Muitos dados públicos brasileiros estão disponíveis (principalmente depois da criação da Lei de Acesso à Informação), mas não necessariamente acessíveis. Mesmo que a informação esteja disponível, nem sempre ela está disponível em um formato legível por máquina, ou utilizando um formato aberto, ou possui descrição (metadados) que facilitem a interpretação (manual ou automática) desses dados. Quanto menos acessível é uma informação, mais perto de ser fechada ela está.

Além do problema relativo à acessibilidade, não existe um lugar comum em que todos os dados disponíveis estejam organizados e catalogados, dificultando ainda mais o acesso (ou a descoberta que esse tipo de informação está disponível).

O objetivo do projeto não é concorrer com iniciativas correlatas do Governo (como o dados.gov.br) e de outras organizações -- pelo contrário, gostaríamos de disponibilizar os dados que essas organizações já disponibilizam, porém de forma integrada e estruturada, permitindo a qualquer um (independente de vínculo) possa disponibilizar dados, independente da fonte.

O projeto Brasil.IO foi criado com o objetivo de ser referência para quem procura ou quer publicar dados abertos sobre o Brasil de forma organizada, legível por máquina e usando padrões abertos. O projeto foi idealizado e está sendo desenvolvido por Álvaro Justen, com a colaboração de outros desenvolvedores.

Veja CONTRIBUTING.md para mais detalhes sobre como montar seu pull request.

Há duas formas de rodar o projeto em sua máquina, uma utilizando o PostgreSQL como um container Docker e outra utilizando o PostgreSQL rodando diretamente em sua máquina. Vamos começar pela que utiliza o Docker:

Primeiramente, certifique-se de que você tenha instalados:

• git
• pyenv com pyenv-virtualenv e Python 3.6.4
• docker

e em seguida clone o repositório:

# Clonar o repositório:
git clone [email protected]:turicas/brasil.io.git

Siga os passos:

# Instale o Python 3.6.4 usando o pyenv:
pyenv install 3.6.4

# Criar um virtualenv:
pyenv virtualenv 3.6.4 brasil.io

# Copie o arquivo de env de exemplo e edite o .env de acordo com suas preferências
cp env.example .env

# Criar containers e ativar o virtualenv
cd brasil.io
source .activate

# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

# Iniciar os containers (bancos de dados, e-mail)
docker-compose up

# Criar schema e popular base de dados
python manage.py migrate
python manage.py update_data

# Iniciar o servidor HTTP
python manage.py runserver

Caso você escolha não utilizar o docker, siga os seguintes passos:

Certifique-se de que você tenha instalados:

• git
• pyenv com pyenv-virtualenv e Python 3.6.4
• PostgreSQL

e em seguida clone o repositório:

# Clonar o repositório:
git clone [email protected]:turicas/brasil.io.git

Após instalar o PostgreSQL crie o banco de dados que será utilizado pelo projeto. Como o docker não está sendo utilizado será necessário comentar algumas linhas no arquivo .activate. Comente as seguintes linhas:

DOCKER_COMPOSE_FILE=docker-compose.yml

if [ -f "$DOCKER_COMPOSE_FILE" ]; then
   docker-compose -p $PROJECT_NAME -f $DOCKER_COMPOSE_FILE up -d
fi

e siga os passos:

# Instale o Python 3.6.4 usando o pyenv:
pyenv install 3.6.4

# Criar um virtualenv:
pyenv virtualenv 3.6.4 brasil.io

# Modifique o arquivo .env para as configurações do seu banco de dados
# Caso você use as configurações padrões, o arquivo será parecido com:
POSTGRES_HOST=localhost
POSTGRES_PORT=5432
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=<senha>
POSTGRES_DB=brasilio
DATABASE_URL=postgres://postgres:[email protected]:5432/brasilio

# Ativar o virtualenv
cd brasil.io
source .activate

# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt

# Criar schema e popular metadados dos datasets
python manage.py migrate
python manage.py update_data

# Iniciar o servidor HTTP
python manage.py runserver

Para importar alguma base de dados para rodar no sistema é necessário o baixar o dump aqui.

Alguns arquivos demoram bastante para serem importados, pois são muito grandes. Um exemplo de arquivo menor é o dataset cursos-prouni.

Após fazer o download do arquivo basta executar o seguinte comando:

python manage.py import_data --no-input cursos-prouni cursos cursos-prouni.csv.xz

Nota 1: caso queira importar diversos datasets, crie um diretório data, coloque lá os diretórios de dados existentes no Google Drive e execute o arquivo scripts/import-datasets.sh, que executará todos os import_data.

Nota 2: você pode baixar um arquivo grande e importar somente parte dele para que o processo não demore muito. Para isso, basta descompactar o CSV e criar um novo arquivo com menos linhas, exemplo: xzcat socios.csv.xz | head -10000 | xz -z > socios-10k.csv.xz. Essa dica é particularmente útil para você ter o sistema todo funcionando (como as páginas especiais, que dependem de diversos datasets).

O comando import_data irá executar as seguintes operações:

• Deletar a tabela que contém os dados (data_cursosprouni_cursos), caso exista;
• Criar uma nova tabela, usando os metadados sobre ela que estão em Table e Field;
• Criar um gatilho no PostgreSQL para preenchimento automático do índice de busca de texto completo;
• Importar os dados do CSV usando rows.utils.pgimport (que usa o comando COPY da interface de linha de comando psql);
• Rodar o comando SQL VACUUM ANALYSE para que o PostgreSQL preencha estatísticas sobre a tabela (isso ajudará a melhorar o desempenho de diversas consultas);
• Criar os índices em campos que estão marcados como possíveis de serem usados como filtros na interface, para otimizar a busca;
• Preencher um cache em Field contendo todas as possíveis opções para os campos que estão marcados como "choiceable" (são os campos filtráveis e que possuem poucas opções de valor, como unidade federativa, ano etc.).

Nota 1: você pode pular algumas das etapas acima passando as opções --no-xxx para o comando.

Nota 2: em um computador moderno (Intel(R) Core(TM) i7-7500U CPU @ 2.70GHz, 16GB RAM e SSD) os dados costumam demorar entre 2.3 a 2.7MB/s para serem importados completamente (esse valor é o do dado descompactado).

Veja deploy-dokku.md.

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