Pour développer une API simple permettant d’exposer les données de consommation électrique collectées par PowerJoular, je vous recommande d’utiliser FastAPI. Bien que Flask soit également une excellente option, FastAPI offre plusieurs avantages pour ce type de projet, notamment en termes de performances et de facilité d’utilisation. Voici comment vous pourriez procéder :

Mise en place de l’API avec FastAPI

1. Installation des dépendances :
   Commencez par installer FastAPI et ses dépendances :

   pip install fastapi uvicorn pandas
   

2. Structure du projet :
   Créez un fichier main.py pour votre API.

3. Code de base :
   Voici un exemple de code pour votre API :

   
   from fastapi import FastAPI, HTTPException
   from pydantic import BaseModel
   import pandas as pd
   from typing import List
   import datetime
   import uvicorn
   
   app = FastAPI()
   
   # Chemin vers votre fichier CSV
   CSV_FILE = "/chemin/vers/votre/fichier/powerjoular-data.csv"
   
   class PowerData(BaseModel):
       timestamp: datetime.datetime
       cpu_power: float
       gpu_power: float
       total_power: float
   
   def load_csv():
       try:
           df = pd.read_csv(CSV_FILE, header=None, names=['timestamp', 'cpu_power', 'gpu_power', 'total_power'], parse_dates=['timestamp'])
           return df
       except Exception as e:
           raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Erreur lors de la lecture du fichier CSV : {str(e)}")
   
   @app.get("/power/latest", response_model=PowerData)
   async def get_latest_power_data():
       df = load_csv()
       latest = df.iloc[-1]
       return PowerData(
           timestamp=latest['timestamp'],
           cpu_power=latest['cpu_power'],
           gpu_power=latest['gpu_power'],
           total_power=latest['total_power']
       )
   
   @app.get("/power/history", response_model=List[PowerData])
   async def get_power_history(start: datetime.datetime = None, end: datetime.datetime = None):
       df = load_csv()
       if start:
           df = df[df['timestamp'] >= start]
       if end:
           df = df[df['timestamp'] <= end]
       return [PowerData(**row) for row in df.to_dict('records')]
   
   if __name__ == "__main__":
       import argparse
       parser = argparse.ArgumentParser()
       parser.add_argument("--port", type=int, default=8000, help="Port sur lequel exécuter l'API")
       args = parser.parse_args()
       
       uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=args.port)
   

4. Lancement de l’API :
   Lancez votre API avec la commande :

   python powerjoular.py --port 8080
   

        5. Accédez à l’API via :

• http://localhost:8080/power/latest pour les dernières données
• http://localhost:8080/power/history pour l’historique complet
• http://localhost:8080/power/history?start=2024-08-25T20:00:00&end=2024-08-25T21:00:00 pour filtrer par date

La documentation interactive de l’API sera disponible à http://localhost:8080/docs

Fonctionnalités de l’API

Cette API propose deux endpoints principaux :

• /power/latest : renvoie les dernières données de consommation enregistrées.
• /power/history : renvoie l’historique des données de consommation, avec la possibilité de filtrer par date.

Avantages de cette approche

• Performance : FastAPI est connu pour ses performances élevées, ce qui est crucial pour traiter de grandes quantités de données.
• Documentation automatique : FastAPI génère automatiquement une documentation interactive (accessible via /docs).
• Validation des données : Utilisation de Pydantic pour la validation des données d’entrée et de sortie.
• Asynchrone par défaut : Permet de gérer efficacement de nombreuses requêtes simultanées.

Améliorations possibles

• Mise en cache : Implémentez un système de cache pour réduire la charge sur le fichier CSV ou la base de données.
• Agrégation des données : Ajoutez des endpoints pour obtenir des données agrégées (moyennes horaires, journalières, etc.).
• Authentification : Ajoutez une couche d’authentification pour sécuriser l’accès à l’API.
• Temps réel : Utilisez WebSockets pour fournir des mises à jour en temps réel des données de consommation.

Cette API simple vous permettra d’exposer facilement les données de consommation collectées par PowerJoular, les rendant accessibles à d’autres applications ou services pour une analyse plus approfondie ou une intégration dans des tableaux de bord de monitoring.

Citations:
[1] https://www.wolframalpha.com/input?input=Flask+vs+FastAPI+comparison
[2] https://www.wolframalpha.com/input?input=Flask+or+FastAPI+for+building+APIs
[3] https://www.wolframalpha.com/input?input=advantages+of+Flask+vs+FastAPI
[4] https://www.wolframalpha.com/input?input=which+is+better+Flask+or+FastAPI