Merge branch 'release/2.7.7'

Omnikles publie via l'API DUME de l'AIFE, ne reste que Klekoon. Mais bon, ça fait des mauvaises vibes sur la page de le préciser :)

.github/workflows/deploy.yaml

@@ -20,7 +20,7 @@ jobs:
     environment: ${{ github.ref_name }}
     steps:
       - name: Checkout repository
-        uses: actions/checkout@v4
+        uses: actions/checkout@v5
 
       - name: Set up SSH key
         run: |

CHANGELOG.md

@@ -1,3 +1,13 @@
+##### 2.7.7 (11 mai 2026)
+
+- Suppression des mentions sur les profils d'acheteur. Omnikles/Safetender publie via l'API DUME et Klekoon ne publie pas, mais c'est peut-être pas le seul, donc je préfère supprimer et refaire un tour.
+
+##### 2.7.6 (5 mai 2026)
+
+- Correction du problème de filtre par date dans les tableaux
+- Retour des cartes dans les pages acheteur et titulaire
+- Possibilité de chercher un SIRET/SIREN avec des espaces dans les champs `SIRET acheteur` et `Identifiant titulaire`
+
 ##### 2.7.5 (24 avril 2026)
 
 - Amélioration des permormances de l'observatoire

docs/superpowers/plans/2026-04-28-organization-maps.md

@@ -0,0 +1,108 @@
+# Plan: Ajouter des cartes de localisation aux pages acheteur et titulaire
+
+## Date: 2026-04-28
+
+## Statut: Approuvé
+
+## Objectif: Ajouter des cartes interactives montrant la localisation des organisations sur les pages acheteur et titulaire
+
+## Contexte
+
+- Les pages acheteur et titulaire ont déjà des placeholders pour les cartes (`acheteur_map` et `titulaire_map`)
+- La fonction `point_on_map()` existe déjà dans `src/figures.py` mais utilise un centrage fixe sur la France
+- Les données de localisation proviennent de l'API Annuaire des Entreprises
+- Les codes départementaux sont disponibles et plus fiables que les coordonnées pour la détection de région
+
+## Exigences
+
+### 1. Carte interactive
+
+- **Localisation**: Colonne de droite dans la section d'informations sur l'organisation
+- **Taille**: 400px de largeur × 300px de hauteur (fixe)
+- **Contenu**: Carte centrée sur la France ou le département d'outre-mer approprié avec un point rouge à l'emplacement de l'organisation
+- **Niveau de zoom**: Approprié pour montrer l'Hexagone ou le département d'outre-mer spécifique
+- **Style**: Fond de carte clair avec point rouge visible
+- **Interactivité**: Carte zoomable et déplaçable (pas de configuration statique)
+
+### 2. Sources de données
+
+- Utiliser les colonnes `acheteur_latitude` et `acheteur_longitude` pour les pages acheteur
+- Utiliser les colonnes `titulaire_latitude` et `titulaire_longitude` pour les pages titulaire
+- Utiliser les codes départementaux (`acheteur_departement_code`, `titulaire_departement_code`) pour la détection de région
+- Solution de repli: Si les coordonnées ou codes départementaux sont manquants ou invalides, afficher une div vide
+
+### 3. Détection de région
+
+- **Départements métropolitains**: Codes à 2 caractères (ex: "75" pour Paris) → Carte Hexagone
+- **Départements d'outre-mer**:
+  - "971" → Guadeloupe
+  - "972" → Martinique
+  - "973" → Guyane
+  - "974" → La Réunion
+  - "976" → Mayotte
+- **Code département manquant**: Retourner une div vide (pas de détection basée sur les coordonnées)
+
+### 4. Gestion des erreurs
+
+- Coordonnées invalides → div vide
+- Code département manquant → div vide
+- Échec de l'API Annuaire → div vide (comportement existant)
+- Format de code département invalide → div vide
+
+## Implémentation
+
+### Fichiers à modifier
+
+#### 1. `src/figures.py` - Améliorer la fonction `point_on_map()`
+
+**Ligne 178-209**: Remplacer la fonction existante par une version améliorée avec:
+
+- Détection de région basée sur les codes départementaux
+- Configuration de carte interactive (zoomable)
+- Point plus grand (size=15)
+- Commentaires en français
+
+#### 2. `src/pages/acheteur.py` - Mettre à jour le callback
+
+**Ligne 249-297**: Modifier `update_acheteur_infos()` pour:
+
+- Extraire le code département du code postal
+- Passer le code département à `point_on_map()`
+- Ajouter des commentaires en français
+
+#### 3. `src/pages/titulaire.py` - Mettre à jour le callback
+
+**Ligne 259-297**: Modifier `update_titulaire_infos()` pour:
+
+- Extraire le code département du code postal
+- Passer le code département à `point_on_map()`
+- Ajouter des commentaires en français
+
+## Plan de Test
+
+### Cas de test prioritaires
+
+1. **Organisation métropolitaine**: Code département "75" (Paris) → Carte Hexagone
+2. **Organisation à La Réunion**: Code département "974" → Carte centrée sur La Réunion
+3. **Code département manquant**: Retourne une div vide
+4. **Coordonnées invalides**: Retourne une div vide
+5. **Interactivité**: Vérifier zoom et déplacement
+
+### Critères d'acceptation
+
+- [ ] Cartes fonctionnelles avec codes départementaux valides
+- [ ] Div vide pour codes manquants/invalides
+- [ ] Cartes correctement centrées et zoomées
+- [ ] Interactivité (zoom et déplacement)
+- [ ] Point de localisation visible (size=15)
+
+## Approbation
+
+Plan approuvé avec spécifications:
+
+- Réutiliser et améliorer `point_on_map`
+- Retourner div vide sans code département
+- Point légèrement plus grand
+- Cartes zoomables
+- Utiliser codes départementaux pour détection de région
+- Commentaires en français

