Merge branch 'release/2.3.0'
This commit is contained in:
Colin Maudry
@@ -3,6 +3,9 @@ PORT=8050
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DEVELOPMENT=True
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SOURCE_STATS_CSV_PATH="https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/8ded94de-3b80-4840-a5bb-7faad1c9c234"
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# Annonce dans l'en-tête du site
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ANNOUNCEMENTS=
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# Chemin vers le schéma de données
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DATA_SCHEMA_PATH=https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/9a4144c0-ee44-4dec-bee5-bbef38191d9a
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+132
@@ -0,0 +1,132 @@
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#### 2.3.0 (24 décembre 2025)
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- Possibilité de filtrer, trier etc. dans les vues acheteur et titulaire
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- Possibilité de partager les filtres, tris et choix de colonnes via une adresse Web
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##### 2.2.3 (4 décembre 2025)
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- mise à jour de l'adresse email de contact (colmo.tech)
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- message sur l'indisponibilité des données MINEF
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##### 2.2.2 (22 novembre 2025)
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- Correction d'un bug dans le téléchargement Excel
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##### 2.2.1 (15 novembre 2025)
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- Le moteur de recherche ignore les tirets ("franche comté" trouve "Bourgogne-Franche-Comté)
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- Phrase "tagline" au-dessus du champ de recherche
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- Les infos de Contact rebasculent dans À propos
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- Police de caractère "Open Sans" généralisée
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#### 2.2.0 (13 novembre 2025)
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||||
- Moteur de recherche (acheteurs et titulaires) en page d'accueil ([#58](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/58))
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- Top acheteurs / titulaires par montant attribué/remporté (([#55](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/55)))
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||||
- Moins de colonnes affichées par défaut dans Tableau ([#54](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/54))
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##### 2.1.7 (11 novembre 2025)
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||||
- Remplacement du formulaire de contact par une adresse email
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##### 2.1.6 (15 octobre 2025)
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- Stabilisation de la vue marché
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##### 2.1.5 (10 octobre 2025)
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- réparation des filtres (notamment < > sur les montants)
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- remplacement des valeurs "null" dans les tableaux par des cellules vides
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##### 2.1.4 (8 octobre 2025)
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||||
- possibilité de filtrer sur le champ "Source"
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- création automatique d'une release Github quand je push un tag
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##### 2.1.3 (4 octobre 2025)
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||||
- tentative d'auto-release à chaque création de tag git
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- adaptation au format TableSchema
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##### 2.1.2 (3 octobre 2025)
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- dataframe global plutôt que lazyframe, pour plus de résilience et charger toutes les données en mémoire
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##### 2.1.1 (1er octobre 2025)
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||||
- ajout d'une section dans À propos sur la qualité et l'exhaustivité des données ([#43](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/43))
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- ajout du nombre de marchés en plus du nombre de lignes dans la vue Tableau
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#### 2.1.0 (30 septembre 2025)
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||||
- 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)) 🔎
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||||
- Ajout des balises HTML meta Open Graph et Twitter ([#39](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/39)) pour de beaux aperçus de liens 🖼️
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||||
- Formulaire de contact ([#48](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/48)) 📨
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||||
- Nom de colonnes plus_agréables ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 💅
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||||
- Définition des colonnes quand vous passez votre souris sur les en-têtes ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 📖
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||||
- Affichage du numéro de version près du logo et lien vers ici 🤓
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||||
- Variables globales uniquement en lecture (😁)
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##### 2.0.1 (23 septembre 2025)
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||||
- Bloquage du bouton de téléchargement si trop de lignes (+ 65000) [#38](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/38)
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- Amélioration du script de déploiement (deploy.sh)
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||||
- Meilleures instructions d'installation et lancement
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- Coquilles 🐚
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### 2.0.0 (23 septembre 2025)
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||||
- détails des sources de données
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- section "À propos" plus développée
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- correction de bugs dans les filtres de la data table
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#### 2.0.0-alpha
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- Data table fonctionnelle
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### 1.5.0 (28/01/2023
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||||
- fixation des dépendances Python pour plus de stabilité en cas de réinstallation (Pipfile)
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#### 1.4.1 (14/06/2021)
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||||
- ajout des traductions des opérations de filtrage à toutes les vues, pas seulement /db/decp
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### 1.4.0 (14/06/2021)
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||||
- traduction des opérations de filtrage (ex : contains => contient)
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||||
- élargissement des menus de filtrage
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||||
- correction du titre de la page des notes de versions
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### 1.3.0 (03/06/2021)
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||||
- utilisation de noms de colonnes plus lisibles dans l'application
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||||
- suppression des références à la licence et aux données source sur la page d'accueil
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||||
- correction des liens vers le code source
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||||
- correction de l'indentation des puces dans les notes de version
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||||
### 1.2.0 (28/05/2021)
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||||
- ajout d'une page "Notes de version"
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||||
- meilleur lien pour la documentation des champs
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||||
- déplacement du code de decp.info depuis [ColinMaudry/decp-table-schema-utils](https://github.com/ColinMaudry/decp-table-schema-utils) vers [ColinMaudry/decp.info](https://github.com/ColinMaudry/decp.info)
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### 1.1.0 (25/05/2021)
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||||
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||||
- ajout de nouvelles vues :
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||||
- Marchés publics sans leurs titulaires : vue dédiée aux titulaires de marchés avec des données provenant du répertoire SIRENE
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||||
- Données sur les titulaires et géolocalisation : vue sans les titulaires pour analyser les nombres de marchés et les montants
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||||
- amélioration de la page d'accueil
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||||
- développement de la page "db" avec description des vues et liste des colonnes
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||||
- les codes APE sont cliquables
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||||
- ajout des mentions légales
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||||
- ajout d'un formulatire d'inscription à une lettre d'information
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- correction de bugs :
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- correction du format de certaines dates dans les données
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### 1.0.0
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||||
- publication sur https://decp.info
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- ajout d'une vue équivalente au format DECP réglementaire
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||||
- personnalisation de datasette
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||||
- script de conversion quotidien basé sur [dataflows](https://github.com/datahq/dataflows)
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@@ -1,8 +1,7 @@
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||||
# decp.info
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> v2.2.3
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||||
Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la commande publique.
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> v2.3.0
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||||
> Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la commande publique.
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||||
=> [decp.info](https://decp.info)
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@@ -38,130 +37,4 @@ Ne pas oublier de mettre à jour les fichier .env.
