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Explorer les données de DVF (demandes de valeur foncière)

La base de données DVF recense les mutations à titre onéreux (vente, vente en l'état futur d'achèvement, vente terrain à bâtir, échange, adjudication, expropriation) advenues les 5 dernières années.

L'application https://app.dvf.etalab.gouv.fr prend appui sur ces données et propose de visualiser les transactions à la maille de la parcelle cadastrale. Elle a été développée par l'équipe de la mission Etalab et n'est pas dans sa version finale.

Nous lirons volontiers vos suggestions d'amélioration.

Les données de Mayotte ainsi que de l'Alsace et de la Moselle sont manquantes.

Une API développée par Christian Quest est disponible ici, avec sa documentation

Installation sur un serveur

Pré-requis

Il faut un serveur Linux, avec au minium PostgreSQL et Python (Flask). Pour héberger l'application, ajouter Nginx, Supervisor et GUnicorn.

Base de données

Pour préparer la base de données, il faut lancer le script dédié. On peut procéder ainsi :

git clone https://github.com/marion-paclot/DVF
sh DVF/db/build_db.sh

Le script commence par créer une base de données PostgreSQL et une table, puis télécharge les données brutes depuis data.gouv.fr, retire les décimales (dans les montants et surfaces), injecte les données dans la table, puis effectue une série de post-traitements (création d'index, de colonnes, normalisation de codes). Certaines étapes sont très longues (plusieurs minutes).

Développer l'interface utilisateur

Pour participer au développement de l'interface utilisateur il n'est pas nécessaire d'installer Python et PostgreSQL.

Un script Node.js permet de servir l'interface et de faire proxy vers l'API de production.

Pré-requis

Utilisation

# On installe les dépendances Node.js
yarn

# Démarrage du serveur Web (port 3000 par défaut)
yarn start

Configuration

Certains paramètres peuvent être écrasés au moyen d'un fichier .env. Le fichier .env.sample est fourni en exemple.

About

Exploration des données DVF

Resources

License

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Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • JavaScript 42.4%
  • HTML 33.7%
  • Python 15.5%
  • Shell 5.0%
  • CSS 3.4%