datagouv-toolkit

Outils génériques pour explorer, télécharger, inspecter et analyser des jeux de données publiés sur data.gouv.fr.

Installation

Depuis un clone du dépôt :

python -m pip install -e .

L'installation fournit une commande principale unique :

datagouv --help

Les anciens points d'entrée spécialisés (datagouv-download, datagouv-workflow, datagouv-inspect-csv et datagouv-catalog-stats) restent disponibles pour compatibilité.

Tutoriel

Pour une prise en main progressive avec explications des notions d'API HTTP, JSON, datasets, ressources, métadonnées, filtrage, data profiling, pipelines et reproductibilité :

• Tutoriel approfondi de datagouv

Utilisation

Rechercher un dataset

datagouv search "accidents corporels"

Inspecter ses ressources

datagouv resources \
  "accidents corporels" \
  --producer "Ministère de l'intérieur"

Afficher ses métadonnées

datagouv metadata \
  "accidents corporels" \
  --producer "Ministère de l'intérieur"

Pour obtenir le JSON brut :

datagouv inspect \
  "accidents corporels" \
  --producer "Ministère de l'intérieur"

Télécharger une ressource

datagouv download \
  "accidents corporels" \
  --producer "Ministère de l'intérieur" \
  --format csv \
  --resource-title "Caract_2024" \
  --output data

Pour obtenir un résultat exploitable par une machine, ajouter --json :

datagouv download \
  "accidents corporels" \
  --producer "Ministère de l'intérieur" \
  --format csv \
  --resource-title "Caract_2024" \
  --output data \
  --json

La sortie JSON contient le dataset résolu, le répertoire de destination et le résultat de chaque ressource, notamment son chemin local et le booléen downloaded. Une ressource déjà présente sans --overwrite est signalée par "downloaded": false.

La sortie peut être composée avec d'autres outils Unix, par exemple :

datagouv download \
  "accidents corporels" \
  --producer "Ministère de l'intérieur" \
  --format csv \
  --resource-title "Caract_2024" \
  --output data \
  --json | jq '.resources[] | {path, downloaded}'

Télécharger et auditer automatiquement

datagouv workflow \
  "accidents corporels" \
  --producer "Ministère de l'intérieur" \
  --format csv \
  --resource-title "Caract_2024" \
  --output data \
  --audit-dir audits

Le workflow résout le dataset, sélectionne les ressources, les télécharge puis audite automatiquement les fichiers CSV. Il s'appuie sur les mêmes résultats structurés de téléchargement que la commande download.

Auditer un CSV local

datagouv inspect-csv fichier.csv

Pour rediriger un audit volumineux :

datagouv inspect-csv fichier.csv > audit.txt

Statistiques sur les ressources d'un dataset

datagouv stats \
  "accidents corporels" \
  --producer "Ministère de l'intérieur"

Analyser un snapshot du catalogue

datagouv catalog-stats "transport" \
  --snapshot snapshot/2026-08-25

Avec filtres :

datagouv catalog-stats "énergie" \
  --snapshot snapshot/2026-08-25 \
  --license fr-lo-2.0 \
  --frequency annual

Commandes disponibles

datagouv search         Recherche dans le catalogue
datagouv dataset        Résumé d'un dataset
datagouv resources      Liste des ressources
datagouv metadata       Métadonnées structurées
datagouv stats          Statistiques sur les ressources
datagouv inspect        JSON brut du dataset
datagouv organization   Informations sur une organisation
datagouv download       Téléchargement de ressources
datagouv workflow       Téléchargement + audit CSV
datagouv inspect-csv    Audit d'un CSV local
datagouv catalog-stats  Analyse d'un snapshot du catalogue

Architecture

• cli.py : interface en ligne de commande unifiée datagouv.
• datagouv.py : client et fonctions d'exploration/résolution de datasets data.gouv.fr.
• download_resources.py : téléchargement générique de ressources.
• dataset_workflow.py : enchaînement résolution → téléchargement → audit CSV.
• inspect_csv.py : audit structurel générique d'un CSV.
• catalog_stats.py : statistiques reproductibles à partir d'un snapshot du catalogue.
• normalize.py : normalisation des métadonnées.
• tests/ : tests unitaires.
• datasets/ : pipelines spécifiques à certains jeux de données.
• datasets/baac/ : premier cas d'usage, données BAAC.

Réutilisations

• 20 ans d’accidents corporels en France — BAAC 2005–2024

Qualité

La vérification locale complète est centralisée dans le Makefile :

make check

Cette cible exécute Ruff, mypy avec la configuration de pyproject.toml, Bandit sur le package, les tests avec couverture, la construction des distributions, twine check et un smoke test de la CLI installée.