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## Notes de version
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##### 2.2.3 (4 décembre 2025)
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- mise à jour de l'adresse email de contact (colmo.tech)
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||||
- message sur l'indisponibilité des données MINEF
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##### 2.2.2 (22 novembre 2025)
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||||
- Correction d'un bug dans le téléchargement Excel
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##### 2.2.1 (15 novembre 2025)
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||||
- Le moteur de recherche ignore les tirets ("franche comté" trouve "Bourgogne-Franche-Comté)
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||||
- Phrase "tagline" au-dessus du champ de recherche
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||||
- Les infos de Contact rebasculent dans À propos
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||||
- Police de caractère "Open Sans" généralisée
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#### 2.2.0 (13 novembre 2025)
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||||
- Moteur de recherche (acheteurs et titulaires) en page d'accueil ([#58](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/58))
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||||
- Top acheteurs / titulaires par montant attribué/remporté (([#55](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/55)))
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||||
- Moins de colonnes affichées par défaut dans Tableau ([#54](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/54))
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##### 2.1.7 (11 novembre 2025)
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||||
- Remplacement du formulaire de contact par une adresse email
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##### 2.1.6 (15 octobre 2025)
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||||
- Stabilisation de la vue marché
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##### 2.1.5 (10 octobre 2025)
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||||
- réparation des filtres (notamment < > sur les montants)
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||||
- remplacement des valeurs "null" dans les tableaux par des cellules vides
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##### 2.1.4 (8 octobre 2025)
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||||
- possibilité de filtrer sur le champ "Source"
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||||
- création automatique d'une release Github quand je push un tag
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##### 2.1.3 (4 octobre 2025)
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- tentative d'auto-release à chaque création de tag git
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||||
- adaptation au format TableSchema
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##### 2.1.2 (3 octobre 2025)
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- dataframe global plutôt que lazyframe, pour plus de résilience et charger toutes les données en mémoire
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##### 2.1.1 (1er octobre 2025)
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- ajout d'une section dans À propos sur la qualité et l'exhaustivité des données ([#43](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/43))
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- ajout du nombre de marchés en plus du nombre de lignes dans la vue Tableau
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#### 2.1.0 (30 septembre 2025)
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- 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)) 🔎
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- Ajout des balises HTML meta Open Graph et Twitter ([#39](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/39)) pour de beaux aperçus de liens 🖼️
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- Formulaire de contact ([#48](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/48)) 📨
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- Nom de colonnes plus_agréables ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 💅
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- Définition des colonnes quand vous passez votre souris sur les en-têtes ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 📖
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- Affichage du numéro de version près du logo et lien vers ici 🤓
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- Variables globales uniquement en lecture (😁)
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##### 2.0.1 (23 septembre 2025)
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- Bloquage du bouton de téléchargement si trop de lignes (+ 65000) [#38](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/38)
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- Amélioration du script de déploiement (deploy.sh)
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- Meilleures instructions d'installation et lancement
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- Coquilles 🐚
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### 2.0.0 (23 septembre 2025)
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- détails des sources de données
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- section "À propos" plus développée
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- correction de bugs dans les filtres de la data table
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#### 2.0.0-alpha
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- Data table fonctionnelle
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### 1.5.0 (28/01/2023
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- fixation des dépendances Python pour plus de stabilité en cas de réinstallation (Pipfile)
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#### 1.4.1 (14/06/2021)
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- ajout des traductions des opérations de filtrage à toutes les vues, pas seulement /db/decp
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### 1.4.0 (14/06/2021)
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- traduction des opérations de filtrage (ex : contains => contient)
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- élargissement des menus de filtrage
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- correction du titre de la page des notes de versions
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### 1.3.0 (03/06/2021)
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||||
- utilisation de noms de colonnes plus lisibles dans l'application
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||||
- suppression des références à la licence et aux données source sur la page d'accueil
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- correction des liens vers le code source
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- correction de l'indentation des puces dans les notes de version
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### 1.2.0 (28/05/2021)
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- ajout d'une page "Notes de version"
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||||
- meilleur lien pour la documentation des champs
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||||
- déplacement du code de decp.info depuis [ColinMaudry/decp-table-schema-utils](https://github.com/ColinMaudry/decp-table-schema-utils) vers [ColinMaudry/decp.info](https://github.com/ColinMaudry/decp.info)
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### 1.1.0 (25/05/2021)
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||||
- ajout de nouvelles vues :
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- Marchés publics sans leurs titulaires : vue dédiée aux titulaires de marchés avec des données provenant du répertoire SIRENE
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||||
- Données sur les titulaires et géolocalisation : vue sans les titulaires pour analyser les nombres de marchés et les montants
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||||
- amélioration de la page d'accueil
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||||
- développement de la page "db" avec description des vues et liste des colonnes
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||||
- les codes APE sont cliquables
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||||
- ajout des mentions légales
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||||
- ajout d'un formulatire d'inscription à une lettre d'information
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||||
- correction de bugs :
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||||
- correction du format de certaines dates dans les données
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### 1.0.0
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||||
- publication sur https://decp.info
|
||||
- ajout d'une vue équivalente au format DECP réglementaire
|
||||
- personnalisation de datasette
|
||||
- script de conversion quotidien basé sur [dataflows](https://github.com/datahq/dataflows)
|
||||
Voir [CHANGELOG](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/blob/main/CHANGELOG.md).
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||||
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||||
+2
-2
@@ -1,13 +1,13 @@
|
||||
[project]
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||||
name = "decp.info"
|
||||
description = "Interface d'exploration et d'analyse des marchés publics français."
|
||||
version = "2.2.3"
|
||||
version = "2.3.0"
|
||||
requires-python = ">= 3.10"
|
||||
authors = [
|
||||
{ name = "Colin Maudry", email = "colin@colmo.tech" }
|
||||
]
|
||||
dependencies = [
|
||||
"dash==3.2.0",
|
||||
"dash==3.3.0",
|
||||
"dash[compress]",
|
||||
"polars",
|
||||
"gunicorn",
|
||||
|
||||
+3
-4
@@ -1,4 +1,5 @@
|
||||
import logging
|
||||
import os
|
||||
|
||||
import dash_bootstrap_components as dbc
|
||||
import tomllib
|
||||
@@ -82,7 +83,7 @@ app.layout = html.Div(
|
||||
html.P(
|
||||
children=html.A(
|
||||
version,
|
||||
href="https://github.com/ColinMaudry/decp.info?tab=readme-ov-file#notes-de-version",
|
||||
href="https://github.com/ColinMaudry/decp.info/blob/main/CHANGELOG.md",
|
||||
target="_blank",
|
||||
),
|
||||
className="version",
|
||||
@@ -92,9 +93,7 @@ app.layout = html.Div(
|
||||
),
|
||||
html.Div(
|
||||
id="announcements",
|
||||
children=dcc.Markdown(
|
||||
"ℹ️ La publication des données consolidées par le MINEF est actuellement [cassée](https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-essentielles-de-la-commande-publique-fichiers-consolides/#/discussions/69306148a4871a110fd7a7d0), ce qui casse la mise à jour de decp.info. Je travaille donc en priorité à une [désolidarisation des données du MINEF](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing/issues/151). Merci pour votre patience."
