Merge tag 'v2.1.4' into dev

- possibilité de filtrer sur le champ "Source"
- création automatique d'une release Github quand je push un tag

.github/workflows/tag-release.yaml

@@ -0,0 +1,29 @@
+on:
+  push:
+    # Sequence of patterns matched against refs/tags
+    tags:
+      - 'v*' # Push events to matching v*, i.e. v1.0, v20.15.10
+
+name: Create Release
+
+jobs:
+  build:
+    name: Auto-release d'un tag
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Checkout code
+        uses: actions/checkout@master
+      - name: Get tag message
+        run: echo "TAG_MESSAGE=`git show ${{ github.ref_name }} | grep '^\- '`" >> "$GITHUB_ENV"
+      - name: Create Release
+        id: create_release
+        uses: actions/create-release@latest
+        env:
+          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} # This token is provided by Actions, you do not need to create your own token
+          TAG_MESSAGE: ${{ env.TAG_MESSAGE }}
+        with:
+          tag_name: ${{ github.ref }}
+          release_name: ${{ github.ref_name }}
+          body: ${{ env.TAG_MESSAGE }}
+          draft: false
+          prerelease: false

README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # decp.info
 
-> v2.1.1
+> v2.1.4
 
 Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la commande publique.
 
@@ -38,12 +38,26 @@ Ne pas oublier de mettre à jour les fichier .env.
 
 ## Notes de version
 
-##### 2.1.1
+##### 2.1.4 (8 octobre 2025)
+
+- possibilité de filtrer sur le champ "Source"
+- création automatique d'une release Github quand je push un tag
+
+##### 2.1.3 (4 octobre 2025)
+
+- tentative d'auto-release à chaque création de tag git
+- adaptation au format TableSchema
+
+##### 2.1.2 (3 octobre 2025)
+
+- dataframe global plutôt que lazyframe, pour plus de résilience et charger toutes les données en mémoire
+
+##### 2.1.1 (1er octobre 2025)
 
 - ajout d'une section dans À propos sur la qualité et l'exhaustivité des données ([#43](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/43))
 - ajout du nombre de marchés en plus du nombre de lignes dans la vue Tableau
 
-#### 2.1.0
+#### 2.1.0 (30 septembre 2025)
 
 - Ajout des vues [acheteur](https://decp.info/acheteurs/24350013900189) ([#28](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/28)), [titulaire](https://decp.info/titulaires/51903758414786) ([#35](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/35)) et [marché](https://decp.info/marches/532239472000482025S00004) ([#40](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/40)) 🔎
 - Ajout des balises HTML meta Open Graph et Twitter ([#39](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/39)) pour de beaux aperçus de liens 🖼️

pyproject.toml

@@ -1,7 +1,7 @@
 [project]
 name = "decp.info"
 description = "Interface d'exploration et d'analyse des marchés publics français."
-version = "2.1.1"
+version = "2.1.4"
 requires-python = ">= 3.10"
 authors = [
     { name = "Colin Maudry", email = "colin+decp@maudry.com" }

src/figures.py

@@ -5,7 +5,8 @@ import polars as pl
 from dash import dash_table, dcc, html
 
 
-def get_map_count_marches(lf: pl.LazyFrame):
+def get_map_count_marches(df: pl.DataFrame):
+    lf = df.lazy()
     lf = lf.with_columns(
         pl.col("lieuExecution_code").str.head(2).str.zfill(2).alias("Département")
     )
@@ -26,7 +27,7 @@ def get_map_count_marches(lf: pl.LazyFrame):
     for f in departements["features"]:
         f["id"] = f["properties"]["code"]
 
-    df = lf.collect()
+    df = lf.collect(engine="streaming")
 
     fig = px.choropleth(
         df,
@@ -54,7 +55,8 @@ def get_map_count_marches(lf: pl.LazyFrame):
     return fig
 
 
-def get_barchart_sources(lf: pl.LazyFrame, type_date: str):
+def get_barchart_sources(df: pl.DataFrame, type_date: str):
+    lf = df.lazy()
     labels = {
         "dateNotification": "notification",
         "datePublicationDonnees": "publication des données",
@@ -97,7 +99,7 @@ def get_barchart_sources(lf: pl.LazyFrame, type_date: str):
     #     )
 
     lf = lf.sort(by=["sourceDataset"], descending=False)
-    df: pl.DataFrame = lf.collect()
+    df: pl.DataFrame = lf.collect(engine="streaming")
 