pyproject.toml

@@ -1,7 +1,7 @@
 [project]
 name = "decp.info"
 description = "Interface d'exploration et d'analyse des marchés publics français."
-version = "2.7.5"
+version = "2.7.7"
 requires-python = ">= 3.10"
 authors = [{ name = "Colin Maudry", email = "colin@colmo.tech" }]
 dependencies = [
@@ -21,6 +21,7 @@ dependencies = [
   "duckdb",
   "flask-caching",
   "pyarrow>=23.0.1",
+  "flask-cors>=6.0.2",
 ]
 
 [dependency-groups]

run.py

@@ -1,7 +1,10 @@
+from flask_cors import CORS
+
 from src.app import app
 
 # To use `gunicorn run:server` (prod)
 server = app.server
+CORS(server)
 
 # To use `python run.py` (dev)
 if __name__ == "__main__":

src/app.py

@@ -145,7 +145,13 @@ navbar = dbc.Navbar(
                 style={"minWidth": "230px"},
             ),
             dbc.Nav(
-                children=[dcc.Markdown(os.getenv("ANNOUNCEMENTS"), id="announcements")],
+                children=[
+                    dcc.Markdown(
+                        os.getenv("ANNOUNCEMENTS"),
+                        id="announcements",
+                        dangerously_allow_html=True,
+                    ),
+                ],
                 style={
                     "maxWidth": "1200px",
                     "display": "inline-block",

src/assets/css/style.css

@@ -144,6 +144,10 @@ p.version > a {
   max-width: 900px;
 }
 
+#announcements p {
+  margin-bottom: 0.2rem;
+}
+
 .seeBorder {
   border: dotted 1px green;
 }

src/figures.py

@@ -11,8 +11,10 @@ import plotly.graph_objects as go
 import polars as pl
 from dash import dash_table, dcc, html
 from dash_extensions.javascript import Namespace
+from polars.exceptions import ColumnNotFoundError
 
 from src.db import schema
+from src.utils import logger
 from src.utils.data import DATA_SCHEMA, DEPARTEMENTS_GEOJSON
 from src.utils.table import add_links, format_number, setup_table_columns
 
@@ -173,39 +175,78 @@ def get_sources_tables(source_path) -> html.Div:
     return html.Div(children=datatable)
 
 
-def point_on_map(lat, lon):
-    lat = float(lat)
-    lon = float(lon)
+def point_on_map(lat, lon, departement_code=None):
+    """Fonction améliorée utilisant les codes départementaux pour la détection de région.
 
