Ce TME utilise jupyter notebook avec le noyau https://github.com/paulovn/sparql-kernel pour accéder aux données Mondial via un service web (Sparql Endpoint) configuré dans le notebook fourni pour ce TME. Le noyau sparqlkernel est déjà installé sur les machines de TME. Si vous utilisez une machine personnelle, lire la rubrique ci-dessous sinon vous rendre directement à la rubrique Réalisation du TME

Vous devez disposer de Python 3 et de jupyter notebook.

Pour installer jupyter notebook suivre les instructions https://jupyter.org/install

Une fois l'installation réalisée, il faudra installer le Sparql kernel https://github.com/paulovn/sparql-kernel

en exécutant

pip install sparqlkernel
jupyter sparqlkernel install --user

alternativement vous pouvez installer le Sparql kernel en exécutant

python3 -m sparqlkernel install --user

Ouvrir une fenêtre de terminal et se rendre sur votre espace de travail

cd <repetoire-de-travail>

Télécharger et décompresser l'archive contenant le notebook

tar xzvf TME-SPARQL.tgz
cd TME-SPARQL

Les données sont accessibles via un Endpoint Sparql. Donc, il n'est pas nécessaire de les charger sur votre machine

Les questions sont dans le notebook fourni. Pour le lancer exécuter

jupyter notebook

puis cliquer sur TME-SPARQL-Mondial-ETU.ipynb contenant les requêtes de la base Mondial.

Sélectionner le noyau SPARQL en vous rendant sur le menu Noyau, rubrique changer de noyau

Il vous est demandé de renseigner les clauses select et where des requêtes SPARQL préalablement rédigées dans les cellules correspondant aux questions.

Les résultats attendus sont fournis pour vous guider.

La rubrique Exploration du graphe du notebook contient des exemples de requêtes fournies pour vous aidez à comprendre la structure des données que vous interrogez. Grosso modo, les entités du schéma relationnel Mondial sont représentées par des sujets RDF, les attributs de ces entités sont représentées par des propriétés RDF. Prendre le temps nécessaire pour examiner les triplets au moyen de requêtes afin de se faire une idée claire des données Mondial sous format RDF.

• Pour comparer des chaînes de caractères, utiliser la fonction regex(str(?n), “expression régulière”)

• Voir les exemples de requêtes posées sur les données Wikidata.