     fig = px.bar(
         df,

src/pages/a-propos.py

@@ -55,7 +55,7 @@ les fonctionnalités actuelles de decp.info. Il est ainsi possible de rajouter
     - [du traitement des données](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing)
     """),
             html.H4("Qualité et exhaustivité des données", id="qualite-exhausitivite"),
-            dcc.Markdown("""Les données visibles sur ce site proviennent exclusivement de la publication de données ouvertes par les acheteurs publics ou en leur nom, régie par [l'arrêté du 22 décembre 2022](https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000046850496). Leur qualité est donc principalement liée à la qualité de leur saisie par les agents publics, parfois peu aidé·es par la qualité des outils à leur disposition. Je pense que l'analyse de marchés individuels et le comptage de marchés sur des critères autres que financiers sont plutôt fiables. En revanche, certains montants de marché estimés à des valeurs farfelues ([1 euro](https://decp.info/marches/432766947000192025S01301), [1 milliard](https://decp.info/marches/2459004280001320210000000271) faussent les calculs par aggrégation (sommes, moyennes, médianes) et donc la production de statistiques financières fiables. Acheteurs, acheteuses : s'il vous plaît, essayez d'estimer les montants des marchés publics attribués de manière plus précise.
+            dcc.Markdown("""Les données visibles sur ce site proviennent exclusivement de la publication de données ouvertes par les acheteurs publics ou en leur nom, régie par [l'arrêté du 22 décembre 2022](https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000046850496). Leur qualité est donc principalement liée à la qualité de leur saisie par les agents publics, parfois peu aidé·es par la qualité des outils à leur disposition. Je pense que l'analyse de marchés individuels et le comptage de marchés sur des critères autres que financiers sont plutôt fiables. En revanche, certains montants de marché estimés à des valeurs farfelues ([1 euro](https://decp.info/marches/432766947000192025S01301), [1 milliard](https://decp.info/marches/2459004280001320210000000271)) faussent les calculs par aggrégation (sommes, moyennes, médianes) et donc la production de statistiques financières fiables. Acheteurs, acheteuses : s'il vous plaît, essayez d'estimer les montants des marchés publics attribués de manière plus précise.
 
 Quant à l'exhaustivité, je consolide toutes les sources de données exploitables que j'ai pu identifier (voir [statistiques](/statistiques)). Certains profils d'acheteurs ne publient pas leurs données malgré l'obligation réglementaire :
 

src/pages/acheteur.py

@@ -6,11 +6,11 @@ from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register
 from src.figures import point_on_map
 from src.utils import (
     add_links_in_dict,
+    df,
     format_montant,
     format_number,
     get_annuaire_data,
     get_departement_region,
-    lf,
     meta_content,
     setup_table_columns,
 )
@@ -148,7 +148,7 @@ def update_acheteur_infos(url):
 def update_acheteur_stats(data):
     df = pl.DataFrame(data)
     if df.height == 0:
-        df = pl.DataFrame(schema=lf.collect_schema())
+        df = pl.DataFrame(schema=df.collect_schema())
     df_marches = df.unique("id")
     nb_marches = format_number(df_marches.height)
     # somme_marches = format_number(int(df_marches.select(pl.sum("montant")).item()))
@@ -171,9 +171,10 @@ def update_acheteur_stats(data):
     Input(component_id="url", component_property="pathname"),
     Input(component_id="acheteur_year", component_property="value"),
 )
-def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> pl.LazyFrame:
+def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> list[dict]:
     acheteur_siret = url.split("/")[-1]
-    lff = lf.filter(pl.col("acheteur_id") == acheteur_siret)
+    lff = df.lazy()
+    lff = lff.filter(pl.col("acheteur_id") == acheteur_siret)
     lff = lff.fill_null("")
     lff = lff.select(
         "id",

src/pages/marche.py

@@ -4,7 +4,7 @@ import polars as pl
 from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
 from polars import selectors as cs
 
-from src.utils import data_schema, format_montant, lf, meta_content
+from src.utils import data_schema, df, format_montant, meta_content
 
 register_page(
     __name__,
@@ -62,11 +62,12 @@ layout = [
     Output("titulaires_data", "data"),
     Input(component_id="url", component_property="pathname"),
 )
-def get_marche_data(url):
+def get_marche_data(url) -> tuple[dict, list]:
     marche_uid = url.split("/")[-1]
 
-    # Récupération des données du marché à partir du lf global
+    # Récupération des données du marché à partir du df global
-    lff = lf.filter(pl.col("uid") == pl.lit(marche_uid))
+    lff = df.lazy()
+    lff = lff.filter(pl.col("uid") == pl.lit(marche_uid))
 