-    # Create a scatter mapbox or choropleth map
+    Args:
+        lat: Coordonnée de latitude
+        lon: Coordonnée de longitude
+        departement_code: Code du département (ex: '75', '971', etc.)
+
+    Returns:
+        html.Div contenant la carte, ou div vide si invalide
+    """
+    # Validation des coordonnées
+    try:
+        lat = float(lat)
+        lon = float(lon)
+    except (TypeError, ValueError):
+        return html.Div()  # Div vide pour les coordonnées invalides
+
+    # Vérification que les coordonnées sont valides
+    if not (-90 <= lat <= 90) or not (-180 <= lon <= 180):
+        return html.Div()
+
+    # Si aucun code département n'est fourni, retourner une div vide
+    if not departement_code:
+        return html.Div()
+
+    # Détermination de la région en utilisant le code département
+    # Logique identique à get_geographic_maps
+    if departement_code in ["971", "972", "973", "974", "976"]:
+        region_key = departement_code  # Département d'outre-mer
+    elif len(departement_code) == 2:  # Département métropolitain
+        region_key = "Hexagone"
+    else:
+        return html.Div()  # Format de code département invalide
+
+    # Paramètres de carte par région (réutilisés de get_geographic_maps)
+    regions = {
+        "Hexagone": {"center": [46.6, 2.2], "zoom": 5},
+        "971": {"center": [16.23, -61.55], "zoom": 9},  # Guadeloupe
+        "972": {"center": [14.64, -61.02], "zoom": 10},  # Martinique
+        "973": {"center": [3.93, -53.12], "zoom": 7},  # Guyane
+        "974": {"center": [-21.11, 55.53], "zoom": 9},  # La Réunion
+        "976": {"center": [-12.82, 45.16], "zoom": 10},  # Mayotte
+    }
+
+    settings = regions.get(region_key, regions["Hexagone"])
+
+    # Création de la carte
     fig = px.scatter_map(
-        lat=[lat], lon=[lon], height=300, width=400, color=[1], size=[1]
+        lat=[lat],
+        lon=[lon],
+        height=300,
+        # width=400,
+        color=[1],
+        zoom=settings["zoom"],
     )
 
-    fig.update_coloraxes(showscale=False)
+    fig.update_traces(marker=dict(size=10))
 
-    # Set map style (you can use 'open-street-map', 'carto-positron', etc.)
+    # Configuration de la carte (interactive - zoomable)
     fig.update_layout(
-        mapbox_style="light",  # Light, clean background
+        map_style="light",  # Fond de carte clair
         margin={"r": 0, "t": 0, "l": 0, "b": 0},
+        mapbox_center={"lat": settings["center"][0], "lon": settings["center"][1]},
+        mapbox_zoom=settings["zoom"],
+        coloraxis_showscale=False,
     )
 
-    # Optionally, center the map on France
-    fig.update_geos(
-        center=dict(lat=46.603354, lon=1.888334),  # Center of France
-        lataxis_range=[41, 51.5],  # Latitude range for France
-        lonaxis_range=[-5, 10],  # Longitude range for France
+    return html.Div(
+        dcc.Graph(figure=fig, config={"displayModeBar": False}),
     )
 
