Merge branch 'release/2.1.0'

- Bloquage du bouton de téléchargement si trop de lignes (+ 65000) [#38](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/38)
- Amélioration du script de déploiement (deploy.sh)
- Meilleures instructions d'installation et lancement
- Coquilles 🐚

.github/workflows/deploy.yaml

@@ -0,0 +1,51 @@
+name: Déploiement
+on:
+  workflow_dispatch:
+  pull_request:
+    types:
+      - closed
+  push:
+    branches:
+      - dev
+jobs:
+  deploy:
+    # Trigger deploy workflow if
+    # ...I clicked on "Run workflow" in Github actions, thus deploy main to production env (main)
+    # or
+    # ...I merged a PR or pushed on the dev branch, thus deploy to the test env (dev)
+    if: |
+      (github.event_name == 'workflow_dispatch' && github.ref_name == 'main') ||
+      ((github.event_name == 'pull_request' || github.event_name == 'push') && github.ref_name == 'dev')
+    runs-on: ubuntu-latest
+    environment: ${{ github.ref_name }}
+    steps:
+      - name: Checkout repository
+        uses: actions/checkout@v3
+
+      - name: Set up SSH key
+        run: |
+          env
+          mkdir -p ~/.ssh
+          echo "${{ secrets.ARTIFACT_SSH_KEY }}" > /home/runner/.ssh/id_rsa
+          chmod 600 ~/.ssh/id_rsa
+          ssh-keyscan -p ${{ secrets.ARTIFACT_PORT }} ${{ secrets.ARTIFACT_HOST }} >> ~/.ssh/known_hosts
+          sudo apt-get install sshpass python3 python3-pip
+
+      - name: Deploy to server
+        uses: appleboy/ssh-action@master
+        with:
+            host: ${{ secrets.ARTIFACT_HOST }}
+            username: ${{ secrets.USER }}
+            port: ${{ secrets.ARTIFACT_PORT }}
+            key: ${{ secrets.ARTIFACT_SSH_KEY }}
+            passphrase: ${{ secrets.SSH_PSWD }}
+            command_timeout: 5m
+            script: |
+              systemctl stop ${{ vars.APP_NAME }}
+              cd /var/www/${{ vars.APP_NAME }}
+              git pull
+              source .venv/bin/activate
+              pip install .
+              deactivate
+              chown -R ${{ vars.APP_NAME }}:www-data *
+              systemctl start ${{ vars.APP_NAME }}

.pre-commit-config.yaml

@@ -2,23 +2,20 @@ repos:
   - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
     rev: v5.0.0
     hooks:
-      - id: check-ast
       - id: check-case-conflict
       - id: check-yaml
       - id: end-of-file-fixer
       - id: trailing-whitespace
-  - repo: https://github.com/psf/black
-    rev: 23.3.0
-    hooks:
-      - id: black
-        args: [ --config=pyproject.toml ]
-  - repo: https://github.com/psf/black
-    rev: 23.3.0
-    hooks:
-      - id: black-jupyter
-        args: [ --config=pyproject.toml ]
   - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-prettier
     rev: v2.5.1
     hooks:
       - id: prettier
         files: \.(js|css|html|json|md)$
+  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
+    rev: v0.11.12
+    hooks:
+      - id: ruff
+        args: [ "--fix" ]
+      - id: ruff
+        args: [ "check", "--select", "I", "--fix" ]
+      - id: ruff-format

.template.env

@@ -1,3 +1,14 @@
 DATA_FILE_PARQUET_PATH=https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/11cea8e8-df3e-4ed1-932b-781e2635e432
 PORT=8050
 DEVELOPMENT=True
+SOURCE_STATS_CSV_PATH="https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/8ded94de-3b80-4840-a5bb-7faad1c9c234"
+
+# Chemin vers le schéma de données
+DATA_SCHEMA_PATH=https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/9a4144c0-ee44-4dec-bee5-bbef38191d9a
+
+# Formulaire de contact
+SENDER_SERVER_DOMAIN="mail.example.com" # serveur SMTP
+LOGIN_PASSWORD="" # mot de passe du serveur
+LOGIN_EMAIL="connect@example.fr" # adresse utilisée pour se connecter au serveur SMTP
+FROM_EMAIL="from@example.com" # adresse d'envoi des emails (From)
+TO_EMAIL="to@example.com" # adresse de destination des emails (To)

LICENSE

@@ -0,0 +1,16 @@
+decp.info is a web application that enable analysis and download of
+French public procurement data.
+Copyright (C) 2025  Colin Maudry
+
+This program is free software: you can redistribute it and/or modify
+it under the terms of the GNU General Public License as published by
+the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
+(at your option) any later version.
+
+This program is distributed in the hope that it will be useful,
+but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
+MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
+GNU General Public License for more details.
+
+You should have received a copy of the GNU General Public License
+along with this program.  If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.

README.md

@@ -1,5 +1,7 @@
 # decp.info
 
+> v2.1.0
+
 Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la commande publique.
 
 => [decp.info](https://decp.info)
@@ -10,16 +12,54 @@ Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la comma
 python -m venv .venv
 source .venv/bin/activate
 pip install .
+
+# Copie et personnalisation du .env
+cp template.env .env
+nano .env
+
+# Pour la production
 gunicorn app:server
+
+# Pour avoir le debuggage et le hot reload
+python run.py
 ```
-## Dépôts de code connexes
+
+## Déploiement
+
+- **Production** (branche `main`, [decp.info](https://decp.info)) : déploiement manuel via un déclenchement de la Github Action [Déploiement](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/actions/workflows/deploy.yaml).
+- **Test** (branche `dev`, [test.decp.info](https://test.decp.info)) : déploiement automatique à chaque push sur la branche `dev`, via la même Github Action.
+
+## Liens connexes
 
 - [decp-processing](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing) (traitement et publication des données)
-- [decp-table-schema](https://github.com/ColinMaudry/decp-table-schema) (schéma de données tabulaire)
+- [colin.maudry.com](https://colin.maudry.com) (blog)
 
 ## Notes de version
 
-### 2.0.0-alpha
+#### 2.1.0
+
+- 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 🖼️
+- Formulaire de contact ([#48](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/48)) 📨
+- Nom de colonnes plus_agréables ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 💅
+- Définition des colonnes quand vous passez votre souris sur les en-têtes ([#33](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/33)) 📖
+- Affichage du numéro de version près du logo et lien vers ici 🤓
+- Variables globales uniquement en lecture (😁)
+
+##### 2.0.1 (23 septembre 2025)
+
+- Bloquage du bouton de téléchargement si trop de lignes (+ 65000) [#38](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/38)
+- Amélioration du script de déploiement (deploy.sh)
+- Meilleures instructions d'installation et lancement
+- Coquilles 🐚
+
+### 2.0.0 (23 septembre 2025)
+
+- détails des sources de données
+- section "À propos" plus développée
+- correction de bugs dans les filtres de la data table
+
+#### 2.0.0-alpha
 
 - Data table fonctionnelle
 

data/departements.json

@@ -0,0 +1,398 @@
+{
+  "01": {
+    "departement": "Ain",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "02": {
+    "departement": "Aisne",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "03": {
+    "departement": "Allier",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "04": {
+    "departement": "Alpes-de-Haute-Provence",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "05": {
+    "departement": "Hautes-Alpes",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "06": {
+    "departement": "Alpes-Maritimes",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "07": {
+    "departement": "Ardèche",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "08": {
+    "departement": "Ardennes",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "09": {
+    "departement": "Ariège",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "10": {
+    "departement": "Aube",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "11": {
+    "departement": "Aude",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "12": {
+    "departement": "Aveyron",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "13": {
+    "departement": "Bouches-du-Rhône",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "14": {
+    "departement": "Calvados",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "15": {
+    "departement": "Cantal",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "16": {
+    "departement": "Charente",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "17": {
+    "departement": "Charente-Maritime",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "18": {
+    "departement": "Cher",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "19": {
+    "departement": "Corrèze",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "21": {
+    "departement": "Côte-d'Or",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "22": {
+    "departement": "Côtes-d'Armor",
+    "region": "Bretagne"
+  },
+  "23": {
+    "departement": "Creuse",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "24": {
+    "departement": "Dordogne",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "25": {
+    "departement": "Doubs",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "26": {
+    "departement": "Drôme",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "27": {
+    "departement": "Eure",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "28": {
+    "departement": "Eure-et-Loir",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "29": {
+    "departement": "Finistère",
+    "region": "Bretagne"
+  },
+  "30": {
+    "departement": "Gard",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "31": {
+    "departement": "Haute-Garonne",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "32": {
+    "departement": "Gers",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "33": {
+    "departement": "Gironde",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "34": {
+    "departement": "Hérault",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "35": {
+    "departement": "Ille-et-Vilaine",
+    "region": "Bretagne"
+  },
+  "36": {
