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Colin Maudry 68a87985c7 Bump version number 2.5.1 2026-01-29 21:48:35 +01:00
Colin Maudry 776aa271f1 Correction de la recherche #67 2026-01-29 21:48:13 +01:00
Colin Maudry fe7277ce26 Merge branch 'hotfix/2.5.1' 2026-01-29 21:26:57 +01:00
Colin Maudry b68fa3872f Changelog 2.5.1 2026-01-29 21:26:54 +01:00
Colin Maudry b7ff04c69c Correction de l'affichage de la distance 2026-01-29 21:26:16 +01:00
Colin Maudry ccee27baee Correction de la couleur des bordures dans statistiques 2026-01-29 21:19:36 +01:00
Colin Maudry 47e17c48e7 Bugs de créations de noms acheteur/titulaire #67 #68 2026-01-29 21:16:35 +01:00
Colin Maudry e3b57608f4 padding right dans les td 2026-01-29 20:32:35 +01:00
Colin Maudry f4f0d70864 Merge branch 'release/2.5.0' 2026-01-29 20:26:31 +01:00
Colin Maudry 10c69013f0 Bump version 2.5.0 2026-01-29 20:26:00 +01:00
Colin Maudry c08e2fa143 Date changelog 2026-01-29 20:24:43 +01:00
Colin Maudry afd812c50d Suppression des styles non utilisés 2026-01-29 19:55:11 +01:00
Colin Maudry 536d37d67c Correction style tableau sources (bords) 2026-01-29 19:39:22 +01:00
Colin Maudry f43bb14e23 Alignement à droite pour les nombres 2026-01-29 19:38:21 +01:00
Colin Maudry 5422f95ea7 400 et 600 en weight 2026-01-29 19:37:56 +01:00
Colin Maudry 29f6e5c2c2 Finalisation en-têtes 2026-01-29 19:37:35 +01:00
Colin Maudry c311ed5f23 Doublons 2026-01-29 19:36:29 +01:00
Colin Maudry 31d0a626e6 Version number redesign 2026-01-29 19:24:07 +01:00
Colin Maudry 307e3379e0 Angles arrondis OK et tableau aligné 2026-01-29 18:48:30 +01:00
Colin Maudry 1fb18bcf6f Tentative d'angles ronds pour les data tables 2026-01-29 18:23:24 +01:00
Colin Maudry 30e822d435 Quelques améliorations visuelles sur les tableaux 2026-01-29 03:01:50 +01:00
Colin Maudry a44aaf6df6 Changelog 2026-01-29 02:43:14 +01:00
Colin Maudry 8c11a018a0 Alignement du logo et du numéro de version 2026-01-29 02:38:10 +01:00
Colin Maudry a0d6222424 Ajout des attributions pour les fonts 2026-01-29 02:25:47 +01:00
Colin Maudry 25115c305c Smoothing des fonts, logo plus fin 2026-01-29 02:25:24 +01:00
Colin Maudry 9d9533b8a2 Auto-cleanup des filtres après restauration URL 2026-01-29 01:41:21 +01:00
Colin Maudry e4f06acc56 Exemple de filtres domain-agnostic 2026-01-29 01:40:12 +01:00
Colin Maudry e0dc2687c4 Logging bug avec le contenu des filter_part 2026-01-29 01:39:27 +01:00
Colin Maudry 274e06cde4 Hébergement de bootstrap pour supprimer google fonts 2026-01-29 01:37:56 +01:00
Colin Maudry f9aadede8b robots.txt généré par le code #66 2026-01-29 01:37:08 +01:00
Colin Maudry d35862beb0 Réorganisation du CSS 2026-01-29 00:31:30 +01:00
Colin Maudry ed6811266d Nombreuses améliorations esthétiques et texte (font, couleurs, etc.) 2026-01-29 00:23:28 +01:00
Colin Maudry 06f658ccf1 Suivi des filtres comme des recherches, avec page source 2026-01-28 22:18:39 +01:00
Colin Maudry e4c6659205 Exclue des colonnes que si *_left *_right 2026-01-28 22:17:19 +01:00
Colin Maudry 434a659778 Généralisation du logging avec logger 2026-01-28 22:16:11 +01:00
Colin Maudry e573fcccae Page d'accueil plus accueillante, plus de recheche auto 2026-01-28 21:59:54 +01:00
Colin Maudry 84739df7cb Les pages dédiées au SEO ont leur répertoire #66 2026-01-28 21:59:06 +01:00
Colin Maudry 1d241ca9b7 Améliorations de l'UX tableau 2026-01-28 21:15:31 +01:00
Colin Maudry 0264aae3b9 Suivi des filtres appliqués 2026-01-28 18:42:25 +01:00
Colin Maudry fb5c37b34b Merge branch 'feature/66_seo' into dev 2026-01-28 14:06:03 +01:00
Colin Maudry 639b342178 Changelog #66 2026-01-28 14:02:25 +01:00
Colin Maudry e8534c8108 Finalement suppression des json-ld titulaire et acheteur #66 2026-01-28 14:01:15 +01:00
Colin Maudry f5d8026061 Ajout des données JSON-LD aux pages titulaires #66 2026-01-28 13:50:05 +01:00
Colin Maudry 1eecc45e29 Meta keywords (même si a priori ça aide pas pour le SEO) #66 2026-01-28 13:49:19 +01:00
Colin Maudry 07bdcf232d Ajout des données JSON-LD acheteur et fix make_org_jsonld #66 2026-01-28 13:32:08 +01:00
Colin Maudry 6e992e0a6e Ajout des données JSON-LD acheteur #66 2026-01-28 13:30:47 +01:00
Colin Maudry a76a14b030 Petits ajustements 2026-01-28 12:49:04 +01:00
Colin Maudry b3bd488882 Liste des marchés par acheteur et par titulaire #66 2026-01-28 12:48:47 +01:00
Colin Maudry a385e999d3 Plus jolie table des sources 2026-01-28 11:59:04 +01:00
Colin Maudry a4bda0483f Déplacement de la génération des df en bas, nouveaux dfs de base 2026-01-28 11:58:41 +01:00
Colin Maudry 9a1e5bee63 Départements sous forme de liste, ajout des titulaires par département #66 2026-01-28 11:57:41 +01:00
Colin Maudry 1c4fccac6e Nom de l'acheteur et du titulaire dans les titres #66 2026-01-28 11:50:55 +01:00
Colin Maudry 187feee544 Ajout d'une arborescence de departements #66 2026-01-27 17:48:49 +01:00
Colin Maudry 965f24ab92 Meta tag noindex sur test.decp.info 2026-01-26 07:02:03 +01:00
Colin Maudry 3aee2667d0 Meilleure description pour la page d'accueil 2026-01-26 07:01:35 +01:00
Colin Maudry 3d96a5e1b8 Ajout du JSON-LD #66 2026-01-24 17:19:47 +01:00
Colin Maudry 35928d7245 Namespacing de dcc.Location dans /acheteur 2026-01-24 14:44:32 +01:00
Colin Maudry ac42dde488 Fin de l'exception pour les colonnes *_left *_right 2026-01-24 14:43:33 +01:00
Colin Maudry ae366bf014 Page marché : objet en H1, durée restante, catégorie titulaire, distance 2026-01-24 14:42:45 +01:00
Colin Maudry bd64c397dc Namespacing des dcc.Location pour éviter les conflits entre pages 2026-01-24 14:35:12 +01:00
Colin Maudry 937e8be356 distance => titulaire_distance (+ affichage dans vue marché) 2026-01-24 14:19:02 +01:00
Colin Maudry e880eaff12 Description optionnelle 2026-01-22 18:58:23 +01:00
Colin Maudry 07a97293cc Merge branch 'main' into dev 2026-01-22 18:51:17 +01:00
Colin Maudry ef97cea679 Exclure les colonnes _right et _left 2026-01-22 18:49:08 +01:00
Colin Maudry c9fc2a01fc Changelog 2.4.1 2026-01-22 18:36:25 +01:00
Colin Maudry 8002bd711a Gestion des colonnes absentes du schéma 2026-01-22 18:32:27 +01:00
Colin Maudry 1ba78fe8df Màj changelog 2.4.0 2026-01-22 18:17:26 +01:00
Colin Maudry f1e24794e6 Màj changelog 2.4.0 2026-01-22 18:04:29 +01:00
Colin Maudry 9110b78f2a Merge tag 'v2.4.0' into dev
- Site à peu près utilisable sur petit écran (smartphone) ([#63](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/63))
- Amélioration du référencement Web (sitemap, titres, descriptions) ([#50](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/50))
- Possibilité dans les champs non-numériques de filtrer le texte selon son début ou sa fin (`text*` et `*text`)
- Ajout d'une table des matières dans la page [À propos](https://decp.infi/a-propos) ([#36](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/36))
- Désactivation du bloquage des robot d'agents de LLM (robots.txt)
2026-01-22 17:58:47 +01:00
Colin Maudry 2ce6005c88 Merge branch 'release/2.4.0' 2026-01-22 17:57:53 +01:00
Colin Maudry 4234736656 Déblockage de tous les bots d'agents LLM 2026-01-22 17:42:39 +01:00
Colin Maudry 39faeca4d3 Màj mode d'emploi #42 2026-01-22 16:46:19 +01:00
Colin Maudry 82bd82944a Changelog #36 2026-01-22 16:36:55 +01:00
Colin Maudry 92f30a963f Ajout d'une table des matières dans A propos #36 2026-01-22 16:31:25 +01:00
Colin Maudry 267e2e15f8 Possibilité dans les champs non-numériques de filtrer le texte selon son début ou sa fin (text* et *text) #42 2026-01-21 18:04:33 +01:00
Colin Maudry dd52bd5158 Amélioration des titres et descriptions de pages #50 2026-01-21 17:47:03 +01:00
Colin Maudry d499906bbe Génération d'une sitemap #50 2026-01-21 17:40:53 +01:00
Colin Maudry 2fc501efbb Container de l'app toujours fluid, fix noms props #63 2026-01-21 16:32:20 +01:00
Colin Maudry 945f7974c8 Configuration du point de rupture de la navbar à 992px #63 2026-01-21 15:13:59 +01:00
Colin Maudry 1044379425 Meilleur affichage sur petit écran #63 2026-01-21 14:22:52 +01:00
Colin Maudry 421eaa0772 Premier jet navbar #63 2026-01-20 17:31:42 +01:00
Colin Maudry 3776b18ff5 Meilleure gestion des colonnes absentes du schéma 2026-01-20 11:24:26 +01:00
Colin Maudry 6005b2fcb5 Mise en valeur des moyens de consommer les données 2026-01-19 11:44:41 +01:00
Colin Maudry fc99723b2e Gestion des colonnes ajoutées mais absentes du schéma 2026-01-19 11:44:14 +01:00
Colin Maudry c3e801a15a Utilisation des dbc pour /marche #63 2026-01-19 11:34:20 +01:00
Colin Maudry 38ea8834af Merge tag 'v2.3.1' into dev
- Les champs absents du [schéma](https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-essentielles-de-la-commande-publique-consolidees-format-tabulaire?resource_id=9a4144c0-ee44-4dec-bee5-bbef38191d9a) sont ignorés pour éviter les erreurs
2026-01-16 14:16:47 +01:00
Colin Maudry 5bcd17e8b0 Skip les colonnes absentes du schéma 2026-01-16 13:57:19 +01:00
Colin Maudry ec28e89788 Style et texte 2026-01-16 03:14:56 +01:00
Colin Maudry 338311fc62 Style et texte 2026-01-16 02:57:35 +01:00
Colin Maudry 86b445a007 Tableau pour les statistiques par an 2026-01-16 02:18:17 +01:00
Colin Maudry 16a914a98a Ajout de la matrice de doublons par source 2026-01-16 02:17:47 +01:00
Colin Maudry 0bc82fae1e màj de l'état des sources de DECP 2026-01-16 00:31:27 +01:00
Colin Maudry 3c68317f9d Utilisation des stats produites par decp_processing 2026-01-14 18:16:50 +01:00
Colin Maudry d8dcb04fbf Fix anchor pour Sources 2025-12-27 10:18:01 +01:00
23 changed files with 13644 additions and 602 deletions
+24
View File
@@ -1,3 +1,27 @@
##### 2.5.1 (29 janvier 2026)
- Mise en production un peu hâtive ([#67](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/67), [#68](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/68))
#### 2.5.0 (29 janvier 2026)
- Refonte graphique et amélioration des textes d'aide
- Amélioration du filtrage du tableau à partir d'une URL
- Renforcement du SEO avec une arborescence permettant l'accès aux marchés et des snippets JSON-LD
- Suppression de la dépendance à Google Fonts grâce à [Bunny Fonts](https://fonts.bunny.net) 🇪🇺 🇸🇮
##### 2.4.1 (22 janvier 2026)
- Meilleure gestion des colonnes absentes du schéma
#### 2.4.0 (22 janvier 2026)
- Site à peu près utilisable sur petit écran (smartphone) ([#63](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/63))
- Ajout de nouvelles statistiques dans [/statistiques](https://decp.info/statistiques) (stats par année, doublons par source)
- Amélioration du référencement Web (sitemap, titres, descriptions) ([#50](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/50))
- Possibilité dans les champs non-numériques de filtrer le texte selon son début ou sa fin (`text*` et `*text`)
- Ajout d'une table des matières dans la page [À propos](https://decp.infi/a-propos) ([#36](https://github.com/ColinMaudry/decp.info/issues/36))
- Désactivation du bloquage des robot d'agents de LLM (robots.txt)
##### 2.3.1 (16 janvier 2026)
- Les champs absents du [schéma](https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-essentielles-de-la-commande-publique-consolidees-format-tabulaire?resource_id=9a4144c0-ee44-4dec-bee5-bbef38191d9a) sont ignorés pour éviter les erreurs
+1 -1
View File
@@ -1,6 +1,6 @@
# decp.info
> v2.3.1
> v2.5.1
> Outil d'exploration et de téléchargement des données essentielles de la commande publique.
