Aurehal 3D Network

Application de visualisation en graphe 3D de l'ensemble des structures du référentiel Aurehal.

Le moissonnage exhaustif de toutes les structures via des requêtes sur l'API Hal est effectué en amont de la visualisation, la méthodologie utilisée étant décrite dans le notebook qui accompagne ce repo.

Toutes les données ainsi récupérées sont stockées dans le dossier static/data avec le notebook, le fichier final nodes.csv servant de source pour les noeuds du graphe est dans static/data/nodes/ et celui pour les liens edges.csv dans static/data/edges/

Démo

Une instance de démo est déployée ici : http://azur-scd.com/apps/aurehal-3d-network

Le filtre de type range appliqué au nombre de publications concerne les publications affiliées "strictement" à chaque structure et non le nombre de publications cumulées de toutes les structures enfants (mais cette donnée a aussi été recueillie dans le fichier nodes.csv)

Selon le nombre de noeuds et de liens à afficher, le graphe peut parfois mettre quelques secondes à se former.

Dev

Installation avec Docker

1. Avec l'image pré-buildée

Une image de ce repo est disponible sur le registre public Docker ici : https://hub.docker.com/repository/docker/azurscd/aurehal-3d-network

Pour l'installer et lancer le container :

docker run --name YOUR_CONTAINER_NAME -d -p 5000:5000 azurscd/aurehal-3d-network:latest

2. Builder votre propre image

Vous pouvez également builder votre propre image avec le Dockerfile à la racine du repo.

docker build -t YOUR_IMAGE_NAME:TAG .
docker run --name YOUR_CONTAINER_NAME -d -p 5000:5000 YOUR_IMAGE_NAME:TAG

Lancer http://localhost:5000

Installation en local

git clone https://github.com/azur-scd/Aurehal3DNetwork.git

Créer un environnement virtuel et installer les dépendances dans ce virtualenv

python -m venv YOUR_VENV

# Windows
cd YOUR_VENV/Scripts & activate
# Linux
source VENV_NAME/bin/activate

pip install -r requirements.txt

Lancer l'app

python app.py

Ouvrir http://VOTRE_IP:5000