+    "departement": "Indre",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "37": {
+    "departement": "Indre-et-Loire",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "38": {
+    "departement": "Isère",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "39": {
+    "departement": "Jura",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "40": {
+    "departement": "Landes",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "41": {
+    "departement": "Loir-et-Cher",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "42": {
+    "departement": "Loire",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "43": {
+    "departement": "Haute-Loire",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "44": {
+    "departement": "Loire-Atlantique",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "45": {
+    "departement": "Loiret",
+    "region": "Centre-Val de Loire"
+  },
+  "46": {
+    "departement": "Lot",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "47": {
+    "departement": "Lot-et-Garonne",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "48": {
+    "departement": "Lozère",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "49": {
+    "departement": "Maine-et-Loire",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "50": {
+    "departement": "Manche",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "51": {
+    "departement": "Marne",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "52": {
+    "departement": "Haute-Marne",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "53": {
+    "departement": "Mayenne",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "54": {
+    "departement": "Meurthe-et-Moselle",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "55": {
+    "departement": "Meuse",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "56": {
+    "departement": "Morbihan",
+    "region": "Bretagne"
+  },
+  "57": {
+    "departement": "Moselle",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "58": {
+    "departement": "Nièvre",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "59": {
+    "departement": "Nord",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "60": {
+    "departement": "Oise",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "61": {
+    "departement": "Orne",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "62": {
+    "departement": "Pas-de-Calais",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "63": {
+    "departement": "Puy-de-Dôme",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "64": {
+    "departement": "Pyrénées-Atlantiques",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "65": {
+    "departement": "Hautes-Pyrénées",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "66": {
+    "departement": "Pyrénées-Orientales",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "67": {
+    "departement": "Bas-Rhin",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "68": {
+    "departement": "Haut-Rhin",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "69": {
+    "departement": "Rhône",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "70": {
+    "departement": "Haute-Saône",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "71": {
+    "departement": "Saône-et-Loire",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "72": {
+    "departement": "Sarthe",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "73": {
+    "departement": "Savoie",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "74": {
+    "departement": "Haute-Savoie",
+    "region": "Auvergne-Rhône-Alpes"
+  },
+  "75": {
+    "departement": "Paris",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "76": {
+    "departement": "Seine-Maritime",
+    "region": "Normandie"
+  },
+  "77": {
+    "departement": "Seine-et-Marne",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "78": {
+    "departement": "Yvelines",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "79": {
+    "departement": "Deux-Sèvres",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "80": {
+    "departement": "Somme",
+    "region": "Hauts-de-France"
+  },
+  "81": {
+    "departement": "Tarn",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "82": {
+    "departement": "Tarn-et-Garonne",
+    "region": "Occitanie"
+  },
+  "83": {
+    "departement": "Var",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "84": {
+    "departement": "Vaucluse",
+    "region": "Provence-Alpes-Côte d'Azur"
+  },
+  "85": {
+    "departement": "Vendée",
+    "region": "Pays de la Loire"
+  },
+  "86": {
+    "departement": "Vienne",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "87": {
+    "departement": "Haute-Vienne",
+    "region": "Nouvelle-Aquitaine"
+  },
+  "88": {
+    "departement": "Vosges",
+    "region": "Grand Est"
+  },
+  "89": {
+    "departement": "Yonne",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "90": {
+    "departement": "Territoire de Belfort",
+    "region": "Bourgogne-Franche-Comté"
+  },
+  "91": {
+    "departement": "Essonne",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "92": {
+    "departement": "Hauts-de-Seine",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "93": {
+    "departement": "Seine-Saint-Denis",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "94": {
+    "departement": "Val-de-Marne",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "95": {
+    "departement": "Val-d'Oise",
+    "region": "Île-de-France"
+  },
+  "971": {
+    "departement": "Guadeloupe",
+    "region": "Guadeloupe"
+  },
+  "972": {
+    "departement": "Martinique",
+    "region": "Martinique"
+  },
+  "973": {
+    "departement": "Guyane",
+    "region": "Guyane"
+  },
+  "974": {
+    "departement": "La Réunion",
+    "region": "La Réunion"
+  },
+  "976": {
+    "departement": "Mayotte",
+    "region": "Mayotte"
+  }
+}

pyproject.toml

@@ -1,17 +1,22 @@
 [project]
 name = "decp.info"
-description = ""
+description = "Interface d'exploration et d'analyse des marchés publics français."
-version = "2.0.0"
+version = "2.1.0"
 requires-python = ">= 3.10"
 authors = [
     { name = "Colin Maudry", email = "colin+decp@maudry.com" }
 ]
 dependencies = [
-    "dash",
+    "dash==3.2.0",
+    "dash[compress]",
     "polars",
     "gunicorn",
     "dash-bootstrap-components",
     "python-dotenv",
+    "xlsxwriter",
+    "plotly[express]",
+    "httpx",
+    "pandas" # utilisé pour la création de certains graphiques
 ]
 
 [project.optional-dependencies]

run.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-from os import getenv
 from src.app import app
 
 # To use `gunicorn run:server` (prod)

src/app.py

@@ -1,21 +1,102 @@
-from dash import Dash, html, page_container, page_registry, dcc
+import logging
+
 import dash_bootstrap_components as dbc
+import tomllib
+from dash import Dash, dcc, html, page_container, page_registry
+from dotenv import load_dotenv
+from flask import send_from_directory
+
+load_dotenv()
+
+app = Dash(
+    external_stylesheets=[dbc.themes.SIMPLEX],
+    title="decp.info",
+    use_pages=True,
+    compress=True,
+)
+# COSMO (belle font, blue),
+# UNITED (rouge, ubuntu font),
+# LUMEN (gros séparateur, blue clair),
+# SIMPLEX (rouge, séparateur)
 
 
-app = Dash(external_stylesheets=[dbc.themes.UNITED], title="decp.info", use_pages=True)
+# robots.txt
+@app.server.route("/robots.txt")
+def robots():
+    return send_from_directory("./assets", "robots.txt", mimetype="text/plain")
 
 
+logger = logging.getLogger("decp.info")
+logging.basicConfig(
+    format="%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s",
+    level=logging.INFO,
+    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+)
+
+with open("./pyproject.toml", "rb") as f:
+    pyproject = tomllib.load(f)
+    version = "v" + pyproject["project"]["version"]
+
+
+app.index_string = """
+<!DOCTYPE html>
+<html lang="fr">
+    <head>
+        {%metas%}
+        <title>{%title%}</title>
+        {%favicon%}
+        {%css%}
+    </head>
+    <body>
+        {%app_entry%}
+        <footer>
+            {%config%}
+            {%scripts%}
+            {%renderer%}
+        </footer>
+        <script type="application/javascript">
+            console.log("Matomo");
+            var _paq = window._paq = window._paq || [];
+            /* tracker methods like "setCustomDimension" should be called before "trackPageView" */
+            _paq.push(['trackPageView']);
+            _paq.push(['enableLinkTracking']);
+            (function() {
+                var u="//analytics.maudry.com/";
+                _paq.push(['setTrackerUrl', u+'matomo.php']);
+                _paq.push(['setSiteId', '14']);
+                var d=document, g=d.createElement('script'), s=d.getElementsByTagName('script')[0];
+                g.async=true; g.src=u+'matomo.js'; s.parentNode.insertBefore(g,s);
+            })();
+        </script>
+    </body>
+</html>
+"""
+
 app.layout = html.Div(
     [
         html.Div(
             [
-                html.H1("decp.info"),
+                html.Div(
+                    [
+                        html.A(children=html.H1("decp.info"), href="/"),
+                        html.P(
+                            children=html.A(
+                                version,
+                                href="https://github.com/ColinMaudry/decp.info?tab=readme-ov-file#notes-de-version",
+                                target="_blank",
+                            ),
+                            className="version",
+                        ),
+                    ],
+                    className="logo",
+                ),
                 html.Div(
                     [
                         dcc.Link(
                             page["name"], href=page["relative_path"], className="nav"
                         )
                         for page in page_registry.values()
+                        if page["name"] not in ["Acheteur", "Titulaire", "Marché"]
                     ]
                 ),
             ],
@@ -24,15 +105,6 @@ app.layout = html.Div(
         page_container,
     ]
 )
-# @callback(