=> [decp.info](https://decp.info)
+2 -2
View File
@@ -1,13 +1,13 @@
[project]
name = "decp.info"
description = "Interface d'exploration et d'analyse des marchés publics français."
version = "2.3.1"
version = "2.5.1"
requires-python = ">= 3.10"
authors = [
{ name = "Colin Maudry", email = "colin@colmo.tech" }
]
dependencies = [
"dash==3.3.0",
"dash==3.4.0",
"dash[compress]",
"polars",
"gunicorn",
+115 -35
View File
@@ -3,18 +3,32 @@ import os
import dash_bootstrap_components as dbc
import tomllib
from dash import Dash, dcc, html, page_container, page_registry
from dash import Dash, Input, Output, State, dcc, html, page_container, page_registry
from dotenv import load_dotenv
from flask import send_from_directory
from flask import Response
load_dotenv()
development = os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true"
meta_tags = [
{"name": "viewport", "content": "width=device-width, initial-scale=1"},
{
"name": "keywords",
"content": "commande publique, decp, marchés publics, données essentielles",
},
]
if development:
meta_tags.append({"name": "robots", "content": "noindex"})
app = Dash(
external_stylesheets=[dbc.themes.SIMPLEX],
title="decp.info",
use_pages=True,
compress=True,
meta_tags=meta_tags,
)
# COSMO (belle font, blue),
# UNITED (rouge, ubuntu font),
# LUMEN (gros séparateur, blue clair),
@@ -24,7 +38,29 @@ app = Dash(
# robots.txt
@app.server.route("/robots.txt")
def robots():
return send_from_directory("./assets", "robots.txt", mimetype="text/plain")
text = """User-agent: *
Allow: /
"""
return Response(text, mimetype="text/plain")
@app.server.route("/sitemap.xml")
def sitemap():
base_url = "https://decp.info"
pages = [
"/",
"/statistiques",
"/tableau",
"/a-propos",
]
xml = '<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>\n'
xml += '<urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9">\n'
for page in pages:
xml += " <url>\n"
xml += f" <loc>{base_url}{page}</loc>\n"
xml += " </url>\n"
xml += "</urlset>"
return Response(xml, mimetype="text/xml")
logger = logging.getLogger("decp.info")
@@ -73,43 +109,87 @@ app.index_string = """
</html>
"""
app.layout = html.Div(
[
html.Div(
[
html.Div(
[
html.A(children=html.H1("decp.info"), href="/"),
html.P(
children=html.A(
version,
href="https://github.com/ColinMaudry/decp.info/blob/main/CHANGELOG.md",
target="_blank",
navbar = dbc.Navbar(
dbc.Container(
fluid=True,
children=[
dbc.NavItem(
children=[
html.Div(
[
dcc.Link(html.H1("decp.info"), href="/", className="logo"),
html.P(
[
html.A(
version,
href="https://github.com/ColinMaudry/decp.info/blob/main/CHANGELOG.md",
)
],
className="version",
),
className="version",
),
],
className="logo",
),
html.Div(
id="announcements",
children=dcc.Markdown(os.getenv("ANNOUNCEMENTS")),
),
html.Div(
],
className="logo-wrapper",
)
],
style={"minWidth": "230px"},
),
dbc.Nav(
children=[dcc.Markdown(os.getenv("ANNOUNCEMENTS"), id="announcements")],
style={
"maxWidth": "1200px",
"display": "inline-block",
},
navbar=True,
id="announcements-nav",
),
dbc.NavbarToggler(id="navbar-toggler"),
dbc.Collapse(
dbc.Nav(
[
dcc.Link(
page["name"], href=page["relative_path"], className="nav"
dbc.NavItem(
dbc.NavLink(
page["name"].replace(" ", " "),
href=page["relative_path"],
active="exact",
)
)
for page in page_registry.values()
if page["name"] not in ["Acheteur", "Titulaire", "Marché"]
]
if page["name"]
in ["Recherche", "À propos", "Tableau", "Statistiques"]
],
className="ms-auto",
navbar=True,
),
],
className="navbar",
id="navbar-collapse",
navbar=True,
),
],
),
color="light",
dark=False,
className="mb-4",
expand="lg",
)
app.layout = html.Div(
[
navbar,
dbc.Container(
page_container,
fluid=True,
id="page-content-container",
className="mb-4",
),
page_container,
]
)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
@app.callback(
Output("navbar-collapse", "is_open"),
[Input("navbar-toggler", "n_clicks")],
[State("navbar-collapse", "is_open")],
)
def toggle_navbar_collapse(n, is_open):
if n:
return not is_open
return is_open
File diff suppressed because it is too large Load Diff
+480
View File
@@ -0,0 +1,480 @@
@import url(https://fonts.bunny.net/css?family=fira-code:400|inter:400,600);
/* ==========================================================================
Variables
========================================================================== */
:root {
--bs-font-monospace: "Fira Code";
--primary-color: rgb(179, 56, 33);
--primary-color-text: #b33821;
}
/* ==========================================================================
Base & Reset
========================================================================== */
body {
font-family: "Inter", sans-serif;
font-weight: 400;
background-color: rgb(255 240 240 / 40%);
-moz-osx-font-smoothing: grayscale;
-webkit-font-smoothing: antialiased;
font-smooth: always;
font-display: swap;
}
strong,
b {
font-weight: 600 !important;
}
h3 {
margin: 36px 0 20px 0;
}
/* Base Button Styles */
button {
font-weight: 400;
background-color: #fff;
border-radius: 3px;
appearance: auto;
border: solid var(--primary-color) 1px;
/* couleur thème foncée */
}
button[disabled] {
border-color: #ccc;
color: #666;
}
button:hover:not([disabled]) {
background-color: #fee;
}
/* Global Link Styles */
#_pages_content a {
color: #993333;
}
/* ==========================================================================
Layout
========================================================================== */
#_pages_content {
padding: 28px 24px 0 24px;
}
.wrapper {
display: grid;
grid-gap: 10px;
margin-bottom: 50px;
justify-content: space-between;
}
#header > * {
margin: 0 0 20px 0px;
}
/* ==========================================================================
Components
========================================================================== */
/* --- Navigation & Header --- */
a.logo {
color: black;
text-decoration: none;
}
a.logo > h1 {
font-weight: 400;
margin: 0;
line-height: 1;
}
.logo-wrapper {
display: flex;
align-items: baseline;
}
p.version {
margin: 0 0 0 12px;
font-family: "Fira Code";
font-size: 0.9rem;
}
p.version > a {
text-decoration: none;
margin-top: 10px;
}
.navbar-brand {
margin-right: 2px;
}
.navbar-nav .nav-link.active {
font-weight: 600;
}
#announcements {
margin: 25px 40px 0 60px;
font-size: 90%;
max-width: 900px;
}
/* --- Search Page --- */
.tagline {
text-align: center;
font-size: 120%;
display: block;
margin-top: 50px;
}
#search {
margin: 30px auto 0px auto;
width: 500px;
font-size: 16px;
height: 30px;
display: block;
}
.search_options {
margin: 16px auto;
width: 450px;
}
.search_options input {
margin-right: 12px;
}
.results_acheteur {
grid-column: 1;
grid-row: 1;
}
.results_titulaire {
grid-column: 2;
grid-row: 1;
}
/* --- Tables (Dash & Custom) --- */
/* Table Menu (Exports etc) */
.table-menu {
font-size: 16px;
margin: 12px 0 12px 0;
height: 36px;
}
.table-menu > * {
margin: 8px 16px 8px 0;
float: left;
}
#source_table {
margin-bottom: 25px;
}
#source_table p {
line-height: 1.5;
}
/* Dash Table Overrides */
.column-header--sort {
margin-left: 3px;
}
dash-table-container dash-spreadsheet-menu table.cell-table {
margin-right: 8px;
margin-lef: 8px;
}
table.cell-table,
table.cell-table tr {
border-color: #fff;
padding: 0;
border-collapse: separate !important;
/* Required for border-radius */
border-spacing: 0;
}
table.cell-table th {
border-collapse: separate !important;
border-spacing: 0;
}
.dash-table-container p {
margin-bottom: 0;
}
.dash-table-container
.dash-spreadsheet-container
.dash-spreadsheet-inner
th.dash-header {
margin: 0;
color: white;
font-family: "Inter", sans-serif;
text-align: left;
font-weight: 600;
padding-right: 12px;
border: 1px solid rgb(179, 56, 33) !important;
background-color: rgb(179, 56, 33);
border-bottom: none !important;
height: 34px;
}
.dash-table-container
.dash-spreadsheet-container
.dash-spreadsheet-inner
table.cell-table
tr:first-of-type
th.dash-header:first-of-type {
border-top-left-radius: 3px !important;
}
.dash-table-container
.dash-spreadsheet-container
.dash-spreadsheet-inner
table.cell-table
tr:first-of-type
th.dash-header:last-of-type {
border-top-right-radius: 3px !important;
}
/* Dash Filters */
.dash-table-container
.dash-spreadsheet-container
.dash-spreadsheet-inner
.cell-table
.dash-filter
input[type="text"] {
border-color: #ccc;
border-style: solid;
border-width: 1px;
border-radius: 3px;
height: 28px;
font-family: "Fira Code";
caret-color: #000;
background-color: rgb(250 250 250);
text-align: left !important;
padding: 1px 2px 0 2px;
vertical-align: center;
}
.dash-filter--case {
display: none;
}
.dash-table-container
.dash-spreadsheet-container
.dash-spreadsheet-inner
.cell-table
th.dash-filter {
background-color: #ccc;
}
/* Custom Marches Table */
.dash-table-container
.dash-spreadsheet-container
.dash-spreadsheet-inner
.cell-table
td {
padding-left: 5px;
padding-right: 5px;
}
.dash-table-container
.dash-spreadsheet-container
.dash-spreadsheet-inner
td
div.dash-cell-value.cell-markdown {
font-family: "Inter", sans-serif !important;
font-weight: 400;
}
.marches_table.stuck {
position: relative;
right: 200px;
}
.marches_table .cell-table tr:nth-child(even) td {
background-color: rgb(255 240 240 / 40%);
}
/* Column Visibility Menu */
.column-actions {
margin-right: 8px;
}
.column-header--hide {
display: none;
}
.show-hide {
position: relative;
width: 180px;
margin: 0 0 10px 0;
}
.show-hide::before {
background: inherit;
content: "Colonnes affichées";
position: absolute;
left: 5px;
right: 5px;
}
.show-hide-menu-item > input {
margin-right: 10px;
}
/* Tooltips */
.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: "Inter", sans-serif;
}
/* --- Organization Cards (Grid Items) --- */
.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;
}
.org_top {
grid-column: 1/3;
grid-row: 3;
}
/* --- About Page (A Propos) --- */
.a-propos-container {
display: flex;
flex-wrap: wrap;
align-items: flex-start;
position: relative;
max-width: 1200px;
margin: 0 auto;
}
.a-propos-content {
flex: 1 1 70%;
max-width: 75%;
padding-right: 40px;
}
.a-propos-toc {
flex: 0 0 25%;
max-width: 25%;
/* Keeps it from growing too large */
position: sticky;
top: 40px;
/* Sticks 40px from the top of the viewport */
border-left: 2px solid #333;
/* Dark vertical line like hedgedoc */
padding-left: 15px;
margin-top: 40px;
background-color: #fff;
/* Aligns visually with the first header */
}
/* TOC Links */
.toc-link {
display: block;
color: #666;
text-decoration: none;
font-size: 0.9em;
padding: 2px 0;
transition: color 0.2s, font-weight 0.2s;
line-height: 1.4;
}
.toc-link:hover {
color: #000;
text-decoration: none;
}
.toc-active {
color: #000;
font-weight: bold;
}
.toc-level-2 {
margin-left: 15px;
font-size: 0.85em;
}
.toc-header {
