Package: rdatagouv 0.1.0.9000

Le package R {rdatagouv} : intention et objectif principal | La plateforme datagouv et ses points d'entrée | Vue d'ensemble des quatre points d'entrée | API principale v1 (/api/1/) | API v2 (/api/2/) | Accès aux ressources | API tabulaire (tabular-api.data.gouv.fr) | API des schémas (schema.data.gouv.fr) | Utiliser {httr2} pour construire des requêtes vers des API web | L'approche « wrapping » recommandée | Construction des requêtes : chemins, query, encodage | Le cas particulier des paramètres répétés | Exécution et parsing | URI : définition et usage dans | Qu'est-ce qu'une URI ? | Comment {rdatagouv} construit une URI par table | URI et reproductibilité : dg_refetch() | Le mocking dans les tests unitaires | Qu'est-ce que le mocking, et pourquoi ? | Les deux niveaux d'émulation dans | Emulation de la pile réseau : http_perform() | Emulation des briques fonctionnelles | Pourquoi et quand émule-t-on dans | Exercer l'API live | L'intégration live opt-in : tests/test-live-api.R | La garde d'exécution : skip_unless_live() | Que prouvent les tests live ? | API du package | dg_find_datasets() | dg_find_organization() | dg_find_topics() | dg_pull_dataset() | dg_refetch() | dg_schema() | dg_table_id(), dg_problems(), dg_summary(), dg_summarise(), dg_glimpse() | Récapitulatif de l'API exposée | Le parsing des colonnes : types, profil et rapport d'erreurs | Forcer les types de colonnes avec col_types | Amorcer les types depuis le profil de la plateforme : use_tabular_types | Inspecter les problèmes de parsing : dg_problems() | Une erreur de parsing fréquente : les dates presque ISO | Annexe : conventions de développement

The problem rdatagouv solves | Finding datasets | Restricting to documented datasets | Restricting to specific formats | Finding a specific organization's datasets | Finding datasets grouped under a theme | Judging whether a dataset is usable | Downloading data | When pulling goes wrong: parsing issues | Detecting a parsing problem | A common trigger: mostly-padded ISO dates | Solving it: forcing column types | Re-fetching the same table reproducibly | Why a stable id beats a file name | Summarising datasets | A complete workflow