-#     Output(component_id="table", component_property="data", allow_duplicate=True),
-#     Input(component_id="search", component_property="value"),
-#     prevent_initial_call=True,
-# )
-# def global_search(text):
-#     new_df = df
-#     new_df = new_df.filter(pl.col("objet").str.contains("(?i)" + text))
-#     return new_df.to_dicts()
 
 if __name__ == "__main__":
     app.run(debug=True)

src/assets/robots.txt

@@ -0,0 +1,41 @@
+# START YOAST BLOCK
+# Copié depuis https://next.ink/robots.txt
+# ---------------------------
+User-agent: *
+Allow: /
+
+# ---------------------------
+# END YOAST BLOCK
+
+User-agent: GPTBot
+Disallow: /
+User-agent: ChatGPT-User
+Disallow: /
+User-agent: Google-Extended
+Disallow: /
+User-agent: PerplexityBot
+Disallow: /
+User-agent: Amazonbot
+Disallow: /
+User-agent: ClaudeBot
+Disallow: /
+User-Agent: FacebookBot
+Disallow: /
+User-Agent: Applebot
+Disallow: /
+User-agent: anthropic-ai
+Disallow: /
+User-agent: Bytespider
+Disallow: /
+User-agent: Claude-Web
+Disallow: /
+User-agent: Diffbot
+Disallow: /
+User-agent: ImagesiftBot
+Disallow: /
+User-agent: Omgilibot
+Disallow: /
+User-agent: Omgili
+Disallow: /
+User-agent: YouBot
+Disallow: /

src/assets/style.css

@@ -1,15 +1,54 @@
-/* Change le texte du bout d'export  */
+/* Change la marge bout d'export  */
-button.export {
+.table-menu {
-  font-size: 0;
+  font-size: 16px;
-}
+  margin: 12px;
-button.export:before {
+  height: 36px;
-  content: "Télécharger au format Excel";
-  font-size: 14px;
 }
 
-/* Masquer le bouton de configuration de la casse dans les filtres */
+.table-menu > * {
-input.dash-filter--case {
+  margin: 8px;
-  display: none;
+  float: left;
+}
+
+#source_table p {
+  line-height: 1.5;
+}
+
+#source_table {
+  margin-bottom: 25px;
+}
+
+#instructions {
+  max-width: 1000px;
+}
+
+details > div {
+  padding-top: 24px;
+}
+
+/* Logo et version */
+
+div.logo {
+  width: 230px;
+}
+
+p.version {
+  float: left;
+  margin-top: 21px;
+  margin-left: 12px;
+}
+
+p.version > a {
+  text-decoration: none;
+}
+
+div.logo h1 {
+  float: left;
+}
+
+div.logo > a {
+  text-decoration: none;
+  color: black;
 }
 
 /* Réduire la taille du texte de la colonne Objet */
@@ -18,12 +57,15 @@ td[data-dash-column="objet"] {
   font-size: 85%;
 }
 
+/* Couleur des en-têtes */
 .dash-table-container
   .dash-spreadsheet-container
   .dash-spreadsheet-inner
   th.dash-header {
   background-color: #b33821;
   color: white;
+  font-family: sans-serif;
+  text-align: left;
 }
 
 .dash-table-container
@@ -33,8 +75,66 @@ td[data-dash-column="objet"] {
   background-color: #f0afa3;
 }
 
-#table tr:nth-child(even) td {
+.dash-table-container p {
+  margin-bottom: 0;
+}
+
+.dash-filter--case {
+  display: none;
+}
+
+.dash-tooltip,
+.dash-table-tooltip {
+  color: #333;
+  width: 400px !important;
+  max-width: 400px !important;
+  height: 150px !important;
+  max-height: 150px !important;
+  overflow: hidden;
+}
+
+.dash-tooltip pre,
+.dash-tooltip code {
+  overflow: hidden;
+  height: 150px;
+  text-wrap: wrap;
+  font-family: sans-serif;
+}
+
+/* Menu de masquage des colonnes */
+.column-actions {
+  margin-right: 8px;
+}
+
+.column-header--hide {
+  display: none;
+}
+
+.show-hide {
+  position: relative;
+  width: 180px;
+  margin: 0 0 10px 10px;
+}
+
+.show-hide::before {
+  background: inherit;
+  content: "Colonnes affichées";
+  position: absolute;
+  left: 5px;
+  right: 5px;
+}
+
+.show-hide-menu-item > input {
+  margin-right: 10px;
+}
+
+/* Alternance des couleurs pour les lignes */
+.marches_table {
+  font-family: sans-serif;
+}
+.marches_table .cell-table tr:nth-child(even) td {
   background-color: #feeeee;
+  font-family: sans-serif;
 }
 
 #header > *,
@@ -42,10 +142,14 @@ td[data-dash-column="objet"] {
   margin: 0 0 20px 20px;
 }
 
+/* Menu de navigation */
+
 .navbar {
   width: 100%;
   height: 100px;
-  padding: 10px;
+  padding: 0 10px;
+  border: 0;
+  border-bottom: solid 1px black;
 }
 
 a.nav {
@@ -54,11 +158,83 @@ a.nav {
   font-size: 120%;
 }
 
-h1 {
+h3 {
-  float: left;
+  margin: 36px 0 24px 0;
-  width: 50%;
 }
 
-h3 {
+summary > h3 {
+  margin: 0;
   display: inline;
 }
+
+#_pages_content {
+  padding-top: 28px;
+}
+
+/* Vue acheteur/titulaire    */
+.wrapper {
+  display: grid;
+  grid-gap: 10px;
+  margin-bottom: 50px;
+  justify-content: space-between;
+}
+
+.wrapper > div {
+}
+
+.org_title {
+  grid-column: 1 / 3;
+  grid-row: 1;
+}
+
+.org_year {
+  grid-column: 3;
+  grid-row: 1;
+}
+
+.org_infos {
+  grid-column: 1;
+  grid-row: 2;
+}
+
+.org_infos > p {
+  margin: 8px 0;
+}
+
+.org_stats {
+  grid-column: 2;
+  grid-row: 2;
+}
+
+.org_map {
+  grid-column: 3;
+  grid-row: 2;
+}
+
+/* Vue marché */
+
+.marche_infos p {
+  margin-top: 6px;
+  margin-bottom: 6px;
+}
+
+.marche_title {
+  grid-column: 1/3;
+  grid-row: 1;
+}
+
+.marche_map {
+  grid-column: 3;
+  grid-row: 2;
+  width: 400px;
+}
+
+.marche_infos_1 {
+  grid-column: 1;
+  grid-row: 2;
+}
+
+.marche_infos_2 {
+  grid-column: 2;
+  grid-row: 2;
+}

src/figures.py

@@ -0,0 +1,192 @@
+import json
+
+import plotly.express as px
+import polars as pl
+from dash import dash_table, dcc, html
+
+
+def get_map_count_marches(lf: pl.LazyFrame):
+    lf = lf.with_columns(
+        pl.col("lieuExecution_code").str.head(2).str.zfill(2).alias("Département")
+    )
+    lf = (
+        lf.select(["uid", "Département"])
+        .drop_nulls()
+        .unique(subset="uid")
+        .group_by("Département")
+        .len("uid")
+    )
+    # Suppression des infos pour les DOM/TOM pour l'instant
+    lf = lf.remove(pl.col("Département").is_in(["97", "98"]))
+
+    with open("./data/departements-1000m.geojson") as f:
+        departements = json.load(f)
+
+    # Ajout de feature.id
+    for f in departements["features"]:
+        f["id"] = f["properties"]["code"]
+
+    df = lf.collect()
+
+    fig = px.choropleth(
+        df,
+        geojson=departements,
+        locations="Département",
+        color="uid",
+        color_continuous_scale="Reds",
+        title="Nombres de marchés attribués par département (lieu d'exécution)",
+        range_color=(df["uid"].min(), df["uid"].max()),
+        labels={"uid": "Marchés attribués"},
+        scope="europe",
+        width=1000,
+        height=800,
+    )
+
+    fig.update_geos(fitbounds="locations", visible=False)
+    fig.update_layout(
+        mapbox={
+            "style": "carto-positron",
+            "center": {"lon": 10, "lat": 10},
+            "zoom": 1,
+            "domain": {"x": [0, 1], "y": [0, 1]},
+        }
+    )
+    return fig
+
+
+def get_barchart_sources(lf: pl.LazyFrame, type_date: str):
+    labels = {
+        "dateNotification": "notification",
+        "datePublicationDonnees": "publication des données",
+    }
+
+    lf = lf.select("uid", type_date, "sourceDataset")
+
+    lf = lf.unique("uid")
+
+    # Rassemblement des datasets Atexo pour ne pas surcharger le graphique
+    lf = lf.with_columns(
+        pl.when(pl.col("sourceDataset").str.starts_with("atexo"))
+        .then(pl.lit("plateformes atexo"))
+        .otherwise(pl.col("sourceDataset"))
+        .alias("sourceDataset")
+    )
+
+    # Rassemblement des datasets AWS pour ne pas surcharger le graphique
+    lf = lf.with_columns(
+        pl.when(pl.col("sourceDataset").str.contains(r"aws|marches\-publics.info"))
+        .then(pl.lit("aws"))
+        .otherwise(pl.col("sourceDataset"))
+        .alias("sourceDataset")
+    )
+
+    lf = lf.with_columns(pl.col(type_date).dt.year().alias("annee"))
+    lf = lf.filter(
+        pl.col(type_date).is_not_null() & pl.col("annee").is_between(2019, 2025)
+    )
+    lf = lf.with_columns(pl.col(type_date).cast(pl.String).str.head(7))
+    lf = (
+        lf.group_by([type_date, "sourceDataset"])
+        .len()
+        .sort(by=[type_date, "len"], descending=True)
+    )
+
+    # lf = lf.with_columns(
+    #     pl.when(pl.col("sourceDataset").is_null()).then(
+    #         pl.lit("Source inconnue")).alias("sourceDataset")
+    #     )
+
+    lf = lf.sort(by=["sourceDataset"], descending=False)
+    df: pl.DataFrame = lf.collect()
+
+    fig = px.bar(
+        df,
+        x=type_date,
+        y="len",
+        color="sourceDataset",
+        title=f"Nombre de marchés attribués par date de {labels[type_date]} et source de données",
+        labels={
+            "len": "Nombre de marchés",
+            type_date: f"Mois de {labels[type_date]}",
+            "sourceDataset": "Source de données",
+        },
+    )
+
+    return fig
+
+
+def get_sources_tables(source_path) -> html.Div:
+    df = pl.read_csv(source_path)
+    df = df.with_columns(
+        (
+            pl.lit('<a href = "')
+            + pl.col("url")
+            + pl.lit('">')
+            + pl.col("nom")
+            + pl.lit("</a>")
+        ).alias("nom")
+    )
+    df = df.drop("url")
+    df = df.sort(by=["nb_marchés"], descending=True)
+
+    datatable = dash_table.DataTable(
+        id="source_table",
+        columns=[
+            {
+                "name": i,
+                "id": i,
+                "presentation": "markdown",
+                "type": "text",
+                "format": {"nully": "N/A"},
+            }
+            for i in df.schema.names()
+        ],
+        style_cell_conditional=[
+            {
+                "if": {"column_id": ["nom", "organisation"]},
+                "minWidth": "350px",
+                "textAlign": "left",
+                "overflow": "hidden",
+                "lineHeight": "14px",
+                "whiteSpace": "normal",
+            },
+        ],
+        sort_action="native",
+        markdown_options={"html": True},
+    )
+    datatable.data = df.to_dicts()
+
+    return html.Div(children=datatable)
+
+
+def point_on_map(lat, lon):
+    lat = float(lat)
+    lon = float(lon)
+
+    # Create a scatter mapbox or choropleth map
+    fig = px.scatter_map(
+        lat=[lat], lon=[lon], height=300, width=400, color=[1], size=[1]
+    )
+
+    fig.update_coloraxes(showscale=False)
+
+    # Set map style (you can use 'open-street-map', 'carto-positron', etc.)