font-weight: bold;
margin-bottom: 10px;
display: block;
color: #333;
}
/* --- Misc & Utility --- */
#instructions {
max-width: 1000px;
}
details > div {
padding-top: 24px;
}
summary > h4 {
margin: 0;
display: inline;
}
/* ==========================================================================
Media Queries
========================================================================== */
@media (max-width: 992px) {
/* Navigation */
#announcements-nav {
display: none !important;
}
/* About Page */
.a-propos-content {
max-width: 100%;
padding-right: 0;
flex: 1 1 100%;
}
.a-propos-toc {
display: none;
}
}
+105
View File
@@ -0,0 +1,105 @@
window.dash_clientside = Object.assign({}, window.dash_clientside, {
clientside: {
clean_filters: function (trigger) {
if (!trigger) {
return window.dash_clientside.no_update;
}
// Helper to set value on a React text input
const setNativeValue = (element, value) => {
const valueSetter = Object.getOwnPropertyDescriptor(
element,
"value"
).set;
const prototype = Object.getPrototypeOf(element);
const prototypeValueSetter = Object.getOwnPropertyDescriptor(
prototype,
"value"
).set;
if (valueSetter && valueSetter !== prototypeValueSetter) {
prototypeValueSetter.call(element, value);
} else {
valueSetter.call(element, value);
}
element.dispatchEvent(new Event("input", { bubbles: true }));
};
const cleanInputs = () => {
const inputs = document.querySelectorAll(
'.dash-filter input[type="text"]'
);
inputs.forEach((input) => {
let val = input.value;
let original = val;
// Remove "icontains " prefix
if (/^icontains\s+/i.test(val)) {
val = val.replace(/^icontains\s+/i, "");
// Check for surrounding quotes (single or double) and remove them
if (
(val.startsWith('"') && val.endsWith('"')) ||
(val.startsWith("'") && val.endsWith("'"))
) {
val = val.substring(1, val.length - 1);
}
}
// Handle relational operators (i<, s>, i<=, etc.)
else if (/^[is][<>]=?/i.test(val)) {
val = val.substring(1);
}
if (val !== original) {
try {
// Try setting it the React-friendly way
setNativeValue(input, val);
} catch (e) {
// Fallback to direct assignment if fancy way fails
input.value = val;
}
}
});
};
// Use MutationObserver to wait for table to appear/update
const observer = new MutationObserver((mutations) => {
cleanInputs();
});
const target = document.querySelector(".dash-table-container");
if (target) {
observer.observe(target, {
childList: true,
subtree: true,
attributes: true,
attributeFilter: ["value"],
});
// Disconnect after 5 seconds
setTimeout(() => {
observer.disconnect();
}, 5000);
// Also try immediately just in case
cleanInputs();
} else {
// Poll briefly if container not found yet
const checkInterval = setInterval(() => {
const t = document.querySelector(".dash-table-container");
if (t) {
clearInterval(checkInterval);
observer.observe(t, { childList: true, subtree: true });
setTimeout(() => observer.disconnect(), 5000);
cleanInputs();
}
}, 200);
// Stop polling after 2s if still nothing
setTimeout(() => clearInterval(checkInterval), 2000);
}
return window.dash_clientside.no_update;
},
},
});
-41
View File
@@ -1,41 +0,0 @@
# 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: /
-292
View File
@@ -1,292 +0,0 @@
/* Change la marge bout d'export */
.table-menu {
font-size: 16px;
margin: 12px;
height: 36px;
}
.table-menu > * {
margin: 8px;
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 */
/*
td[data-dash-column="objet"],td[data-dash-column="titulaire_nom"],td[data-dash-column="acheteur_nom"], {
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: "Open Sans", sans-serif;
text-align: left;
}
.dash-table-container
.dash-spreadsheet-container
.dash-spreadsheet-inner
th.dash-filter {
background-color: #f0afa3;
}
.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: "Open Sans", 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: "Open Sans", sans-serif;
}
.marches_table.stuck {
position: relative;
right: 200px;
}
.marches_table .cell-table tr:nth-child(even) td {
background-color: #feeeee;
font-family: "Open Sans", sans-serif;
}
#header > *,
.dash-spreadsheet-menu button.export {
margin: 0 0 20px 20px;
}
/* Annonces */
#announcements {
margin-top: 25px;
max-width: 30%;
font-size: 90%;
}
/* Page de recherche */
.tagline {
text-align: center;
font-size: 120%;
display: block;
margin-top: 50px;
}
#search {
margin: 30px auto 0px auto;
width: 500px;
font-size: 16px;
height: 30px;
display: block;
}
.search_options {
margin: 16px auto;
width: 450px;
}
.search_options input {
margin-right: 12px;
}
.results_acheteur {
grid-column: 1;
grid-row: 1;
}
.results_titulaire {
grid-column: 2;
grid-row: 1;
}
/* Menu de navigation */
.navbar {
width: 100%;
height: 100px;
padding: 0 10px;
border: 0;
border-bottom: solid 1px black;
}
a.nav {
float: left;
margin-right: 40px;
font-size: 120%;
}
h3 {
margin: 36px 0 24px 0;
}
summary > h3 {
margin: 0;
display: inline;
}
#_pages_content {
padding: 28px 24px 0 24px;
}
/* Vue acheteur/titulaire/recherche */
.wrapper {
display: grid;
grid-gap: 10px;
margin-bottom: 50px;
justify-content: space-between;
}
.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;
}
.org_top {
grid-column: 1/3;
grid-row: 3;
}
/* 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;
}
+5 -5
View File
@@ -11,17 +11,17 @@ def get_top_org_table(data, org_type: str):
return html.Div()
dff = dff.select(
["uid", f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "distance", "montant"]
)
dff_nb = dff.group_by(f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "distance").agg(
pl.len().alias("Attributions"), pl.sum("montant").alias("montant")
["uid", f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "titulaire_distance", "montant"]
)
dff_nb = dff.group_by(
f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "titulaire_distance"
).agg(pl.len().alias("Attributions"), pl.sum("montant").alias("montant"))
dff_nb = dff_nb.sort(by="montant", descending=True, nulls_last=True)
dff_nb = dff_nb.cast(pl.String)
dff_nb = dff_nb.fill_null("")
dff_nb = format_values(dff_nb)
columns, tooltip = setup_table_columns(
dff_nb, hideable=False, exclude=[f"{org_type}_id"]
dff_nb, hideable=False, exclude=[f"{org_type}_id"], new_columns=["Attributions"]
)
data = dff_nb.to_dicts()
data = add_links_in_dict(data, f"{org_type}")
+175 -12
View File
@@ -2,9 +2,12 @@ import json
from typing import Literal
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import polars as pl
from dash import dash_table, dcc, html
from src.utils import format_number
def get_map_count_marches(df: pl.DataFrame):
lf = df.lazy()
@@ -56,8 +59,50 @@ def get_map_count_marches(df: pl.DataFrame):
return fig
def get_barchart_sources(df: pl.DataFrame, type_date: str):
lf = df.lazy()
def get_yearly_statistics(statistics, today_str) -> html.Div:
# Build DataFrame from statistics
years = list(reversed(range(2018, int(today_str.split("/")[-1]) + 1)))
data = []
for year in years:
year_str = str(year)
stat = statistics[year_str]
data.append(
{
"Année": year_str,
"Marchés et accord-cadres": format_number(
stat["nb_notifications_marches"]
),
"Acheteurs": format_number(stat["nb_acheteurs_uniques"]),
"Titulaires": format_number(stat["nb_titulaires_uniques"]),
}
)
df = pl.DataFrame(data)
# Create Dash DataTable
table = dash_table.DataTable(
data=df.to_dicts(),
columns=[
{"name": "Année", "id": "Année"},
{"name": "Marchés et accord-cadres", "id": "Marchés et accord-cadres"},
{"name": "Acheteurs", "id": "Acheteurs"},
{"name": "Titulaires", "id": "Titulaires"},
],
page_size=10,
sort_action="none",
filter_action="none",
style_header={
"border": "solid 1px rgb(179, 56, 33)",
"backgroundColor": "rgb(179, 56, 33)",
"color": "white",
},
)
return html.Div(children=table, className="marches_table")
def get_barchart_sources(df_source: pl.DataFrame, type_date: str):
lf = df_source.lazy()
labels = {
"dateNotification": "notification",
"datePublicationDonnees": "publication des données",
@@ -129,14 +174,23 @@ def get_sources_tables(source_path) -> html.Div:
+ pl.lit("</a>")
).alias("nom")
)
df = df.drop("url")
df = df.drop("url", "unique")
df = df.sort(by=["nb_marchés"], descending=True)
columns = {
"nom": "Nom de la source",
"organisation": "Responsable de publication",
"nb_marchés": "Nb de marchés",
"nb_acheteurs": "Nb d'acheteurs",
"code": "Code",
}
datatable = dash_table.DataTable(
id="source_table",
data=df.to_dicts(),
columns=[
{
"name": i,
"name": columns[i],
"id": i,
"presentation": "markdown",
"type": "text",
@@ -156,8 +210,12 @@ def get_sources_tables(source_path) -> html.Div:
],
sort_action="native",
markdown_options={"html": True},
style_header={
"border": "solid 1px rgb(179, 56, 33)",
"backgroundColor": "rgb(179, 56, 33)",
"color": "white",
},
)
datatable.data = df.to_dicts()
return html.Div(children=datatable)
@@ -199,9 +257,9 @@ class DataTable(dash_table.DataTable):
def __init__(
self,
dtid: str,
hidden_columns: list = None,
data=None,
columns: list = None,
hidden_columns: list[str] | None = None,
data: list[dict[str, str | int | float | bool]] | None = None,
columns: list[dict[str, str]] | None = None,
page_size: int = 20,
page_action: Literal["native", "custom", "none"] = "native",
sort_action: Literal["native", "custom", "none"] = "native",
@@ -213,15 +271,19 @@ class DataTable(dash_table.DataTable):
{
"if": {"column_id": "objet"},
"minWidth": "350px",
"textAlign": "left",
"overflow": "hidden",
"lineHeight": "18px",
"whiteSpace": "normal",
},
{
"if": {"column_id": "acheteur_id"},
"minWidth": "160px",
"overflow": "hidden",
"whiteSpace": "normal",
},
{
"if": {"column_id": "acheteur_nom"},
"minWidth": "250px",
"textAlign": "left",
"overflow": "hidden",
"lineHeight": "18px",
"whiteSpace": "normal",
@@ -229,11 +291,22 @@ class DataTable(dash_table.DataTable):
{
"if": {"column_id": "titulaire_nom"},
"minWidth": "250px",
"textAlign": "left",
"overflow": "hidden",
"lineHeight": "18px",
"whiteSpace": "normal",
},
{
"if": {"column_id": "montant"},
"textAlign": "right",
},
{
"if": {"column_id": "dureeMois"},
"textAlign": "right",
},
{
"if": {"column_id": "titulaire_distance"},
"textAlign": "right",
},
]
# Initialisation de la classe parente avec les arguments
@@ -245,7 +318,10 @@ class DataTable(dash_table.DataTable):
page_size=page_size,
filter_action=filter_action,
page_action=page_action,
filter_options={"case": "insensitive", "placeholder_text": "Filtrer..."},
filter_options={
"case": "insensitive",
"placeholder_text": "",
},
sort_action=sort_action,
sort_mode="multi",
sort_by=[],
@@ -259,3 +335,90 @@ class DataTable(dash_table.DataTable):
hidden_columns=hidden_columns,
**kwargs, # Possibilité de remplacer des arguments
)
def get_duplicate_matrix() -> html.Div:
"""
Fonction développée avec l'aide de la LLM Euria d'Infomaniak.
