Projet Météo
Développement d’une application serveur en Python permettant de recommander des activités urbaines en fonction des conditions météorologiques et des contraintes temporelles. La solution intègre des API externes pour centraliser les données météo et environnementales, tout en proposant un système de recommandation et de vote (Méthode Condorcet) afin d’optimiser la planification des loisirs à l’échelle d’une ville.
Visualisation des données & Architecture
Missions & Logique Métier
Backend
Architecture Python robuste basée sur les principes SOLID pour une maintenance évolutive.
Data API
Centralisation en temps réel des données météo et de qualité de l'air via APIs REST.
Algorithmes
Système de filtrage multicritères et implémentation de la méthode de vote Condorcet.
Expertise Technique
- Qualité Code : Tests unitaires complets avec pytest pour garantir la fiabilité des calculs.
- Documentation : Génération de documentation technique automatisée via Sphinx.
- Configuration : Gestion flexible des paramètres via fichiers YAML et TOML.
- Environnement : Analyse prédictive basée sur les seuils environnementaux critiques.
Environnement technique
Langage
Python 3.x
Testing
Pytest
Data Sources
OpenWeather / Air Quality API
Formats
YAML / TOML
Documentation
Sphinx
"Ce projet démontre ma capacité à concevoir des backends Python complexes, alliant rigueur algorithmique et intégration de services tiers."