|
||||
),
|
||||
children=dcc.Markdown(os.getenv("ANNOUNCEMENTS")),
|
||||
),
|
||||
html.Div(
|
||||
[
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
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|
||||
|
After Width: | Height: | Size: 738 B |
@@ -133,6 +133,12 @@ td[data-dash-column="objet"],td[data-dash-column="titulaire_nom"],td[data-dash-c
|
||||
.marches_table {
|
||||
font-family: "Open Sans", sans-serif;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.marches_table.stuck {
|
||||
position: relative;
|
||||
right: 200px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.marches_table .cell-table tr:nth-child(even) td {
|
||||
background-color: #feeeee;
|
||||
font-family: "Open Sans", sans-serif;
|
||||
@@ -212,7 +218,7 @@ summary > h3 {
|
||||
}
|
||||
|
||||
#_pages_content {
|
||||
padding-top: 28px;
|
||||
padding: 28px 24px 0 24px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* Vue acheteur/titulaire/recherche */
|
||||
|
||||
+6
-35
@@ -1,11 +1,12 @@
|
||||
import polars as pl
|
||||
from dash import dash_table, html
|
||||
from dash import html
|
||||
|
||||
from src.figures import DataTable
|
||||
from utils import add_links_in_dict, format_values, setup_table_columns
|
||||
|
||||
|
||||
def get_top_org_table(data, org_type: str):
|
||||
dff = pl.DataFrame(data)
|
||||
dff = pl.DataFrame(data, strict=False, infer_schema_length=5000)
|
||||
if dff.height == 0:
|
||||
return html.Div()
|
||||
|
||||
@@ -15,7 +16,7 @@ def get_top_org_table(data, org_type: str):
|
||||
dff_nb = dff.group_by(f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "distance").agg(
|
||||
pl.len().alias("Attributions"), pl.sum("montant").alias("montant")
|
||||
)
|
||||
dff_nb = dff_nb.sort(by="montant", descending=True)
|
||||
dff_nb = dff_nb.sort(by="montant", descending=True, nulls_last=True)
|
||||
dff_nb = dff_nb.cast(pl.String)
|
||||
dff_nb = dff_nb.fill_null("")
|
||||
dff_nb = format_values(dff_nb)
|
||||
@@ -25,41 +26,11 @@ def get_top_org_table(data, org_type: str):
|
||||
data = dff_nb.to_dicts()
|
||||
data = add_links_in_dict(data, f"{org_type}")
|
||||
|
||||
return dash_table.DataTable(
|
||||
return DataTable(
|
||||
dtid=f"top10_{org_type}",
|
||||
data=data,
|
||||
markdown_options={"html": True},
|
||||
page_action="native",
|
||||
page_size=10,
|
||||
columns=columns,
|
||||
cell_selectable=False,
|
||||
tooltip_header=tooltip,
|
||||
style_cell_conditional=[
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "objet"},
|
||||
"minWidth": "350px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "14px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
"fontSize": "85%",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "acheteur_nom"},
|
||||
"minWidth": "200px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "16px",
|
||||
# "fontSize": "85%",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "titulaire_nom"},
|
||||
"minWidth": "200px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "16px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
# "fontSize": "85%",
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -1,4 +1,5 @@
|
||||
import json
|
||||
from typing import Literal
|
||||
|
||||
import plotly.express as px
|
||||
import polars as pl
|
||||
@@ -192,3 +193,69 @@ def point_on_map(lat, lon):
|
||||
|
||||
graph = dcc.Graph(id="map", figure=fig)
|
||||
return graph
|
||||
|
||||
|
||||
class DataTable(dash_table.DataTable):
|
||||
def __init__(
|
||||
self,
|
||||
dtid: str,
|
||||
hidden_columns: list = None,
|
||||
data=None,
|
||||
columns: list = None,
|
||||
page_size: int = 20,
|
||||
page_action: Literal["native", "custom", "none"] = "native",
|
||||
sort_action: Literal["native", "custom", "none"] = "native",
|
||||
filter_action: Literal["native", "custom", "none"] = "native",
|
||||
**kwargs,
|
||||
):
|
||||
# Styles de base
|
||||
style_cell_conditional = [
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "objet"},
|
||||
"minWidth": "350px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "acheteur_nom"},
|
||||
"minWidth": "250px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "titulaire_nom"},
|
||||
"minWidth": "250px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Initialisation de la classe parente avec les arguments
|
||||
super().__init__(
|
||||
id=dtid,
|
||||
data=data,
|
||||
columns=columns,
|
||||
cell_selectable=False,
|
||||
page_size=page_size,
|
||||
filter_action=filter_action,
|
||||
page_action=page_action,
|
||||
filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
|
||||
sort_action=sort_action,
|
||||
sort_mode="multi",
|
||||
sort_by=[],
|
||||
row_deletable=False,
|
||||
page_current=0,
|
||||
style_cell_conditional=style_cell_conditional,
|
||||
data_timestamp=0,
|
||||
markdown_options={"html": True},
|
||||
tooltip_duration=8000,
|
||||
tooltip_delay=350,
|
||||
hidden_columns=hidden_columns,
|
||||
**kwargs, # Possibilité de remplacer des arguments
|
||||
)
|
||||
|
||||
+110
-84
@@ -1,19 +1,21 @@
|
||||
import datetime
|
||||
|
||||
import polars as pl
|
||||
from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
|
||||
from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, register_page
|
||||
|
||||
from src.callbacks import get_top_org_table
|
||||
from src.figures import point_on_map
|
||||
from src.figures import DataTable, point_on_map
|
||||
from src.utils import (
|
||||
add_links_in_dict,
|
||||
df,
|
||||
filter_table_data,
|
||||
format_number,
|
||||
format_values,
|
||||
get_annuaire_data,
|
||||
get_button_properties,
|
||||
get_default_hidden_columns,
|
||||
get_departement_region,
|
||||
meta_content,
|
||||
setup_table_columns,
|
||||
prepare_table_data,
|
||||
sort_table_data,
|
||||
)
|
||||
|
||||
register_page(
|
||||
@@ -26,11 +28,22 @@ register_page(
|
||||
order=5,
|
||||
)
|
||||
|
||||
datatable = html.Div(
|
||||
className="marches_table",
|
||||
children=DataTable(
|
||||
dtid="acheteur_datatable",
|
||||
page_action="custom",
|
||||
filter_action="custom",
|
||||
sort_action="custom",
|
||||
page_size=10,
|
||||
hidden_columns=get_default_hidden_columns(page="acheteur"),
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
|
||||
layout = [
|
||||
dcc.Store(id="acheteur_data", storage_type="memory"),
|
||||
dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
|
||||
html.Div(
|
||||
className="container",
|
||||
children=[
|
||||
html.Div(
|
||||
className="wrapper",
|
||||
@@ -84,9 +97,9 @@ layout = [
|
||||
html.P(id="acheteur_titulaires_differents"),
|
||||
html.Button(
|
||||
"Téléchargement au format Excel",
|
||||
id="btn-download-acheteur-data",
|
||||
id="btn-download-data-acheteur",
|
||||
),
|
||||
dcc.Download(id="download-acheteur-data"),
|
||||
dcc.Download(id="download-data-acheteur"),
|
||||
],
|
||||
),
|
||||
html.Div(className="org_map", id="acheteur_map"),
|
||||
@@ -101,7 +114,26 @@ layout = [
|
||||
),
|
||||
# récupérer les données de l'acheteur sur l'api annuaire
|
||||
html.H3("Derniers marchés publics attribués"),
|
||||
html.Div(id="acheteur_last_marches", children=""),
|
||||
dcc.Loading(
|
||||
overlay_style={"visibility": "visible", "filter": "blur(2px)"},
|
||||
id="loading-home",
|
||||
type="default",
|
||||
children=[
|
||||
html.Div(
|
||||
[
|
||||
html.P("lignes", id="acheteur_nb_rows"),
|
||||
html.Button(
|
||||
"Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes",
|
||||
id="btn-download-filtered-data-acheteur",
|
||||
disabled=True,
|
||||
),
|
||||
dcc.Download(id="acheteur-download-filtered-data"),
|
||||
],
|
||||
className="table-menu",
|
||||
),
|
||||
datatable,
|
||||
],
|
||||
),
|
||||
],
|
||||
),
