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Rechercher des images dans le CDN de Geotribu#

Parcourir le CDN via l'interface web#

L'accès en lecture à notre entrepôt d'images accumulées depuis toutes ces années est ouvert 💝 et c'est même un passage recommandé pour tout contributeur/rice :

En plus de permettre un petit voyage dans le temps, autant que toutes ces ressources servent en plus de notre site 😃. Merci de ne pas en abuser en respectant le fair-use. Pensez également à créditer les auteur/es.

Chercher une image#

Filtrer le dossier courant#

La barre de recherche en haut permet de filtrer sur le nom du fichier parmi ceux du répertoire courant. A noter qu'il faut attendre que l'ensemble des fichiers du répertoire soient listés pour que ce la fonctionne.

Filtrer le dossier courant dans TinyFileManager

Recherche avancée#

Il est également possible d'effectuer une recherche dans l'arborescence en cliquant sur le menu descendant à droite de la barre de filtre et de sélectionner "Recherche avancée" :

Recherche avancée dans TinyFileManager


Faire une recherche en requêtant l'index lunr#

logo Python

Si l'interface graphique vous semble trop longue ou la recherche assez fine ou que vous n'avez pas les identifiants sous la main, il est possible d'interroger l'index des images stockées généré avec lunr.py toutes les heures et qui est accessible librement.

Pré-requis :

Créer un environnement virtuel#

Sauf si vous voulez installer lunr.py au niveau de votre interpréteur système, mieux vaut faire la tambouille dans un environnement isolé :

  1. Créer un dossier pour le script et s'y déplacer :

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    mkdir -p ~/Geotribu/ && cd ~/Geotribu
    
  2. Créer l'environnement virtuel :

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    python3 -m venv .venv
    
  3. Activer l'environnement virtuel :

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    source .venv/bin/activate
    

Installer ou mettre à jour les dépendances#

Une fois l'environnement virtuel activé, on met à jour pip et les paquets de base :

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python -m pip install -U pip
python -m pip install -U setuptools wheel

Puis on installe les dépendances :

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python -m pip install -U "lunr>=0.6,<1"

Let's script again#

Avec notre script, on va :

  1. télécharger localement le fichier d'index depuis le CDN
  2. le charger et regarder un peu à quoi il ressemble
  3. faire une recherche
  4. enrichir les résultats

Télécharger l'index du CDN#

On cherche donc à télécharger le fichier https://cdn.geotribu.fr/img/search-index.json dans un sous-dossier .geotribu/search/ qu'on crée si besoin dans le dossier personnel de l'utilisateur courant : /home/nom_utilisateur/ sur Linux ou C:\Users\nom_utilisateur\ sur Windows, généralement accessible avec l'alias ~.

Pour télécharger le fichier de l'index, étant donné qu'on n'a pas de cas particulier (VPN, authentification...) on utilise la bibliothèque standard de Python :

Téléchargement du fichier JSON distant avec urllib
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#! python3  # noqa: E265

# import
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

# variables
index_local_file: Path = Path().home() / ".geotribu/search/cdn_search_index.json"
remote_index_file: str = "https://cdn.geotribu.fr/img/search-index.json"

# on s'assure que les dossiers parents existent
index_local_file.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

# téléchargement
with urlopen(remote_index_file) as response:
    with index_local_file.open(mode="wb") as output_file:
        output_file.write(response.read())

Normalement, à ce stade, on a donc un fichier dans notre dossier personnel :

Fichier index téléchargé localement

Charger et ausculter le fichier#

S'agissant d'un fichier JSON, on ajoute l'import du package en haut de notre script :

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[...]
# import
import json
from pathlib import Path
[...]

Puis on charge le fichier à la suite de notre script :

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with index_local_file.open("r") as fd:
    local_index_data = json.loads(fd.read())

Comme toujours avec des données distantes, on prend le temps de regarder un peu la structure :

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print(type(local_index_data))
#  <class 'dict'>
print(local_index_data.keys())
# dict_keys(['images', 'index'])
print(
    type(local_index_data.get("images")),
    len(local_index_data.get("images")),
    list(local_index_data.get("images").items())[:2],
)
# <class 'dict'> 3934 [('18bitmap.png', [100, 100]), ('3typomap.png', [100, 100])]
print(
    type(local_index_data.get("index")),
    len(local_index_data.get("index")),
    local_index_data.get("index").keys(),
)
# <class 'dict'> 5 dict_keys(['fieldVectors', 'fields', 'invertedIndex', 'pipeline', 'version'])

On voit donc qu'on a :

  • un dictionnaire en contenant 2 autres dont les clés sont : images et index
  • le dictionnaire images contient 3 934 entrées, chacune correspondant à une image du CDN dont la clé est le chemin et la valeur est une liste contenant 2 entiers. En se référant au script qui génère l'index, on comprend qu'il s'agit de la largeur et la longueur en pixels de l'image.
  • le dictionnaire index correspond à la structure d'index de lunr