+    fig.update_layout(
+        mapbox_style="light",  # Light, clean background
+        margin={"r": 0, "t": 0, "l": 0, "b": 0},
+    )
+
+    # Optionally, center the map on France
+    fig.update_geos(
+        center=dict(lat=46.603354, lon=1.888334),  # Center of France
+        lataxis_range=[41, 51.5],  # Latitude range for France
+        lonaxis_range=[-5, 10],  # Longitude range for France
+    )
+
+    # But scatter_mapbox doesn't use geos, so better to control via zoom/center manually
+    # Let's reset and use proper centering in scatter_mapbox instead:
+
+    fig.update_layout(map_center={"lat": 46.6, "lon": 1.89}, map_zoom=4)
+
+    graph = dcc.Graph(id="map", figure=fig)
+    return graph

src/pages/about.py

@@ -1,9 +1,96 @@
-from dash import register_page, html
+import os
 
-title = "À propos"
+from dash import dcc, html, register_page
+
+from src.figures import get_sources_tables
+from src.utils import meta_content
+
+name = "À propos"
 
 register_page(
-    __name__, path="/a-propos", title=f"decp.info - {title}", name=title, order=3
+    __name__,
+    path="/a-propos",
+    title=meta_content["title"],
+    name=name,
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=5,
 )
 
-layout = [html.H2(title)]
+layout = [
+    html.Div(
+        className="container",
+        children=[
+            html.H2(name),
+            dcc.Markdown(
+                """Outil d'exploration libre et gratuit des données de marchés publics, développé par Colin Maudry.
+
+Ce projet vise à démocratiser l'accès aux données des marchés publics et à un outil performant et gratuit. Si vous le trouvez utile
+j'aimerais beaucoup échanger avec vous pour comprendre vos cas d'usages et vos besoins. Cet outil ne peut rester performant que si je comprends les problèmes qu'il peut aider à résoudre. Ce projet ne peut rester gratuit que grâce au financement du développement de nouvelles fonctionnalités.
+
+En effet, le potentiel des données d'attribution de marchés et des données qui peuvent les enrichir est très loin d'être exploité par
+les fonctionnalités actuelles de decp.info. Il est ainsi possible de rajouter
+
+- de nombreuses visualisations de données (cartes, graphiques, tableaux) sur des thématiques variées (vivacité de la concurrence, secteurs d'activité, insertion par l'activité économique (IAE), distance acheteur-titulaire...)
+- la sauvegarde de filtres pour les retrouver plus tard et les partager
+- des alertes par email si des marchés correspondant à certains critères
+- le développement d'une API pour alimenter d'autres logiciels
+- ...et toutes les fonctionnalités auxquelles vous pourrez penser
+   """
+            ),
+            html.H4("Pour contribuer", id="contribuer"),
+            dcc.Markdown("""
+- via l'achat d'une prestation de service (devis, prestation, facture), vous pouvez financer le développement de [fonctionnalités prévues](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues), ou d'autres !
+- ma société accepte aussi les dons (pas de réduction d'impôt possible)
+- [écrivez-moi](/contact) et on discute !
+
+#### Pour explorer le projet
+
+- ✉️  [inscription à la liste de diffusion](https://6254d9a3.sibforms.com/serve/MUIFAEonUVkoSVrdgey18CTgLyI16xw4yeu-M-YOUzhWE_AgfQfbgkyT7GvA_RYLro9MfuRqkzQxSvu7-uzbMSv2a2ZQPsliM7wtiiqIL8kR2zOvl6m11fb5qjcOxMAYsLiY_YBi3P7NY95CTJ8vRY4CpsDclF2iLooOElKkTgIgi5nePe7zAIrgiYM5v2EuALlGJZMEG9vBP-Cu) (annonces des mises à jour et évènements, maximum une fois par mois)
+- 💾  [données consolidées en Open Data](https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-essentielles-de-la-commande-publique-consolidees-format-tabulaire/)
+- 🗞️  [mon blog](https://colin.maudry.com)
+- 📔  [wiki du projet](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing/wiki)
+- 🚰  code source
+    - [de decp.info](https://github.com/ColinMaudry/decp.info)
+    - [du traitement des données](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing)
+    """),
+            html.H4("Sources de données", id="sources"),
+            get_sources_tables(os.getenv("SOURCE_STATS_CSV_PATH")),
+            html.H4("Mentions légales", id="mentions-legales"),
+            dcc.Markdown("""
+##### Publication
+
+Site Web développé et édité par [SAS Colmo](https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/entreprise/colmo-989393350), 989 393 350 RCS Rennes au capital de 3 000 euros.
+
+Siège social : 1 carrefour Jouaust, 35000 Rennes
+
+Hébergement : serveur situé en France et administré par Scaleway, 8 rue de la Ville l’Evêque, 75008 Paris
+
+##### Suivi d'audience
+
+Ce site dépose un petit fichier texte (un « cookie ») sur votre ordinateur lorsque vous le consultez ([Wikipédia](https://fr.wikipedia.org/wiki/Cookie_(informatique))). Cela me permet de mesurer le nombre de visites, de distinguer les nouveaux visiteurs des utilisateurs réguliers et ainsi de communiquer sur l'impact de decp.info.
+
+**Ce site n’affiche pas de bannière de consentement aux cookies, pourquoi ?**
+
+C’est vrai, vous n’avez pas eu à cliquer sur un bloc qui recouvre la moitié de la page pour dire que vous êtes d’accord avec le dépôt de cookies.
+
+Rien d’exceptionnel, je respecte simplement la loi, qui dit que certains outils de suivi d’audience, correctement configurés pour respecter la vie privée, sont exemptés d’autorisation préalable.
+
+J’utilise pour cela [Matomo](https://matomo.org/), un outil [libre](https://matomo.org/free-software/), paramétré pour être en conformité avec [la recommandation « Cookies »](https://www.cnil.fr/fr/solutions-pour-les-cookies-de-mesure-daudience) de la CNIL. Cela signifie que votre adresse IP, par exemple, est anonymisée avant d’être enregistrée. Il m’est donc impossible d’associer vos visites sur ce site à votre personne."""),
+            # Matomo propose cependant ce formulaire si vous souhaitez totalement désactiver le suivi de vos sessions sur ce site :"""),
+            #             html.Div(
+            #                 id="matomo-opt-out",
+            #                 style={
+            #                     "border": "1pt solid lightgrey",
+            #                     "padding": "12px",
+            #                     "margin": "auto 0 auto 12px",
+            #                     "width": "80%",
+            #                 },
+            #                 children=["Vous utilisez un bloqueur de suivi de trafic."],
+            #             ),
+            #             html.Script(
+            #                 src="https://analytics.maudry.com/index.php?module=CoreAdminHome&action=optOutJS&divId=matomo-opt-out&language=auto&showIntro=1"
+            #             ),
+        ],
+    )
+]

src/pages/acheteur.py

@@ -0,0 +1,275 @@
+import datetime
+
+import polars as pl
+from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
+
+from src.figures import point_on_map
+from src.utils import (
+    add_links_in_dict,
+    format_montant,
+    format_number,
+    get_annuaire_data,
+    get_departement_region,
+    lf,
+    meta_content,
+    setup_table_columns,
+)
+
+register_page(
+    __name__,
+    path_template="/acheteurs/<acheteur_id>",
+    title=meta_content["title"],
+    name="Acheteur",
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=5,
+)
+
+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",
+                children=[
+                    html.H2(
+                        className="org_title",
+                        children=[
+                            html.Span(id="acheteur_siret"),
+                            " - ",
+                            html.Span(id="acheteur_nom"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_year",
+                        children=dcc.Dropdown(
+                            id="acheteur_year",
+                            options=["Toutes"]
+                            + [
+                                str(year)
+                                for year in range(
+                                    2018, int(datetime.date.today().year) + 1
+                                )
+                            ],
+                            placeholder="Année",
+                        ),
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_infos",
+                        children=[
+                            # TODO: ajouter le type d'acheteur : commune, CD, CR, etc.