-    # But scatter_mapbox doesn't use geos, so better to control via zoom/center manually
-    # Let's reset and use proper centering in scatter_mapbox instead:
-
-    fig.update_layout(map_center={"lat": 46.6, "lon": 1.89}, map_zoom=4)
-
-    graph = dcc.Graph(id="map", figure=fig)
-    graph = html.Div(style={"width": "400px"})
-    return graph
-
 
 class DataTable(dash_table.DataTable):
     def __init__(
@@ -833,7 +874,11 @@ def get_top_org_table(data, org_type: str, extra_columns: list, filters: bool =
     lff = lff.cast(pl.String)
     lff = lff.fill_null("")
 
-    dff: pl.DataFrame = lff.collect(engine="streaming")
+    try:
+        dff: pl.DataFrame = lff.collect(engine="streaming")
+    except ColumnNotFoundError:
+        logger.warning(f"get_top_org_table: column not found. {lff.collect_schema()}")
+        return html.Div()
 
     if dff.height == 0:
         return html.Div()

src/pages/a-propos.py

@@ -87,14 +87,7 @@ Vous pouvez consommer les données qui alimentent decp.info
                         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 [ci-dessous](/a-propos#sources). Certains profils d'acheteurs ne publient pas leurs données malgré l'obligation réglementaire :
-
-- klekoon.fr (ils y travaillent)
-- 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."""
+Quant à l'exhaustivité, je consolide toutes les sources de données exploitables que j'ai pu identifier (voir [ci-dessous](/bin.usr-is-merged/)). 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")),

src/pages/acheteur.py

@@ -257,8 +257,15 @@ def update_acheteur_infos(url):
     if data_etablissement:
         data_etablissement = data_etablissement[0]
 
+        # Extraction du code département à partir du code postal
+        code_postal = data_etablissement.get("code_postal", "")
+        departement_code = code_postal[:2] if code_postal else None
+
+        # Création de la carte avec le code département pour un centrage approprié
         acheteur_map = point_on_map(
-            data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+            data_etablissement["latitude"],
+            data_etablissement["longitude"],
+            departement_code,
         )
         code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
             data_etablissement["code_postal"]

src/pages/marche.py

@@ -109,7 +109,7 @@ def update_marche_info(marche, titulaires):
         column_object = DATA_SCHEMA.get(col)
         column_name = column_object.get("title") if column_object else col
 
-        if marche[col]:
+        if col in marche:
             if col == "acheteur_nom":
                 value = html.A(
                     href=f"/acheteurs/{marche['acheteur_id']}",
@@ -243,7 +243,7 @@ def get_marche_jsonld(marche, titulaires) -> str:
                 titulaire.get("titulaire_id"),
                 org_name=titulaire.get("titulaire_nom"),
                 org_type="titulaire",
-                type_org_id=titulaire.get("titulaire_typeIdentifiant"),
+                type_org_id=titulaire.get("titulaire_typeIdentifiant", "SIRET"),
             ),
             "orderedItem": {
                 "@type": type_order,

src/pages/observatoire.py

@@ -824,6 +824,9 @@ def toggle_montant_modal(n_triggers, _close):
     prevent_initial_call=False,
 )
 def add_organization_name_in_title(acheteur_id, titulaire_id):
+    acheteur_id = acheteur_id.replace(" ", "") if acheteur_id else None
+    titulaire_id = titulaire_id.replace(" ", "") if titulaire_id else None
+
     def lookup_nom(df_org, id_col, nom_col, org_id):
         match = df_org.filter(pl.col(id_col) == org_id)
         return match[nom_col].item(0) if match.height >= 1 else None

src/pages/titulaire.py

@@ -263,8 +263,15 @@ def update_titulaire_infos(url):
     if data_etablissement:
         data_etablissement = data_etablissement[0]
 
+        # Extraction du code département à partir du code postal
+        code_postal = data_etablissement.get("code_postal", "")
+        departement_code = code_postal[:2] if code_postal else None
+
+        # Création de la carte avec le code département pour un centrage approprié
         titulaire_map = point_on_map(
-            data_etablissement["latitude"], data_etablissement["longitude"]
+            data_etablissement["latitude"],
+            data_etablissement["longitude"],
+            departement_code,
         )
         code_departement, nom_departement, nom_region = get_departement_region(
             data_etablissement["code_postal"]

src/utils/data.py

@@ -12,7 +12,7 @@ from src.utils import logger
 logging.getLogger("httpx").setLevel("WARNING")
 
