forked from viennet/Referentiels
220 lines
7.8 KiB
Python
220 lines
7.8 KiB
Python
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import docx2python
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from ressourcedocx import *
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from tools import *
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import logging
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__LOGGER = logging.getLogger(__name__)
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REPERTOIRE = "import"
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DOCUMENT = "sae_v0"
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# Ouverture du document
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docu = docx2python.docx2python(REPERTOIRE + "/" + DOCUMENT + ".docx")
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docu = docu.body
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docu[0] # Titre général
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docu[1] # Tableau de synthèse des ressources
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ENTETES_CHAPEAU = ["Titre", "Code", "Semestre", "Heures de formation",
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"dont heures de TP",
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"Heures \"projet",
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"Description",
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"Liste des ressources", "Type de livrable", "Mots clefs"]
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ENTETES_EXEMPLES = ["Titre", "Description", "Formes", "Quelle problématique",
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"Modalités"]
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"""
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Format du parsing issu de docx2python
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[ # document
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[ # table A
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[ # table A row
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[ # table A cell 1 <-- structure des tableaux
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"""
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print("*Etape 1* : Parsing")
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nbre_saes = 0
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last_sae = None
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liste_saes = [] # la liste des saes telle qu'extraite du docx
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liste_exemples = {} # la liste des exemples de chaque SAé
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for i in range(1, len(docu)): # A priori un tableau
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est_sae, est_exemple = False, False
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try:
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if "Titre de la " in docu[i][0][0][0] or "Nom de la " in docu[i][0][0][0]: # [03][00][0][0]
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if "Code" in docu[i][1][0][0]:
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est_sae = True
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nbre_saes += 1
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else: # c'est un exemple
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est_exemple = True
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except:
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pass
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if est_sae == True:
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res = docu[i] # la ressource
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nom_sae = res[0][1][0]
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# Création de la ressource
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r = SAEDocx(nom_sae, res)
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liste_saes.append(r)
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# Parsing des données brute de la sae
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data = [None for i in range(len(ENTETES_CHAPEAU))] # les données attendues Nom, Code, ..., Mots clés
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apprentissages = [None for i in range(3)] # les apprentissages des 3 compétences
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non_interprete = []
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for j in range(len(res)): # parcours des entêtes du tableau décrivant la ressource
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ligne = res[j]
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if len(ligne) == 2: # ligne de données classique champ => valeur
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champ = caracteres_recalcitrants(ligne[0][0]) # le nom du champ
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if champ.startswith("Nom de la"):
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champ = "Titre de la" # corrige les noms/titres
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i = get_indice_sans_accent_ni_espace(champ, ENTETES_CHAPEAU) # l'indice de l'entete dans ENTETES
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if i != None:
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data[i] = "\n".join(res[j][1])
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else:
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non_interprete.append((champ, ligne[1][0]))
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else: # ligne de données soit chapeau (ex Compétences ciblées) soit détail par compétence
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champ = ligne[0][0]
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if "Apprentissage(s)" in champ: # les compétences ciblées sont déduites de la présence d'apprentissage critiques
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# j+1 = les ACs par compétences
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acs = res[j+2]
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for k in range(len(acs)):
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apprentissages[k] = caracteres_recalcitrants("\n".join(acs[k])) # fusionne les ACS (généralement sur plusieurs lignes)
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if non_interprete: # souvent Heures de formation (incluant les TP)
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__LOGGER.warning(f"Dans la saé \"{nom_sae}\", champs en trop non interprétés : " + ",".join(
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[chp[0] for chp in non_interprete]))
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# Analyse des champs manquants
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champ_manquants = []
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for (j, champ) in enumerate(ENTETES_CHAPEAU):
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if not data[j]:
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champ_manquants += [champ]
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if champ_manquants:
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__LOGGER.warning(f"Dans \"{nom_sae}\", champs manquants : " + ",".join(champ_manquants))
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# Sauvegarde des champs de la ressource
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info = tuple(data[1:])
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r.charge_informations(*info)
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r.charge_ac(apprentissages)
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# nettoie le titre et le code
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nettoie_titre(r)
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nettoie_code(r, type="sae")
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last_sae = r.code
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liste_exemples[r.code] = []
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elif est_exemple == True:
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res = docu[i] # la ressource
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nom_exemple = res[0][1][0]
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# Création de la ressource
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r = ExempleSAEDocx(nom_exemple, res)
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liste_exemples[last_sae].append(r)
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# Parsing des données brute de la sae
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data = [None for i in range(len(ENTETES_EXEMPLES))] # les données attendues Nom, Code, ..., Mots clés
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apprentissages = [None for i in range(3)] # les apprentissages des 3 compétences
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non_interprete = []
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for j in range(len(res)): # parcours des entêtes du tableau décrivant la ressource
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ligne = res[j]
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|
if len(ligne) == 2: # ligne de données classique champ => valeur
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|
champ = caracteres_recalcitrants(ligne[0][0]) # le nom du champ
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|
i = get_indice_sans_accent_ni_espace(champ, ENTETES_EXEMPLES) # l'indice de l'entete dans ENTETES
|
|
if i != None:
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data[i] = "\n".join(res[j][1])
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else:
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non_interprete.append((champ, ligne[1][0]))
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else: # ligne de données soit chapeau (ex Compétences ciblées) soit détail par compétence
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print("??? plus de 2 colonnes ?")
