Historique des mises à jour - Reporter un bug

Mon Diagnostic Artificialisation aide les collectivités à analyser et maitriser la consommation d'espaces et l'artificialisation des sols de leur territoire, en mettant en perspective des indicateurs chiffrés au regard des exigences de la loi climat et résilience, et notamment de la ZAN.

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Documentation d'installation

Prérequis

• Docker
• Make

Installation rapide

git clone git@github.com:MTES-MCT/sparte.git
cd sparte
make install

Cette commande :

• Installe Docker si nécessaire
• Crée les fichiers .env depuis les .env.example
• Build les images Docker
• Démarre tous les services (PostgreSQL, Redis, S3 local, Django, frontend, export-server)
• Applique les migrations Django
• Charge les paramètres par défaut
• Installe Astro CLI et démarre Airflow

Les services sont accessibles sur :

• Application : http://localhost:8080/
• Airflow : http://localhost:9090/

Commandes utiles

Lancer make help pour voir toutes les commandes disponibles.

make start              # Démarre tous les services
make stop               # Arrête tous les services
make migrate            # Applique les migrations Django
make shell              # Ouvre un shell Django
make test               # Lance les tests Python et JS
make logs               # Affiche les logs de tous les services

Configuration

Le fichier .env contient les variables d'environnement locales. Il est créé automatiquement depuis .env.example lors de l'installation.

• Compléter les valeurs commençant par YOUR
• Demander à un mainteneur les valeurs marquées ASK_A_MAINTAINER

Voir CONFIG.md pour le détail de tous les fichiers de configuration et ENV.md pour les variables d'environnement.