 
-def get_annuaire_data(siret: str) -> dict:
+def get_annuaire_data(siret: str) -> dict | None:
     url = f"https://recherche-entreprises.api.gouv.fr/search?q={siret}"
     try:
         response = get(url).raise_for_status()

src/utils/seo.py

@@ -7,6 +7,8 @@ def make_org_jsonld(org_id, org_type, org_name=None, type_org_id="SIRET") -> dic
     address = None
     if type_org_id.lower() == "siret" and len(org_id) == 14:
         annuaire_data = get_annuaire_data(org_id)
+        if not annuaire_data:
+            return {}
         annuaire_address = annuaire_data["matching_etablissements"][0]
         code_postal = annuaire_address["code_postal"]
         commune = annuaire_address["libelle_commune"]

src/utils/table.py

@@ -154,6 +154,8 @@ def normalize_sort_by(sort_by) -> tuple:
 
 
 def format_number(number) -> str:
+    if not number:
+        return ""
     number = "{:,}".format(number).replace(",", " ")
     return number
 

src/utils/table_sql.py

@@ -57,10 +57,18 @@ def filter_query_to_sql(filter_query: str, schema: pl.Schema) -> tuple[str, list
         value = raw_value.strip('"')
 
         if operator == "contains":
-            where_clause, param_list = tokenize_text_filter(col_name, value)
+            if col_is_date:
+                target = f"CAST({quoted_col} AS VARCHAR)"
+
+            if col_name in ("acheteur_id", "titulaire_id"):
+                value = value.replace(" ", "")
+            where_clause, param_list = tokenize_text_filter(
+                col_name, value, col_is_date
+            )
             clauses.append(where_clause)
             params.extend(param_list)
             logger.debug(params)
+            continue
 
         elif operator in (">", "<"):
             target = f"CAST({quoted_col} AS VARCHAR)" if col_is_date else quoted_col
@@ -129,6 +137,7 @@ def dashboard_filters_to_sql(
         params.append(datetime.now() - timedelta(days=365))
 
     if dashboard_acheteur_id:
+        dashboard_acheteur_id = dashboard_acheteur_id.replace(" ", "")
         clauses.append('"acheteur_id" LIKE ?')
         params.append(f"%{dashboard_acheteur_id}%")
     else:
@@ -141,6 +150,7 @@ def dashboard_filters_to_sql(
             params.extend(dashboard_acheteur_departement_code)
 
     if dashboard_titulaire_id:
+        dashboard_titulaire_id = dashboard_titulaire_id.replace(" ", "")
         clauses.append('"titulaire_id" LIKE ?')
         params.append(f"%{dashboard_titulaire_id}%")
     else:
@@ -203,15 +213,22 @@ def dashboard_filters_to_sql(
     return " AND ".join(clauses), params
 
 
-def tokenize_text_filter(column: str, text: str) -> tuple[str, list]:
+def tokenize_text_filter(
+    column: str, text: str, col_is_date: bool = False
+) -> tuple[str, list]:
     terms = text.split()
+    # si col_is_date alors le deuxième doit être casté en VARCHAR
+    if col_is_date:
+        quoted_col = f'CAST("{column}" AS VARCHAR)'
+    else:
+        quoted_col = f'"{column}"'
 
-    conditions = [f'"{column}" IS NOT NULL', f"\"{column}\" <> ''"]
+    conditions = [f'"{column}" IS NOT NULL', f"{quoted_col} <> ''"]
 
     params = []
 
     for term in terms:
-        conditions.append(f'"{column}" ILIKE ?')
+        conditions.append(f"{quoted_col} ILIKE ?")
 