     # Données des titulaires du marché
     dff_titulaires = lff.select(cs.starts_with("titulaire")).collect(engine="streaming")
@@ -92,7 +93,8 @@ def get_marche_data(url):
 def update_marche_info(marche, titulaires):
     def make_parameter(col):
         column_object = data_schema.get(col)
-        column_name = column_object.get("friendly_name") if column_object else col
+        print(column_object)
+        column_name = column_object.get("title") if column_object else col
 
         if marche[col]:
             if col == "acheteur_nom":

src/pages/statistiques.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 from dash import dcc, html, register_page
 
 from src.figures import get_barchart_sources, get_map_count_marches
-from src.utils import lf, meta_content
+from src.utils import df, meta_content
 
 name = "Statistiques"
 
@@ -37,13 +37,13 @@ layout = [
                             L'ajout de nouvelles plateformes [est en cours](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing/issues?q=is%3Aissue%20state%3Aopen%20label%3A%22source%20de%20donn%C3%A9es%22),
                             toutes les [contributions](/a-propos#contribuer) sont les bienvenues pour atteindre l'exhaustivité.
                             """),
-                            dcc.Graph(figure=get_map_count_marches(lf)),
+                            dcc.Graph(figure=get_map_count_marches(df)),
                             dcc.Graph(
-                                figure=get_barchart_sources(lf, "dateNotification")
+                                figure=get_barchart_sources(df, "dateNotification")
                             ),
                             dcc.Graph(
                                 figure=get_barchart_sources(
-                                    lf, "datePublicationDonnees"
+                                    df, "datePublicationDonnees"
                                 )
                             ),
                         ],

src/pages/tableau.py

@@ -7,10 +7,10 @@ from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register
 from src.utils import (
     add_links,
     add_resource_link,
+    df,
     filter_table_data,
     format_montant,
     format_number,
-    lf,
     meta_content,
     setup_table_columns,
     sort_table_data,
@@ -19,7 +19,7 @@ from src.utils import (
 update_date = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
 update_date = datetime.fromtimestamp(update_date).strftime("%d/%m/%Y")
 
-schema = lf.collect_schema()
+schema = df.collect_schema()
 
 name = "Tableau"
 register_page(
@@ -171,10 +171,11 @@ layout = [
     State("table", "data_timestamp"),
 )
 def update_table(page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp):
+    if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true":
         print(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
 
     # Application des filtres
-    lff: pl.LazyFrame = lf  # start from the original data
+    lff: pl.LazyFrame = df.lazy()  # start from the original data
     if filter_query:
         lff = filter_table_data(lff, filter_query)
 
@@ -238,7 +239,7 @@ def update_table(page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp)
     prevent_initial_call=True,
 )
 def download_data(n_clicks, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None):
-    lff: pl.LazyFrame = lf  # start from the original data
+    lff: pl.LazyFrame = df  # start from the original data
 
     # Les colonnes masquées sont supprimées
     if hidden_columns:

src/pages/titulaire.py

@@ -6,11 +6,11 @@ from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register
 from src.figures import point_on_map
 from src.utils import (
     add_links_in_dict,
+    df,
     format_montant,
     format_number,
     get_annuaire_data,
     get_departement_region,
-    lf,
     meta_content,
     setup_table_columns,
 )
@@ -148,22 +148,22 @@ def update_titulaire_infos(url):
     Input(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
 )
 def update_titulaire_stats(data):
-    df = pl.DataFrame(data)
+    dff = pl.DataFrame(data)
-    if df.height == 0:
+    if dff.height == 0:
-        df = pl.DataFrame(schema=lf.collect_schema())
+        dff = pl.DataFrame(schema=dff.collect_schema())
-    df_marches = df.unique("uid")
+    df_marches = dff.unique("uid")
     nb_marches = format_number(df_marches.height)
     # somme_marches = format_number(int(df_marches.select(pl.sum("montant")).item()))
     marches_remportes = [html.Strong(nb_marches), " marchés et accord-cadres remportés"]
     # + ", pour un total de ", html.Strong(somme_marches + " €")]
     del df_marches
 
