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Bonjour et bienvenue sur le forum,

En prenant connaissance de votre problème je me demandais naïvement s'il ça serait plus simple de numéroté vos regards de l'amont vers l'aval plutôt que de stocker les identifiants amonts dans une chaine concaténée. Bien-sûr cela implique d'avoir une numérotation distincte pour chaque ligne donc autant de champs que de lignes ce qui j'imagine peut être conséquent.

Je me demandais également si le critère d'altitude était absolument fiable, ne peut ont pas avoir deux regards successifs avec la même altitude ? Si c'est le cas l'altitude ne pourra pas être un critère suffisant pour déterminer le regard amont.

Quelques ressources par rapport à Python dont vous avez peut être connaissance)
- les méthodes de bases Python : https://www.programiz.com/python-progra … s/built-in
- la documentation de l'API pyQGIS https://qgis.org/pyqgis/3.0/index.html
- le cookbook : https://docs.qgis.org/2.18/en/docs/pyqg … _cookbook/

Attention il y a des changement important dans l'API Python entre QGIS 2.18 et QGIS 3

Voici quelques éléments pour vous aider à avancer dans votre réflexion :

- il n'est pas nécessaire d'aller récupérer les champs avec la fonction fields(), l'objet QgsField que vous récupérez avec cette fonction à pour vocation de manipuler les champs (nom, type, précisons) mais pas d’accéder aux valeurs des attributs. Pour accéder aux valeurs quand vous itérez sur les points avec getFeatures() vous pouvez directement lire un champs à la manière d'un dictionnaire Python : feature['MATRICULE']. Noter par ailleurs que par convention les noms de variable en majuscule sont réservés aux constantes.

- vous pouvez vous passer de vos champs COMM1 COMM2 ..., l'information se trouve déjà dans votre champs DESCRIPTEU et vous pouvez traiter directement cette valeur dans votre code. Python offre de nombreuses fonction pour manipuler les chaines de caractères (https://www.programiz.com/python-progra … ods/string). La fonction split() vous permet notamment de découper une chaine en fonction d'un caractère donné. Ainsi '2B7-2B8'.split('-') vous retournera directement une liste de la forme ['2B7', '2B8'].

- il faut anticiper la structure des données dans votre programme, c'est à dire le type de conteneur/de variable qui sera utilisé pour représenter et organiser au mieux les données selon votre problématique. Dans votre cas vous pouvez par exemple vous appuyer sur les dictionnaires Python qui permettent d'élaborer des structures de type clé/valeur. On peut imaginer construire un dictionnaire pour chaque point dont la clé sera constituée des numéros des lignes concernées par le point, et les valeurs seraient le matricule du regard amont ou mieux un second dictionnaire dont la clé est le matricule et la valeur l'altitude, exemple : {'2B7':{48300:20}, '2B8':{48400:25}}

- l'inverse de la fonction split() et la fonction join() qui permet d'assembler les éléments d'une liste avec un caractère, la syntaxe peut prêter à confusion car il s'agit d'une méthode de la classe string et non de la classe list: '-'.join(['2B7', '2B8']) retournera la chaine '2B7-2B8'. Vous pourrez utiliser la méthode join() sur une liste ou un dictionnaire pour construire la chaine de caractère de votre champs MAT_AMONT.

- la fonction float() vous permettra de convertir l'information d'altitude en un nombre décimal : z = float(feat['ZR'])
Évidement convertir du texte en float n'est pas possible et vous aurez une erreur. Il serait plus logique dans l’organisation de vos données que le champs ZR soit dés le départ de type float et que l'information 'RECOUVREMENT' qui renseigne sur un état et non l'altitude soit matérialisé ailleurs. Néanmoins vous pouvez traiter le problème par un bloc try except qui permet de ne pas planter si la conversion échoue mais de prévoir ce qu'il faut faire en cas d'échec, exemple :

        try:
            z2 = float(feat1['ZR'])
        except ValueError:
            #code à executer en cas d'échec

- trouver les regards amonts nécessite de comparer chaque regard avec tous les autres afin d'évaluer certains critères : le regard est-il sur la même ligne, son altitude est-elle supérieure... Ainsi, comme vous le pressentez, il faut utiliser des boucles imbriquées:

    for feat1 in layer.getFeatures():
    
        #récupérer ici les attributs de feat1, tester des conditions
        #pour déterminer si l'on continue ou pas
    
        for feat2 in layer.getFeatures():
            
            #idem, on récupère les attributs de feat2 et on teste des conditions
            #puis on compare

Le problème ici est que comparer tous le monde avec tous le monde est lent. Avec 1000 points cela fait déjà 1000² itérations. Il faut donc établir le maximum de critère pour éviter le plus en amont possible toute comparaison inutile. Par exemple si feat1 n'a pas de valeur d'altitude la comparaison ne sera pas possible et ce point n'a donc pas à être comparer avec les autres. Le mot clé continue permet dans un boucle de passer directement à l'itération suivante et vous sera très utile dans ce cas de figure, exemple :

    for feat1 in layer.getFeatures():
    
        try:
            z2 = float(feat1['ZR'])
        except ValueError:
            continue #en cas d'échec de la conversion on passe à l'itération suivante de la première boucle
    
        #dés lors la seconde boucle n'est pas executée inutilement, on gagne du temps de traitement
        for feat2 in layer.getFeatures():

Si vous avez beaucoup de points, il peut être intéressant de d'établir d'autres critères afin que la seconde boucle qui représente les points à tester ne s’exécute pas sur l'intégralité de la couche mais une sélection de points. On pourrait pas exemple présélectionner tous les points partageant un même identifiant de ligne ou bien encore utiliser un critère spatiale si l'on sait par exemple qu'un regard amont ne peut pas être éloigné de plus de 500 mètres, alors on ne testera que les regards se trouvant dans un rayon de 500m.


Voilà un peu de grain à moudre ! Bon courage.