|
||||
]
|
||||
@@ -154,7 +186,7 @@ def update_acheteur_infos(url):
|
||||
Input(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
|
||||
)
|
||||
def update_acheteur_stats(data):
|
||||
dff = pl.DataFrame(data)
|
||||
dff = pl.DataFrame(data, strict=False, infer_schema_length=5000)
|
||||
if dff.height == 0:
|
||||
dff = pl.DataFrame(schema=df.collect_schema())
|
||||
df_marches = dff.unique("id")
|
||||
@@ -176,91 +208,49 @@ def update_acheteur_stats(data):
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
|
||||
Output("btn-download-data-acheteur", "disabled"),
|
||||
Output("btn-download-data-acheteur", "children"),
|
||||
Output("btn-download-data-acheteur", "title"),
|
||||
Input(component_id="url", component_property="pathname"),
|
||||
Input(component_id="acheteur_year", component_property="value"),
|
||||
)
|
||||
def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> list[dict]:
|
||||
def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> tuple:
|
||||
acheteur_siret = url.split("/")[-1]
|
||||
lff = df.lazy()
|
||||
lff = lff.filter(pl.col("acheteur_id") == acheteur_siret)
|
||||
lff = lff.select(
|
||||
"id",
|
||||
"uid",
|
||||
"objet",
|
||||
"dateNotification",
|
||||
"titulaire_id",
|
||||
"titulaire_typeIdentifiant",
|
||||
"titulaire_nom",
|
||||
"distance",
|
||||
"montant",
|
||||
"codeCPV",
|
||||
"dureeMois",
|
||||
)
|
||||
if acheteur_year and acheteur_year != "Toutes":
|
||||
lff = lff.filter(
|
||||
pl.col("dateNotification").cast(pl.String).str.starts_with(acheteur_year)
|
||||
)
|
||||
lff = lff.sort(["dateNotification", "id"], descending=True, nulls_last=True)
|
||||
acheteur_year = int(acheteur_year)
|
||||
lff = lff.filter(pl.col("dateNotification").dt.year() == acheteur_year)
|
||||
lff = lff.sort(["dateNotification", "uid"], descending=True, nulls_last=True)
|
||||
dff: pl.DataFrame = lff.collect(engine="streaming")
|
||||
download_disabled, download_text, download_title = get_button_properties(dff.height)
|
||||
|
||||
data = lff.collect(engine="streaming").to_dicts()
|
||||
return data
|
||||
data = dff.to_dicts()
|
||||
return data, download_disabled, download_text, download_title
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output(component_id="acheteur_last_marches", component_property="children"),
|
||||
Input(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
|
||||
Output("acheteur_datatable", "data"),
|
||||
Output("acheteur_datatable", "columns"),
|
||||
Output("acheteur_datatable", "tooltip_header"),
|
||||
Output("acheteur_datatable", "data_timestamp"),
|
||||
Output("acheteur_nb_rows", "children"),
|
||||
Output("btn-download-filtered-data-acheteur", "disabled"),
|
||||
Output("btn-download-filtered-data-acheteur", "children"),
|
||||
Output("btn-download-filtered-data-acheteur", "title"),
|
||||
Input("acheteur_data", "data"),
|
||||
Input("acheteur_datatable", "page_current"),
|
||||
Input("acheteur_datatable", "page_size"),
|
||||
Input("acheteur_datatable", "filter_query"),
|
||||
Input("acheteur_datatable", "sort_by"),
|
||||
State("acheteur_datatable", "data_timestamp"),
|
||||
)
|
||||
def get_last_marches_table(data) -> html.Div:
|
||||
dff = pl.DataFrame(data)
|
||||
if dff.height == 0:
|
||||
return html.Div(html.P("Aucun marché trouvé."))
|
||||
dff = dff.cast(pl.String)
|
||||
dff = dff.fill_null("")
|
||||
dff = format_values(dff)
|
||||
columns, tooltip = setup_table_columns(
|
||||
dff,
|
||||
hideable=False,
|
||||
exclude=["titulaire_id", "titulaire_typeIdentifiant", "uid"],
|
||||
def get_last_marches_data(
|
||||
data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
|
||||
) -> tuple:
|
||||
return prepare_table_data(
|
||||
data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
|
||||
)
|
||||
data = dff.to_dicts()
|
||||
data = add_links_in_dict(data, "titulaire")
|
||||
|
||||
table = html.Div(
|
||||
className="marches_table",
|
||||
id="acheteur_datatable",
|
||||
children=dash_table.DataTable(
|
||||
data=data,
|
||||
markdown_options={"html": True},
|
||||
page_action="native",
|
||||
filter_action="native",
|
||||
filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
|
||||
columns=columns,
|
||||
tooltip_header=tooltip,
|
||||
tooltip_duration=8000,
|
||||
tooltip_delay=350,
|
||||
cell_selectable=False,
|
||||
page_size=10,
|
||||
style_cell_conditional=[
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "objet"},
|
||||
"minWidth": "300px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "titulaire_nom"},
|
||||
"minWidth": "200px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
return table
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
@@ -272,8 +262,8 @@ def get_top_titulaires(data):
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output("download-acheteur-data", "data"),
|
||||
Input("btn-download-acheteur-data", "n_clicks"),
|
||||
Output("download-data-acheteur", "data"),
|
||||
Input("btn-download-data-acheteur", "n_clicks"),
|
||||
State(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
|
||||
State(component_id="acheteur_nom", component_property="children"),
|
||||
State(component_id="acheteur_year", component_property="value"),
|
||||
@@ -294,3 +284,39 @@ def download_acheteur_data(
|
||||
|
||||
date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
|
||||
return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{acheteur_nom}_{date}.xlsx")
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output("acheteur-download-filtered-data", "data"),
|
||||
State("acheteur_data", "data"),
|
||||
Input("btn-download-filtered-data-acheteur", "n_clicks"),
|
||||
State("acheteur_nom", "children"),
|
||||
State("acheteur_datatable", "filter_query"),
|
||||
State("acheteur_datatable", "sort_by"),
|
||||
State("acheteur_datatable", "hidden_columns"),
|
||||
prevent_initial_call=True,
|
||||
)
|
||||
def download_filtered_acheteur_data(
|
||||
data, n_clicks, acheteur_nom, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None
|
||||
):
|
||||
lff: pl.LazyFrame = pl.LazyFrame(
|
||||
data
|
||||
) # start from the full acheteur data, not from paginated table data
|
||||
|
||||
# Les colonnes masquées sont supprimées
|
||||
if hidden_columns:
|
||||
lff = lff.drop(hidden_columns)
|
||||
|
||||
if filter_query:
|
||||
lff = filter_table_data(lff, filter_query)
|
||||
|
||||
if len(sort_by) > 0:
|
||||
lff = sort_table_data(lff, sort_by)
|
||||
|
||||
def to_bytes(buffer):
|
||||
lff.collect(engine="streaming").write_excel(buffer, worksheet="DECP")
|
||||
|
||||
date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
|
||||
return dcc.send_bytes(
|
||||
to_bytes, filename=f"decp_filtrées_{acheteur_nom}_{date}.xlsx"
|
||||
)
|
||||
|
||||
+7
-25
@@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
from dash import Input, Output, callback, dash_table, dcc, html, register_page
|
||||
from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
|
||||
|
||||
from src.figures import DataTable
|
||||
from src.utils import (
|
||||
df_acheteurs,
|
||||
df_titulaires,
|
||||
@@ -73,31 +74,13 @@ def update_search_results(query):
|
||||
className=f"results_{org_type}",
|
||||
children=[
|
||||
html.H3(f"{org_type.title()}s : {count}"),
|
||||
dash_table.DataTable(
|
||||
DataTable(
|
||||
dtid=f"results_{org_type}_datatable",
|
||||
columns=columns,
|
||||
data=results.to_dicts(),
|
||||
page_size=10,
|
||||
# style_table={"overflowX": "auto"},
|
||||
markdown_options={"html": True},
|
||||
cell_selectable=False,
|
||||
style_cell_conditional=[
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "acheteur_nom"},
|
||||
"maxWidth": "250px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "titulaire_nom"},