+                            html.P(["Commune : ", html.Strong(id="acheteur_commune")]),
+                            html.P(
+                                [
+                                    "Département : ",
+                                    html.Strong(id="acheteur_departement"),
+                                ]
+                            ),
+                            html.P(["Région : ", html.Strong(id="acheteur_region")]),
+                            html.A(
+                                id="acheteur_lien_annuaire",
+                                children="Plus de détails sur l'Annuaire des entreprises",
+                                target="_blank",
+                            ),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_stats",
+                        children=[
+                            html.P(id="acheteur_titre_stats"),
+                            html.P(id="acheteur_marches_attribues"),
+                            html.P(id="acheteur_titulaires_differents"),
+                            html.Button(
+                                "Téléchargement au format Excel",
+                                id="btn-download-acheteur-data",
+                            ),
+                            dcc.Download(id="download-acheteur-data"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(className="org_map", id="acheteur_map"),
+                ],
+            ),
+            # récupérer les données de l'acheteur sur l'api annuaire
+            html.H3("Derniers marchés publics attribués"),
+            html.Div(id="acheteur_last_marches", children=""),
+        ],
+    ),
+]
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="acheteur_siret", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_nom", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_commune", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_map", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_departement", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_region", component_property="children"),
+    Output(component_id="acheteur_lien_annuaire", component_property="href"),
+    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+)
+def update_acheteur_infos(url):
+    acheteur_siret = url.split("/")[-1]
+    if len(acheteur_siret) != 14:
+        acheteur_siret = (
+            f"Le SIRET renseigné doit faire 14 caractères ({acheteur_siret})"
+        )
+    data = get_annuaire_data(acheteur_siret)
+    data_etablissement = data["matching_etablissements"][0]
+    acheteur_map = point_on_map(
+        data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+    )
+    code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
+        data_etablissement["code_postal"]
+    )
+    departement = f"{nom_departement} ({code_departement})"
+    lien_annuaire = (
+        f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{acheteur_siret}"
+    )
+    return (
+        acheteur_siret,
+        data["nom_raison_sociale"],
+        data_etablissement["libelle_commune"],
+        acheteur_map,
+        departement,
+        nom_region,
+        lien_annuaire,
+    )
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="acheteur_marches_attribues", component_property="children"),
+    Output(
+        component_id="acheteur_titulaires_differents", component_property="children"
+    ),
+    Input(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
+)
+def update_acheteur_stats(data):
+    df = pl.DataFrame(data)
+    if df.height == 0:
+        df = pl.DataFrame(schema=lf.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()))
+    marches_attribues = [html.Strong(nb_marches), " marchés et accord-cadres attribués"]
+    # + ", pour un total de ", html.Strong(somme_marches + " €")]
+    del df_marches
+
+    nb_titulaires = df.unique("titulaire_id").height
+    nb_titulaires = [
+        html.Strong(format_number(nb_titulaires)),
+        " titulaires (SIRET) différents",
+    ]
+    del df
+
+    return marches_attribues, nb_titulaires
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="acheteur_data", component_property="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:
+    acheteur_siret = url.split("/")[-1]
+    lff = lf.filter(pl.col("acheteur_id") == acheteur_siret)
+    lff = lff.fill_null("")
+    lff = lff.select(
+        "id",
+        "uid",
+        "objet",
+        "dateNotification",
+        "titulaire_id",
+        "titulaire_typeIdentifiant",
+        "titulaire_nom",
+        "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)
+
+    data = lff.collect(engine="streaming").to_dicts()
+    return data
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="acheteur_last_marches", component_property="children"),
+    Input(component_id="acheteur_data", component_property="data"),
+)
+def get_last_marches_table(data) -> html.Div:
+    dff = pl.DataFrame(data)
+    dff = format_montant(dff)
+    columns, tooltip = setup_table_columns(
+        dff,
+        hideable=False,
+        exclude=["titulaire_id", "titulaire_typeIdentifiant", "uid"],
+    )
+    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": "14px",
+                    "whiteSpace": "normal",
+                },
+                {
+                    "if": {"column_id": "titulaire_nom"},
+                    "minWidth": "200px",
+                    "textAlign": "left",
+                    "overflow": "hidden",
+                    "lineHeight": "18px",
+                    "whiteSpace": "normal",
+                },
+            ],
+        ),
+    )
+    return table
+
+
+@callback(
+    Output("download-acheteur-data", "data"),
+    Input("btn-download-acheteur-data", "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"),
+    prevent_initial_call=True,
+)
+def download_acheteur_data(
+    n_clicks,
+    data: [dict],
+    acheteur_nom: str,
+    annee: str,
+):
+    df_to_download = pl.DataFrame(data)
+
+    def to_bytes(buffer):
+        df_to_download.write_excel(
+            buffer, worksheet="DECP" if annee in ["Toutes", None] else annee
+        )
+
+    date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
+    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{acheteur_nom}_{date}.xlsx")

src/pages/contact.py

@@ -0,0 +1,170 @@
+import os
+import re
+import smtplib
+import time
+from email.mime.multipart import MIMEMultipart
+from email.mime.text import MIMEText
+
+from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, register_page
+from flask import request
+
+from src.utils import meta_content
+
+name = "Contact"
+register_page(
+    __name__,
+    path="/contact",
+    title=meta_content["title"],
+    name=name,
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=6,
+)
+
+layout = html.Div(
+    className="container",
+    children=[
+        html.H2("Contact", id="contact"),
+        html.P(
+            "Votre message arrivera directement dans ma boîte mail, et je reviendrai vers vous rapidement."
+        ),
+        html.Div(
+            [
+                html.Label("Votre nom"),
+                dcc.Input(
+                    id="input-name",
+                    type="text",
+                    style={"width": "100%", "padding": "8px", "margin": "8px 0"},
+                ),
+                html.Label("Votre adresse email"),
+                dcc.Input(
+                    id="input-email",
+                    type="email",
+                    style={"width": "100%", "padding": "8px", "margin": "8px 0"},
+                ),
+                html.Label("Message"),
+                dcc.Textarea(
+                    id="input-message",
+                    style={
+                        "width": "100%",
+                        "height": 200,
+                        "padding": "8px",
+                        "margin": "8px 0",
+                    },
+                ),
+                html.Button(
+                    "Envoyer    ",
+                    id="submit-button",
+                    n_clicks=0,
+                    style={"marginTop": "10px"},
+                ),
+                html.Div(
+                    id="output-message", style={"marginTop": "10px", "color": "green"}
+                ),
+            ],
+            style={
+                "maxWidth": "600px",
+                "margin": "auto",
+                "padding": "20px",
+                "lineHeight": "20px",
+            },
+        ),
+        dcc.Markdown("""
+- Bluesky : [@col1m.bsky.social](https://bsky.app/profile/col1m.bsky.social)
+- Mastodon : [col1m@mamot.fr](https://mamot.fr/@col1m)
+- LinkedIn : [colinmaudry](https://www.linkedin.com/in/colinmaudry/)
+- venez discuter de la transparence de la commande publique [sur le forum teamopendata.org](https://teamopendata.org/c/commande-publique/101)
+"""),
+    ],
+)
+
+rate_limit_store = {}  # {ip: last_timestamp}
+RATE_LIMIT_WINDOW = 300  # 5 minutes
+
+
+def is_rate_limited():
+    ip = request.remote_addr
+    now = time.time()
+    last_time = rate_limit_store.get(ip)
+
+    if last_time and (now - last_time) < RATE_LIMIT_WINDOW:
+        return True  # rate limited !
+    rate_limit_store[ip] = now  # màj du timestamp
+    return False
+
+
+def sanitize_email(email):
+    return re.match(r"[^@]+@[^@]+\.[^@]+", email)
+
+
+@callback(
+    Output("output-message", "children"),
+    Input("submit-button", "n_clicks"),
+    State("input-name", "value"),
+    State("input-email", "value"),
+    State("input-message", "value"),
+    prevent_initial_call=True,
+)
+def send_email(n_clicks, form_name, form_email, form_message):
+    if not all([form_name, form_email, form_message]):
+        return html.Div(
+            "Veuillez s'il vous plaît remplir tous les champs.", style={"color": "red"}
+        )
+
+    client_ip = request.remote_addr
+    if is_rate_limited():
+        wait_time = int(RATE_LIMIT_WINDOW - (time.time() - rate_limit_store[client_ip]))
+        return html.Div(
+            f"⏳ J'ai mis en place une protection contre le spam, et vous m'avez écrit il y a moins de 5 minutes. "
+            f"Veuillez s'il vous plaît attendre {wait_time} secondes avant de renvoyer un message.",
+            style={"color": "black"},
+        )
+
+    try:
+        # Configuration du serveur SMTP
+        smtp_server = os.getenv("SENDER_SERVER_DOMAIN")
+        smtp_port = 587
+        login_email = os.getenv("LOGIN_EMAIL")
+        from_email = os.getenv("FROM_EMAIL")
+        to_email = os.getenv("TO_EMAIL", from_email)
+        login_password = os.getenv("LOGIN_PASSWORD")
+
+        print(
+            smtp_server,
+            smtp_port,
+            login_email,
+            from_email,
+            to_email,
+            login_password,
+            sep="\n",
+        )
+
+        # Création de l'email
+        email = MIMEMultipart()
+        email["From"] = from_email
+        email["To"] = to_email
+        email["Subject"] = f"[decp.info] Message de {form_name}"
+
+        body = f"""
+        Nom : {form_name}
+        Email : {form_email}
+
+        Message :
+        {form_message}
+        """
+        email.attach(MIMEText(body, "plain"))
+
+        # Send email
+        server = smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port)
+        server.starttls()
+        server.login(login_email, login_password)
+        server.sendmail(from_email, to_email, email.as_string())
+        server.quit()
+
+        return html.Div("✅ Envoi réussi", style={"color": "green"})
+
+    except Exception as e:
+        print(e)
+        return html.Div(
+            f"❌ Échec de l'envoi du message : {str(e)}", style={"color": "red"}
+        )

src/pages/home.py

@@ -1,17 +1,40 @@
-from dash import html, dcc, dash_table, register_page, Input, Output, State, callback
-from dotenv import load_dotenv
 import os
+from datetime import datetime
+
 import polars as pl
-from src.utils import split_filter_part
+from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
 
-load_dotenv()
+from src.utils import (
+    add_links,
+    add_resource_link,
+    filter_table_data,
+    format_montant,
+    format_number,
+    lf,
+    meta_content,
+    setup_table_columns,
+    sort_table_data,
+)
 
-df = pl.scan_parquet(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
+update_date = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
+update_date = datetime.fromtimestamp(update_date).strftime("%d/%m/%Y")
 
-title = "Tableau"
+schema = lf.collect_schema()
-register_page(__name__, path="/", title=f"decp.info - {title}", name=title, order=1)
 
-datatable = dash_table.DataTable(
+name = "Tableau"
+register_page(
+    __name__,
+    path="/",
+    title=meta_content["title"],
+    name=name,
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=1,
+)
+
+datatable = html.Div(
+    className="marches_table",
+    children=dash_table.DataTable(
         cell_selectable=False,
         id="table",
         page_size=20,
@@ -19,14 +42,10 @@ datatable = dash_table.DataTable(
         page_action="custom",
         filter_action="custom",
         filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
-    columns=[{"name": i, "id": i} for i in df.collect_schema().names()],
+        sort_action="custom",
-    selected_columns=[],
+        sort_mode="multi",
-    selected_rows=[],
+        sort_by=[],
-    # sort_action="native",
+        row_deletable=False,
-    # sort_mode="multi",
-    export_format="xlsx",
-    export_columns="visible",
-    export_headers="ids",
         style_cell_conditional=[
             {
                 "if": {"column_id": "objet"},
@@ -36,32 +55,68 @@ datatable = dash_table.DataTable(
                 "lineHeight": "14px",
                 "whiteSpace": "normal",
             },
+            {
+                "if": {"column_id": "acheteur_nom"},
+                "minWidth": "250px",
+                "textAlign": "left",
+                "overflow": "hidden",
+                "lineHeight": "14px",
+                "whiteSpace": "normal",
+            },
+            {
+                "if": {"column_id": "titulaire_nom"},
+                "minWidth": "250px",
+                "textAlign": "left",
+                "overflow": "hidden",
+                "lineHeight": "14px",
+                "whiteSpace": "normal",
+            },
         ],
         data_timestamp=0,
+        markdown_options={"html": True},
+        tooltip_duration=8000,
+        tooltip_delay=350,
+    ),
 )
 
 layout = [
     html.Div(
         html.Details(
             children=[
-                html.Summary(html.H3("Utilisation")),
+                html.Summary(
+                    html.H3("Mode d'emploi", style={"text-decoration": "underline"}),
+                ),
                 dcc.Markdown(
                     """
+    ##### Définition des colonnes
 
-    **Filtres**
+    Pour voir la définition d'une colonne, passez votre souris sur son en-tête.