:return:
"""
result_df = pl.read_parquet(
"https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/a545bf6c-8b24-46ed-b49f-a32bf02eaffa"
).sort("sourceDataset")
result_df = result_df.select(
["sourceDataset", "unique"] + sorted(result_df.columns[2:])
)
description = dcc.Markdown("""
Ce graphique illustre les doublons de marchés publics entre sources, c'est-à-dire la proportion de marchés publiés par plus d'une source. Il s'appuie sur les identifiants `uid` qui sont pour chaque marché la concaténation du SIRET de l'acheteur et de l'identifiant interne du marché.
**Comment lire ce graphique ?**
On part des codes de sources de données en ordonnée. Ces jeux de données sont documentés dans [À propos](/a-propos#sources).
La première colonne (**unique**) représente le pourcentage de marchés fournis par cette source qui sont uniquement disponibles dans cette source. Plus le rouge est foncé, plus important est le pourcentage. Donc, à l'inverse, plus le rouge est clair dans la première colonne, plus la source en ordonnée a des marchés en commun avec d'autres sources, et donc plus on trouvera sur la même ligne d'autres cases plus ou moins foncées qui indiqueront avec quelles autres sources cette source partage des marchés.
Passez votre souris sur une case pour avoir les pourcentages exacts. À noter que ces statistiques sont produites avant le dédoublonnement qui a lieu avant la publication en Open Data et sur ce site.""")
# Assuming result_df is your DataFrame with structure:
# | sourceDataset | unique | dataset1 | dataset2 | dataset3 |
# |---------------|--------|----------|----------|----------|
# | dataset1 | 0.8 | | 0.15 | 0.2 |
# | dataset2 | 0.75 | 0.15 | | 0.12 |
# | dataset3 | 0.85 | 0.2 | 0.12 | |
# Extract data
z_data = result_df.select(pl.all().exclude("sourceDataset")).fill_null(0).to_numpy()
x_labels = result_df.columns[1:] # columns after "sourceDataset"
y_labels = result_df["sourceDataset"].to_list()
# Create heatmap
fig = go.Figure(
data=go.Heatmap(
z=z_data,
x=x_labels,
y=y_labels,
# colorscale=[
# [0, "white"], # 0% → white
# [0.10, "lightblue"], # 1% → light blue (soft start)
# [0.50, "steelblue"], # 50% → medium blue
# [1, "darkblue"], # 100% → dark blue
# ],
colorscale=[
[0.0, "white"], # 0% → white
[0.10, "lightsalmon"], # 10% → light warm tone
[1.0, "darkred"], # 100% → deep red
],
zmin=0,
zmax=1,
# texttemplate="%{z:.0%}", # Format as percentage
# textfont={"size": 10, "color": "black"}, # Smaller font
hoverongaps=False,
showscale=True,
hovertemplate=(
"<b>%{z:.0%}</b> des marchés de <b>%{y}</b> sont également présents dans <b>%{x}</b>"
),
)
)
# Update layout: make it wider and taller
fig.update_layout(
title="",
xaxis_title="Sources de données",
yaxis_title="Sources de données",
yaxis=dict(autorange="reversed"),
xaxis=dict(tickangle=45, tickfont=dict(size=10)), # Smaller x-tick labels
coloraxis_colorbar=dict(title="Percentage", tickfont=dict(size=10)),
width=1000, # Wider
height=1000, # Taller
font=dict(size=11), # Overall font size
margin=dict(l=100, r=50, t=80, b=100), # Add margin for labels
)
return html.Div(
children=[
html.H3("Doublons de marchés entre les sources"),
description,
dcc.Graph(figure=fig),
]
)
+148 -58
View File
@@ -10,20 +10,26 @@ name = "À propos"
register_page(
__name__,
path="/a-propos",
title=meta_content["title"],
name=name,
description=meta_content["description"],
title="À propos | decp.info",
name="À propos",
description="En savoir plus sur decp.info, l'outil d'exploration des données essentielles de la commande publique.",
image_url=meta_content["image_url"],
order=5,
)
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.
layout = html.Div(
className="container",
children=[
html.H2(name),
html.Div(
className="a-propos-container",
children=[
# Main Content Column
html.Div(
className="a-propos-content",
children=[
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.
@@ -32,30 +38,39 @@ En effet, le potentiel des données d'attribution de marchés et des données qu
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("Consommer les données brutes", id="donnees-brutes"),
dcc.Markdown(
"""
Vous pouvez consommer les données qui alimentent decp.info
"""
),
html.H4("Contact", id="contact"),
dcc.Markdown("""
- en les téléchargeant [sur data.gouv.fr](https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-essentielles-de-la-commande-publique-consolidees-format-tabulaire) (Parquet, CSV), pensez à lire la description du jeu de données
- en interrogeant l'[API REST ouverte](https://www.data.gouv.fr/datasets/donnees-essentielles-de-la-commande-publique-consolidees-format-tabulaire#user-content-api-rest)
"""
),
html.H4("Contact", id="contact"),
dcc.Markdown(
"""
- Email : [colin@colmo.tech](mailto:colin@colmo.tech)
- 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/)
"""),
html.H4("Pour contribuer", id="contribuer"),
dcc.Markdown("""
"""
),
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 et on discute !
#### Pour explorer le projet
"""
),
html.H4("Pour explorer le projet", id="explorer"),
dcc.Markdown(
"""
- ✉️ [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)
@@ -63,34 +78,40 @@ les fonctionnalités actuelles de decp.info. Il est ainsi possible de rajouter
- 🚰 code source
- [de decp.info](https://github.com/ColinMaudry/decp.info)
- [du traitement des données](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing)
"""),
html.H4("Qualité et exhaustivité des données", id="qualite-exhausitivite"),
dcc.Markdown("""Les données visibles sur ce site proviennent exclusivement de la publication de données ouvertes par les acheteurs publics ou en leur nom, régie par [l'arrêté du 22 décembre 2022](https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000046850496). Leur qualité est donc principalement liée à la qualité de leur saisie par les agents publics, parfois peu aidé·es par la qualité des outils à leur disposition. Je pense que l'analyse de marchés individuels et le comptage de marchés sur des critères autres que financiers sont plutôt fiables. En revanche, certains montants de marché estimés à des valeurs farfelues ([1 euro](https://decp.info/marches/432766947000192025S01301), [1 milliard](https://decp.info/marches/2459004280001320210000000271)) faussent les calculs par aggrégation (sommes, moyennes, médianes) et donc la production de statistiques financières fiables. Acheteurs, acheteuses : s'il vous plaît, essayez d'estimer les montants des marchés publics attribués de manière plus précise.
"""
),
html.H4(
"Qualité et exhaustivité des données",
id="qualite-exhausitivite",
),
dcc.Markdown(
"""Les données visibles sur ce site proviennent exclusivement de la publication de données ouvertes par les acheteurs publics ou en leur nom, régie par [l'arrêté du 22 décembre 2022](https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000046850496). Leur qualité est donc principalement liée à la qualité de leur saisie par les agents publics, parfois peu aidé·es par la qualité des outils à leur disposition. Je pense que l'analyse de marchés individuels et le comptage de marchés sur des critères autres que financiers sont plutôt fiables. En revanche, certains montants de marché estimés à des valeurs farfelues ([1 euro](https://decp.info/marches/432766947000192025S01301), [1 milliard](https://decp.info/marches/2459004280001320210000000271)) faussent les calculs par aggrégation (sommes, moyennes, médianes) et donc la production de statistiques financières fiables. Acheteurs, acheteuses : s'il vous plaît, essayez d'estimer les montants des marchés publics attribués de manière plus précise.
Quant à l'exhaustivité, je consolide toutes les sources de données exploitables que j'ai pu identifier (voir [statistiques](/statistiques)). Certains profils d'acheteurs ne publient pas leurs données malgré l'obligation réglementaire :
- marches-securises.fr
- klekoon.fr (ils y travaillent)
**marches-publics.gouv.fr** (PLACE, [AIFE](https://aife.economie.gouv.fr)), la plateforme des marchés de l'État, ne publie plus de données depuis le 1er janvier 2024 et l'entrée en vigueur de l'arrêté. Nous n'avons donc plus de données sur les marchés publics passés par les ministères, ainsi que sur ceux passés par les acheteurs clients d'[achatpublic.com](https://www.achatpublic.com), qui s'appuie sur les moyens de publication de l'AIFE.
- safetender.com (Omnikles)
**marches-publics.info** (AWS) publie ses données de manière assez sporadique depuis début 2023. Compte tenu de son poids dans le secteur, c'est assez dommageable pour la transparence des marchés publics.
