公平数据点的Python实现
fairdatapoint的Python项目详细描述
公平数据点（FDP）
公平数据点的Python实现。在
FDP是一个restfulweb服务，它使数据所有者能够描述和公开他们的数据集（元数据），并且数据用户可以根据FAIR Data Guiding Principles来发现有关可用数据集的更多信息。特别是，FDP通过在四个层次上提供机器可读的描述（元数据）来解决数据的可查找性或可发现性：
FDP->；目录->；数据集->；分布
可以找到FDP软件规范here
FDP已在以下领域实施：
安装
要安装FDP，请执行以下操作：
来自pypi
pip install fairdatapoint
或者从这次回购中
^{pr2}$跑步
fdp-run localhost 80为FDP服务启用了Swagger UI，您可以通过访问http://localhost/ui来尝试。在
单元测试
运行测试（包括覆盖率）：
pip install .[tests] pytest
TODO:在此处包含指向项目完整文档的链接。在
使用Docker部署
无Docker部署
在部署FDP之前，首先需要有一个正在运行的SPARQL数据库。在
pip install fairdatapoint
# fdp-run <host> <port> --db=<sparql-endpoint>
fdp example.com 80 --db='http://dbpedia.org/sparql'
Web API文档
公平数据点（FDP）公开以下终结点（URL路径）：
| Endpoint | GET | POST | PUT | DELETE |
|---|---|---|---|---|
| fdp | Output fdp metadata | Create new fdp metadata | Update fdp metadata | Not Allowed |
| catalog | Output all catalog IDs | Create new catalog metadata | Not Allowed | Not Allowed |
| dataset | Output all dataset IDs | Create new dataset metadata | Not Allowed | Not Allowed |
| distribution | Output all distribution IDs | Create new distribution metadata | Not Allowed | Not Allowed |
| catalog/<catalogID> | Output <catalogID> metadata | Not Allowed | Update <catalogID> metadata | Remove <catalogID> metadata |
| dataset/<datasetID> | Output <datasetID> metadata | Not Allowed | Update <datasetID> metadata | Remove <datasetID> metadata |
| distribution/<distributionID> | Output <distributionID> metadata | Not Allowed | Update <distributionID> metadata | Remove <distributionID> metadata |
访问端点以编程方式请求元数据
FDP:curl -iH 'Accept: text/turtle' [BASE URL]/fdp
目录：curl -iH 'Accept: text/turtle' [BASE URL]/catalog/catalog01
数据集：curl -iH 'Accept: text/turtle' [BASE URL]/dataset/dataset01
分布：curl -iH 'Accept: text/turtle' [BASE URL]/distribution/dist01
FDP支持以下RDF序列化（MIME类型）：
- 乌龟：
text/turtle - N-三元组：
application/n-triples - N3:
text/n3 - RDF/XML:
application/rdf+xml - JSON-LD:
application/ld+json
贡献
如果您想为FAIR Data Point的开发做出贡献， 看看contribution guidelines。在
许可证
版权所有（c）2019
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学分
这个包是用Cookiecutter和NLeSC/python-template创建的。在
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