-    nb_acheteurs = df.unique("acheteur_id").height
+    nb_acheteurs = dff.unique("acheteur_id").height
     nb_acheteurs = [
         html.Strong(format_number(nb_acheteurs)),
         " titulaires (SIRET) différents",
     ]
-    del df
+    del dff
 
     return marches_remportes, nb_acheteurs
 
@@ -173,9 +173,10 @@ def update_titulaire_stats(data):
     Input(component_id="url", component_property="pathname"),
     Input(component_id="titulaire_year", component_property="value"),
 )
-def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> pl.LazyFrame:
+def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> list[dict]:
     titulaire_siret = url.split("/")[-1]
-    lff = lf.filter(
+    lff = df.lazy()
+    lff = lff.filter(
         (pl.col("titulaire_id") == titulaire_siret)
         & (pl.col("titulaire_typeIdentifiant") == "SIRET")
     )

src/utils.py

@@ -43,9 +43,9 @@ def add_resource_link(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
     dff = dff.with_columns(
         (
             '<a href="' + pl.col("sourceFile") + '">' + pl.col("sourceDataset") + "</a>"
-        ).alias("source")
+        ).alias("sourceDataset")
     )
-    dff = dff.drop(["sourceFile", "sourceDataset"])
+    dff = dff.drop(["sourceFile"])
     return dff
 
 
@@ -157,7 +157,7 @@ def get_annuaire_data(siret: str) -> dict:
     return response.json()["results"][0]
 
 
-def get_decp_data() -> pl.LazyFrame:
+def get_decp_data() -> pl.DataFrame:
     # Chargement du fichier parquet
     # Le fichier est chargé en mémoire, ce qui est plus rapide qu'une base de données pour le moment.
     # On utilise polars pour la rapidité et la facilité de manipulation des données.
@@ -186,7 +186,7 @@ def get_decp_data() -> pl.LazyFrame:
     # ça génère une erreur dans la page acheteur (acheteur_data.table) :
     # AttributeError: partially initialized module 'pandas' has no attribute 'NaT' (most likely due to a circular import)
 
-    return lff
+    return lff.collect()
 
 
 def get_departements() -> dict:
@@ -206,11 +206,14 @@ def get_departement_region(code_postal):
 
 
 def filter_table_data(lff: pl.LazyFrame, filter_query: str) -> pl.LazyFrame:
+    debug = os.getenv("DEVELOPMENT", "False").lower() == "true"
     schema = lff.collect_schema()
     filtering_expressions = filter_query.split(" && ")
     for filter_part in filtering_expressions:
         col_name, operator, filter_value = split_filter_part(filter_part)
+
         col_type = str(schema[col_name])
+        if debug:
             print("filter_value:", filter_value)
             print("filter_value_type:", type(filter_value))
             print("col_type:", col_type)
@@ -268,7 +271,7 @@ def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tup
             continue
         column_object = data_schema.get(column_id)
         if column_object:
-            column_name = column_object.get("friendly_name", column_id)
+            column_name = column_object.get("title", column_id)
         else:
             column_name = column_id
 
@@ -284,7 +287,7 @@ def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tup
 
         if column_object:
             tooltip[column_id] = {
-                "value": f"""**{column_object.get("friendly_name")}** ({column_id})
+                "value": f"""**{column_object.get("title")}** ({column_id})
 
     """
                 + column_object["description"],
@@ -293,7 +296,33 @@ def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tup
     return columns, tooltip
 
 
-lf = get_decp_data()
+def get_data_schema() -> dict:
+    # Récupération du schéma des données tabulaires
+    path = os.getenv("DATA_SCHEMA_PATH")
+    if path.startswith("http"):
+        original_schema: dict = get(
+            os.getenv("DATA_SCHEMA_PATH"), follow_redirects=True
+        ).json()
+    elif os.path.exists(path):
+        with open(path) as f:
+            original_schema: dict = json.load(f)
+    else:
+        raise Exception(f"Chemin vers le schéma invalide: {path}")
+
+    new_schema = {}
+
+    for col in original_schema["fields"]:
+        new_schema[col["name"]] = col
+
+    new_schema["sourceDataset"] = {
+        "description": "Code de la source des données, avec un lien vers le fichier Open Data dont proviennent les données de ce marché public.",
+        "title": "Source des données",
+        "short_name": "Source",
+    }
+    return new_schema
+
+
+df: pl.DataFrame = get_decp_data()
 departements = get_departements()
 domain_name = (
     "test.decp.info" if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true" else "decp.info"
@@ -306,10 +335,4 @@ meta_content = {
         "Pour une commande publique accessible à toutes et tous."
     ),
 }
-
+data_schema = get_data_schema()
-# Récupération du schéma des données tabulaires
-data_schema: dict = get(os.getenv("DATA_SCHEMA_PATH"), follow_redirects=True).json()
-data_schema["source"] = {
-    "description": "Code de la source des données, avec un lien vers le fichier Open Data dont proviennent les données de ce marché public.",
-    "friendly_name": "Source des données",
-}