Au milieu de ces mauvaises nouvelles, je tiens à souligner la belle continuité de la publication par la DGFiP des données des marchés publics remontées via le [protocole PES](https://www.collectivites-locales.gouv.fr/finances-locales/le-protocole-dechange-standard-pes). Merci à leurs équipes."""),
html.H4("Sources de données ", id="qualite-exhausitivite"),
get_sources_tables(os.getenv("SOURCE_STATS_CSV_PATH")),
html.H4("Mentions légales", id="mentions-legales"),
dcc.Markdown("""
##### Publication
Au milieu de ces mauvaises nouvelles, je tiens à souligner la belle continuité de la publication par la DGFiP des données des marchés publics remontées via le [protocole PES](https://www.collectivites-locales.gouv.fr/finances-locales/le-protocole-dechange-standard-pes). Merci à leurs équipes."""
),
html.H4("Sources de données ", id="sources"),
get_sources_tables(os.getenv("SOURCE_STATS_CSV_PATH")),
html.H4("Mentions légales", id="mentions-legales"),
html.H5("Publication", id="publication"),
dcc.Markdown(
"""
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 lEvêque, 75008 Paris
##### Suivi d'audience
"""
),
html.H5("Suivi d'audience", id="audience"),
dcc.Markdown(
"""
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 naffiche pas de bannière de consentement aux cookies, pourquoi ?**
@@ -99,21 +120,90 @@ Cest vrai, vous navez pas eu à cliquer sur un bloc qui recouvre la moiti
Rien dexceptionnel, je respecte simplement la loi, qui dit que certains outils de suivi daudience, correctement configurés pour respecter la vie privée, sont exemptés dautorisation préalable.
Jutilise 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 mest donc impossible dassocier 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"
# ),
],
)
]
Jutilise 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 mest donc impossible dassocier vos visites sur ce site à votre personne.
J'enregistre également les données suivantes, de manière anonyme, afin de mieux comprendre comment vous utilisez le site et l'améliorer :
- recherches sur la page d'accueil
- filtres appliqués aux données
"""
),
html.H5("Attributions", id="attributions"),
dcc.Markdown("""
Les polices de caractères sont distribuées par [Bunny fonts](https://fonts.bunny.net), une alternative européenne et qualitative à Google Fonts.
- la police de caractère [Inter](https://fonts.bunny.net/family/inter), principale police de ce site, a été créée par The Inter Project Authors ([source](https://github.com/rsms/inter))
- la police de caractère [Fira Code](https://fonts.bunny.net/family/fira-code), la police à largeure fixe, a été créée par The Fira Code Project Authors (https://github.com/tonsky/FiraCode)
"""),
html.H4(
"Liste des marchés par département", id="liste_marches"
),
dcc.Markdown(
"""
- [Marchés par département](/departements)
"""
),
],
),
# Table of Contents Column
html.Div(
className="a-propos-toc",
children=[
html.Div(
[
html.A(
"Consommer les données brutes",
href="#donnees-brutes",
className="toc-link",
),
html.A(
"Contact", href="#contact", className="toc-link"
),
html.A(
"Pour contribuer",
href="#contribuer",
className="toc-link",
),
html.A(
"Pour explorer le projet",
href="#explorer",
className="toc-link",
),
html.A(
"Qualité et exhaustivité des données",
href="#qualite-exhausitivite",
className="toc-link",
),
html.A(
"Sources de données",
href="#sources",
className="toc-link",
),
html.A(
"Mentions légales",
href="#mentions-legales",
className="toc-link",
),
html.A(
"Publication",
href="#publication",
className="toc-link toc-level-2",
),
html.A(
"Suivi d'audience",
href="#audience",
className="toc-link toc-level-2",
),
html.A(
"Attributions",
href="#attributions",
className="toc-link toc-level-2",
),
]
),
],
),
],
),
],
)
+18 -7
View File
@@ -7,6 +7,7 @@ from src.callbacks import get_top_org_table
from src.figures import DataTable, point_on_map
from src.utils import (
df,
df_acheteurs,
filter_table_data,
format_number,
get_annuaire_data,
@@ -18,12 +19,22 @@ from src.utils import (
sort_table_data,
)
def get_title(acheteur_id: str = None) -> str:
df_acheteur = df_acheteurs.filter(pl.col("acheteur_id") == acheteur_id).select(
"acheteur_nom"
)
acheteur_nom = df_acheteur.item(0, 0)
return f"Marchés publics attribués par {acheteur_nom} | decp.info"
register_page(
__name__,
path_template="/acheteurs/<acheteur_id>",
title=meta_content["title"],
title=get_title,
name="Acheteur",
description=meta_content["description"],
description="Consultez les marchés publics attribués par cet acheteur.",
image_url=meta_content["image_url"],
order=5,
)
@@ -42,7 +53,7 @@ datatable = html.Div(
layout = [
dcc.Store(id="acheteur_data", storage_type="memory"),
dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
dcc.Location(id="acheteur_url", refresh="callback-nav"),
html.Div(
children=[
html.Div(
@@ -147,7 +158,7 @@ layout = [
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"),
Input(component_id="acheteur_url", component_property="pathname"),
)
def update_acheteur_infos(url):
acheteur_siret = url.split("/")[-1]
@@ -211,7 +222,7 @@ def update_acheteur_stats(data):
Output("btn-download-data-acheteur", "disabled"),
Output("btn-download-data-acheteur", "children"),
Output("btn-download-data-acheteur", "title"),
Input(component_id="url", component_property="pathname"),
Input(component_id="acheteur_url", component_property="pathname"),
Input(component_id="acheteur_year", component_property="value"),
)
def get_acheteur_marches_data(url, acheteur_year: str) -> tuple:
@@ -249,7 +260,7 @@ def get_last_marches_data(
data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
) -> tuple:
return prepare_table_data(
data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by, "acheteur"
)
@@ -308,7 +319,7 @@ def download_filtered_acheteur_data(
lff = lff.drop(hidden_columns)
if filter_query:
lff = filter_table_data(lff, filter_query)
lff = filter_table_data(lff, filter_query, "ach download")
if len(sort_by) > 0:
lff = sort_table_data(lff, sort_by)
View File
+78
View File
@@ -0,0 +1,78 @@
import polars as pl
from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
from src.utils import departements, df_acheteurs_departement, df_titulaires_departement
name = "Département"
def get_title(code):
return f"Marchés publics de {departements[code]['departement']} | decp.info"
def get_description(code):
return f"Marchés publics passés dans le département {departements[code]['departement']} | decp.info"
register_page(
__name__,
path_template="/departements/<code>",
title=get_title,
description=get_description,
order=50,
name=name,
)
layout = html.Div(
[
dcc.Location(id="departement_url", refresh="callback-nav"),
html.Div(id="departement_marches"),
]
)
@callback(
Output(component_id="departement_marches", component_property="children"),
Input(component_id="departement_url", component_property="pathname"),
)
def departement_marches(url):
departement = url.split("/")[-1]
def make_link_list(org_type) -> list:
link_list = []
if org_type == "acheteur":
df = df_acheteurs_departement
elif org_type == "titulaire":
df = df_titulaires_departement
else:
raise ValueError
df = df.filter(pl.col(f"{org_type}_departement_code") == departement)
for row in df.iter_rows(named=True):
li = html.Li(
[
dcc.Link(
row[f"{org_type}_nom"],
href=url + f"/{org_type}/{row[f'{org_type}_id']}",
title=f"Marchés publics de {row[f'{org_type}_nom']}",
),
" ",
dcc.Link(
"(page dédiée)",
href=f"/{org_type}s/{row[f'{org_type}_id']}",
title=f"Page dédiée aux marchés publics de {row[f'{org_type}_nom']}",
),
]
)
link_list.append(li)
return link_list
content = [
html.H3("Acheteurs publics du département"),
html.Ul(make_link_list("acheteur")),
html.H3("Titulaires du département"),
html.Ul(make_link_list("titulaire")),
]
return content
+25
View File
@@ -0,0 +1,25 @@
from dash import dcc, html, register_page
from src.utils import departements
name = "Départements"
register_page(
__name__,
path="/departements",
title="Marchés par département | decp.info",
name="Départements",
description="Tous les marchés publics, classés par départements",
)
layout = html.Div(
[
html.H3("Départements"),
html.Ul(
[
html.Li(dcc.Link(d["departement"], href=f"/departements/{k}"))
for k, d in departements.items()
]
),
]
)
+101
View File
@@ -0,0 +1,101 @@
import polars as pl
from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
from src.utils import (
df_acheteurs,
df_acheteurs_marches,
df_titulaires,
df_titulaires_marches,
)
name = "Liste des marchés publics"
def make_org_nom_verbe(org_type, org_id) -> tuple:
if org_type == "titulaire":
df = df_titulaires
verbe = "remportés"
elif org_type == "acheteur":
df = df_acheteurs
verbe = "attribués"
else:
raise ValueError
org_nom = (
df.filter(pl.col(f"{org_type}_id") == org_id)
.select(f"{org_type}_nom")
.item(0, 0)
)
return org_nom, verbe
def get_title(code, org_type, org_id):
org_nom, verbe = make_org_nom_verbe(org_type, org_id)
return f"Marchés publics {verbe} par {org_nom} | decp.info"
def get_description(code, org_type, org_id):
org_nom, verbe = make_org_nom_verbe(org_type, org_id)
return f"Liste complète des marchés publics {verbe} par {org_nom} et publiés par decp.info. Cliquez sur les liens pour consulter les détails de chaque marché."
register_page(
__name__,
path_template="/departements/<code>/<org_type>/<org_id>",
title=get_title,
description=get_description,
order=40,
name=name,
)
layout = html.Div(
[
dcc.Location(id="liste_marches_url", refresh="callback-nav"),
html.Div(id="liste_marches"),
]
)
@callback(
Output(component_id="liste_marches", component_property="children"),
Input(component_id="liste_marches_url", component_property="pathname"),
)
def liste_marches(url):
org_type = url.split("/")[-2]
org_id = url.split("/")[-1]
def make_link_list() -> list:
link_list = []
if org_type == "acheteur":
df = df_acheteurs_marches
elif org_type == "titulaire":
df = df_titulaires_marches
else:
raise ValueError
df = df.filter(pl.col(f"{org_type}_id") == org_id)
for row in df.iter_rows(named=True):
li = html.Li(
[
dcc.Link(
row["objet"],
href=f"/marches/{row['uid']}",
title=f"Marchés public attribué : {row['objet']}",
)
]
)
link_list.append(li)
return link_list
nom, verbe = make_org_nom_verbe(org_type, org_id)
content = [
html.H3(f"Marchés publics {verbe} par {nom}"),
html.Ul(make_link_list()),
]
return content
+121 -37
View File
@@ -1,17 +1,31 @@
import json
from datetime import datetime
import dash_bootstrap_components as dbc
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, df, format_values, meta_content
from src.utils import (
data_schema,
df,
format_values,
make_org_jsonld,
meta_content,
unformat_montant,
)
def get_title(uid: str = None) -> str:
return f"Marché {uid} | decp.info"
register_page(
__name__,
path_template="/marches/<uid>",
title=meta_content["title"],
title=get_title,
name="Marché",
description=meta_content["description"],
description="Consultez les détails de ce marché public : montant, acheteur, titulaires, modifications, etc.",
image_url=meta_content["image_url"],
order=7,
)
@@ -19,38 +33,47 @@ register_page(
layout = [
dcc.Store(id="marche_data"),
dcc.Store(id="titulaires_data"),
dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
html.Div(
className="container marche_infos",
dcc.Location(id="marche_url", refresh="callback-nav"),
html.Script(type="application/ld+json", id="marche_jsonld"),
dbc.Container(
className="marche_infos",
children=[
html.P("Vous consultez un résumé des données de ce marché public"),
html.Ul(
dbc.Row(
dbc.Col(
[
html.H1(id="marche_objet", style={"fontSize": "1.5em"}),
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."
