В рубрике как это устроено у них, проекты по систематизации доступа к данным и госсервисам для разработчиков в мире. Я несколько раз писал о таких проектах, но не грех и напомнить.

- API.GOUV.FR - каталог API, стандарты и рекомендации Франции
- API.GOVERNMENT.AE - каталог API Объединённых Арабских эмиратов
- API.GOV.UK - каталог государственных API Великобритании
- API.GOV.AU - австралийский государственный стандарт предоставления API и каталог общедоступных API
- DEVELOPER.VIC.GOV.AU - портал для программистов (каталог API) правительства штата Виктория, Австралия
- DEVELOPER.TECH.GOV.SG - портал для разработчиков от Правительства Сингапура, API, документация и тд.

Общедоступные API создаются на тех же принципах что и порталы открытых данных, в их основе восприятие ИТ компаний и ИТ специалистов как отдельной аудитории для коммуникации. Признание самого факта что государства создают продукты не только для конечных потребителей, но и развивают внутренний рынок ИТ продуктов и сервисов, предоставляют данные аналитикам и журналистам.

#opengov #government #api #opendata

В рубрике интересных наборов данных, сайт День сурка (Groundhog-Day.com) [1] где собрана база из 74 животных предсказателей длинной зимы или ранней весны, включая 43 сурка.

Сделано явно с большой любовью к животным и к данным, потому что у сайта есть открытое API [2] с информацией о всех животных, их местонахождении и предсказаниях.

Ссылки:
[1] https://groundhog-day.com
[2] https://groundhog-day.com/api

#opendata #api

Подборка регулярного чтения про данные, технологии и не только:
- A Eulogy for Dark Sky, a Data Visualization Masterpiece [1] о визуализации данных в погодном приложении The Dark Sky для iOS и там же про наглядные решения контекстуализации данных. Я бы добавил этот термин в словарь "констектуализация данных" - это когда данные у Вас есть, но Вы подаёте их в том виде в каком они наиболее информативны и наглядны именно в том контексте/приложении/среде в которой их смотрят. А это приложение погоды отличный пример

- The Beginner's Guide to Databases [2] для новичков желающих разобраться в базах данных отличное руководство, оно не покрывает очень много чего, но одновременно даёт все нужные вводные для старта работы

- Meet Alpaca: Stanford University’s Instruction-Following Language Model that Matches GPT-3.5 Performance [3] новый интересный продукт как альтернатива GPT-3.5 под названием Альпака, главные отличия в открытости и меньших требованиях к железу. Открытый код главное преимущество [4]

- Finding Undocumented APIs [5] автор пишет про мою любимую тему, обнаружение недокументированных API. Я несколько выступлений и лекций проводил за эти годы про поиск и нахождение недокументированных API и ещё немало трюков могу рассказать о том как API находить, помимо перехвата запросов браузера к серверу. Так вот два самых очевидных способа часто срабатывающих:
* 1) Поискать API поиском Гугла на сайте явным образом вроде "REST API site:roskachestvo.gov.ru" и результат может удивить
* 2) Выяснить на каком программном продукте работает сайт и проверить не сохранилось ли в нём API идущее по умолчанию, у многих продуктов такое есть. Пример: Архив оцифрованных материалов Национальной электронной детской библиотеки РФ arch.rgdb.ru работает на движке DSpace, а у DSpace по умолчанию API доступно по ссылке /rest, проверяем, ага, вот и оно https://arch.rgdb.ru/rest/
Я могу не то что презентацию, а целый курс прочитать только по этой теме. Тем не менее ту статью рекомендую, часто информацию о API приходится выковыривать из сессий браузера.

- Data wrangling essentials: comparisons in JavaScript, Python, SQL, R, and Excel [6] сравнение функций преобразований данных в Excel, Python, R, SQL и Javascript. Полезно для тех кто вынужден пользоваться 2-3 языками/синтаксисами. Python там, правда, это не совсем Python, а конкретно Pandas, но текст от этого ценности не теряет.

Ссылки:
[1] https://nightingaledvs.com/dark-sky-weather-data-viz/
[2] https://technically.substack.com/p/the-beginners-guide-to-databases
[3] https://pub.towardsai.net/meet-alpaca-stanford-universitys-instruction-following-language-model-that-matches-gpt-3-5-490a38114a7e
[4] https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
[5] https://inspectelement.org/apis.html
[6] https://observablehq.com/@observablehq/data-wrangling-translations

#opensource #readings #api #data #guides

Про публикацию открытых государственных данных в России иногда, всё же, можно рассказать и что-то хорошее, хотя и нечасто. ФНС России обновило портал ФИАС [1] (Федеральной информационной адресной системы) в которой собраны сведения о более чем 32 миллионах зданий и сооружений и других связанных с ними объектов [2]. Система эта существует достаточно давно и доступ к ней есть через скачивание полных дампов, скачивание дельт изменений, API и СМЭВ. В общем это очень хороший пример того как правильно публиковать данные в открытом доступе если делать это на системной основе.