Faire une recherche#

Pour la recherche, on utilise lunr.py.
On commence par importer le module depuis le package en haut de fichier. On en profite pour ajouter aussi pprint qui nous permettra d'y voir plus clair dans les résultats :

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[...]
from pprint import pprint
from urllib.request import Request, urlopen

# 3rd party
from lunr.index import Index

# variables
[...]

On charge l'index :

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idx = Index.load(local_index_data.get("index"))

Et on peut alors faire une recherche :

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search_results = idx.search("satellite")
pprint(search_results)
# [{'match_data': <MatchData "satellit">,
#   'ref': 'logos-icones/divers/satellite.png',
#   'score': 79.718},
#  {'match_data': <MatchData "satellit">,
#   'ref': 'articles-blog-rdp/capture-ecran/reupload/matching-satellite.png',
#   'score': 58.613}]
Recherche avancée#

Il est aussi possible de passer des paramètres de recherche plus avancés. Par exemple :

  • rechercher la correspondance seulement dans le nom du fichier :
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>>> pprint(len(idx.search("qgis")))
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>>> pprint(len(idx.search("name:qgis")))
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  • quand il y a 2 termes, c'est la clause OR qui s'applique. Exemple, les images qui correspondent à openstreetmap ou logo :
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pprint(idx.search("openstreetmap logo"))
  • rechercher les images qui correspondent à openstreetmap et logo :
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pprint(idx.search("+openstreetmap +logo"))
# [{'match_data': <MatchData "logo,openstreetmap">,
#   'ref': 'logos-icones/OpenStreetMap/Openstreetmap.png',
#   'score': 61.5621305836632}]
  • rechercher les images qui contiennent logo dans le chemin et qgis dans le nom du fichier
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pprint(idx.search("+path:logo +name:qgis"))
# [{'match_data': <MatchData "logo,qgi">,
#   'ref': 'logos-icones/logiciels_librairies/qgis.png',
#   'score': 52.797999999999995},
#  {'match_data': <MatchData "logo,qgi">,
#   'ref': 'logos-icones/entreprises_association/qgis-ch.png',
#   'score': 39.056000000000004}]

Enrichir la recherche#

C'est déjà pas mal mais on aimerait croiser avec les métadonnées qui sont dans le dictionnaire images d'à-côté. En regardant de plus près la structure de nos résultats de recherche, on voit qu'il s'agit là d'un dictionnaire contenant 3 clés/valeurs :

  • match_data donne les termes de correspondance entre la requête et les résultats
  • ref contient le chemin du fichier relatif à l'URL de base du CDN
  • score donne le score de correspondance

Il y a donc matière à faire une jointure entre les deux dictionnaires sur le chemin du fichier : ref d'un côté, clé de l'autre.

On itère donc sur les résultats et on étend chaque résultat avec les métadonnées :

Croisement résultat de recherche et métadonnées
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# on stocke la recherche et le dictionnaire des métadonnées des images dans des variables
search_results = idx.search("+path:logo +name:qgis")
images_dict = local_index_data.get("images")

for result in search_results:
    mapped_img = images_dict.get(result.get("ref"))
    result.update(
        {
            "width": mapped_img[0],
            "height": mapped_img[1],
            "full_url": f"https://cdn.geotribu.fr/img/{result.get('ref')}",
        }
    )
pprint(search_results)

# [{'full_url': 'https://cdn.geotribu.fr/img/logos-icones/logiciels_librairies/qgis.png',
#   'height': 339,
#   'match_data': <MatchData "logo,qgi">,
#   'ref': 'logos-icones/logiciels_librairies/qgis.png',
#   'score': 52.797999999999995,
#   'width': 360},
#  {'full_url': 'https://cdn.geotribu.fr/img/logos-icones/entreprises_association/qgis-ch.png',
#   'height': 74,
#   'match_data': <MatchData "logo,qgi">,
#   'ref': 'logos-icones/entreprises_association/qgis-ch.png',
#   'score': 39.056000000000004,
#   'width': 74}]

Aller plus loin#

Il s'agit ici d'un exemple rapide de script rapide.
Si vous utilisez régulièrement la recherche dans l'index, je vous recommande d'utiliser notre script search_playground.py qui intègre :

  • la gestion des erreurs HTTP
  • le téléchargement du fichier d'index seulement selon un temps de rotation (24h par défaut)

Consulter le script complet


Auteur#

Julien Moura#

Portrait Julien Moura

Géographe "sigiste" de formation, j'ai travaillé sur différentes thématiques et types de structures : gestion des déchets en milieu urbain à Madagascar, foncier d'intérêt général auprès de l'EPF de La Réunion, organisation et la résilience urbaine face aux risques naturels à Lima pour l'IRD, gouvernance et ouverture des données à Isogeo.

Je travaille désormais à Oslandia.
Féru des dynamiques de contributions, je participe activement à Geotribu depuis fin 2011.

Contributions à cette page : Julien Moura

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