),
]
)
),
dbc.Row(
[
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",
dbc.Col(id="marche_infos_1", width=12, md=4),
dbc.Col(id="marche_infos_2", width=12, md=4),
dbc.Col(
width=12,
md=4,
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"),
],
]
),
],
),
@@ -60,7 +83,7 @@ layout = [
@callback(
Output("marche_data", "data"),
Output("titulaires_data", "data"),
Input(component_id="url", component_property="pathname"),
Input(component_id="marche_url", component_property="pathname"),
)
def get_marche_data(url) -> tuple[dict, list]:
marche_uid = url.split("/")[-1]
@@ -81,6 +104,7 @@ def get_marche_data(url) -> tuple[dict, list]:
@callback(
Output("marche_objet", "children"),
Output("marche_infos_1", "children"),
Output("marche_infos_2", "children"),
Output("marche_infos_titulaires", "children"),
@@ -88,7 +112,7 @@ def get_marche_data(url) -> tuple[dict, list]:
Input("titulaires_data", "data"),
)
def update_marche_info(marche, titulaires):
def make_parameter(col):
def make_parameter(col, bold=True):
column_object = data_schema.get(col)
column_name = column_object.get("title") if column_object else col
@@ -132,12 +156,14 @@ def update_marche_info(marche, titulaires):
else:
value = ""
param_content = html.P([column_name, " : ", html.Strong(value)])
value = html.Strong(value) if bold else value
param_content = html.P([column_name, " : ", value])
return param_content
marche_objet = make_parameter("objet", bold=False)
marche_infos = [
make_parameter("id"),
make_parameter("objet"),
make_parameter("dateNotification"), # date
make_parameter("nature"),
make_parameter("acheteur_nom"), # lien
@@ -146,6 +172,7 @@ def update_marche_info(marche, titulaires):
make_parameter("procedure"),
make_parameter("techniques"), # list
make_parameter("dureeMois"),
make_parameter("dureeRestanteMois"),
make_parameter("offresRecues"),
make_parameter("datePublicationDonnees"), # date
make_parameter("formePrix"),
@@ -171,14 +198,71 @@ def update_marche_info(marche, titulaires):
titulaires_lines = []
for titulaire in titulaires:
if titulaire["titulaire_typeIdentifiant"] == "SIRET":
categorie = titulaire.get("titulaire_categorie", "")
if titulaire.get("titulaire_distance"):
distance = str(titulaire.get("titulaire_distance")) + " km"
else:
distance = ""
content = html.Li(
html.A(
href=f"/titulaires/{titulaire['titulaire_id']}",
children=titulaire["titulaire_nom"],
)
[
html.A(
href=f"/titulaires/{titulaire['titulaire_id']}",
children=titulaire["titulaire_nom"],
),
f" ({categorie}, {distance})",
]
)
else:
content = html.Li(titulaire["titulaire_nom"])
titulaires_lines.append(content)
return marche_infos[:half], marche_infos[half:], titulaires_lines
return marche_objet, marche_infos[:half], marche_infos[half:], titulaires_lines
@callback(
Output(component_id="marche_jsonld", component_property="children"),
Input("marche_data", "data"),
Input("titulaires_data", "data"),
)
def get_marche_jsonld(marche, titulaires) -> str:
acheteur_id = marche.get("acheteur_id")
type_order = (
"Service" if marche.get("categorie") in ["Services", "Travaux"] else "Product"
)
result = []
for titulaire in titulaires:
jsonld = {
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Order",
"@id": f"https://decp.info/marches/{marche.get('uid')}",
"name": f"{marche.get('nature')} conclu par {marche.get('acheteur_nom')} le {marche.get('dateNotification')}",
"description": marche.get("objet"),
"orderNumber": marche.get("uid"),
"orderDate": marche.get("dateNotification"),
"price": unformat_montant(marche.get("montant")),
"priceCurrency": "EUR",
"customer": make_org_jsonld(
acheteur_id, org_name=marche.get("acheteur_nom"), org_type="acheteur"
),
"seller": make_org_jsonld(
titulaire.get("titulaire_id"),
org_name=titulaire.get("titulaire_nom"),
org_type="titulaire",
type_org_id=titulaire.get("titulaire_typeIdentifiant"),
),
"orderedItem": {
"@type": type_order,
"name": marche.get("objet"),
"category": {
"@type": "CategoryCode",
"propertyID": "cpv",
"codeValue": marche.get("codeCPV"),
# "description": "Description du code CPV"
},
# "serviceType": "Description du code CPV"
},
}
result.append(jsonld)
return json.dumps(result, indent=2)
+57 -16
View File
@@ -1,4 +1,4 @@
from dash import Input, Output, callback, dcc, html, register_page
from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, register_page
from src.figures import DataTable
from src.utils import (
@@ -14,9 +14,9 @@ name = "Recherche"
register_page(
__name__,
path="/",
title=meta_content["title"],
title="Recherche de marchés publics | decp.info",
name=name,
description=meta_content["description"],
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.",
image_url=meta_content["image_url"],
order=0,
)
@@ -26,15 +26,52 @@ layout = html.Div(
children=[
html.Div(
className="tagline",
children=html.P(
"Exploration et téléchargement des données des marchés publics"
),
children=html.P("Recherchez un acheteur ou un titulaire de marché public"),
),
dcc.Input(
id="search",
type="text",
placeholder="Nom d'acheteur/entreprise, SIREN/SIRET, code département",
autoFocus=True,
html.Div(
style={
"display": "flex",
"justifyContent": "center",
"marginTop": "30px",
"marginBottom": "30px",
},
children=[
dcc.Input(
id="search",
type="text",
placeholder="Nom d'acheteur/entreprise, SIREN/SIRET, code département",
autoFocus=True,
style={
"margin": "0",
"width": "500px",
"border": "1px solid #ccc",
"borderRight": "none",
"borderRadius": "4px 0 0 4px",
"padding": "5px 10px",
"outline": "none",
},
),
html.Button(
"🔍",
id="search-button",
style={
"border": "1px solid #ccc",
"borderRadius": "0 4px 4px 0",
"marginLeft": "0",
"backgroundColor": "#f0f0f0",
"cursor": "pointer",
"height": "auto", # Ensure it matches input height if necessary, often relying on padding/line-height
},
),
],
),
html.P(
[
"...ou bien filtrez les marchés publics dans la vue ",
dcc.Link("Tableau", href="/tableau"),
],
style={"textAlign": "center"},
id="mention_tableau",
),
# html.Div(
# className="search_options",
@@ -47,11 +84,14 @@ layout = html.Div(
@callback(
Output("search_results", "children"),
Input("search", "value"),
Output("mention_tableau", "style"),
Input("search", "n_submit"),
Input("search-button", "n_clicks"),
State("search", "value"),
prevent_initial_call=True,
)
def update_search_results(query):
if len(query) >= 1:
def update_search_results(n_submit, n_clicks, query):
if query and len(query) >= 1:
content = []
for org_type in ["acheteur", "titulaire"]:
@@ -88,6 +128,7 @@ def update_search_results(query):
else html.P(f"Aucun {org_type} trouvé."),
]
content.extend(org_content)
style = {"textAlign": "center", "display": "none"}
return content
return html.P("")
return content, style
return html.P(""), {"textAlign": "center"}
+36 -6
View File
@@ -1,20 +1,29 @@
from datetime import datetime
from dash import dcc, html, register_page
from src.figures import get_barchart_sources, get_map_count_marches
from src.utils import df, meta_content
from src.figures import (
get_barchart_sources,
get_duplicate_matrix,
get_map_count_marches,
get_yearly_statistics,
)
from src.utils import df, format_number, get_statistics, meta_content
name = "Statistiques"
register_page(
__name__,
path="/statistiques",
title=meta_content["title"],
title="Statistiques | decp.info",
name=name,
description=meta_content["description"],
description="Visualisez l'état de la publication des données essentielles des marchés publics en France.",
image_url=meta_content["image_url"],
order=3,
)
statistics: dict = get_statistics()
today_str = datetime.fromisoformat(statistics["datetime"]).strftime("%d/%m/%Y")
layout = [
html.Div(
@@ -28,16 +37,37 @@ layout = [
children=[
html.Div(
children=[
dcc.Markdown("""
dcc.Markdown(f"""
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),
L'ajout de nouvelles plateformes [est en cours](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing/issues?q=is%3Aissue%20label%3A%22source%20de%20donn%C3%A9es%22),
toutes les [contributions](/a-propos#contribuer) sont les bienvenues pour atteindre l'exhaustivité.
Les statistiques publiées sur cette page ont été produites automatiquement à partir des données les plus récentes ({today_str}).
"""),
html.H3(
"Statistiques générales sur les marchés",
id="marches",
),
html.P(
"À noter qu'une fois un marché attribué ses données essentielles peuvent malheureusement mettre plusieurs mois à être publiées par l'acheteur."
),
html.H4("Statistiques cumulées"),
dcc.Markdown(f"""
- Nombre de marchés publics et accord-cadres : {format_number(statistics["nb_marches"])}
- Nombre d'acheteurs publics (SIRET) : {format_number(statistics["nb_acheteurs_uniques"])}
- Nombre de titulaires (SIRET) : {format_number(statistics["nb_titulaires_uniques"])}
Je ne publie pas encore de statistiques sur les montants de marchés car je n'ai pas encore trouvé la bonne formule pour traiter les trop nombreux montants fantaisistes qui polluent les calculs.
