Importer des données en Python avec CubicWeb 3.21
Slides en version HTML : http://slides.logilab.fr/2015/pyconfr2015_import_donnees_cubicweb/ Nous introduirons une nouvelle méthode pour importer des données externes (service REST, fichier, etc.) dans une application. Simple et flexible, elle favorise la réutilisation des composants afin de se concentrer sur ce qui est spécifique à chaque cas. Un exemple d'implémentation sera donné avec le framework CubicWeb 3.21 qui introduit une API d'import de données fondée sur cette méthode. Abstract Il est courant pour un développeur de devoir implémenter des fonctionnalités d'import de données. Les utilisateurs peuvent en effet avoir besoin de données disponibles par ailleurs, dans un tableur par exemple, dans une autre base, ou accessibles par des services web. Nous introduisons ici une méthode simple pour réaliser cela en favorisant la généricité et la ré-utilisabilité des composants développés. Un flux personnalisable d'entités L'idée est de transformer petit à petit les données externes afin de les rendre compatibles avec le schéma de l'application et donc insérables en base. Le principe est de commencer par stocker les données de la source sur une «[HTML_REMOVED]entité externe[HTML_REMOVED]». Puis on utilise des générateurs Python pour créer un «[HTML_REMOVED]flux[HTML_REMOVED]» d'entités[HTML_REMOVED]: chaque entité passe de fonction en fonction, ce qui va la transformer peu à peu pour la rapprocher du modèle attendu et qu'elle soit finalement prête à être insérée, ou au contraire rejetée si ce n'est pas possible. L'étape d'insertion est alors identique, quelle que soit la source d'où proviennent les données. Exemple avec CubicWeb 3.21 Avec sa version 3.21 sortie en 2015, le framework CubicWeb dispose d'une toute nouvelle API fondée sur cette méthode. Elle permet au développeur de se concentrer sur le flux de données provenant des sources qui l'intéressent. De plus, l'étape d'insertion offre plusieurs composants interchangeables. En fonction du compromis qu'il souhaite faire entre sécurité et rapidité, le développeur peut choisir entre une insertion sûre mais lente, où chaque entité à insérer est préalablement vérifiée quant au type de ses données et la validité de ses relations, et une insertion plus rapide mais pouvant échouer, où les entités sont insérées en masse. Tout cela sera illustré par le moissonnage des données de portails Open Data. La diversité des formats (RDF (open-data.europa.eu), REST (data.gouv.fr, OpenDataSoft), CSW (geocatalogue.fr), etc.) ainsi que des modèles de données impose de créer des flux différents afin que toutes ces données puissent être importées dans un schéma unique de CubicWeb. De la même façon, un autre exemple sera l'import de données SKOS où des thesaurus entiers sont importés dans CubicWeb grâce à cette API.
