Update app.py

app.py

@@ -12,18 +12,6 @@ st.title("Base de données des pesticides de l'UE")
 def get_products():
     url = "https://api.datalake.sante.service.ec.europa.eu/sante/pesticides/pesticide_residues_products"
     params = {"format": "json", "language": "FR", "api-version": "v2.0"}
-    headers = {
-        "User-Agent": "StreamlitApp/1.0"  # Identifie votre application
-    }
-    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
-    response.raise_for_status()
-    return response.json()
-
-# Fonction pour récupérer les LMR par produit
-@st.cache_data
-def get_mrls(product_id):
-    url = "https://api.datalake.sante.service.ec.europa.eu/sante/pesticides/pesticide_residues_mrls"
-    params = {"format": "json", "product_id": product_id, "api-version": "v2.0"}
     headers = {
         "User-Agent": "StreamlitApp/1.0"
     }
@@ -31,21 +19,17 @@ def get_mrls(product_id):
     response.raise_for_status()
     return response.json()
 
-# Fonction pour récupérer les informations sur les substances
-@st.cache_data
-def get_substance_info(substance_id):
-    url = "https://api.datalake.sante.service.ec.europa.eu/sante/pesticides/pesticide_residues"
-    params = {"format": "json", "pesticide_residue_id": substance_id, "api-version": "v2.0"}
-    headers = {
-        "User-Agent": "StreamlitApp/1.0"
-    }
-    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
-    response.raise_for_status()
-    return response.json()
-
-# Interface utilisateur
+# Affichage temporaire pour vérifier la structure de la réponse
 products = get_products()
-product_names = [product['name'] for product in products]
+st.write("Structure de la réponse de l'API :", products)
+
+# Vérifiez que 'products' est une liste de dictionnaires
+if isinstance(products, list) and all(isinstance(product, dict) for product in products):
+    product_names = [product['name'] for product in products]
+else:
+    st.error("La structure de la réponse de l'API n'est pas celle attendue.")
+    product_names = []
+
 selected_product = st.selectbox("Sélectionnez un produit agricole", product_names)
 
 # Filtrage par période
@@ -53,52 +37,53 @@ period = st.radio("Filtrer par période", ["Toutes dates", "Dernière semaine",
 
 # Bouton pour lancer l'analyse
 if st.button("Analyser les données"):
-    product_id = next(product['id'] for product in products if product['name'] == selected_product)
-    mrls = get_mrls(product_id)
+    if product_names:  # Vérifiez que la liste n'est pas vide
+        product_id = next(product['id'] for product in products if product['name'] == selected_product)
+        mrls = get_mrls(product_id)
 
-    # Filtrer les données par période
-    today = datetime.today()
-    if period == "Dernière semaine":
-        start_date = today - timedelta(days=7)
-    elif period == "Dernier mois":
-        start_date = today - timedelta(days=30)
-    elif period == "6 prochains mois":
-        start_date = today + timedelta(days=180)
-    else:
-        start_date = datetime.min
+        # Filtrer les données par période
+        today = datetime.today()
+        if period == "Dernière semaine":
+            start_date = today - timedelta(days=7)
+        elif period == "Dernier mois":
+            start_date = today - timedelta(days=30)
+        elif period == "6 prochains mois":
+            start_date = today + timedelta(days=180)
+        else:
+            start_date = datetime.min
 
-    filtered_mrls = [mrl for mrl in mrls if datetime.strptime(mrl['date'], "%Y-%m-%d") >= start_date]
+        filtered_mrls = [mrl for mrl in mrls if datetime.strptime(mrl['date'], "%Y-%m-%d") >= start_date]
 
-    # Afficher les résultats dans un tableau
-    mrl_data = []
-    for mrl in filtered_mrls:
-        substance_info = get_substance_info(mrl['substance_id'])
-        mrl_data.append({
-            "Substance": substance_info['name'],
-            "Valeur LMR": mrl['value'],
-            "Date d'application": mrl['date'],
-            "Règlement": f"[Lien]({mrl['regulation_url']})"
-        })
+        # Afficher les résultats dans un tableau
+        mrl_data = []
+        for mrl in filtered_mrls:
+            substance_info = get_substance_info(mrl['substance_id'])
+            mrl_data.append({
+                "Substance": substance_info['name'],
+                "Valeur LMR": mrl['value'],
+                "Date d'application": mrl['date'],
+                "Règlement": f"[Lien]({mrl['regulation_url']})"
+            })
 
-    df = pd.DataFrame(mrl_data)
-    st.write(df)
+        df = pd.DataFrame(mrl_data)
+        st.write(df)
 
-    # Visualisation graphique
-    plt.figure(figsize=(10, 6))
-    for substance in df['Substance'].unique()[:10]:  # Limiter aux 10 substances les plus fréquentes
-        subset = df[df['Substance'] == substance]
-        plt.plot(subset['Date d\'application'], subset['Valeur LMR'], label=substance)
-    plt.xlabel("Date d'application")
-    plt.ylabel("Valeur LMR")
-    plt.title("Évolution des LMR dans le temps")
-    plt.legend()
-    st.pyplot(plt)
+        # Visualisation graphique
+        plt.figure(figsize=(10, 6))
+        for substance in df['Substance'].unique()[:10]:  # Limiter aux 10 substances les plus fréquentes
+            subset = df[df['Substance'] == substance]
+            plt.plot(subset['Date d\'application'], subset['Valeur LMR'], label=substance)
+        plt.xlabel("Date d'application")
+        plt.ylabel("Valeur LMR")
+        plt.title("Évolution des LMR dans le temps")
+        plt.legend()
+        st.pyplot(plt)
 
-    # Téléchargement CSV
-    csv = df.to_csv(index=False)
-    st.download_button(
-        label="Télécharger les données en CSV",
-        data=csv,
-        file_name="lmr_data.csv",
-        mime="text/csv",
-    )
+        # Téléchargement CSV
+        csv = df.to_csv(index=False)
+        st.download_button(
+            label="Télécharger les données en CSV",
+            data=csv,
+            file_name="lmr_data.csv",
+            mime="text/csv",
+        )