> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://opendata-cityofathens-gr.gitbook.io/guides/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://opendata-cityofathens-gr.gitbook.io/guides/paradeigmata-dedomenon/case-study-eksypni-geitonia-athinon/anakalypsi-ploigisi-kai-api.md). # Ανακάλυψη, πλοήγηση και API ## Ανακάλυψη, πλοήγηση και API Η υλοποίηση της Έξυπνης Γειτονιάς Αθηνών δείχνει ότι η κατανάλωση δεδομένων μπορεί να ξεκινήσει πολύ απλά από το UI της πλατφόρμας και να συνεχιστεί, χωρίς κενά, μέχρι το CKAN DataStore API. Ο χρήστης μπορεί να ξεκινήσει από μια αναζήτηση με tags, να περάσει σε ένα registry dataset, να εντοπίσει το κατάλληλο resource και στη συνέχεια να αντλήσει τις εγγραφές που χρειάζεται μέσω API. ### Από πού είναι πιο πρακτικό να ξεκινήσει κανείς Τέσσερα σημεία εκκίνησης είναι συνήθως τα πιο χρήσιμα. Το πρώτο είναι τα δύο registry datasets, [wifi-stations-registry](https://opendata.cityofathens.gr/dataset/wifi-stations-registry) και [env-stations-registry](https://opendata.cityofathens.gr/dataset/env-stations-registry). Είναι η καλύτερη επιλογή όταν ο χρήστης γνωρίζει το όνομα ενός σταθμού ή θέλει να κινηθεί από σταθμό σε dataset. Το δεύτερο είναι τα δύο master/reference datasets, [municipal-districts-athens](https://opendata.cityofathens.gr/dataset/municipal-districts-athens) και [neighbourhoods-athens](https://opendata.cityofathens.gr/dataset/neighbourhoods-athens). Είναι χρήσιμα όταν το ενδιαφέρον ξεκινά από περιοχή, γειτονιά ή δημοτικό διαμέρισμα. Το τρίτο είναι τα συγκεντρωτικά datasets, δηλαδή τα [wifi-cumulative-traffic-all-stations](https://opendata.cityofathens.gr/dataset/wifi-cumulative-traffic-all-stations), [wifi-active-visitors-all-stations](https://opendata.cityofathens.gr/dataset/wifi-active-visitors-all-stations), [wifi-highest-visitors-all-stations](https://opendata.cityofathens.gr/dataset/wifi-highest-visitors-all-stations) και [env-all-stations](https://opendata.cityofathens.gr/dataset/env-all-stations). Αυτά είναι κατάλληλα όταν ζητούμενο είναι η γενική εικόνα ή η σύγκριση πολλών σταθμών μαζί. Το τέταρτο είναι η απλή αναζήτηση datasets της πλατφόρμας, ειδικά όταν ο χρήστης θέλει να ξεκινήσει από θεματική ή από tag. ### Ανακάλυψη από το UI με tags Η υλοποίηση έχει οργανωθεί έτσι ώστε να μπορεί να ανακαλυφθεί εύκολα και από το ίδιο το UI της πλατφόρμας. Το tag **smart-neighborhood** λειτουργεί ως το κοινό σημείο αναφοράς της υλοποίησης και επιτρέπει να εμφανιστεί συνολικά η οικογένεια των datasets που σχετίζονται με την Έξυπνη Γειτονιά Αθηνών. 👉
Για τα WiFi datasets, το βασικό tag είναι το **wifi**. Ο συνδυασμός **wifi** και **aggregate** οδηγεί γρήγορα στα τρία συγκεντρωτικά WiFi datasets, ενώ πιο ειδικά tags όπως **cumulative-traffic**, **active-visitors** και **highest-visitors** βοηθούν να περιοριστεί η αναζήτηση σε μία μόνο μετρική. Για τα environmental datasets, το πιο χαρακτηριστικό tag είναι το **ποιότητα-αέρα**. Όταν συνδυάζεται με το **aggregate**, οδηγεί στο συγκεντρωτικό environmental dataset. Για τα registry και master datasets, ο πιο άμεσος τρόπος εντοπισμού είναι συνήθως η αναζήτηση με κάποιο λεκτικό όπως **μητρώο**, ή η χρήση tags όπως **registry**, **δημοτικά-διαμερίσματα**, **γειτονιές**. ### Μια απλή διαδρομή πλοήγησης Ένας πολύ φυσικός τρόπος χρήσης είναι ο εξής. Ο χρήστης ξεκινά από το UI και φιλτράρει με κάποιο σχετικό tag, όπως `smart-neighborhood`, `wifi` ή `ποιότητα-αέρα`. Στη συνέχεια ανοίγει ένα registry ή aggregate dataset. Από εκεί εντοπίζει σταθμό, γειτονιά, dataset link ή resource link και μεταβαίνει στο επιμέρους dataset που τον ενδιαφέρει. Στο resource page μπορεί να δει πρώτα τον πίνακα και τα γραφήματα και, αν χρειαστεί πιο στοχευμένη άντληση, να περάσει στο API. Αυτή η μετάβαση από την ανακάλυψη στην κατανάλωση είναι ένα από τα πιο δυνατά στοιχεία της συγκεκριμένης υλοποίησης. ### Η ίδια λογική συνεχίζεται στο API Το API της υλοποίησης βασίζεται στο CKAN Action API και ειδικότερα στο DataStore API. Η ίδια λογική που ακολουθεί ο χρήστης στο UI μεταφέρεται και εδώ. Πρώτα