Script Python
Téléchargement de données CSV, tri et sauvegarde locale.
import os, requests, pandas as pd
from datetime import datetime
today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
os.makedirs(today, exist_ok=True)
url = "https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/airtravel.csv"
open(f"{today}/data.csv", "wb").write(requests.get(url).content)
df = pd.read_csv(f"{today}/data.csv")
df.sort_values(by=df.columns[0]).to_csv(f"{today}/sorted.csv", index=False)
Comment exécuter :
Prérequis : Python 3.x, puis
pip install requests pandas
Lancer : python script_python.py
Script PowerShell
Sauvegarde compressée d'un répertoire avec date.
$src = "C:\Users\Public\Documents"
$dest = "C:\Backup"
$date = Get-Date -Format "yyyy-MM-dd"
$zip = "$dest\Backup_$date.zip"
if (!(Test-Path $dest)) { New-Item -ItemType Directory -Path $dest }
Compress-Archive -Path $src -DestinationPath $zip -Force
Comment exécuter :
Ouvrir PowerShell et exécuter :
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File script_powershell.ps1
Script R
Analyse de données et visualisation avec ggplot2.
library(dplyr); library(ggplot2)
data <- read.csv("https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/airtravel.csv")
moy <- mean(data$"1958", na.rm = TRUE)
ggplot(data, aes(x=X, y=`1958`)) + geom_bar(stat="identity", fill="blue")
Comment exécuter :
Prérequis : R et packages
dplyr, ggplot2
Lancer : Rscript script_r.R