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if non_interprete: # souvent Heures de formation (incluant les TP)
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__LOGGER.warning(f"Dans l'exemple \"{nom_exemple}\", champs en trop non interprétés : " + ",".join(
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|
[chp[0] for chp in non_interprete]))
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# Analyse des champs manquants
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champ_manquants = []
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for (j, champ) in enumerate(ENTETES_EXEMPLES):
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if not data[j]:
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|
champ_manquants += [champ]
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if champ_manquants:
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__LOGGER.warning(f"Dans \"{nom_exemple}\", champs manquants : " + ",".join(champ_manquants))
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# Sauvegarde des champs de la ressource
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info = tuple(data[1:])
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r.charge_informations(*info)
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# fin du parsing
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print(f"{nbre_saes} saes")
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for s in liste_exemples:
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print(f"{s} :" + str(len(liste_exemples[s])) + " exemples")
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# ************************************************************************
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# Post traitement des saes => gestion des heures/des acs/ + tri par semestre
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saes = {"S1" : [], "S2": []}
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for s in liste_saes:
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nettoie_heure_sae(s)
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nettoie_semestre(s)
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nettoie_acs(s)
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nettoie_ressources(s)
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print("ici")
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#
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# # Remet en forme les pré-requis
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# nettoie_prerequis(r)
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#
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# # Remet en forme le descriptif
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# split_description(r)
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# nettoie_contenus(r)
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|
#
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# # Remet en forme les mots-clés
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# # Tri dans le bon semestre
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# ressources[r.semestre] += [r]
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#
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# # complète les codes d'après les numéros
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# for sem in ressources:
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# for (i, r) in enumerate(ressources[sem]):
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# if not r.code:
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# if i == 0:
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# r.code = "R" + sem[1] + "01"
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# elif ressources[sem][i-1].code:
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# r.code = "R" + sem[1] + "{:02d}".format(int(ressources[sem][i-1].code[-2:])+1)
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#
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# # ************************************************************************
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# # Affichages divers
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# # Le tableau des heures ressources
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# for sem in ressources: # parcours des semestres
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# # print(f"Semestre {sem}")
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# chaine = affiche_bilan_heures(ressources, sem)
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#
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#
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# # Matrice ACS/ressources
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# matrices = {}
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# les_codes_acs = [code for comp in DATA_ACS for code in DATA_ACS[comp]]
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# nbre_acs = len(les_codes_acs)
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#
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# for sem in ressources:
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# # print("Matrice du semestre " + sem)
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# (matrices[sem], chaine) = get_matrices_ac_ressource(ressources, sem)
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#
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# # Export yaml
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# WITH_EXPORT = True
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# for sem in ressources:
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# for r in ressources[sem]:
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# output = r.to_yaml()
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# if WITH_EXPORT and r.code:
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# fichier = "export/{}.yml".format(r.code)
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# with open(fichier, "w", encoding="utf8") as fid:
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# fid.write(output)
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#
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