γίνεται η ανακάλυψη του dataset, έπειτα του resource, μετά η κατανόηση του σχήματος και τέλος η ανάκτηση των εγγραφών. Αυτό αποτυπώνεται καθαρά στη ροή των βασικών endpoints: * `package_search` για ανακάλυψη datasets, * `datastore_info` για το σχήμα ενός resource, * `datastore_search` για την ανάκτηση εγγραφών, * `_table_metadata` για ανακάλυψη καταχωρημένων DataStore resources. Η αναλυτική τεκμηρίωση των κλήσεων παρέχεται μέσω του data service της υλοποίησης, [athens-smart-neighbourhood-ckan-datastore-api](https://opendata.cityofathens.gr/data-service/athens-smart-neighbourhood-ckan-datastore-api), μαζί με πλήρη παραδείγματα σε Postman (). ### Ενδεικτικά παραδείγματα κλήσεων Η βασική ανακάλυψη όλων των datasets της υλοποίησης μπορεί να γίνει ως εξής: ```http GET https://opendata.cityofathens.gr/api/3/action/package_search?q=*:*&fq=tags:smart-neighborhood&sort=name%20asc&rows=100&start=0 ``` Όλα τα WiFi datasets μπορούν να εντοπιστούν με αναζήτηση πάνω στο tag `wifi`: ```http GET https://opendata.cityofathens.gr/api/3/action/package_search?q=*:*&fq=tags:wifi&sort=name%20asc&rows=300&start=0 ``` Αντίστοιχα, τα environmental datasets μπορούν να αναζητηθούν από το tag `ποιότητα-αέρα`: ```http GET https://opendata.cityofathens.gr/api/3/action/package_search?q=*:*&fq=tags:%22ποιότητα-αέρα%22&sort=name%20asc&rows=100&start=0 ``` Για να δει κανείς το σχήμα ενός resource, χρησιμοποιεί το `datastore_info`: ```http POST https://opendata.cityofathens.gr/api/3/action/datastore_info Content-Type: application/json { "resource_id": "RESOURCE_ID", "include_meta": true, "include_fields_schema": true } ``` Για απλή ανάκτηση εγγραφών, χρησιμοποιεί το `datastore_search`: ```http POST https://opendata.cityofathens.gr/api/3/action/datastore_search Content-Type: application/json { "resource_id": "RESOURCE_ID", "limit": 20 } ``` Όταν χρειάζεται πιο στοχευμένο φιλτράρισμα, μπορεί να αξιοποιήσει `filters`: ```http POST https://opendata.cityofathens.gr/api/3/action/datastore_search Content-Type: application/json { "resource_id": "RESOURCE_ID", "filters": { "station_id": [2, 10, 15] }, "limit": 50 } ``` ### Τι προσφέρει στην πράξη η Postman τεκμηρίωση Η Postman τεκμηρίωση δεν περιορίζεται σε μια απλή απαρίθμηση endpoints. Περιλαμβάνει έτοιμες ροές για ανακάλυψη datasets, παραδείγματα pagination, έλεγχο schema για registry, aggregate και per-station resources, καθώς και παραδείγματα αναζήτησης εγγραφών με πεδία, ταξινόμηση και φίλτρα. Για τον χρήστη αυτό σημαίνει ότι μπορεί να ξεκινήσει από μερικές βασικές κλήσεις και, όταν θελήσει να προχωρήσει σε πιο σύνθετη χρήση, να βρει έτοιμα requests πάνω στην ίδια ακριβώς λογική που ακολουθεί η πλατφόρμα. ### Από την ανάγνωση στο συμπέρασμα Η environmental οικογένεια είναι ένα καλό παράδειγμα του πώς η πλατφόρμα υποστηρίζει όχι μόνο ανάγνωση αλλά και στοιχειώδη εξαγωγή συμπερασμάτων. Στο UI ο χρήστης βλέπει τη χρονική τάση του AQI και τη συγκεντρωτική κατανομή των τιμών του. Στο API μπορεί να ανακτήσει τις πιο πρόσφατες εγγραφές, να φιλτράρει σταθμούς ή περιοχές και να ελέγξει σε ποια επίπεδα ποιότητας αέρα συγκεντρώνονται οι μετρήσεις. Αντίστοιχα, στα WiFi datasets μπορεί να εντοπίσει σταθμούς υψηλής επισκεψιμότητας, να εξετάσει πώς κινείται η χρήση του δικτύου στον χρόνο και να συγκρίνει διαφορετικές περιοχές της πόλης. ### UI και API ως δύο όψεις της ίδιας εμπειρίας Το βασικό πλεονέκτημα της υλοποίησης είναι ότι το UI και το API δεν είναι δύο αποσυνδεδεμένοι κόσμοι. Ο χρήστης μπορεί να ανακαλύψει από το UI, να καταλάβει από τις προβολές και να συνεχίσει στο API με την ίδια ορολογία, τα ίδια ονόματα dataset και την ίδια λογική πλοήγησης. Έτσι, η πλατφόρμα εξυπηρετεί εξίσου καλά έναν απλό αναγνώστη που θέλει να δει γρήγορα τα δεδομένα και έναν developer που θέλει να τα ενσωματώσει σε δική του εφαρμογή ή ανάλυση. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://opendata-cityofathens-gr.gitbook.io/guides/paradeigmata-dedomenon/case-study-eksypni-geitonia-athinon/anakalypsi-ploigisi-kai-api.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.