Я бы сказал что высокие оценки ФНС в части открытости [3] вполне оправданы, это редкое по нынешним временам системное раскрытие нужных бизнесу данных, причём данных референсных, составляющих базовую цифровую инфраструктуру. По сравнению с каким-нибудь Минэкономразвития России ФНС большие молодцы.

Особенно важно что в ведомстве понимают продолжают публиковать данные для массовой выгрузки в виде полных дампов, до 36GB в сжатом виде один дамп. К сравнению власти Санкт-Петербурга "похоронили" свой портал открытых данных ради портала API [4], что власти города конечно не красит.

Возвращаясь к ФИАС, конечно, даже подобная публикация данных неидеальна и её есть куда улучшить, особенно если смотреть не на форму, а на суть данных. А суть в том что это геоданные, без геоидентификаторов. Для того чтобы данные можно было применять в большой аналитической работе необходимо чтобы записи о муниципалитетах, улицах, зданиях и иных объектах содержали их геокоординаты, геоформу, включали Shape файлы, KML, GeoJSON, GML и все остальные геоформаты доступа к таким данным. Иначе говоря были бы интегрированы с данными Росреестра и доступны для выгрузки.

Другая важная сторона публикации данных в раскрытии их под свободными лицензиями. До сих пор на сайте ФИАС нет явно указанных, четких, не имеющих оговорок, условий использования этих данных. А чтобы использовать их в таких проектах как Wikidata или OSM лицензии имеют значение. Публикация данных под Creative Commons Zero выглядит наиболее логично.

Ссылки:
[1] https://fias.nalog.ru
[2] https://fias.nalog.ru/Statistics/
[3] https://t.iss.one/ahminfin/568
[4] https://api.petersburg.ru

#opendata #geodata #russia #api #datasets

Я уже несколько раз писал о том что государства по всему миру продолжают создавать каталоги API, по аналогии с сайтами для разработчиков предлагаемыми в коммерческом секторе. Новые каталоги API в тот же список:
- Каталог административных API Японии https://api-catalog.e-gov.go.jp/ открыт 31 марта 2023 г., 39 API
- Государственные API в Малайзии https://www.mygdx.gov.my/en/landing-page/architecture?theme=first-theme 130 API
- Портал API налоговой службы Австралии https://apiportal.ato.gov.au, 6 API
- Портал госAPI ОАЭ https://api.government.ae 29 API
- Портал API налоговой службы Новой Зеландии https://portal.api.business.govt.nz 30 API
- Каталог API Литвы https://api.gov.lt около 40 API

А также предыдущий список из 6 каталогов API.

Таких порталов становится всё больше и, надо отметить, что появляются они в странах где порталы открытых данных уже стали нормой и такие каталоги API их дополняют для задач где сложно или неудобно выгружать весь набор данных целиком или органы власти требуют авторизации.

#openapi #opendata #api #government

В рубрике интересных продуктов по работе с API Metatype [1], платформа для декларативной разработки API, как сами создатели его позиционируют, продукт позволяющий проектировать API не будучи программистом. Внутри всё построено вокруг Typegraph [2], одновременно идеи и одноимённого пакета для Python с помощью которого описывается спецификация API. У продукта своя система типов, своя система управления доступа к ресурсам, интеграция с Prism, Deno и другими инструментами и ещё много чего.

Похоже что он годится как элемент строительного блока для построения собственной API платформы, хотя и удивляет что авторы игнорируют стандарт OpenAPI кроме как использования его спецификации для импорта описаний [3]

Выглядит интересно, а ещё интереcно что команда разработки явно вкладывается в документацию и, похоже, делают продукт под классическую нынче модель инвестиций когда есть корневой продукт с открытым кодом и облачная платформа на его основе. Облачную платформу пока не видно, но явно она появится.

Ссылки:
[1] https://metatype.dev
[2] https://metatype.dev/docs/concepts/typegraph
[3] https://metatype.dev/docs/guides/importing-openapi-definitions

#opensource #api #datatools