"""),
html.H4("Statistiques par année"),
get_yearly_statistics(statistics, today_str),
dcc.Graph(figure=get_map_count_marches(df)),
get_duplicate_matrix(),
html.H3("Nombre de marchés par source dans le temps"),
dcc.Graph(
figure=get_barchart_sources(df, "dateNotification")
),
+135 -25
View File
@@ -1,10 +1,22 @@
import json
import os
import urllib.parse
import uuid
from datetime import datetime
import polars as pl
from dash import Input, Output, State, callback, dcc, html, no_update, register_page
from dash import (
ClientsideFunction,
Input,
Output,
State,
callback,
clientside_callback,
dcc,
html,
no_update,
register_page,
)
from src.figures import DataTable
from src.utils import (
@@ -12,23 +24,25 @@ from src.utils import (
filter_table_data,
get_default_hidden_columns,
invert_columns,
logger,
meta_content,
schema,
sort_table_data,
)
from utils import prepare_table_data
update_date = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
update_date = datetime.fromtimestamp(update_date).strftime("%d/%m/%Y")
update_date_timestamp = os.path.getmtime(os.getenv("DATA_FILE_PARQUET_PATH"))
update_date = datetime.fromtimestamp(update_date_timestamp).strftime("%d/%m/%Y")
update_date_iso = datetime.fromtimestamp(update_date_timestamp).isoformat()
name = "Tableau"
register_page(
__name__,
path="/tableau",
title=meta_content["title"],
title="Tableau des marchés publics | decp.info",
name=name,
description=meta_content["description"],
description="Consultez, filtrez et exportez les données essentielles de la commande publique sous forme de tableau.",
image_url=meta_content["image_url"],
order=1,
)
@@ -47,39 +61,120 @@ datatable = html.Div(
)
layout = [
dcc.Location(id="url", refresh=False),
dcc.Location(id="tableau_url", refresh=False),
dcc.Store(id="filter-cleanup-trigger"),
html.Script(
type="application/ld+json",
id="dataset_jsonld",
children=[
json.dumps(
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Dataset",
"name": "Données essentielles des marchés publics français (DECP)",
"description": "Données de marchés publics exhaustives décrivant les marchés publics attribués en France depuis 2018.",
"url": "https://decp.info",
"sameAs": "https://www.data.gouv.fr/datasets/608c055b35eb4e6ee20eb325",
"keywords": [
"marchés publics",
"commande publique",
"decp",
"public procurement",
],
"license": "https://www.etalab.gouv.fr/licence-ouverte-open-licence",
"isAccessibleForFree": True,
"creator": {
"@type": "Organization",
"url": "https://colmo.tech",
"name": "Colmo",
"sameAs": "https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/entreprise/colmo-989393350",
"contactPoint": {
"@type": "ContactPoint",
"contactType": "Support et contact commercial",
"email": "colin@colmo.tech",
},
},
"includedInDataCatalog": {
"@type": "DataCatalog",
"name": "data.gouv.fr",
},
"distribution": [
{
"@type": "DataDownload",
"encodingFormat": "CSV",
"contentUrl": "https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/22847056-61df-452d-837d-8b8ceadbfc52",
},
{
"@type": "DataDownload",
"encodingFormat": "Parquet",
"contentUrl": "https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/11cea8e8-df3e-4ed1-932b-781e2635e432",
},
],
"temporalCoverage": f"2018-01-01/{update_date_iso[:10]}",
"spatialCoverage": {
"@type": "Place",
"address": {"countryCode": "FR"},
},
},
indent=2,
)
],
),
dcc.Markdown(
f"Ce tableau vous permet d'appliquer un filtre sur une ou plusieurs colonnes, et ainsi produire la liste de marchés dont vous avez besoin ([exemple de filtre](/tableau?filtres=%7Bacheteur_id%7D+icontains+24350013900189+%26%26+%7BdateNotification%7D+icontains+2025%2A+%26%26+%7Bmontant%7D+i%3C+40000+%26%26+%7Bobjet%7D+icontains+voirie&colonnes=uid%2Cacheteur_id%2Cacheteur_nom%2Ctitulaire_id%2Ctitulaire_nom%2Cobjet%2Cmontant%2CdureeMois%2CdateNotification%2Cacheteur_departement_code%2CsourceDataset)). Par défaut seules quelques colonnes sont affichées, mais vous pouvez en afficher jusqu'à {str(df.width)} en cliquant sur le bouton **Colonnes affichées**. Cet outil est assez puissant, je vous recommande de lire le mode d'emploi pour en tirer pleinement partie.",
style={"maxWidth": "1000px"},
),
html.Div(
html.Details(
children=[
html.Summary(
html.H3("Mode d'emploi", style={"textDecoration": "underline"}),
html.H4("Mode d'emploi", style={"textDecoration": "underline"}),
),
dcc.Markdown(
dangerously_allow_html=True,
children="""
children=f"""
##### Définition des colonnes
Pour voir la définition d'une colonne, passez votre souris sur son en-tête.
##### Filtres
##### Appliquer des 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) et retourne les valeurs qui contiennent
le texte recherché. Exemple : `rennes` retourne "RENNES METROPOLE". Lorsque vous ouvrez une URL de vue, le format équivalent `icontains rennes` est utilisé.
- Champs numériques : vous pouvez soit taper un nombre pour trouver les valeurs égales, soit le précéder de **>** ou **<** pour filtrer les valeurs supérieures ou inférieures. Exemple pour les offres reçues : `> 4` retourne les marchés ayant reçu plus de 4 offres.
- Champs date : vous pouvez également utiliser **>** ou **<**. Exemples : `< 2024-01-31` pour "avant le 31 janvier 2024",
`2024` pour "en 2024", `> 2022` pour "à partir de 2022". Lorsque vous ouvrez une URL de vue, le format équivalent `i<` ou `i>` est utilisé.
- Champs textuels : la recherche retourne les valeurs qui contiennent le texte recherché et n'est pas sensible à la casse (majuscules/minuscules).
- Exemple : `rennes` retourne "RENNES METROPOLE".
- Les guillemets simples (apostrophe du 4) doivent être prédédées d'une barre oblique (AltGr + 8). Exemple : `services d\\\'assurances`
- Lorsque vous ouvrez une URL de vue (voir "Partager une vue" plus bas), le format équivalent `icontains rennes` est utilisé. Mais dans vos filtres pas besoin de taper `icontains` !
- Champs numériques (Durée en mois, Montant, ...) : vous pouvez...
- soit taper un nombre pour trouver les valeurs strictement égales. Exemple : `12` ne retourne que des 12
- 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.
- lorsque vous ouvrez une URL de vue (voir "Partager une vue" plus bas), le format équivalent `i<` ou `i>` est utilisé, mais c'est un bug : vous n'avez pas besoin de taper le `i` pour appliquer ce filtre.
- Champs date (Date de notification, ...) : 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".
- Pour les champs textuels et les champs dates :
- pour chercher du texte qui **commence par** votre texte, entrez `texte*`. C'est par exemple utile pour filtrer des acheteurs ou titulaires par numéro SIREN (`123456789*`) ou les marchés sur une année en particulier (`2024*`)
- pour chercher du texte qui **finit par** votre texte, entrez `*texte`
Vous pouvez filtrer plusieurs colonnes à la fois. Vos filtres sont remis à zéro quand vous rafraîchissez la page.
##### Tri
##### Trier les données
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.
Pour trier une colonne, utilisez les flèches grises à côté des noms de colonnes. Chaque clic change le tri dans cet ordre :
1. tri croissant
2. tri décroissant
3. pas de tri
##### Afficher plus de colonnes
Par défaut, un nombre réduit de colonnes est affiché pour ne pas surcharger la page. Mais vous avez le choix parmi {str(df.width)} colonnes, ce serait dommage de vous limiter !
Pour afficher plus de colonnes, cliquez sur le bouton **Colonnes affichées** et cochez les colonnes pour les afficher.
##### Partager une vue
Une vue est un ensemble de filtres, de tris et de choix de colonnes que vous avez appliqué. Vous pouvez copier une adresse Web qui reproduit la vue courante à l'identique en cliquant sur l'icône <img src="/assets/copy.svg" alt="drawing" width="20"/>. En la collant dans la barre d'adresse d'un navigateur, vous ouvrez la vue Tableau avec les mêmes paramètres.
Une vue est un ensemble de filtres, de tris et de choix de colonnes que vous avez appliqué. Cliquez sur l'icône <img src="/assets/copy.svg" alt="drawing" width="20"/> pour copier une adresse Web qui reproduit la vue courante à l'identique : en la collant dans la barre d'adresse d'un navigateur, vous ouvrez la vue Tableau avec les mêmes paramètres.
Pratique pour partager une vue avec un·e collègue, sur les réseaux sociaux, ou la sauvegarder pour plus tard.
@@ -153,7 +248,7 @@ def update_table(page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp)
# else:
# search_params = urllib.parse.parse_qs(search_params.lstrip("?"))
return prepare_table_data(
None, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
None, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by, "tableau"
)
@@ -173,7 +268,7 @@ def download_data(n_clicks, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None):
lff = lff.drop(hidden_columns)
if filter_query:
lff = filter_table_data(lff, filter_query)
lff = filter_table_data(lff, filter_query, "tab download")
if len(sort_by) > 0:
lff = sort_table_data(lff, sort_by)
@@ -189,23 +284,26 @@ def download_data(n_clicks, filter_query, sort_by, hidden_columns: list = None):
Output("table", "filter_query"),
Output("table", "sort_by"),
Output("table", "hidden_columns"),
Output("url", "search", allow_duplicate=True),
Input("url", "search"),
Output("tableau_url", "search", allow_duplicate=True),
Output("filter-cleanup-trigger", "data"),
Input("tableau_url", "search"),
prevent_initial_call=True,
)
def restore_view_from_url(search):
if not search:
return no_update, no_update, no_update, no_update
return no_update, no_update, no_update, no_update, no_update
params = urllib.parse.parse_qs(search.lstrip("?"))
print("params", params)
logger.debug("params", params)
filter_query = no_update
sort_by = no_update
hidden_columns = no_update
trigger_cleanup = no_update
if "filtres" in params:
filter_query = params["filtres"][0]
trigger_cleanup = str(uuid.uuid4())
if "tris" in params:
try:
@@ -218,7 +316,18 @@ def restore_view_from_url(search):
verified_columns = [column for column in columns if column in schema.names()]
hidden_columns = invert_columns(verified_columns)
return filter_query, sort_by, hidden_columns, ""
return filter_query, sort_by, hidden_columns, "", trigger_cleanup
clientside_callback(
ClientsideFunction(
namespace="clientside",
function_name="clean_filters",
),
Output("filter-cleanup-trigger", "data", allow_duplicate=True),
Input("filter-cleanup-trigger", "data"),
prevent_initial_call=True,
)
@callback(
@@ -227,7 +336,8 @@ def restore_view_from_url(search):
Input("table", "filter_query"),
Input("table", "sort_by"),
Input("table", "hidden_columns"),
State("url", "href"),
State("tableau_url", "href"),
prevent_initial_call=True,
)
def sync_url_and_reset_button(filter_query, sort_by, hidden_columns, href):
if not href:
+24 -7
View File
@@ -7,6 +7,7 @@ from src.callbacks import get_top_org_table
from src.figures import DataTable, point_on_map
from src.utils import (
df,
df_titulaires,
filter_table_data,
format_number,
get_annuaire_data,
@@ -18,12 +19,22 @@ from src.utils import (
sort_table_data,
)
def get_title(titulaire_id: str = None) -> str:
titulaire_nom = (
df_titulaires.filter(pl.col("titulaire_id") == titulaire_id)
.select("titulaire_nom")
.item(0, 0)
)
return f"Marchés publics remportés par {titulaire_nom} | decp.info"
register_page(
__name__,
path_template="/titulaires/<titulaire_id>",
title=meta_content["title"],
title=get_title,
name="Titulaire",
description=meta_content["description"],
description="Consultez les marchés publics remportés par ce titulaire.",
image_url=meta_content["image_url"],
order=5,
)
@@ -42,7 +53,7 @@ datatable = html.Div(
layout = [
dcc.Store(id="titulaire_data", storage_type="memory"),
dcc.Location(id="url", refresh="callback-nav"),
dcc.Location(id="titulaire_url", refresh="callback-nav"),
html.Div(
children=[
html.Div(
@@ -147,7 +158,7 @@ layout = [
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"),
Input(component_id="titulaire_url", component_property="pathname"),
)
def update_titulaire_infos(url):
titulaire_siret = url.split("/")[-1]
@@ -214,7 +225,7 @@ def update_titulaire_stats(data):
Output("btn-download-data-titulaire", "disabled"),
Output("btn-download-data-titulaire", "children"),
Output("btn-download-data-titulaire", "title"),
Input(component_id="url", component_property="pathname"),
Input(component_id="titulaire_url", component_property="pathname"),
Input(component_id="titulaire_year", component_property="value"),
)
def get_titulaire_marches_data(url, titulaire_year: str) -> tuple:
@@ -258,7 +269,13 @@ def get_last_marches_data(
data, page_current, page_size, filter_query, sort_by, data_timestamp
) -> list[dict]:
return prepare_table_data(
data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
data,
data_timestamp,
filter_query,
page_current,
page_size,
sort_by,
"titulaire",
)
@@ -317,7 +334,7 @@ def download_filtered_titulaire_data(
lff = lff.drop(hidden_columns)
if filter_query:
lff = filter_table_data(lff, filter_query)
lff = filter_table_data(lff, filter_query, "titu download")
if len(sort_by) > 0:
lff = sort_table_data(lff, sort_by)
+135 -58
View File
@@ -10,14 +10,17 @@ from httpx import get, post
from polars.exceptions import ComputeError
from unidecode import unidecode
logger = logging.getLogger("decp.info")
logging.getLogger("httpx").setLevel("WARNING")
logging.basicConfig(
format="%(asctime)s %(levelname)-8s %(message)s",
level=logging.INFO,
datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S",
)
logger = logging.getLogger("decp.info")
development = os.getenv("DEVELOPMENT", "False").lower() == "true"
if development:
logger.setLevel(logging.DEBUG)
logging.getLogger("httpx").setLevel("WARNING")
def split_filter_part(filter_part):
@@ -29,14 +32,14 @@ def split_filter_part(filter_part):
["icontains", "contains"],
# [" ", "contains"]
]
print("filter part", filter_part)
logger.debug("filter part", filter_part)
for operator_group in operators:
if operator_group[0] in filter_part:
name_part, value_part = filter_part.split(operator_group[0], 1)
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)
logger.debug("=>", name, operator_group[1], value)
return name, operator_group[1], value
@@ -145,6 +148,14 @@ def format_number(number) -> str:
return number
def unformat_montant(number: str) -> float:
number = number.replace("", "")
number = number.replace("", "").replace(" ", "")
number = number.replace(",", ".")
