(url)
data = response.json()
hourly_data = data.get('hourly')
# print(data)
# écriture ddes données au format dataframe pandas (eq. tableau 2 dimensions)
df = pd.DataFrame(hourly_data)
print(df.head()) # pour afficher les 5 poremières lignes
#print(df) # pour afficher l'ntégralité des données

manip 4 : sauvegarde dans Excel⚓

df.to_excel("meteo_paris.xlsx", index=False)
print("Fichier sauvegardé.")

df.to_excel("meteo_paris.xlsx", index=False)
print("Fichier sauvegardé.")

manip 5 : moyennes journalières à partir des valeurs par heure⚓

import json
from collections import defaultdict
from datetime import datetime
# Exemple de données JSON, vous pouvez la charger depuis un fichier ou une variable
data_json = '''
{
   "hourly": {
     "time": ["2022-06-19T00:00", "2022-06-19T01:00", "2022-06-19T02:00", "2022-06-20T00:00", "2022-06-20T01:00"],
     "temperature_2m": [13.7, 13.3, 12.8, 14.0, 14.5]
   }
}
'''
# Charger les données JSON
data = json.loads(data_json)
# Accéder à la liste de temps et de températures
times = data['hourly']['time']
temperatures = data['hourly']['temperature_2m']
# Dictionnaire pour stocker la somme et le nombre de valeurs par date
daily_temps = defaultdict(lambda: {'sum': 0, 'count': 0})
# Parcourir les données
for t, temp in zip(times, temperatures):
    # Extraire la date (format: 'YYYY-MM-DD')
    date_str = t.split('T')[0]
    # Accumuler la température
    daily_temps[date_str]['sum'] += temp
    daily_temps[date_str]['count'] += 1
# Calculer la moyenne journalière
moyenne_journaliere = {}
for date, values in daily_temps.items():
    moyenne = values['sum'] / values['count']
    moyenne_journaliere[date] = moyenne
# Afficher les résultats
for date, moyenne in moyenne_journaliere.items():
    print(f"{date} : {moyenne:.2f} °C")

import json
from collections import defaultdict
from datetime import datetime

# Exemple de données JSON, vous pouvez la charger depuis un fichier ou une variable
data_json = '''
{
   "hourly": {
     "time": ["2022-06-19T00:00", "2022-06-19T01:00", "2022-06-19T02:00", "2022-06-20T00:00", "2022-06-20T01:00"],
     "temperature_2m": [13.7, 13.3, 12.8, 14.0, 14.5]
   }
}
'''

# Charger les données JSON
data = json.loads(data_json)

# Accéder à la liste de temps et de températures
times = data['hourly']['time']
temperatures = data['hourly']['temperature_2m']

# Dictionnaire pour stocker la somme et le nombre de valeurs par date
daily_temps = defaultdict(lambda: {'sum': 0, 'count': 0})

# Parcourir les données
for t, temp in zip(times, temperatures):
    # Extraire la date (format: 'YYYY-MM-DD')
    date_str = t.split('T')[0]
    # Accumuler la température
    daily_temps[date_str]['sum'] += temp
    daily_temps[date_str]['count'] += 1

# Calculer la moyenne journalière
moyenne_journaliere = {}
for date, values in daily_temps.items():
    moyenne = values['sum'] / values['count']
    moyenne_journaliere[date] = moyenne

# Afficher les résultats
for date, moyenne in moyenne_journaliere.items():
    print(f"{date} : {moyenne:.2f} °C")