|
||||
"maxWidth": "250px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
sort_action="none",
|
||||
filter_action="none",
|
||||
),
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
@@ -107,5 +90,4 @@ def update_search_results(query):
|
||||
content.extend(org_content)
|
||||
|
||||
return content
|
||||
else:
|
||||
return html.P("")
|
||||
return html.P("")
|
||||
|
||||
+125
-110
@@ -1,26 +1,24 @@
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import urllib.parse
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
|
||||
import polars as pl
|
||||
from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
|
||||
from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, no_update, register_page
|
||||
|
||||
from src.figures import DataTable
|
||||
from src.utils import (
|
||||
add_links,
|
||||
add_resource_link,
|
||||
df,
|
||||
filter_table_data,
|
||||
format_number,
|
||||
format_values,
|
||||
get_default_hidden_columns,
|
||||
meta_content,
|
||||
setup_table_columns,
|
||||
sort_table_data,
|
||||
)
|
||||
from utils import prepare_table_data
|
||||
|
||||
update_date = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
|
||||
update_date = datetime.fromtimestamp(update_date).strftime("%d/%m/%Y")
|
||||
|
||||
schema = df.collect_schema()
|
||||
|
||||
name = "Tableau"
|
||||
register_page(
|
||||
@@ -35,61 +33,28 @@ register_page(
|
||||
|
||||
datatable = html.Div(
|
||||
className="marches_table",
|
||||
children=dash_table.DataTable(
|
||||
cell_selectable=False,
|
||||
id="table",
|
||||
children=DataTable(
|
||||
dtid="table",
|
||||
page_size=20,
|
||||
page_current=0,
|
||||
page_action="custom",
|
||||
filter_action="custom",
|
||||
filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
|
||||
sort_action="custom",
|
||||
sort_mode="multi",
|
||||
sort_by=[],
|
||||
row_deletable=False,
|
||||
style_cell_conditional=[
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "objet"},
|
||||
"minWidth": "350px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "acheteur_nom"},
|
||||
"minWidth": "250px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "titulaire_nom"},
|
||||
"minWidth": "250px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
data_timestamp=0,
|
||||
markdown_options={"html": True},
|
||||
tooltip_duration=8000,
|
||||
tooltip_delay=350,
|
||||
hidden_columns=get_default_hidden_columns(schema),
|
||||
hidden_columns=get_default_hidden_columns(None),
|
||||
columns=[{"id": col, "name": col} for col in df.columns],
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
|
||||
layout = [
|
||||
dcc.Location(id="url", refresh=False),
|
||||
html.Div(
|
||||
html.Details(
|
||||
children=[
|
||||
html.Summary(
|
||||
html.H3("Mode d'emploi", style={"text-decoration": "underline"}),
|
||||
html.H3("Mode d'emploi", style={"textDecoration": "underline"}),
|
||||
),
|
||||
dcc.Markdown(
|
||||
"""
|
||||
dangerously_allow_html=True,
|
||||
children="""
|
||||
##### Définition des colonnes
|
||||
|
||||
Pour voir la définition d'une colonne, passez votre souris sur son en-tête.
|
||||
@@ -99,10 +64,10 @@ layout = [
|
||||
Vous pouvez appliquer un filtre pour chaque colonne en entrant du texte sous le nom de la colonne, puis en tapant sur `Entrée`.
|
||||
|
||||
- Champs textuels : la recherche est insensible à la casse (majuscules/minuscules) et retourne les valeurs qui contiennent
|
||||
le texte recherché. Exemple : `rennes` retourne "RENNES METROPOLE".
|
||||
le texte recherché. Exemple : `rennes` retourne "RENNES METROPOLE". Lorsque vous ouvrez une URL de vue, le format équivalent `icontains rennes` est utilisé.
|
||||
- Champs numériques : vous pouvez soit taper un nombre pour trouver les valeurs égales, soit le précéder de **>** ou **<** pour filtrer les valeurs supérieures ou inférieures. Exemple pour les offres reçues : `> 4` retourne les marchés ayant reçu plus de 4 offres.
|
||||
- Champs date : vous pouvez également utiliser **>** ou **<**. Exemples : `< 2024-01-31` pour "avant le 31 janvier 2024",
|
||||
`2024` pour "en 2024", `> 2022` pour "à partir de 2022"
|
||||
`2024` pour "en 2024", `> 2022` pour "à partir de 2022". Lorsque vous ouvrez une URL de vue, le format équivalent `i<` ou `i>` est utilisé.
|
||||
|
||||
Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois. Vos filtres sont remis à zéro quand vous rafraîchissez la page.
|
||||
|
||||
@@ -110,6 +75,12 @@ layout = [
|
||||
|
||||
Pour trier une colonne, utilisez les flèches grises à côté des noms de colonnes. Chaque clic change le tri dans cet ordre : tri ascendant, tri descendant, pas de tri.
|
||||
|
||||
##### Partager une vue
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||||
|
||||
Une vue est un ensemble de filtres, de tris et de choix de colonnes que vous avez appliqué. Vous pouvez copier une adresse Web qui reproduit la vue courante à l'identique en cliquant sur l'icône <img src="/assets/copy.svg" alt="drawing" width="20"/>. En la collant dans la barre d'adresse d'un navigateur, vous ouvrez la vue Tableau avec les mêmes paramètres.
|
||||
|
||||
Pratique pour partager une vue avec un·e collègue, sur les réseaux sociaux, ou la sauvegarder pour plus tard.
|
||||
|
||||
##### Télécharger le résultat
|
||||
|
||||
Vous pouvez télécharger le résultat de vos filtres et tris, pour les colonnes affichées, en cliquant sur **Télécharger au format Excel**.
|
||||
@@ -119,7 +90,7 @@ layout = [
|
||||
Les liens dans les colonnes Identifiant unique, Acheteur et Titulaire vous permettent de consulter une vue qui leur est dédiée
|
||||
(informations, marchés attribués/remportés, etc.)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
""",
|
||||
),
|
||||
],
|
||||
id="instructions",
|
||||
@@ -140,6 +111,8 @@ layout = [
|
||||
html.Div(
|
||||
[
|
||||
html.P("lignes", id="nb_rows"),
|
||||
html.Div(id="copy-container"),
|
||||
dcc.Input(id="share-url", readOnly=True, style={"display": "none"}),
|
||||
html.Button(
|
||||
"Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes",
|
||||
id="btn-download-data",
|
||||
@@ -173,65 +146,12 @@ 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 = df.lazy() # start from the original data
|
||||
if filter_query:
|
||||
lff = filter_table_data(lff, filter_query)
|
||||
|
||||
if len(sort_by) > 0:
|
||||
lff = sort_table_data(lff, sort_by)
|
||||
|
||||
# Matérialisation des filtres
|
||||
dff: pl.DataFrame = lff.collect()
|
||||
|
||||
height = dff.height
|
||||
nb_rows = f"{format_number(height)} lignes ({format_number(dff.select('uid').unique().height)} marchés)"
|
||||
|
||||
# Pagination des données
|
||||
start_row = page_current * page_size
|
||||
# end_row = (page_current + 1) * page_size
|
||||
dff = dff.slice(start_row, page_size)
|
||||
|
||||
# Tout devient string
|
||||
dff = dff.cast(pl.String)
|
||||
|
||||
# Remplace les strings null par "", mais pas les numeric null
|
||||
dff = dff.fill_null("")
|
||||
|
||||
# Ajout des liens vers l'annuaire des entreprises
|
||||
dff = add_links(dff)
|
||||
|
||||
# Ajout des liens vers les fichiers Open Data
|
||||
dff = add_resource_link(dff)
|
||||
|
||||
# Formatage des montants
|
||||
dff = format_values(dff)
|
||||
|
||||
columns, tooltip = setup_table_columns(dff)
|
||||
|
||||
dicts = dff.to_dicts()
|
||||
|
||||
if height > 65000:
|
||||
download_disabled = True
|
||||
download_text = "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes"
|
||||
download_title = "Excel ne supporte pas d'avoir plus de 65 000 URLs dans une même feuille de calcul. Contactez-moi pour me présenter votre besoin en téléchargement afin que je puisse adapter la solution."
