Projet Pollux dans le cadre du CivicLab de Grenoble, proposé par la Fabrique.coop. Pour le défi Lux, Led, Lumens porté par GreenAlp. https://grenoble.civiclab.eu

Le prototype du projet est visible sur : https://green-pollux.herokuapp.com

• Python3
• pipenv

git clone https://github.com/RiwsPy/Pollux.git

cd Pollux/
pipenv install
pipenv shell

./engine.py

En local, par défaut, l'application sera visible sur l'url :
http://127.0.0.1:5000/

Le framework utilisé est Flask, il a été choisi pour sa simplicité mais aussi parce qu'il est utilisable par plusieurs membres de l'équipe.
Un passage sous Django est envisageable si le projet venait à prendre de l'ampleur.

Le module Clips génère les recommandations d'usage pour la carte des Recommandations.
Son contenu n'est actuellement pas disponible.

Pollux utilise de nombreux jeux de données.
Chaque jeu de données est représenté par un fichier présent dans works/.
Les données récoltées sont présentes dans db/.
Les différentes requêtes sont générées dans api_ext/.

Jeux de données

Ces données étant sous licence ouverte, il nous a paru évident de redistribuer ces informations ainsi que celles générées par Pollux. Les requêtes passent l'endpoint api/.

https://green-pollux.herokuapp.com/api/nom_du_fichier

Par exemple : https://green-pollux.herokuapp.com/api/crossings_output.json

3 types de données sont présents :

• Les données originelles, par exemple parks.json, tc_stops.json
• Les données filtrées par Pollux, elles commencent par le même nom que le fichier originel et se termine par _output : parks_output.json, tc_stops_output.json
• Les données créées ou enrichies par Pollux : conflict_lamps__trees_birds.json (qui est la base utilisée par la carte Impact : conflits entre les luminaires d'une part et les arbres et oiseaux d'autres part).

L'extension des fichiers récupérés est variable. Pollux les convertis par défaut en Geojson.
Les méthodes de conversion sont présentes dans formats/.

Il est possible de mettre à jour la base de données, grâce à la commande -uDB. Pour une base, par exemple :

./engine.py -uDB works/trees.py

Ou plusieurs bases :

./engine.py -uDB works/parks.py works/shops.py

De la même façon il est possible de mettre à jour la base de données croisée grâce à -uCDB. Pour une base, par exemple :

./engine.py -uCDB works/cross/proximity.py

Il est possible d'y associer l'attribut -mr pour --maxRange afin de choisir le rayon de recherche de l'algorithme :

./engine.py -uCDB works/cross/proximity.py -mr 500

Un croisement de données volumineux doublé d'un -mr élevé peut demander une grande quantité de temps.

Les tests sont réalisés grâce à la librairie pytest.\

pytest

ou encore

coverage run -m pytest

• .env
• Pipfile
• Pipfile.lock
• Procfile
• api_ext/
  • clips.py
  • grenoble_alpes_metropole.py
  • osm.py
  • smmag.py
• db/
  • cross/
• formats/
• maps/
• website/
  • static/
    • css/
    • fonts/
    • img/
    • js/
  • templates/
    • index.html
    • map.html
    • ...
  • views.py
• works/
  • cross/
  • accidents.py
  • birds.py
  • ...