number = number.strip()
return float(number)
def format_values(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
def format_montant(expr, scale=None):
# https://stackoverflow.com/a/78636786
@@ -182,9 +193,11 @@ def format_values(dff: pl.DataFrame) -> pl.DataFrame:
if "montant" in dff.columns:
dff = dff.with_columns(pl.col("montant").pipe(format_montant).alias("montant"))
if "distance" in dff.columns:
if "titulaire_distance" in dff.columns:
dff = dff.with_columns(
pl.col("distance").pipe(format_distance).alias("distance")
pl.col("titulaire_distance")
.pipe(format_distance)
.alias("titulaire_distance")
)
return dff
@@ -240,6 +253,17 @@ def get_org_data(dff: pl.DataFrame, org_type: str) -> pl.DataFrame:
return lff.collect()
def get_statistics() -> dict:
return (
get(
"https://www.data.gouv.fr/api/1/datasets/r/0ccf4a75-f3aa-4b46-8b6a-18aeb63e36df",
follow_redirects=True,
)
.raise_for_status()
.json()
)
def get_departements() -> dict:
with open("data/departements.json", "rb") as f:
data = json.load(f)
@@ -256,18 +280,19 @@ def get_departement_region(code_postal):
return code_departement, nom_departement, nom_region
def filter_table_data(lff: pl.LazyFrame, filter_query: str) -> pl.LazyFrame:
debug = os.getenv("DEVELOPMENT", "False").lower() == "true"
schema = lff.collect_schema()
def filter_table_data(
lff: pl.LazyFrame, filter_query: str, filter_source: str
) -> pl.LazyFrame:
_schema = lff.collect_schema()
track_search(f"{filter_source}: {filter_query}")
filtering_expressions = filter_query.split(" && ")
for filter_part in filtering_expressions:
col_name, operator, filter_value = split_filter_part(filter_part)
col_type = str(schema[col_name])
if debug:
print("filter_value:", filter_value)
print("filter_value_type:", type(filter_value))
print("operator:", operator)
print("col_type:", col_type)
col_type = str(_schema[col_name])
# logger.debug("filter_value:", filter_value)
# logger.debug("filter_value_type:", type(filter_value))
# logger.debug("operator:", operator)
# logger.debug("col_type:", col_type)
lff = lff.filter(pl.col(col_name).is_not_null())
@@ -297,9 +322,18 @@ def filter_table_data(lff: pl.LazyFrame, filter_query: str) -> pl.LazyFrame:
elif operator == "contains":
if col_type in ["String", "Date"]:
filter_value = filter_value.strip('"')
lff = lff.filter(
pl.col(col_name).str.contains("(?i)" + filter_value)
)
if filter_value.endswith("*"):
lff = lff.filter(
pl.col(col_name).str.starts_with(filter_value[:-1])
)
elif filter_value.startswith("*"):
lff = lff.filter(
pl.col(col_name).str.ends_with(filter_value[1:])
)
else:
lff = lff.filter(
pl.col(col_name).str.contains("(?i)" + filter_value)
)
elif col_type.startswith("Int") or col_type.startswith("Float"):
lff = lff.filter(pl.col(col_name) == filter_value)
else:
@@ -319,12 +353,15 @@ def sort_table_data(lff: pl.LazyFrame, sort_by: list) -> pl.LazyFrame:
descending=[col["direction"] == "desc" for col in sort_by],
nulls_last=True,
)
print(sort_by)
logger.debug(sort_by)
return lff
def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tuple:
def setup_table_columns(
dff, hideable: bool = True, exclude: list = None, new_columns: list = None
) -> tuple:
# Liste finale de colonnes
markdown_exceptions = ["montant", "titulaire_distance", "distance", "dureeMois"]
columns = []
tooltip = {}
for column_id in dff.columns:
@@ -334,26 +371,30 @@ def setup_table_columns(dff, hideable: bool = True, exclude: list = None) -> tup
if column_object:
column_name = column_object.get("title")
else:
# Si le champ n'est pas dans le schéma, on le skip
print(f"Champ innatendu : {column_id}")
continue
# Si le champ est un champ créé par erreur lors d'une jointure, on le skip
if column_id.endswith("_left") or column_id.endswith("_right"):
logger.warning(f"Champ innatendu : {column_id}")
continue
column_name = column_id
column_object = {"title": column_name, "description": ""}
presentation = "input" if column_id in markdown_exceptions else "markdown"
column = {
"name": column_name,
"id": column_id,
"presentation": "markdown",
"presentation": presentation,
"type": "text",
"format": {"nully": "N/A"},
"hideable": hideable,
}
columns.append(column)
if column_object:
tooltip[column_id] = {
"value": f"""**{column_object.get("title")}** ({column_id})
"""
+ column_object["description"],
+ column_object.get("description", ""),
"type": "markdown",
}
return columns, tooltip
@@ -368,7 +409,7 @@ def get_default_hidden_columns(page):
"titulaire_id",
"titulaire_typeIdentifiant",
"titulaire_nom",
"distance",
"titulaire_distance",
"montant",
"codeCPV",
"dureeRestanteMois",
@@ -380,7 +421,7 @@ def get_default_hidden_columns(page):
"dateNotification",
"acheteur_id",
"acheteur_nom",
"distance",
"titulaire_distance",
"montant",
"codeCPV",
"dureeRestanteMois",
@@ -420,11 +461,6 @@ def get_data_schema() -> dict:
for col in original_schema["fields"]:
new_schema[col["name"]] = col
new_schema["sourceDataset"] = {
"description": "Code de la source des données, avec un lien vers le fichier Open Data dont proviennent les données de ce marché public.",
"title": "Source des données",
"short_name": "Source",
}
return new_schema
@@ -515,7 +551,6 @@ def search_org(dff: pl.DataFrame, query: str, org_type: str) -> pl.DataFrame:
dff = (
dff.with_columns(token_matches + [match_score])
.filter(pl.col("match_score") == len(tokens))
.sort("Marchés", descending=True)
.drop([f"token_{token}" for token in tokens])
)
@@ -531,12 +566,14 @@ def search_org(dff: pl.DataFrame, query: str, org_type: str) -> pl.DataFrame:
)
dff = dff.select(f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "Département", "Marchés")
dff = dff.group_by(f"{org_type}_id", f"{org_type}_nom", "Département").sum()
dff = dff.sort("Marchés", descending=True)
return dff
def prepare_table_data(
data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by
data, data_timestamp, filter_query, page_current, page_size, sort_by, source_table
):
"""
Fonction de préparation des données pour les datatables, afin de permettre une gestion fine des logiques,
@@ -547,12 +584,12 @@ def prepare_table_data(
:param page_current:
:param page_size:
:param sort_by:
:param search_params:
:param source_table:
:return:
"""
if os.getenv("DEVELOPMENT").lower() == "true":
print(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
logger.debug(" + + + + + + + + + + + + + + + + + + ")
# Récupération des données
if isinstance(data, list):
@@ -560,27 +597,9 @@ def prepare_table_data(
else:
lff: pl.LazyFrame = df.lazy() # start from the original data
# if search_params:
# if "filtres" in search_params:
# filter_query = search_params["filtres"][0]
#
# if "tris" in search_params:
# try:
# sort_by = json.loads(search_params["tris"][0])
# except json.JSONDecodeError:
# pass
#
# if "colonnes" in search_params:
# try:
# hidden_columns = json.loads(search_params["colonnes"][0])
# print(hidden_columns)
# lff = lff.drop(hidden_columns)
# except json.JSONDecodeError:
# pass
# Application des filtres
if filter_query:
lff = filter_table_data(lff, filter_query)
lff = filter_table_data(lff, filter_query, source_table)
# Application des tris
if len(sort_by) > 0:
@@ -641,7 +660,7 @@ def get_button_properties(height):
if height > 65000:
download_disabled = True
download_text = "Téléchargement désactivé au-delà de 65 000 lignes"
download_title = "Excel ne supporte pas d'avoir plus de 65 000 URLs dans une même feuille de calcul. Contactez-moi pour me présenter votre besoin en téléchargement afin que je puisse adapter la solution."
download_title = " Ajoutez des filtres pour réduire le nombre de lignes, Excel ne supporte pas d'avoir plus de 65 000 URLs dans une même feuille de calcul."
elif height == 0:
download_disabled = True
download_text = "Pas de données à télécharger"
@@ -667,11 +686,69 @@ def invert_columns(columns):
return inverted_columns
def make_org_jsonld(org_id, org_type, org_name=None, type_org_id="SIRET") -> dict:
org_types = {"acheteur": "GovernmentOrganization", "titulaire": "Organization"}
address = None
if type_org_id.lower() == "siret" and len(org_id) == 14:
annuaire_data = get_annuaire_data(org_id)
annuaire_address = annuaire_data["matching_etablissements"][0]
code_postal = annuaire_address["code_postal"]
commune = annuaire_address["libelle_commune"]
address = (
{
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": annuaire_address.get("adresse", "")
.replace(code_postal, "")
.replace(commune, "")
.strip(),
"addressLocality": commune,
"postalCode": code_postal,
"addressCountry": "FR",
},
)
jsonld = {
"@type": org_types[org_type],
"name": org_name,
"url": f"https://decp.info/{org_type}s/{org_id}",
"sameAs": f"https://annuaire-entreprises.data.gouv.fr/etablissement/{org_id}",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"propertyID": type_org_id.lower(),
"value": org_id,
},
}
if address:
jsonld["address"] = address
return jsonld
df: pl.DataFrame = get_decp_data()
schema = df.collect_schema()
df_acheteurs = get_org_data(df, "acheteur")
df_titulaires = get_org_data(df, "titulaire")
df_acheteurs_departement: pl.DataFrame = (
df_acheteurs.select(["acheteur_id", "acheteur_nom", "acheteur_departement_code"])
.unique()
.sort("acheteur_nom")
)
df_titulaires_departement: pl.DataFrame = (
df_titulaires.select(
["titulaire_id", "titulaire_nom", "titulaire_departement_code"]
)
.unique()
.sort("titulaire_nom")
)
df_acheteurs_marches: pl.DataFrame = (
df.select("uid", "objet", "acheteur_id").unique().sort("acheteur_id")
)
df_titulaires_marches: pl.DataFrame = (
df.select("uid", "objet", "titulaire_id").unique().sort("titulaire_id")
)
departements = get_departements()
domain_name = (