+
+    ##### Filtres
 
     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).
+    - Champs textuels : la recherche est insensible à la casse (majuscules/minuscules) et retourne les valeurs qui contiennent
-    - Champs numériques : possibilité d'ajouter < ou > devant le chiffre recherché pour chercher des valeurs inférieures ou supérieur.
+    le texte recherché. Exemple : `rennes` retourne "RENNES METROPOLE".
+    - 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"
 
-    **Télécharger le résultat**
+    Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois. Vos filtres sont remis à zéro quand vous rafraîchissez la page.
 
-    Vous pouvez télécharger le résultat de vos filtres et tris en cliquant sur Télécharger au format Excel.
+    ##### Tri
 
-    Les colonnes supprimées seront absentes du fichier téléchargé.
+    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.
+
+    ##### Télécharger le résultat
+
+    Vous pouvez télécharger le résultat de vos filtres et tris, pour les colonnes affichées, en cliquant sur **Télécharger au format Excel**.
+
+    ##### Liens
+
+    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.)
 
-    Si vous téléchargez un volume important de données, il se peut que vous attendiez quelques minutes avant le début du téléchargement.
     """
                 ),
             ],
@@ -77,56 +132,127 @@ layout = [
     # )]),
     dcc.Loading(
         overlay_style={"visibility": "visible", "filter": "blur(2px)"},
-        id="loading-1",
+        id="loading-home",
         type="default",
-        children=datatable,
+        children=[
+            html.Div(
+                [
+                    html.P("lignes", id="nb_rows"),
+                    html.Button(
+                        "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes",
+                        id="btn-download-data",
+                        disabled=True,
+                    ),
+                    dcc.Download(id="download-data"),
+                    dcc.Store(id="filtered_data", storage_type="memory"),
+                    html.P("Données mises à jour le " + str(update_date)),
+                ],
+                className="table-menu",
+            ),
+            datatable,
+        ],
     ),
 ]
 
 
 @callback(
     Output("table", "data"),
+    Output("table", "columns"),
+    Output("table", "tooltip_header"),
     Output("table", "data_timestamp"),
+    Output("nb_rows", "children"),
+    Output("btn-download-data", "disabled"),
+    Output("btn-download-data", "children"),
+    Output("btn-download-data", "title"),
     Input("table", "page_current"),
     Input("table", "page_size"),
     Input("table", "filter_query"),
+    Input("table", "sort_by"),
     State("table", "data_timestamp"),
 )
-def update_table(page_current, page_size, filter_query, data_timestamp):
+def update_table(page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp):
     print(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
-    print("Filter query:", filter_query)
+
-    # 1. Apply Filters
+    # Application des filtres
-    dff = df  # start from the original data
+    lff: pl.LazyFrame = lf  # start from the original data
     if filter_query:
-        filtering_expressions = filter_query.split(" && ")
+        lff = filter_table_data(lff, filter_query)
-        for filter_part in filtering_expressions:
-            col_name, operator, filter_value = split_filter_part(filter_part)
-            print("filter_value:", filter_value)
-            print("filter_value_type:", type(filter_value))
 
-            if operator in ("<", "<=", ">", ">="):
+    if len(sort_by) > 0:
-                filter_value = int(filter_value)
+        lff = sort_table_data(lff, sort_by)
-                if operator == "<":
-                    dff = dff.filter(pl.col(col_name) < filter_value)
-                elif operator == ">":
-                    dff = dff.filter(pl.col(col_name) > filter_value)
-                elif operator == ">=":
-                    dff = dff.filter(pl.col(col_name) >= filter_value)
-                elif operator == "<=":
-                    dff = dff.filter(pl.col(col_name) <= filter_value)
-                # these operators match polars series filter operators
 
-            elif operator == "contains":
+    # Remplace les strings null par "", mais pas les numeric null
-                dff = dff.filter(pl.col(col_name).str.contains("(?i)" + filter_value))
+    lff = lff.fill_null("")
-            # elif operator == 'datestartswith':
-            # dff = dff.filter(pl.col(col_name).str.startswith(filter_value)")
 
-    # 2. Paginate Data
+    # Matérialisation des filtres
+    dff: pl.DataFrame = lff.collect()
+
+    height = dff.height
+
+    nb_rows = f"{format_number(height)} lignes"
+
+    # Pagination des données
     start_row = page_current * page_size
     # end_row = (page_current + 1) * page_size
+    dff = dff.slice(start_row, page_size)
 
-    dff = dff.slice(start_row, page_size).collect()
+    # Ajout des liens vers l'annuaire des entreprises
-    # print("dff_sliced:", dff.select("titulaire.typeId"))
+    dff = add_links(dff)
-    dff = dff.to_dicts()
 
-    return dff, data_timestamp + 1  # update data, update timestamp
+    # Ajout des liens vers les fichiers Open Data
+    dff = add_resource_link(dff)
+
+    # Formatage des montants
+    dff = format_montant(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,
+    )
+
+
+@callback(
+    Output("download-data", "data"),
+    Input("btn-download-data", "n_clicks"),
+    State("table", "filter_query"),
+    State("table", "sort_by"),
+    State("table", "hidden_columns"),
+    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
+
+    # 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.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
+    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{date}.xlsx")

src/pages/marche.py

@@ -0,0 +1,188 @@
+from datetime import datetime
+
+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
+
+register_page(
+    __name__,
+    path_template="/marches/<uid>",
+    title=meta_content["title"],
+    name="Marché",
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=7,
+)
+
+layout = [
+    dcc.Store(id="marche_data"),
+    dcc.Store(id="titulaires_data"),
+    dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
+    html.Div(
+        className="container marche_infos",
+        children=[
+            html.P("Vous consultez un résumé des données de ce marché public"),
+            html.Ul(
+                [
+                    html.Li(
+                        "après son attribution aux titulaires qui l'ont remporté à la suite d'un appel d'offres (ou sans appel d'offres via une attribution directe)"
+                    ),
+                    html.Li(
+                        "après avoir appliqué les éventuelles modifications de montant, durée ou titulaires renseignées par l'acheteur"
+                    ),
+                ]
+            ),
+            html.P(
+                "Le montant total payé aux titulaires, la durée du marché et la liste des titulaires peuvent cependant encore évoluer jusqu'à la fin de l'exécution du marché."
