Dans ce court article, nous allons voir comment installer addok, un moteur de recherche d’adresses. Nous verrons ensuite où trouver les données et comment les mettre dans ce moteur de recherche. Il n’y aura ensuite plus qu’à lancer le service Web pour répondre aux requêtes.
1. Installation d’Addok
Il y a plus de 20 millions d’adresses dans la BANO, donc pour avoir des performances acceptables l’auteur a choisi d’utiliser Redis [2] qui est une base NoSQL qui stocke ses données en RAM. Cela implique que :
1. c’est rapide ;
2. ça consomme beaucoup de RAM.
Le reste du logiciel est développé en Python3 (le futur est arrivé \o/). Nous allons donc travailler dans un virtualenv.
On va installer les logiciels sur notre ubuntu 14.04 :
$ sudo apt-get install redis-server python3.4 python3.4-dev python-pip python-virtualenv virtualenvwrapper
On va se créer un dossier dans lequel on va faire notre tambouille :
$ mkdir ~/ban && cd ~/ban
On crée ensuite notre virtualenv qui va accueillir addok :
$ virtualenv addok --python=/usr/bin/python3.4
On active le virtualenv puis on installe addok :
$ source addok/bin/activate
$ pip install addok
Maintenant, addok devrait être installé.
2. Téléchargement des données
On va donc télécharger les données de la BANO. Je vous laisse choisir quelles données vous souhaitez avoir dans votre moteur de recherche, mais faites attention, plus on met de données, plus Redis va consommer de la mémoire vive. Pour toute la France, Redis a besoin de plus de 20 Gio de RAM.
Pour télécharger les données du département 14, on utilise la commande suivante :
$ wget http://bano.openstreetmap.fr/data/bano-14.json.gz
Notez que si vous voulez télécharger plusieurs départements, vous n’êtes pas obligé de taper plusieurs fois la commande, vous pouvez mettre les numéros entre accolades séparés par des virgules. Par exemple, pour télécharger les données de la Basse-Normandie, soit les départements 14, 50, et 61, on peut le faire comme ça :
$ wget http://bano.openstreetmap.fr/data/bano-{14,50,61}.json.gz
On décompresse le(s) fichier(s) téléchargé(s) et on met tout dans un fichier qu’on va importer :
$ gzip -d *gz
$ cat *json > data.json
2.1 Code INSEE
Il se peut que vous ayez besoin des codes INSEE des communes. Pour cela, il suffit de rajouter un fichier de configuration qu’on va appeler local.py. Dedans il suffit de mettre :
EXTRA_FIELDS = [
{'key': 'citycode'},
]
FILTERS = ["type", "postcode", "citycode"]
Addok appelle le code INSEE « citycode » (c’est ce que vous devrez chercher dans le JSON contenant les réponses). Ensuite, on indique ce fichier à addok avec :
$ export ADDOK_CONFIG_MODULE=chemin/vers/le/fichier/local.py
Donc si local.py est dans le répertoire courant, il suffit de faire :
$ export ADDOK_CONFIG_MODULE=local.py
Lorsque vous lancerez les deux commandes suivantes, vous devriez avoir le message qui vous indique qu’il l’a bien pris en compte :
Loaded local config from local.py
3. Import des données
On va pouvoir importer les données maintenant que tout est en place :
$ addok batch data.json
Cela va mettre un petit moment, plus ou moins long suivant la quantité de données que vous lui faites ingérer. Vous allez aussi voir la quantité de RAM utilisée exploser. Pire que quand on lance du Java... enfin presque.
Pour les départements du 14, 50 et 61, la vm ubuntu qui me sert à vérifier l’intégralité des commandes que je donne consomme 994Mio de RAM.
Maintenant que les données sont dans Redis, on va calculer les n-gram [3]. Un n-gram est une partie de n éléments d’une suite de mots. Pour faire simple, c’est l’autocomplétion, c’est-à-dire que quand on lui donne « infant » il va nous proposer les adresses ayant le mot « infanterie ». Cette étape va prendre un peu de temps. :
$ addok ngrams
4. Lancement du service Web
On va lancer gunicorn qui va gérer les requêtes. Par défaut il écoute sur localhost ce qui n’est pas très pratique pour un serveur ; on surcharge donc cette adresse. Par défaut il écoute sur le port 8000 :
$ gunicorn addok.server:app --bind 0.0.0.0
On teste avec un navigateur en allant sur http://adresse-ip:8000/search/?q=Ville en remplaçant Ville par une ville présente dans les données que vous lui avez fournies. Dans mon cas, http://adresse-ip:8000/search/?q=Caen renvoie un fichier json avec toutes les informations qu’il trouve liées au mot Caen.
Maintenant, pour lancer gunicorn, le plus simple est d’écrire un script d’init pour que systemd (ou un autre init si vous êtes réticent au progrès :)) le lance au démarrage.
Conclusion
On vient donc d’installer un moteur permettant d’effectuer des recherches dans toutes les adresses que l’on souhaite, et ce très rapidement.
Références
[1] Dépôt Github d’addok : https://github.com/etalab/addok
[2] Page Wikipédia anglophone de Redis : https://en.wikipedia.org/wiki/Redis
[3] Page Wikipédia anglophone des n-gram : https://en.wikipedia.org/wiki/N-gram
