Cet outil permet d'explorer les caractéristiques des données actuellement recensées au sein du ministère de l’intérieur afin de faciliter leur réutilisation au sein des différents services. Comme pour un moteur de recherche classique, il est possible de combiner une recherche textuelle (barre supérieure) à des filtres (présents à la droite de votre écran) pour identifier les données potentiellement pertinentes à votre cas d'usage.
Chaque donnée possède une fiche présentant ses caractéristiques ainsi qu'un ensemble d'indicateurs chiffrés visant à établir sa fiabilité et sa réutilisabilité. Outre le résultat de la recherche, il est possible de naviguer d'une donnée à l'autre par le biais des applications. En effet, chaque donnée est hébergée par une application existante au sein du ministère qui détaille la liste des données qui lui sont associées.
Cherchant constamment à améliorer notre exhaustivité, n'hésitez pas à nous contacter ( [email protected] ) pour améliorer l'outil.
Par défaut, le compte administrateur de l'application est [email protected] et le mot de passe est default_password.
Ce compte/mot de passe est dans le fichier 1b6f47c6e77a_init_database.py. Pour créer un mot de passe hashé et salé pbkdf2:sha256, vous pouvez utiliser la fonction generate_password_hash
>>> from werkzeug.security import generate_password_hash
>>> generate_password_hash('foobar')
'pbkdf2:sha256:260000$tJkSlaNKb7r759M3$e0913b905918bda8a6cc778c0c32744bb7438f0b26b1d559c2c013eedfd390be'
Un nom de base de données et des accès par défaut sont en brut dans le fichier docker-compose.yml
A la racine du dossier cartographie-donnees, lancer la commande :
docker-compose up -d.
Après quelques dizaines de secondes, le projet sera accessible via l'adresse IP de votre docker-machine, sur le port 80.
Dans le dossier "backend":
- Installer pipenv :
pip install pipenv
- Créer le venv / installer les dépendances :
pipenv install
- Créez la base SQLite de développement avec la commande :
flask db upgrade
- Activer le pipenv :
pipenv shell
Lancez une instance ElasticSearch et un serveur SMTP en vous aidant du docker-compose.yml à la racine du projet puis lancez le backend avec :
flask run
Note : Si vous utilisez pycharm/IDEA vous pouvez simplement modifier votre interpreteur python à l'environement pipenv via l'option [add python environment > venv > existing venv - puis pointer vers le dossier pipenv généré]
Pour générer une migration, utilisez
flask db migrate -m '<migration_name>'
Ajustez le fichier de migration dans le dossier "backend/migrations/versions" puis appliquez la migration avec :
flask db upgrade
Dans le dossier "frontend", installez les dépendances avec
npm install
puis lancez le serveur de développement frontend avec :
npm start
Pour builder le frontend pour la production, utilisez :
npm run build
Cette commande créera un dossier build au sein du frontend.
Vous pouvez tester ce frontend compilé en créant un lien symbolique entre ce build frontend et le chemin backend/build.
Le backend servira le frontend minifié à l'adresse http://localhost:5000.
v1.1