+            ),
+            html.Div(
+                className="wrapper",
+                children=[
+                    html.Div(
+                        className="marche_map",
+                        id="marche_map",
+                        children=[
+                            html.H4("Titulaires"),
+                            html.Ul(id="marche_infos_titulaires"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(className="marche_infos_1", id="marche_infos_1"),
+                    html.Div(className="marche_infos_2", id="marche_infos_2"),
+                ],
+            ),
+        ],
+    ),
+]
+
+
+@callback(
+    Output("marche_data", "data"),
+    Output("titulaires_data", "data"),
+    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+)
+def get_marche_data(url):
+    marche_uid = url.split("/")[-1]
+
+    # Récupération des données du marché à partir du lf global
+    lff = lf.filter(pl.col("uid") == pl.lit(marche_uid))
+
+    # Données des titulaires du marché
+    dff_titulaires = lff.select(cs.starts_with("titulaire")).collect(engine="streaming")
+
+    # Données du marché
+    dff_marche = (
+        lff.select(~cs.starts_with("titulaires")).unique().collect(engine="streaming")
+    )
+    dff_marche = format_montant(dff_marche)
+
+    assert dff_marche.height == 1
+
+    return dff_marche.to_dicts()[0], dff_titulaires.to_dicts()
+
+
+@callback(
+    Output("marche_infos_1", "children"),
+    Output("marche_infos_2", "children"),
+    Output("marche_infos_titulaires", "children"),
+    Input("marche_data", "data"),
+    Input("titulaires_data", "data"),
+)
+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
+
+        if marche[col]:
+            if col == "acheteur_nom":
+                value = html.A(
+                    href=f"/acheteurs/{marche['acheteur_id']}",
+                    children=marche["acheteur_nom"],
+                )
+            elif col == "sourceDataset":
+                value = html.A(
+                    href=marche["sourceFile"], children=marche["sourceDataset"]
+                )
+                column_name = "Source des données"
+
+            # Dates
+            elif col in ["dateNotification", "datePublicationDonnees"]:
+                print(marche[col])
+
+                value = datetime.fromisoformat(marche[col]).strftime("%d/%m/%Y")
+
+            # Listes
+            elif (
+                col
+                in [
+                    "techniques",
+                    "typesPrix",
+                    "considerationsSociales",
+                    "considerationsEnvironnementales",
+                ]
+                and "," in marche[col]
+            ):
+                col_values = marche[col].split(", ")
+                lines = []
+                for val in col_values:
+                    lines.append(html.Li(val))
+                _content = html.Div(
+                    [html.P([column_name, " : "]), html.Ul(children=lines)]
+                )
+                return _content
+            else:
+                value = marche.get(col)
+        else:
+            value = ""
+
+        param_content = html.P([column_name, "  : ", html.Strong(value)])
+        return param_content
+
+    marche_infos = [
+        make_parameter("id"),
+        make_parameter("objet"),
+        make_parameter("dateNotification"),  # date
+        make_parameter("nature"),
+        make_parameter("acheteur_nom"),  # lien
+        make_parameter("montant"),
+        make_parameter("codeCPV"),
+        make_parameter("procedure"),
+        make_parameter("techniques"),  # list
+        make_parameter("dureeMois"),
+        make_parameter("offresRecues"),
+        make_parameter("datePublicationDonnees"),  # date
+        make_parameter("formePrix"),
+        make_parameter("typesPrix"),  # list
+        make_parameter("attributionAvance"),
+        make_parameter("tauxAvance"),
+        make_parameter("marcheInnovant"),  # label
+        make_parameter("modalitesExecution"),
+        make_parameter("considerationsSociales"),  # list
+        make_parameter("considerationsEnvironnementales"),  # list
+        make_parameter("ccag"),
+        make_parameter("sousTraitanceDeclaree"),
+        make_parameter("typeGroupementOperateurs"),
+        make_parameter("origineFrance"),
+        make_parameter("origineUE"),
+        make_parameter("idAccordCadre"),
+        make_parameter("sourceDataset"),  # lien
+    ]
+
+    half = round(len(marche_infos) / 2)
+    # pas inclus pour l'instant : lieu d'exécution, modifications
+
+    titulaires_lines = []
+    for titulaire in titulaires:
+        if titulaire["titulaire_typeIdentifiant"] == "SIRET":
+            content = html.Li(
+                html.A(
+                    href=f"/titulaires/{titulaire['titulaire_id']}",
+                    children=titulaire["titulaire_nom"],
+                )
+            )
+        else:
+            content = html.Li(titulaire["titulaire_nom"])
+        titulaires_lines.append(content)
+
+    return marche_infos[:half], marche_infos[half:], titulaires_lines

src/pages/statistics.py

@@ -1,9 +0,0 @@
-from dash import register_page, html
-
-title = "Statistiques"
-
-register_page(
-    __name__, path="/statistiques", title=f"decp.info - {title}", name=title, order=2
-)
-
-layout = [html.H2(title)]

src/pages/statistiques.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+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
+
+name = "Statistiques"
+
+register_page(
+    __name__,
+    path="/statistiques",
+    title=meta_content["title"],
+    name=name,
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=3,
+)
+
+
+layout = [
+    html.Div(
+        className="container",
+        children=[
+            html.H2(name),
+            dcc.Loading(
+                overlay_style={"visibility": "visible", "filter": "blur(2px)"},
+                id="loading-statistques",
+                type="default",
+                children=[
+                    html.Div(
+                        children=[
+                            dcc.Markdown("""
+                            La publication de données essentielles de marchés publics (DECP) est souvent effectuée par
+                            les plateformes de marchés publics (profils d'acheteurs). Cependant, certaines plateformes ne publient pas,
+                            ou publient d'une manière qui rend la récupération des données compliquée. Les données présentées sur ce site
+                            ne représentent donc pas tous les marchés attribués en France, seulement une partie significative.
+
+                            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_barchart_sources(lf, "dateNotification")
+                            ),
+                            dcc.Graph(
+                                figure=get_barchart_sources(
+                                    lf, "datePublicationDonnees"
+                                )
+                            ),
+                        ],
+                    )
+                ],
+            ),
+        ],
+    )
+]

src/pages/titulaire.py

@@ -0,0 +1,289 @@
+import datetime
+
+import polars as pl
+from dash import Input, Output, State, callback, dash_table, dcc, html, register_page
+
+from src.figures import point_on_map
+from src.utils import (
+    add_links_in_dict,
+    format_montant,
+    format_number,
+    get_annuaire_data,
+    get_departement_region,
+    lf,
+    meta_content,
+    setup_table_columns,
+)
+
+register_page(
+    __name__,
+    path_template="/titulaires/<titulaire_id>",
+    title=meta_content["title"],
+    name="Titulaire",
+    description=meta_content["description"],
+    image_url=meta_content["image_url"],
+    order=5,
+)
+
+# 21690123100011
+
+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",
+                children=[
+                    html.H2(
+                        className="org_title",
+                        children=[
+                            html.Span(id="titulaire_siret"),
+                            " - ",
+                            html.Span(id="titulaire_nom"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_year",
+                        children=dcc.Dropdown(
+                            id="titulaire_year",
+                            options=["Toutes"]
+                            + [
+                                str(year)
+                                for year in range(
+                                    2018, int(datetime.date.today().year) + 1
+                                )
+                            ],
+                            placeholder="Année",
+                        ),
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_infos",
+                        children=[
+                            # TODO: ajouter le type d'acheteur : commune, CD, CR, etc.
+                            html.P(["Commune : ", html.Strong(id="titulaire_commune")]),
+                            html.P(
+                                [
+                                    "Département : ",
+                                    html.Strong(id="titulaire_departement"),
+                                ]
+                            ),
+                            html.P(["Région : ", html.Strong(id="titulaire_region")]),
+                            html.A(
+                                id="titulaire_lien_annuaire",
+                                children="Plus de détails sur l'Annuaire des entreprises",
+                                target="_blank",
+                            ),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(
+                        className="org_stats",
+                        children=[
+                            html.P(id="titulaire_titre_stats"),
+                            html.P(id="titulaire_marches_remportes"),
+                            html.P(id="titulaire_acheteurs_differents"),
+                            html.Button(
+                                "Téléchargement au format Excel",
+                                id="btn-download-titulaire-data",
+                            ),
+                            dcc.Download(id="download-titulaire-data"),
+                        ],
+                    ),
+                    html.Div(className="org_map", id="titulaire_map"),
+                ],
+            ),
+            # récupérer les données de l'acheteur sur l'api annuaire
+            html.H3("Derniers marchés publics remportés"),
+            html.Div(id="titulaire_last_marches", children=""),
+        ],
+    ),
+]
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="titulaire_siret", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_nom", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_commune", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_map", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_departement", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_region", component_property="children"),
+    Output(component_id="titulaire_lien_annuaire", component_property="href"),
+    Input(component_id="url", component_property="pathname"),
+)
+def update_titulaire_infos(url):
+    titulaire_siret = url.split("/")[-1]
+    if len(titulaire_siret) != 14:
+        titulaire_siret = (
+            f"Le SIRET renseigné doit faire 14 caractères ({titulaire_siret})"
+        )
+    data = get_annuaire_data(titulaire_siret)
+    data_etablissement = data["matching_etablissements"][0]
+    titulaire_map = point_on_map(
+        data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+    )
+    code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
+        data_etablissement["code_postal"]
+    )
+    departement = f"{nom_departement} ({code_departement})"
+    lien_annuaire = (
+        f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{titulaire_siret}"
+    )
+    return (
+        titulaire_siret,
+        data["nom_raison_sociale"],
+        data_etablissement["libelle_commune"],
+        titulaire_map,
+        departement,
+        nom_region,
+        lien_annuaire,
+    )
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="titulaire_marches_remportes", component_property="children"),
+    Output(
+        component_id="titulaire_acheteurs_differents", component_property="children"
+    ),
+    Input(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