|
||||
else:
|
||||
download_disabled = False
|
||||
download_text = "Télécharger au format Excel"
|
||||
download_title = ""
|
||||
|
||||
return (
|
||||
dicts,
|
||||
columns,
|
||||
tooltip,
|
||||
data_timestamp + 1,
|
||||
nb_rows,
|
||||
download_disabled,
|
||||
download_text,
|
||||
download_title,
|
||||
# if ctx.triggered_id != "url":
|
||||
# search_params = None
|
||||
# else:
|
||||
# search_params = urllib.parse.parse_qs(search_params.lstrip("?"))
|
||||
return prepare_table_data(
|
||||
None, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -261,3 +181,98 @@ def download_data(n_clicks, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None):
|
||||
|
||||
date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
|
||||
return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{date}.xlsx")
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output("table", "filter_query"),
|
||||
Output("table", "sort_by"),
|
||||
Output("table", "hidden_columns"),
|
||||
Output("url", "search", allow_duplicate=True),
|
||||
Input("url", "search"),
|
||||
prevent_initial_call=True,
|
||||
)
|
||||
def restore_view_from_url(search):
|
||||
if not search:
|
||||
return no_update, no_update, no_update, no_update
|
||||
|
||||
params = urllib.parse.parse_qs(search.lstrip("?"))
|
||||
print("params", params)
|
||||
|
||||
filter_query = no_update
|
||||
sort_by = no_update
|
||||
hidden_columns = no_update
|
||||
|
||||
if "filtres" in params:
|
||||
filter_query = params["filtres"][0]
|
||||
|
||||
if "tris" in params:
|
||||
try:
|
||||
sort_by = json.loads(params["tris"][0])
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
if "colonnes" in params:
|
||||
try:
|
||||
hidden_columns = json.loads(params["colonnes"][0])
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
return filter_query, sort_by, hidden_columns, ""
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output("share-url", "value"),
|
||||
Output("copy-container", "children"),
|
||||
Input("table", "filter_query"),
|
||||
Input("table", "sort_by"),
|
||||
Input("table", "hidden_columns"),
|
||||
State("url", "href"),
|
||||
)
|
||||
def sync_url_and_reset_button(filter_query, sort_by, hidden_columns, href):
|
||||
if not href:
|
||||
return no_update, no_update
|
||||
|
||||
# Extract base URL (remove existing query params)
|
||||
base_url = href.split("?")[0]
|
||||
|
||||
params = {}
|
||||
if filter_query:
|
||||
params["filtres"] = filter_query
|
||||
|
||||
if sort_by:
|
||||
params["tris"] = json.dumps(sort_by)
|
||||
|
||||
if hidden_columns:
|
||||
params["colonnes"] = json.dumps(hidden_columns)
|
||||
|
||||
query_string = urllib.parse.urlencode(params)
|
||||
full_url = f"{base_url}?{query_string}" if query_string else base_url
|
||||
|
||||
copy_button = dcc.Clipboard(
|
||||
id="btn-copy-url",
|
||||
target_id="share-url",
|
||||
title="Copier l'URL de cette vue",
|
||||
style={
|
||||
"display": "inline-block",
|
||||
"fontSize": 20,
|
||||
"verticalAlign": "top",
|
||||
"cursor": "pointer",
|
||||
},
|
||||
className="fa fa-link",
|
||||
)
|
||||
|
||||
return full_url, copy_button
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output("copy-container", "children", allow_duplicate=True),
|
||||
Input("btn-copy-url", "n_clicks", allow_optional=True),
|
||||
prevent_initial_call=True,
|
||||
)
|
||||
def show_confirmation(n_clicks):
|
||||
if n_clicks:
|
||||
return html.Span(
|
||||
"Adresse de la vue copiée",
|
||||
style={"color": "green", "fontWeight": "bold", "marginLeft": "10px"},
|
||||
)
|
||||
return no_update
|
||||
|
||||
+122
-99
@@ -1,19 +1,21 @@
|
||||
import datetime
|
||||
|
||||
import polars as pl
|
||||
from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
|
||||
from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, register_page
|
||||
|
||||
from src.callbacks import get_top_org_table
|
||||
from src.figures import point_on_map
|
||||
from src.figures import DataTable, point_on_map
|
||||
from src.utils import (
|
||||
add_links_in_dict,
|
||||
df,
|
||||
filter_table_data,
|
||||
format_number,
|
||||
format_values,
|
||||
get_annuaire_data,
|
||||
get_button_properties,
|
||||
get_default_hidden_columns,
|
||||
get_departement_region,
|
||||
meta_content,
|
||||
setup_table_columns,
|
||||
prepare_table_data,
|
||||
sort_table_data,
|
||||
)
|
||||
|
||||
register_page(
|
||||
@@ -26,13 +28,22 @@ register_page(
|
||||
order=5,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 21690123100011
|
||||
datatable = html.Div(
|
||||
className="marches_table",
|
||||
children=DataTable(
|
||||
dtid="titulaire_datatable",
|
||||
page_action="custom",
|
||||
filter_action="custom",
|
||||
sort_action="custom",
|
||||
page_size=10,
|
||||
hidden_columns=get_default_hidden_columns(page="titulaire"),
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
|
||||
layout = [
|
||||
dcc.Store(id="titulaire_data", storage_type="memory"),
|
||||
dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
|
||||
html.Div(
|
||||
className="container",
|
||||
children=[
|
||||
html.Div(
|
||||
className="wrapper",
|
||||
@@ -86,9 +97,9 @@ layout = [
|
||||
html.P(id="titulaire_acheteurs_differents"),
|
||||
html.Button(
|
||||
"Téléchargement au format Excel",
|
||||
id="btn-download-titulaire-data",
|
||||
id="btn-download-data-titulaire",
|
||||
),
|
||||
dcc.Download(id="download-titulaire-data"),
|
||||
dcc.Download(id="download-data-titulaire"),
|
||||
],
|
||||
),
|
||||
html.Div(className="org_map", id="titulaire_map"),
|
||||
@@ -103,7 +114,26 @@ layout = [
|
||||
),
|
||||
# récupérer les données de l'acheteur sur l'api annuaire
|
||||
html.H3("Derniers marchés publics remportés"),
|
||||
html.Div(id="titulaire_last_marches", children=""),
|
||||
dcc.Loading(
|
||||
overlay_style={"visibility": "visible", "filter": "blur(2px)"},
|
||||
id="loading-home",
|
||||
type="default",
|
||||
children=[
|
||||
html.Div(
|
||||
[
|
||||
html.P("lignes", id="titulaire_nb_rows"),
|
||||
html.Button(
|
||||
"Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes",
|
||||
id="btn-download-filtered-data-titulaire",
|
||||
disabled=True,
|
||||
),
|
||||
dcc.Download(id="titulaire-download-filtered-data"),
|
||||
],
|
||||
className="table-menu",
|
||||
),
|
||||
datatable,
|
||||
],
|
||||
),
|
||||
],
|
||||
),
|
||||
]
|
||||
@@ -156,123 +186,80 @@ def update_titulaire_infos(url):
|
||||
Input(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
|
||||
)
|
||||
def update_titulaire_stats(data):
|
||||
dff = pl.DataFrame(data)
|
||||
dff = pl.DataFrame(data, strict=False, infer_schema_length=5000)
|
||||
if dff.height == 0:
|
||||
dff = pl.DataFrame(schema=dff.collect_schema())
|
||||
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_marches = 0
|
||||
nb_acheteurs = 0
|
||||
else:
|
||||
df_marches = dff.unique("uid")
|
||||
nb_marches = format_number(df_marches.height)
|
||||
nb_acheteurs = dff.unique("acheteur_id").height
