Base de donnée

Architecture

                                  +---------------------+
                                  |    TaggedAnimalObs  |
                                  +---------------------+        +----------------+
    +------------------+          | FK id_tagged_animal +------> |  TaggedAnimal  |
    |   Observation    | <--------+ FK id_observation   |        +----------------+
    +------------------+          |    child_count      |        | name           |
    |    date          |          +---------------------+        | gender         |
    |    coord_x       |                                         | ears_color     |
    |    coord_y       |                                         | catch_date     |
    |    male_count    |                                         | picture        |
    |    female_count  |                                         +----------------+
    |    comment       |
+---+ FK people        |
|   +------------------+
|
|
|    +----------+
+--> | t_roles  | (UserHub)
     +----------+
     | name     |
     | surname  |
     +----------+

Initialisation de la base

Créer un nouveau schéma visant à accueillir les données dans la base Postgres
Initialiser la table TaggedAnimal avec des données (détaillé plus loin)

Installation

Hypothèse d'une base Postgres déjà configuré

Préalables :

sudo apt update
sudo apt install git python3 nginx 
pip install -U pip

Application

Récupération des sources

git clone git@github.com:nicolasmanman/science_participative.git

Installation des librairies

Il est recommendé d'utiliser un virtualenv

pip install -r requirements.txt

Selon l'OS, on peut avoir besoin d'installer : python-psycopg2 libpq-dev gcc python3-dev pour pouvoir installer la librairie python psycopg2

Configuration de l'application

De la configuration peut être trouvée dans le fichier : science_participative/web/static/conf.json

ign_api_key : token utilisé par le module IGN, voir le portail IGN
ign_layer : layer utilisé par le module IGN
backend_url : url du serveur hébergeant le code python
animal_max_tagged_count : valeur haute du selecteur "Nombre d'individus marqués"
childs_possible_values : valeurs possibles du selecteur "Cabris"
animals_pictures_dir : répertoire contenant les photos des individus marqués
low_zoom_alert_message : message d'alerte s'affichant lorsque l'utilisateur place un point sur la carte ayant un zoom insuffisant

De la configuration serveur peut-être trouvée dans le fichier : science_participative/web/conf-backend.json

database_uti : sous la forme user:password@server:port/database
postgres_schema_data : nom du schéma accueillant les données de l'application
postgres_schema_users : nom du schéma UserHub (contenant la table t_roles)

Initialisation des données

Le script science_participative/var/db_init.sql peut être joué afin d'initialiser les données des individus bouclés

Serveur

Configuration de nginx

sudo /etc/init.d/nginx start
sudo rm /etc/nginx/sites-enabled/default
sudo touch /etc/nginx/sites-available/app_bouquetin
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/app_bouquetin /etc/nginx/sites-enabled/app_bouquetin
sudo vim /etc/nginx/sites-enabled/app_bouquetin

Dans /etc/nginx/sites-enabled/app_bouquetin :

server {
    listen *:80;
    location / {
        proxy_pass http://localhost:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

puis :

sudo /etc/init.d/nginx restart

Installer gunicorn dans le venv

source venv/bin/activate
pip install gunicorn

Lancement

cd path/to/project/science_participative/web
venv/bin/gunicorn app:app

PnMercantour/app_bouquetin