Meilleure gestion des df vides acheteur/titulaire

src/pages/acheteur.py

@@ -247,7 +247,7 @@ def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> tuple:
 )
 def get_last_marches_data(
     data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
-) -> list[dict]:
+) -> tuple:
     return prepare_table_data(
         data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
     )

src/pages/titulaire.py

@@ -188,22 +188,25 @@ def update_titulaire_infos(url):
 def update_titulaire_stats(data):
     dff = pl.DataFrame(data)
     if dff.height == 0:
-        dff = pl.DataFrame(schema=dff.collect_schema())
+        nb_marches = 0
+        nb_acheteurs = 0
+    else:
         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 = 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(

src/utils.py

@@ -333,7 +333,6 @@ def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tup
             column_name = column_object.get("title")
         else:
             column_name = column_id
-            print("Colonne inconnue dans le schéma !", column_id)
 
         column = {
             "name": column_name,
@@ -551,7 +550,7 @@ def prepare_table_data(
         print(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
 
     # Récupération des données
-    if data:
+    if isinstance(data, list):
         lff: pl.LazyFrame = pl.LazyFrame(data)
     else:
         lff: pl.LazyFrame = df.lazy()  # start from the original data
@@ -567,7 +566,11 @@ def prepare_table_data(
     # 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
@@ -588,6 +591,7 @@ def prepare_table_data(
         dff = add_resource_link(dff)
 
     # Formatage des montants
+    if height > 0:
         dff = format_values(dff)
 
     # Récupération des colonnes et tooltip
@@ -615,8 +619,11 @@ def get_button_properties(height):
         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:
-        print("moins de 65k")
         download_disabled = False
         download_text = "Télécharger au format Excel"
         download_title = ""