         if term.startswith("*") or term.endswith("*"):
             params.append(term.replace("*", "%"))

tests/test_main.py

@@ -292,7 +292,7 @@ def test_011_observatoire_multi_param_url(dash_duo: DashComposite):
     )
 
 
-def test_get_distance_histogram_returns_graph():
+def test_012_get_distance_histogram_returns_graph():
     import polars as pl
     from dash import dcc
 
@@ -303,7 +303,7 @@ def test_get_distance_histogram_returns_graph():
     assert isinstance(result, dcc.Graph)
 
 
-def test_get_distance_histogram_handles_nulls():
+def test_013_get_distance_histogram_handles_nulls():
     import polars as pl
     from dash import dcc
 
@@ -314,7 +314,7 @@ def test_get_distance_histogram_handles_nulls():
     assert isinstance(result, dcc.Graph)
 
 
-def test_get_distance_histogram_all_nulls():
+def test_014_get_distance_histogram_all_nulls():
     import polars as pl
     from dash import dcc
 
@@ -322,4 +322,23 @@ def test_get_distance_histogram_all_nulls():
 
     lff = pl.LazyFrame({"titulaire_distance": pl.Series([], dtype=pl.Int64)})
     result = get_distance_histogram(lff)
+
     assert isinstance(result, dcc.Graph)
+
+
+def test_015_tableau_filter_date(dash_duo: DashComposite):
+    from src.app import app
+
+    dash_duo.start_server(app)
+    dash_duo.wait_for_text_to_equal(".logo > h1", "decp.info", timeout=4)
+
+    for page in ["tableau", "acheteurs/123", "titulaires/345"]:
+        dash_duo.wait_for_page(f"{dash_duo.server_url}/{page}")
+        filter_input = '.marches_table th[data-dash-column="dateNotification"] input'
+        filter_cell_result = '.marches_table td[data-dash-column="dateNotification"] p'
+        dash_duo.wait_for_element(filter_input, timeout=2)
+        _filter_input: WebElement = dash_duo.find_element(filter_input)
+        _filter_input.send_keys("3333")  # a dateNotification that doesn't exist
+        _filter_input.send_keys(Keys.ENTER)
+        _filter_result: list[WebElement] = dash_duo.find_elements(filter_cell_result)
+        assert len(_filter_result) == 0, f"Page : {page}"

uv.lock

@@ -760,7 +760,7 @@ wheels = [
 
 [[package]]
 name = "decp-info"
-version = "2.7.5"
+version = "2.7.6"
 source = { virtual = "." }
 dependencies = [
     { name = "dash", extra = ["compress"] },
@@ -771,6 +771,7 @@ dependencies = [
     { name = "dash-leaflet", version = "1.1.3", source = { registry = "https://pypi.org/simple" }, marker = "python_full_version >= '3.11'" },
     { name = "duckdb" },
     { name = "flask-caching" },
+    { name = "flask-cors" },
     { name = "gunicorn" },
     { name = "httpx" },
     { name = "pandas", version = "2.3.3", source = { registry = "https://pypi.org/simple" }, marker = "python_full_version < '3.11'" },
@@ -803,6 +804,7 @@ requires-dist = [
     { name = "dash-leaflet" },
     { name = "duckdb" },
     { name = "flask-caching" },
+    { name = "flask-cors", specifier = ">=6.0.2" },
     { name = "gunicorn" },
     { name = "httpx" },
     { name = "pandas" },
@@ -978,6 +980,19 @@ wheels = [
     { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/4c/0f/fe51e0b2301bbd429af44273a923ff92127b18d13abba5ae5a1d60e8e497/flask_compress-1.24-py3-none-any.whl", hash = "sha256:1e63668eb6e3242bd4f6ad98825a924e3984409be90c125477893d586007d00c", size = 11033 },
 ]
 
+[[package]]
+name = "flask-cors"
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+]
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+]
+
 [[package]]
 name = "geobuf"
 version = "2.0.1"