|
||||
|
||||
nb_acheteurs = dff.unique("acheteur_id").height
|
||||
nb_acheteurs = [
|
||||
texte_marches_remportes = [
|
||||
html.Strong(nb_marches),
|
||||
" marchés et accord-cadres remportés",
|
||||
]
|
||||
# + ", pour un total de ", html.Strong(somme_marches + " €")]
|
||||
|
||||
texte_nb_acheteurs = [
|
||||
html.Strong(format_number(nb_acheteurs)),
|
||||
" acheteurs (SIRET) différents",
|
||||
]
|
||||
del dff
|
||||
|
||||
return marches_remportes, nb_acheteurs
|
||||
return texte_marches_remportes, texte_nb_acheteurs
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
|
||||
Output("btn-download-data-titulaire", "disabled"),
|
||||
Output("btn-download-data-titulaire", "children"),
|
||||
Output("btn-download-data-titulaire", "title"),
|
||||
Input(component_id="url", component_property="pathname"),
|
||||
Input(component_id="titulaire_year", component_property="value"),
|
||||
)
|
||||
def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> list[dict]:
|
||||
def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> tuple:
|
||||
titulaire_siret = url.split("/")[-1]
|
||||
lff = df.lazy()
|
||||
lff = lff.filter(
|
||||
(pl.col("titulaire_id") == titulaire_siret)
|
||||
& (pl.col("titulaire_typeIdentifiant") == "SIRET")
|
||||
)
|
||||
lff = lff.select(
|
||||
"id",
|
||||
"uid",
|
||||
"objet",
|
||||
"dateNotification",
|
||||
"acheteur_id",
|
||||
"acheteur_nom",
|
||||
"distance",
|
||||
"montant",
|
||||
"codeCPV",
|
||||
"dureeMois",
|
||||
)
|
||||
if titulaire_year and titulaire_year != "Toutes":
|
||||
lff = lff.filter(
|
||||
pl.col("dateNotification").cast(pl.String).str.starts_with(titulaire_year)
|
||||
)
|
||||
lff = lff.sort(["dateNotification", "uid"], descending=True, nulls_last=True)
|
||||
lff = lff.fill_null("")
|
||||
|
||||
data = lff.collect(engine="streaming").to_dicts()
|
||||
return data
|
||||
dff: pl.DataFrame = lff.collect(engine="streaming")
|
||||
download_disabled, download_text, download_title = get_button_properties(dff.height)
|
||||
|
||||
data = dff.to_dicts()
|
||||
return data, download_disabled, download_text, download_title
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output(component_id="titulaire_last_marches", component_property="children"),
|
||||
Input(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
|
||||
Output("titulaire_datatable", "data"),
|
||||
Output("titulaire_datatable", "columns"),
|
||||
Output("titulaire_datatable", "tooltip_header"),
|
||||
Output("titulaire_datatable", "data_timestamp"),
|
||||
Output("titulaire_nb_rows", "children"),
|
||||
Output("btn-download-filtered-data-titulaire", "disabled"),
|
||||
Output("btn-download-filtered-data-titulaire", "children"),
|
||||
Output("btn-download-filtered-data-titulaire", "title"),
|
||||
Input("titulaire_data", "data"),
|
||||
Input("titulaire_datatable", "page_current"),
|
||||
Input("titulaire_datatable", "page_size"),
|
||||
Input("titulaire_datatable", "filter_query"),
|
||||
Input("titulaire_datatable", "sort_by"),
|
||||
State("titulaire_datatable", "data_timestamp"),
|
||||
)
|
||||
def get_last_marches_table(data) -> html.Div:
|
||||
columns = [
|
||||
"uid",
|
||||
"objet",
|
||||
"dateNotification",
|
||||
"acheteur_nom",
|
||||
"montant",
|
||||
"codeCPV",
|
||||
"dureeMois",
|
||||
]
|
||||
|
||||
dff = pl.DataFrame(data)
|
||||
dff = dff.cast(pl.String)
|
||||
dff = dff.fill_null("")
|
||||
dff = format_values(dff)
|
||||
columns, tooltip = setup_table_columns(
|
||||
dff, hideable=False, exclude=["acheteur_id", "id"]
|
||||
def get_last_marches_data(
|
||||
data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
|
||||
) -> list[dict]:
|
||||
return prepare_table_data(
|
||||
data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
|
||||
)
|
||||
data = dff.to_dicts()
|
||||
# Idéalement on utiliserait add_org_links(), mais le résultat attendu
|
||||
# est différent de home.py (Tableau)
|
||||
data = add_links_in_dict(data, "acheteur")
|
||||
|
||||
table = html.Div(
|
||||
className="marches_table",
|
||||
id="titulaire_datatable",
|
||||
children=dash_table.DataTable(
|
||||
data=data,
|
||||
markdown_options={"html": True},
|
||||
page_action="native",
|
||||
filter_action="native",
|
||||
filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
|
||||
columns=columns,
|
||||
tooltip_header=tooltip,
|
||||
tooltip_duration=8000,
|
||||
tooltip_delay=350,
|
||||
cell_selectable=False,
|
||||
page_size=10,
|
||||
style_cell_conditional=[
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "objet"},
|
||||
"minWidth": "300px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"if": {"column_id": "acheteur_nom"},
|
||||
"maxWidth": "400px",
|
||||
"textAlign": "left",
|
||||
"overflow": "hidden",
|
||||
"lineHeight": "18px",
|
||||
"whiteSpace": "normal",
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
),
|
||||
)
|
||||
return table
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
@@ -284,8 +271,8 @@ def get_top_acheteurs(data):
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output("download-titulaire-data", "data"),
|
||||
Input("btn-download-titulaire-data", "n_clicks"),
|
||||
Output("download-data-titulaire", "data"),
|
||||
Input("btn-download-data-titulaire", "n_clicks"),
|
||||
State(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
|
||||
State(component_id="titulaire_nom", component_property="children"),
|
||||
State(component_id="titulaire_year", component_property="value"),
|
||||
@@ -306,3 +293,39 @@ def download_titulaire_data(
|
||||
|
||||
date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
|
||||
return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{titulaire_nom}_{date}.xlsx")
|
||||
|
||||
|
||||
@callback(
|
||||
Output("titulaire-download-filtered-data", "data"),
|
||||
State("titulaire_data", "data"),
|
||||
Input("btn-download-filtered-data-titulaire", "n_clicks"),
|
||||
State("titulaire_nom", "children"),
|
||||
State("titulaire_datatable", "filter_query"),
|
||||
State("titulaire_datatable", "sort_by"),
|
||||
State("titulaire_datatable", "hidden_columns"),
|
||||
prevent_initial_call=True,
|
||||
)
|
||||
def download_filtered_titulaire_data(
|
||||
data, n_clicks, titulaire_nom, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None
|
||||
):
|
||||
lff: pl.LazyFrame = pl.LazyFrame(
|
||||
data
|
||||
) # start from the full titulaire data, not from paginated table data
|
||||
|
||||
# Les colonnes masquées sont supprimées
|
||||
if hidden_columns:
|
||||
lff = lff.drop(hidden_columns)
|
||||
|
||||
if filter_query:
|
||||
lff = filter_table_data(lff, filter_query)
|
||||
|
||||
if len(sort_by) > 0:
|
||||
lff = sort_table_data(lff, sort_by)
|
||||
|
||||
def to_bytes(buffer):
|
||||
lff.collect(engine="streaming").write_excel(buffer, worksheet="DECP")
|
||||
|
||||
date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
|
||||
return dcc.send_bytes(
|
||||
