ColinMaudry · ColinMaudry · Dec 15, 2025 · Dec 15, 2025 · Dec 15, 2025 · Dec 15, 2025
diff --git a/CHANGELOG.md b/CHANGELOG.md
@@ -1,3 +1,9 @@
+### 2.6.2 2025-12-15
+
+- Réduction du nombre de tâches prefect pour réduire la charge sur la BDD et la latence
+- Utilisation du multithreading standard de Python plutôt que celui de Prefect
+- Le nom d'établissement n'est ajouté entre parenthèses que s'il est différent de celui de l'unité légale
+
 ### 2.6.1 2025-12-14
 
 - Séparation des fichiers de référence et des fichiers de données

diff --git a/README.md b/README.md
@@ -1,6 +1,6 @@
 # DECP processing
 
-> version 2.6.0 ([notes de version](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing/blob/main/CHANGELOG.md))
+> version 2.6.2 ([notes de version](https://github.com/ColinMaudry/decp-processing/blob/main/CHANGELOG.md))
 
 Projet de traitement et de publication de meilleures données sur les marchés publics attribués en France. Vous pouvez consulter, filtrer et télécharger
 ces données sur le site [decp.info](https://decp.info). Enfin la section [À propos](https://decp.info/a-propos) décrit les objectifs du projet et regroupe toutes les informations clés.

diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml
@@ -1,7 +1,7 @@
 [project]
 name = "decp-processing"
 description = "Traitement des données des marchés publics français."
-version = "2.5.0"
+version = "2.6.2"
 requires-python = ">= 3.9"
 authors = [
     { name = "Colin Maudry", email = "colin+decp@maudry.com" }
@@ -22,7 +22,8 @@ dependencies = [
     "bs4",
     "selenium",
     "polars_ds",
-    "scikit-learn"
+    "scikit-learn",
+    "tenacity"
 ]
 
 [project.optional-dependencies]

diff --git a/src/config.py b/src/config.py
@@ -26,35 +26,30 @@ def make_path_from_env(env: str, alternative_path: Path) -> Path:
     return Path(os.getenv(env) or alternative_path)
 
 
-print("""
-##########
-# Config #
-##########
-""")
-
+ALL_CONFIG = {}
 
 # Nombre maximal de workers utilisables par Prefect. Défaut : 16
 MAX_PREFECT_WORKERS = int(os.getenv("MAX_PREFECT_WORKERS", 4))
-print(f"{'MAX_PREFECT_WORKERS':<40}", MAX_PREFECT_WORKERS)
+ALL_CONFIG["MAX_PREFECT_WORKERS"] = MAX_PREFECT_WORKERS
 
 # Durée avant l'expiration du cache des ressources (en heure). Défaut : 168 (7 jours)
 CACHE_EXPIRATION_TIME_HOURS = int(os.getenv("CACHE_EXPIRATION_TIME_HOURS", 168))
-print(f"{'CACHE_EXPIRATION_TIME_HOURS':<40}", CACHE_EXPIRATION_TIME_HOURS)
+ALL_CONFIG["CACHE_EXPIRATION_TIME_HOURS"] = CACHE_EXPIRATION_TIME_HOURS
 
 
 DATE_NOW = datetime.now().isoformat()[0:10]  # YYYY-MM-DD
 MONTH_NOW = DATE_NOW[:7]  # YYYY-MM
 
 # Publication ou non des fichiers produits sur data.gouv.fr
 DECP_PROCESSING_PUBLISH = os.getenv("DECP_PROCESSING_PUBLISH", "").lower() == "true"
-print(f"{'DECP_PROCESSING_PUBLISH':<40}", DECP_PROCESSING_PUBLISH)
+ALL_CONFIG["DECP_PROCESSING_PUBLISH"] = DECP_PROCESSING_PUBLISH
 
 
 # Client HTTP
 HTTP_CLIENT = httpx.Client()
 HTTP_HEADERS = {
     "Connection": "keep-alive",
-    "User-agent": "Projet : https://decp.info/a-propos | Client HTTP : https://pypi.org/project/httpx/",
+    "User-agent": "decp.info",
 }
 
 # Timeout pour la publication de chaque ressource sur data.gouv.fr
@@ -77,21 +72,22 @@ def make_path_from_env(env: str, alternative_path: Path) -> Path:
 
 # Dossier racine
 BASE_DIR = make_path_from_env("DECP_BASE_DIR", Path(__file__).absolute().parent.parent)
-print(f"{'BASE_DIR':<40}", BASE_DIR)
+ALL_CONFIG["BASE_DIR"] = BASE_DIR
 
 # Les variables configurées sur le serveur doivent avoir la priorité
 DATA_DIR = make_path_from_env("DECP_DATA_DIR", BASE_DIR / "data")
 DATA_DIR.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
-print(f"{'DATA_DIR':<40}", DATA_DIR)
+ALL_CONFIG["DATA_DIR"] = DATA_DIR
 
 RESOURCE_CACHE_DIR = make_path_from_env(
     "RESOURCE_CACHE_DIR", DATA_DIR / "resource_cache"
 )
 RESOURCE_CACHE_DIR.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
+ALL_CONFIG["RESOURCE_CACHE_DIR"] = RESOURCE_CACHE_DIR
 
