Skip to main content

fedstat

tests

Неофициальный Python-клиент к fedstat.ru (ЕМИСС) — порт идей R-пакета fedstatAPIr. Скачивает данные показателей с фильтрами и отдаёт нормализованный pandas.DataFrame.

Статус: MVP — list_filters / filter_template / load (формат SDMX). Дальше планируется догнать полный функционал R-пакета (Excel, режим словаря, расширенные ретраи и т.д.).

Установка

Для использования (после публикации на PyPI — планируется):

pip install fedstat

Пока проект на GitHub — ставится напрямую из репозитория, без ручного клонирования:

pip install git+ssh://git@github.com/timryadovouu/fedstat.git

Для разработки (клон + окружение poetry):

git clone git@github.com:timryadovouu/fedstat.git
cd fedstat
poetry install

poetry install ставит зависимости в локальное окружение проекта — эта команда предполагает, что исходники уже склонированы (вариант «для разработки»).

Пример

Готовый ноутбук: notebooks/example.ipynb.

Быстрый старт

import fedstat

# 1. Какие фильтры есть у показателя (id — из URL вида /indicator/31452)
fedstat.list_filters("31452")            # DataFrame: поле -> допустимые значения

# 2. Шаблон со всеми полями (значения по умолчанию "*" = все)
f = fedstat.filter_template("31452")
f["Год"] = "2023"
f["Рынок жилья"] = "Первичный рынок жилья"

# 3. Скачать нормализованный ("длинный") DataFrame
df = fedstat.load("31452", filters=f)
df.to_csv("cena.csv", index=False)
df.to_excel("cena.xlsx", index=False)

# 4. При желании — "широкий" вид (одно измерение по столбцам)
wide = fedstat.to_wide(df, columns="PERIOD", values="VALUE", index="TIME")

Правила фильтров:

  • ключ — заголовок поля, как на сайте (регистр и лишние пробелы игнорируются);
  • значение — строка, список строк или "*" (все значения);
  • пропущенное поле = все значения;
  • неверное имя поля/значения -> FilterError с подсказкой похожего варианта.

Формат вывода

Одна строка = одно наблюдение. Столбцы измерений расшифрованы из справочников (codelists) в человекочитаемые названия, VALUE приведён к числу (десятичная запятая -> точка). Опции load(...):

  • with_codes=True — добавить исходные коды измерений (<поле>_code);
  • drop_empty=True — выбросить строки без значения;
  • try_numeric=False — оставить VALUE строкой.

Модули

модуль назначение
fedstat.client HTTP-сессия, заголовки, ретраи GET, POST на скачивание
fedstat.discovery разбор страницы индикатора -> DataIds (поля, значения, CSRF)
fedstat.jsparse разбор встроенного JS (порт parse_js1/parse_js2)
fedstat.filters отбор строк по фильтрам, шаблон, подсказки
fedstat.sdmx SDMX -> нормализованный DataFrame
fedstat.api высокоуровневые load / list_filters / filter_template

Разработка и тесты

Тесты гоняются офлайн на сохранённых фикстурах (fixtures/), сеть не нужна:

poetry run pytest -q

Снятие новых фикстур с живого сайта — ноутбук notebooks/capture_fixtures.ipynb (нужен доступ к fedstat.ru).

Metadata

Release files for fedstat 0.1.1

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for fedstat 0.1.1
File Size Uploaded
fedstat-0.1.1.tar.gz 16.3 kB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for fedstat 0.1.1
File Interpreter ABI Platform
fedstat-0.1.1-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 36.1 kB

Release files / fedstat-0.1.1.tar.gz

Download URL fedstat-0.1.1.tar.gz
Size 16.3 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
36895ea9c021df278fdd48d8546e547efd24a642b1647a32d6530580b950be17
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
5a2e4ca8a5252ce1d9c4558723d7cd1c19eb8e4155f79f5031bd87bc52995b21
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/2.3.2 CPython/3.12.7 Darwin/24.6.0

Release files / fedstat-0.1.1-py3-none-any.whl

Download URL fedstat-0.1.1-py3-none-any.whl
Size 19.8 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
d94ed22f0302fe0c5fb2ae2e1cc7bdba643598393edf9e5044128a73a3f7b790
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
f5c90bd960348591f8525f21176bf2ae7f9e466ec1432ded2d2a91229201d50c
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via poetry/2.3.2 CPython/3.12.7 Darwin/24.6.0

Release history Release notifications | RSS feed

0.1.5

2 release files

0.1.4

2 release files

0.1.3

2 release files

0.1.2

2 release files

This release

0.1.1 This release

2 release files

0.1.0

2 release files

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page