+)
+def update_titulaire_stats(data):
+    df = pl.DataFrame(data)
+    if df.height == 0:
+        df = pl.DataFrame(schema=lf.collect_schema())
+    df_marches = df.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 = [
+        html.Strong(format_number(nb_acheteurs)),
+        " titulaires (SIRET) différents",
+    ]
+    del df
+
+    return marches_remportes, nb_acheteurs
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="titulaire_data", component_property="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:
+    titulaire_siret = url.split("/")[-1]
+    lff = lf.filter(
+        (pl.col("titulaire_id") == titulaire_siret)
+        & (pl.col("titulaire_typeIdentifiant") == "SIRET")
+    )
+    lff = lff.fill_null("")
+    lff = lff.select(
+        "id",
+        "uid",
+        "objet",
+        "dateNotification",
+        "acheteur_id",
+        "acheteur_nom",
+        "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)
+
+    data = lff.collect(engine="streaming").to_dicts()
+    return data
+
+
+@callback(
+    Output(component_id="titulaire_last_marches", component_property="children"),
+    Input(component_id="titulaire_data", component_property="data"),
+)
+def get_last_marches_table(data) -> html.Div:
+    columns = [
+        "uid",
+        "objet",
+        "dateNotification",
+        "acheteur_nom",
+        "montant",
+        "codeCPV",
+        "dureeMois",
+    ]
+
+    dff = pl.DataFrame(data)
+    dff = format_montant(dff)
+    columns, tooltip = setup_table_columns(
+        dff, hideable=False, exclude=["acheteur_id", "id"]
+    )
+    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": "14px",
+                    "whiteSpace": "normal",
+                },
+                {
+                    "if": {"column_id": "acheteur_nom"},
+                    "maxWidth": "400px",
+                    "textAlign": "left",
+                    "overflow": "hidden",
+                    "lineHeight": "18px",
+                    "whiteSpace": "normal",
+                },
+            ],
+        ),
+    )
+    return table
+
+
+@callback(
+    Output("download-titulaire-data", "data"),
+    Input("btn-download-titulaire-data", "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"),
+    prevent_initial_call=True,
+)
+def download_titulaire_data(
+    n_clicks,
+    data: [dict],
+    titulaire_nom: str,
+    annee: str,
+):
+    df_to_download = pl.DataFrame(data)
+
+    def to_bytes(buffer):
+        df_to_download.write_excel(
+            buffer, worksheet="DECP" if annee in ["Toutes", None] else annee
+        )
+
+    date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
+    return dcc.send_bytes(to_bytes, filename=f"decp_{titulaire_nom}_{date}.xlsx")

src/utils.py

@@ -1,9 +1,28 @@
+import json
+import logging
+import os
+from time import sleep
+
+import polars as pl
+import polars.selectors as cs
+from httpx import get
+from polars.exceptions import ComputeError
+
 operators = [
     ["s<", "<"],
     ["s>", ">"],
+    ["i<", "<"],
+    ["i>", ">"],
     ["icontains", "contains"],
 ]
 
+logger = logging.getLogger("decp.info")
+logging.basicConfig(
+    format="%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s",
+    level=logging.INFO,
+    datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
+)
+
 
 def split_filter_part(filter_part):
     print("filter part", filter_part)
@@ -13,7 +32,284 @@ def split_filter_part(filter_part):
             name_part = name_part.strip()
             value = value_part.strip()
             name = name_part[name_part.find("{") + 1 : name_part.rfind("}")]
+            print("=>", name, operator_group[1], value)
 
             return name, operator_group[1], value
 
     return [None] * 3
+
+
+def add_resource_link(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
+    dff = dff.with_columns(
+        (
+            '<a href="' + pl.col("sourceFile") + '">' + pl.col("sourceDataset") + "</a>"
+        ).alias("source")
+    )
+    dff = dff.drop(["sourceFile", "sourceDataset"])
+    return dff
+
+
+def add_links(dff: pl.DataFrame):
+    dff = dff.with_columns(
+        pl.when(pl.col("titulaire_typeIdentifiant") == "SIRET")
+        .then(
+            '<a href = "/titulaires/'
+            + pl.col("titulaire_id")
+            + '">'
+            + pl.col("titulaire_id")
+            + "</a>"
+        )
+        .otherwise(pl.col("titulaire_id"))
+        .alias("titulaire_id")
+    )
+
+    for column, path in [("acheteur_id", "acheteurs"), ("uid", "marches")]:
+        dff = dff.with_columns(
+            (
+                f'<a href = "/{path}/'
+                + pl.col(column)
+                + '" target="_blank">'
+                + pl.col(column)
+                + "</a>"
+            ).alias(column)
+        )
+    return dff
+
+
+def add_links_in_dict(data: list, org_type: str) -> list:
+    new_data = []
+    for marche in data:
+        org_id = marche[org_type + "_id"]
+        marche[org_type + "_nom"] = (
+            f'<a href="/{org_type}s/{org_id}">{marche[org_type + "_nom"]}</a>'
+        )
+        marche["id"] = f'<a href="/marches/{marche["uid"]}">{marche["id"]}</a>'
+        marche["uid"] = f'<a href="/marches/{marche["uid"]}">{marche["uid"]}</a>'
+        new_data.append(marche)
+    return new_data
+
+
+def booleans_to_strings(lff: pl.LazyFrame) -> pl.LazyFrame:
+    """
+    Convert all boolean columns to string type.
+    """
+    lff = lff.with_columns(
+        pl.col(cs.Boolean)
+        .cast(pl.String)
+        .str.replace("true", "oui")
+        .str.replace("false", "non")
+    )
+    return lff
+
+
+def numbers_to_strings(lff: pl.LazyFrame) -> pl.LazyFrame:
+    """
+    Convert all numeric columns to string type.
+    """
+    lff = lff.with_columns(pl.col(pl.Float64, pl.Int16).cast(pl.String).fill_null(""))
+    return lff
+
+
+def dates_to_strings(lff: pl.LazyFrame, column: str) -> pl.LazyFrame:
+    """
+    Convert a date column to string type.
+    """
+    lff = lff.with_columns(pl.col(column).cast(pl.String).fill_null(""))
+    return lff
+
+
+def format_number(number) -> str:
+    number = "{:,}".format(number).replace(",", " ")
+    return number
+
+
+def format_montant(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
+    def format_function(expr, scale=None):
+        # https://stackoverflow.com/a/78636786
+        expr = expr.cast(pl.String).str.splitn(".", 2)
+
+        num = expr.struct[0]
+        frac = expr.struct[1]
+
+        # Ajout des espaces
+        num = (
+            num.str.reverse()
+            .str.replace_all(r"\d{3}", "$0 ")
+            .str.reverse()
+            .str.replace(r"^ ", "")
+        )
+
+        frac: pl.Expr = (
+            pl.when(frac.is_not_null() & ~frac.is_in(["0"]))
+            .then("," + frac)
+            .otherwise(pl.lit(""))
+        )
+
+        return num + frac + pl.lit(" €")
+
+    dff = dff.with_columns(pl.col("montant").pipe(format_function).alias("montant"))
+    return dff
+
+
+def get_annuaire_data(siret: str) -> dict:
+    url = f"https://recherche-entreprises.api.gouv.fr/search?q={siret}"
+    response = get(url)
+    return response.json()["results"][0]
+
+
+def get_decp_data() -> pl.LazyFrame:
+    # 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.
+
+    try:
+        logger.info(
+            f"Lecture du fichier parquet ({os.getenv('DATA_FILE_PARQUET_PATH')})..."
+        )
+        lff: pl.LazyFrame = pl.scan_parquet(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
+    except ComputeError:
+        # Le fichier est probablement en cours de mise à jour
+        logger.info("Échec, nouvelle tentative dans 10s...")
+        sleep(10)
+        lff: pl.LazyFrame = pl.scan_parquet(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
+
+    # Tri des marchés par date de notification
+    lff = lff.sort(by=["dateNotification", "uid"], descending=True, nulls_last=True)
+
+    # Uniquement les données actuelles, pas les anciennes versions de marchés
+    lff = lff.filter(pl.col("donneesActuelles")).drop("donneesActuelles")
+
+    # Convertir les colonnes booléennes en chaînes de caractères
+    lff = booleans_to_strings(lff)
+
+    # Bizarrement je ne peux pas faire lff = lff.fill_null("") ici
+    # 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
+
+
+def get_departements() -> dict:
+    with open("data/departements.json", "rb") as f:
+        data = json.load(f)
+        return data
+
+
+def get_departement_region(code_postal):
+    if code_postal > "97000":
+        code_departement = code_postal[:3]
+    else:
+        code_departement = code_postal[:2]
+    nom_departement = departements[code_departement]["departement"]
+    nom_region = departements[code_departement]["region"]
+    return code_departement, nom_departement, nom_region
+
+
+def filter_table_data(lff: pl.LazyFrame, filter_query: str) -> pl.LazyFrame:
+    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])
+        print("filter_value:", filter_value)
+        print("filter_value_type:", type(filter_value))
+        print("col_type:", col_type)
+
+        if col_type == "Date":
+            # Convertir la colonne en chaînes de caractères
+            lff = dates_to_strings(lff, col_name)
+
+        if operator in ("<", "<=", ">", ">="):
+            lff = lff.filter(
+                pl.col(col_name).is_not_null() & (pl.col(col_name) != pl.lit(""))
+            )
+            if operator == "<":
+                lff = lff.filter(pl.col(col_name) < filter_value)
+            elif operator == ">":
+                lff = lff.filter(pl.col(col_name) > filter_value)
+            elif operator == ">=":
+                lff = lff.filter(pl.col(col_name) >= filter_value)
+            elif operator == "<=":
+                lff = lff.filter(pl.col(col_name) <= filter_value)
+
+        elif col_type.startswith("Int") or col_type.startswith("Float"):
+            try:
+                filter_value = int(filter_value)
+            except ValueError:
+                logger.error(f"Invalid numeric filter value: {filter_value}")
+                continue
+            lff = lff.filter(pl.col(col_name) == filter_value)
+
+        elif operator == "contains" and col_type in ["String", "Date"]:
+            lff = lff.filter(pl.col(col_name).str.contains("(?i)" + filter_value))
+
+        # elif operator == 'datestartswith':
+        # lff = lff.filter(pl.col(col_name).str.startswith(filter_value)")
+
+    return lff
+
+
+def sort_table_data(lff: pl.LazyFrame, sort_by: list) -> pl.LazyFrame:
+    lff = lff.sort(
+        [col["column_id"] for col in sort_by],
+        descending=[col["direction"] == "desc" for col in sort_by],
+        nulls_last=True,
+    )
+    print(sort_by)
+    return lff
+
+
+def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tuple:
+    # Liste finale de colonnes
+    columns = []
+    tooltip = {}
+    for column_id in dff.columns:
+        if exclude and column_id in exclude:
+            continue
+        column_object = data_schema.get(column_id)
+        if column_object:
+            column_name = column_object.get("friendly_name", column_id)
+        else:
+            column_name = column_id
+
+        column = {
+            "name": column_name,
+            "id": column_id,
+            "presentation": "markdown",
+            "type": "text",
+            "format": {"nully": "N/A"},
+            "hideable": hideable,
+        }
+        columns.append(column)
+
+        if column_object:
+            tooltip[column_id] = {
+                "value": f"""**{column_object.get("friendly_name")}** ({column_id})
+
+    """
+                + column_object["description"],
+                "type": "markdown",
+            }
+    return columns, tooltip
+
+
+lf = get_decp_data()
+departements = get_departements()
+domain_name = (
+    "test.decp.info" if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true" else "decp.info"
+)
+meta_content = {
+    "image_url": f"https://{domain_name}/assets/decp.info.png",
+    "title": "decp.info - exploration des marchés publics français",
+    "description": (
+        "Explorez et analysez les données des marchés publics français avec cet outil libre et gratuit. "
+        "Pour une commande publique accessible à toutes et tous."
+    ),
+}
+
+# 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",
+}