 DIST_DIR = make_path_from_env("DECP_DIST_DIR", BASE_DIR / "dist")
 DIST_DIR.mkdir(exist_ok=True, parents=True, mode=777)
-print(f"{'DIST_DIR':<40}", DIST_DIR)
+ALL_CONFIG["DIST_DIR"] = DIST_DIR
 
 
 def make_sirene_data_dir(sirene_data_parent_dir) -> Path:
@@ -116,19 +112,19 @@ def make_sirene_data_dir(sirene_data_parent_dir) -> Path:
     SIRENE_DATA_DIR = Path(os.path.join(BASE_DIR, SIRENE_DATA_DIR))
 
 # SIRENE_DATA_DIR on ne le crée que si nécessaire, dans flows.py
-print(f"{'SIRENE_DATA_PARENT_DIR':<40}", SIRENE_DATA_PARENT_DIR)
-print(f"{'SIRENE_DATA_DIR':<40}", SIRENE_DATA_DIR)
+ALL_CONFIG["SIRENE_DATA_PARENT_DIR"] = SIRENE_DATA_PARENT_DIR
+ALL_CONFIG["SIRENE_DATA_DIR"] = SIRENE_DATA_DIR
 
 
 SIRENE_UNITES_LEGALES_URL = os.getenv("SIRENE_UNITES_LEGALES_URL", "")
 
 # Mode de scraping
 SCRAPING_MODE = os.getenv("SCRAPING_MODE", "month")
-print(f"{'SCRAPING_MODE':<40}", SCRAPING_MODE)
+ALL_CONFIG["SCRAPING_MODE"] = SCRAPING_MODE
 
 # Target (plateforme cible pour le scraping)
 SCRAPING_TARGET = os.getenv("SCRAPING_TARGET")
-print(f"{'SCRAPING_TARGET':<40}", SCRAPING_TARGET)
+ALL_CONFIG["SCRAPING_TARGET"] = SCRAPING_TARGET
 
 # Lecture ou non des ressource en cache
 DECP_USE_CACHE = os.getenv("DECP_USE_CACHE", "false").lower() == "true"
@@ -138,6 +134,7 @@ def make_sirene_data_dir(sirene_data_parent_dir) -> Path:
 
 # Données de référence
 REFERENCE_DIR = BASE_DIR / "reference"
+ALL_CONFIG["REFERENCE_DIR"] = REFERENCE_DIR
 
 # Liste et ordre des colonnes pour le mono dataframe de base (avant normalisation et spécialisation)
 # Sert aussi à vérifier qu'au moins ces colonnes sont présentes (d'autres peuvent être présentes en plus, les colonnes "innatendues")
@@ -169,7 +166,7 @@ def make_sirene_data_dir(sirene_data_parent_dir) -> Path:
 
 # Liste des ID de ressources présentes dans un dataset à traiter, au format JSON ou XML, mais exclues du traitement
 EXCLUDED_RESOURCES = os.getenv("EXCLUDED_RESOURCES", "").replace(" ", "")
-print(f"{'EXCLUDED_RESOURCES':<40}", EXCLUDED_RESOURCES)
+ALL_CONFIG["EXCLUDED_RESOURCES"] = EXCLUDED_RESOURCES
 
 EXCLUDED_RESOURCES = EXCLUDED_RESOURCES.split(",")
 EXCLUDED_RESOURCES = (
@@ -191,7 +188,7 @@ def make_sirene_data_dir(sirene_data_parent_dir) -> Path:
 
 # Ne traiter qu'un seul dataset identifier par son ID
 SOLO_DATASET = os.getenv("SOLO_DATASET", "")
-print(f"{'SOLO_DATASET':<40}", SOLO_DATASET)
+ALL_CONFIG["SOLO_DATASET"] = SOLO_DATASET
 
 with open(
     make_path_from_env(
@@ -212,6 +209,3 @@ class DecpFormat:
     prefixe_json_marches: str
     liste_marches_ijson: sendable_list | None = None
     coroutine_ijson: Coroutine | None = None
-
-
-print("")
diff --git a/src/flows/decp_processing.py b/src/flows/decp_processing.py
@@ -1,17 +1,17 @@
 import os
 import shutil
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
 import polars as pl
 import polars.selectors as cs
-from prefect import flow
+from prefect import flow, task
 from prefect.artifacts import create_table_artifact
 from prefect.context import get_run_context
-from prefect.task_runners import ConcurrentTaskRunner
 from prefect_email import EmailServerCredentials, email_send_message
 
 from src.config import (
+    ALL_CONFIG,
     BASE_DF_COLUMNS,
-    BASE_DIR,
     DATE_NOW,
     DECP_PROCESSING_PUBLISH,
     DIST_DIR,
@@ -33,15 +33,19 @@
     concat_parquet_files,
     sort_columns,
 )
-from src.tasks.utils import full_resource_name, generate_stats, remove_unused_cache
+from src.tasks.utils import (
+    full_resource_name,
+    generate_stats,
+    print_all_config,
+    remove_unused_cache,
+)
 