to_bytes, filename=f"decp_filtrées_{titulaire_nom}_{date}.xlsx"
|
||||
)
|
||||
|
||||
+163
-13
@@ -7,7 +7,6 @@ from time import localtime, sleep
|
||||
import polars as pl
|
||||
import polars.selectors as cs
|
||||
from httpx import get, post
|
||||
from polars import Schema
|
||||
from polars.exceptions import ComputeError
|
||||
from unidecode import unidecode
|
||||
|
||||
@@ -28,6 +27,7 @@ def split_filter_part(filter_part):
|
||||
["i<", "<"],
|
||||
["i>", ">"],
|
||||
["icontains", "contains"],
|
||||
# [" ", "contains"]
|
||||
]
|
||||
print("filter part", filter_part)
|
||||
for operator_group in operators:
|
||||
@@ -331,7 +331,7 @@ 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("title", column_id)
|
||||
column_name = column_object.get("title")
|
||||
else:
|
||||
column_name = column_id
|
||||
|
||||
@@ -356,18 +356,47 @@ def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tup
|
||||
return columns, tooltip
|
||||
|
||||
|
||||
def get_default_hidden_columns(schema: Schema):
|
||||
displayed_columns = os.getenv("DISPLAYED_COLUMNS")
|
||||
def get_default_hidden_columns(page):
|
||||
if page == "acheteur":
|
||||
displayed_columns = [
|
||||
"uid",
|
||||
"objet",
|
||||
"dateNotification",
|
||||
"titulaire_id",
|
||||
"titulaire_typeIdentifiant",
|
||||
"titulaire_nom",
|
||||
"distance",
|
||||
"montant",
|
||||
"codeCPV",
|
||||
"dureeRestanteMois",
|
||||
]
|
||||
elif page == "titulaire":
|
||||
displayed_columns = [
|
||||
"uid",
|
||||
"objet",
|
||||
"dateNotification",
|
||||
"acheteur_id",
|
||||
"acheteur_nom",
|
||||
"distance",
|
||||
"montant",
|
||||
"codeCPV",
|
||||
"dureeRestanteMois",
|
||||
]
|
||||
else:
|
||||
displayed_columns = os.getenv("DISPLAYED_COLUMNS")
|
||||
if displayed_columns is None:
|
||||
raise ValueError("DISPLAYED_COLUMNS n'est pas configuré")
|
||||
else:
|
||||
displayed_columns = displayed_columns.replace(" ", "").split(",")
|
||||
|
||||
hidden_columns = []
|
||||
if displayed_columns:
|
||||
displayed_columns = displayed_columns.replace(" ", "").split(",")
|
||||
for col in schema.names():
|
||||
if col in displayed_columns:
|
||||
continue
|
||||
else:
|
||||
hidden_columns.append(col)
|
||||
return hidden_columns
|
||||
raise ValueError("DISPLAYED_COLUMNS n'est pas configuré")
|
||||
|
||||
for col in schema.names():
|
||||
if col in displayed_columns:
|
||||
continue
|
||||
else:
|
||||
hidden_columns.append(col)
|
||||
return hidden_columns
|
||||
|
||||
|
||||
def get_data_schema() -> dict:
|
||||
@@ -503,9 +532,130 @@ def search_org(dff: pl.DataFrame, query: str, org_type: str) -> pl.DataFrame:
|
||||
return dff
|
||||
|
||||
|
||||
def prepare_table_data(
|
||||
data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
Fonction de préparation des données pour les datatables, afin de permettre une gestion fine des logiques,
|
||||
notamment pour les filtres et les tris.
|
||||
:param data
|
||||
:param data_timestamp:
|
||||
:param filter_query:
|
||||
:param page_current:
|
||||
:param page_size:
|
||||
:param sort_by:
|
||||
:param search_params:
|
||||
:return:
|
||||
"""
|
||||
|
||||
if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true":
|
||||
print(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
|
||||
|
||||
# Récupération des données
|
||||
if isinstance(data, list):
|
||||
lff: pl.LazyFrame = pl.LazyFrame(data, strict=False, infer_schema_length=5000)
|
||||
else:
|
||||
lff: pl.LazyFrame = df.lazy() # start from the original data
|
||||
|
||||
# if search_params:
|
||||
# if "filtres" in search_params:
|
||||
# filter_query = search_params["filtres"][0]
|
||||
#
|
||||
# if "tris" in search_params:
|
||||
# try:
|
||||
# sort_by = json.loads(search_params["tris"][0])
|
||||
# except json.JSONDecodeError:
|
||||
# pass
|
||||
#
|
||||
# if "colonnes" in search_params:
|
||||
# try:
|
||||
# hidden_columns = json.loads(search_params["colonnes"][0])
|
||||
# print(hidden_columns)
|
||||
# lff = lff.drop(hidden_columns)
|
||||
# except json.JSONDecodeError:
|
||||
# pass
|
||||
|
||||
# Application des filtres
|
||||
if filter_query:
|
||||
lff = filter_table_data(lff, filter_query)
|
||||
|
||||
# Application des tris
|
||||
if len(sort_by) > 0:
|
||||
lff = sort_table_data(lff, sort_by)
|
||||
|
||||
# Matérialisation des filtres
|
||||
dff: pl.DataFrame = lff.collect()
|
||||
height = dff.height
|
||||
|
||||
if height > 0:
|
||||
nb_rows = f"{format_number(height)} lignes ({format_number(dff.select('uid').unique().height)} marchés)"
|
||||
else:
|
||||
nb_rows = "0 lignes (0 marchés)"
|
||||
|
||||
# Pagination des données
|
||||
start_row = page_current * page_size
|
||||
# end_row = (page_current + 1) * page_size
|
||||
dff = dff.slice(start_row, page_size)
|
||||
|
||||
# Tout devient string
|
||||
dff = dff.cast(pl.String)
|
||||
|
||||
# Remplace les strings null par "", mais pas les numeric null
|
||||
dff = dff.fill_null("")
|
||||
|
||||
# Ajout des liens vers l'annuaire des entreprises
|
||||
dff = add_links(dff)
|
||||
|
||||
# Ajout des liens vers les fichiers Open Data
|
||||
if "sourceFile" in dff.columns:
|
||||
dff = add_resource_link(dff)
|
||||
|
||||
# Formatage des montants
|
||||
if height > 0:
|
||||
dff = format_values(dff)
|
||||
|
||||
# Récupération des colonnes et tooltip
|
||||
columns, tooltip = setup_table_columns(dff)
|
||||
|
||||
dicts = dff.to_dicts()
|
||||
|
||||
# Propriétés du bouton de téléchargement
|
||||
download_disabled, download_text, download_title = get_button_properties(height)
|
||||
|
||||
return (
|
||||
dicts,
|
||||
columns,
|
||||
tooltip,
|
||||
data_timestamp + 1,
|
||||
nb_rows,
|
||||
download_disabled,
|
||||
download_text,
|
||||
download_title,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def get_button_properties(height):
|
||||
if height > 65000:
|
||||
download_disabled = True
|
||||
download_text = "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes"
|
||||
download_title = "Excel ne supporte pas d'avoir plus de 65 000 URLs dans une même feuille de calcul. Contactez-moi pour me présenter votre besoin en téléchargement afin que je puisse adapter la solution."
|
||||
elif height == 0:
|
||||
download_disabled = True
|
||||
download_text = "Pas de données à télécharger"
|
||||
download_title = ""
|
||||
else:
|
||||
download_disabled = False
|
||||
download_text = "Télécharger au format Excel"
|
||||
download_title = ""
|
||||
return download_disabled, download_text, download_title
|
||||
|
||||
|
||||
df: pl.DataFrame = get_decp_data()
|
||||
schema = df.collect_schema()
|
||||
|
||||
df_acheteurs = get_org_data(df, "acheteur")
|
||||
df_titulaires = get_org_data(df, "titulaire")
|
||||
|
||||
departements = get_departements()
|
||||
domain_name = (
|
||||
"test.decp.info" if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true" else "decp.info"
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
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