La prop `bounds` de dash-leaflet lève une exception JS (TypeError sur
.equals() avec une valeur précédente indéfinie) au tout premier montage
du composant Map — confirmé via la stack trace navigateur, reproductible
même en dernière version (1.1.3). Cette exception laissait le clustering
dans un état incohérent (declustering impossible avant un zoom complet
suivi d'un dézoom).
bounds_to_center_zoom calcule un center/zoom approximatifs (projection
Web Mercator, taille de conteneur supposée) pour cadrer l'organisme et
ses contreparties, en évitant complètement la prop `bounds` bugguée.
Cadrage moins précis qu'un vrai fitBounds() navigateur, mais robuste.
animate: False (ajouté pour contourner le point organisme surdimensionné,
désormais résolu via un rendu en icône) empêchait apparemment la
bibliothèque de clustering de recalculer correctement son arbre de
clusters par niveau de zoom au montage, bloquant le declustering des
contreparties jusqu'à un zoom complet suivi d'un dézoom.
Marque is_home=True sur les marqueurs du home_type (acheteur ou titulaire
selon la page) dans get_org_location_map. Côté client, pointToLayer donne
à ce point un rayon légèrement plus grand (8 vs 5) et le ramène toujours
au premier plan (bringToFront), indépendamment de l'ordre des couches.
Un fitBounds animé interrompu (deux Input sur pathname+année pouvant
re-déclencher le callback quasi simultanément) laissait le transform CSS
de zoom de Leaflet figé à une grande échelle (ex: scale(16)), faisant
apparaître les marqueurs individuels démesurément gros sur /acheteurs et
/titulaires. Constaté en vérification manuelle sur test.colibre.fr.
Le commentaire affirmait à tort que l'organisme consulté est toujours
peint au-dessus de sa contrepartie ; l'ordre est en réalité fixe
(titulaire puis acheteur), indépendant de home_type. Relevé par la
revue finale de branche.
Les pages acheteur/titulaire chargeaient l'intégralité des marchés d'une
organisation dans un dcc.Store côté client (jusqu'à 16k lignes pour les
plus gros acheteurs), envoyée sur le réseau à chaque interaction. Le
tableau, le top 10 et l'histogramme des distances récupèrent maintenant
leurs données via des requêtes DuckDB scopées (pagination/agrégation
poussées en SQL), sur le modèle déjà utilisé par la page tableau.
Corrige aussi le CLS des mêmes pages en réservant l'espace des
conteneurs remplis par callback (carte, top 10, histogramme).
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Seule 'Sans objet' est considérée négative parmi les marchés renseignés,
cohérent avec le reste des traitements.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Affiche 4 barres groupées par type (sociales/env) : une pour les marchés
avec au moins une considération, une pour ceux qui ont une valeur renseignée
(non nulle, y compris 'Sans objet').
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Utilise les codes hex #CC6677 (sociales) et #117733 (env) via le prop
color de dbc.Progress, qui accepte les valeurs hex.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Replace px.histogram with manually-computed go.Bar so hover text
displays human-readable distance ranges (e.g. "8.9 – 10.0 km")
instead of raw log10 bin values.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Implement get_distance_histogram that creates a histogram of titulaire distances
with logarithmic scale. Add 3 unit tests covering basic functionality, null handling,
and edge cases. Also add DATA_SCHEMA_PATH to pytest env config.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
Colin Maudry