 
-@flow(
-    log_prints=True,
-    task_runner=ConcurrentTaskRunner(max_workers=MAX_PREFECT_WORKERS),
-)
+@flow(log_prints=True)
 def decp_processing(enable_cache_removal: bool = True):
-    print(f"🚀  Début du flow decp-processing dans base dir {BASE_DIR} ")
+    print("🚀  Début du flow decp-processing")
+
+    print_all_config(ALL_CONFIG)
 
     print("Liste de toutes les ressources des datasets...")
     resources: list[dict] = list_resources(TRACKED_DATASETS)
@@ -53,42 +57,24 @@ def decp_processing(enable_cache_removal: bool = True):
     available_parquet_files = set(os.listdir(RESOURCE_CACHE_DIR))
 
     # Traitement parallèle des ressources par lots pour éviter la surcharge mémoire
-    batch_size = 500
+    batch_size = 100
     parquet_files = []
 
-    # Filtrer les ressources à traiter
+    # Filtrer les ressources à traiter, en ne gardant que les fichiers > 100 octets
     resources_to_process = [r for r in resources if r["filesize"] > 100]
 
-    # Afin d'être sûr que je ne publie pas par erreur un jeu de données de test
-    decp_publish = DECP_PROCESSING_PUBLISH and len(resources_to_process) > 5000
-
     for i in range(0, len(resources_to_process), batch_size):
-        batch = resources_to_process[i : i + batch_size]
-        print(
-            f"🗃️ Traitement du lot {i // batch_size + 1} / {len(resources_to_process) // batch_size + 1}"
+        process_batch(
+            available_parquet_files,
+            batch_size,
+            i,
+            parquet_files,
+            resources_artifact,
+            resources_to_process,
         )
 
-        futures = {}
-        for resource in batch:
-            future = get_clean.submit(
-                resource, resources_artifact, available_parquet_files
-            )
-            futures[future] = full_resource_name(resource)
-
-        for f in futures:
-            try:
-                result = f.result()
-                if result is not None:
-                    parquet_files.append(result)
-            except Exception as e:
-                resource_name = futures[f]
-                print(
-                    f"❌ Erreur de traitement de {resource_name} ({type(e).__name__}):"
-                )
-                print(e)
-
-        # Nettoyage explicite
-        futures.clear()
+    # Afin d'être sûr que je ne publie pas par erreur un jeu de données de test
+    decp_publish = DECP_PROCESSING_PUBLISH and len(resources_to_process) > 5000
 
     if decp_publish:
         create_table_artifact(
@@ -150,6 +136,40 @@ def decp_processing(enable_cache_removal: bool = True):
     print("☑️  Fin du flow principal decp_processing.")
 
 
+@task(retries=2)
+def process_batch(
+    available_parquet_files,
+    batch_size,
+    i,
+    parquet_files,
+    resources_artifact,
+    resources_to_process,
+):
+    batch = resources_to_process[i : i + batch_size]
+    print(
+        f"🗃️ Traitement du lot {i // batch_size + 1} / {len(resources_to_process) // batch_size + 1}"
+    )
+    futures = {}
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_PREFECT_WORKERS) as executor:
+        for resource in batch:
+            future = executor.submit(
+                get_clean, resource, resources_artifact, available_parquet_files
+            )
+            futures[future] = full_resource_name(resource)
+
+    for future in futures:
+        try:
+            result = future.result()
+            if result is not None:
+                parquet_files.append(result)
+        except Exception as e:
+            resource_name = futures[future]
+            print(f"❌ Erreur de traitement de {resource_name} ({type(e).__name__}):")
+            print(e)
+    # Nettoyage explicite
+    futures.clear()
+
+
 @sirene_preprocess.on_failure
 @decp_processing.on_failure
 def notify_exception_by_email(flow, flow_run, state):

diff --git a/src/tasks/enrich.py b/src/tasks/enrich.py
@@ -1,7 +1,6 @@
 import polars as pl
 import polars.selectors as cs
 from polars_ds import haversine
-from prefect import task
 
 from src.config import SIRENE_DATA_DIR
 from src.tasks.transform import (
@@ -29,7 +28,10 @@ def add_etablissement_data(
     # Si il y a un etablissement_nom (Enseigne1Etablissement ou denominationUsuelleEtablissement),
     # on l'ajoute au nom de l'organisme, entre parenthèses
     lf_sirets = lf_sirets.with_columns(
-        pl.when(pl.col("etablissement_nom").is_not_null())
+        pl.when(
+            pl.col("etablissement_nom").is_not_null()
+            & (pl.col("etablissement_nom") != pl.col(f"{type_siret}_nom"))
+        )
         .then(
             pl.concat_str(
                 pl.col(f"{type_siret}_nom"),
@@ -76,7 +78,6 @@ def add_unite_legale_data(
     return lf_sirets
 
 
-@task(log_prints=True)
 def enrich_from_sirene(lf: pl.LazyFrame):
     # Récupération des données SIRET/SIREN préparées dans sirene-preprocess()
     lf_etablissements = pl.scan_parquet(SIRENE_DATA_DIR / "etablissements.parquet")