Stéphan Peccini f812fac89e
feat: Amelioration structure - tests, documentation et qualite du code
Cette mise a jour complete ameliore significativement la qualite et la maintenabilite du projet.

1. Extension de la couverture de tests

Couverture globale passee de 8% a 16% (+100%)
- Ajout de 25 nouveaux tests (total: 67 tests, 100% passent)
- Nouveaux fichiers de tests:
  * tests/unit/test_gitea.py (17 tests)
  * tests/unit/test_fiches_tickets.py (8 tests)

Etat de la couverture par module:
- utils/gitea.py: 100%
- utils/widgets.py: 100%
- utils/logger.py: 94%
- app/fiches/utils/tickets/core.py: 77%
- utils/graph_utils.py: 59%

2. Documentation d'architecture complete

Creation de 3 nouveaux documents (30 Ko total):
- docs/ARCHITECTURE.md (15 Ko)
  * Architecture complete du projet
  * Flux de donnees detailles
  * Indices de vulnerabilite (IHH, ISG, ICS, IVC)
  * Structure du graphe NetworkX

- docs/MODULES.md (15 Ko)
  * Guide des 11 modules principaux
  * Exemples de code (15+ snippets)
  * Bonnes pratiques
  * Guide de depannage

- docs/README.md (4 Ko)
  * Index de toute la documentation

Contenu documente:
- 5 modules applicatifs
- 6 modules utilitaires
- 4 indices de vulnerabilite avec formules et seuils
- Conventions de code

3. Reorganisation de la documentation

Structure finale optimisee:
- Racine: README.md (mis a jour) + Instructions.md
- docs/: 11 documents organises par categorie

Fichiers deplaces vers docs/:
- README_connexion.md -> docs/CONNEXION.md
- GUIDE_LOGS.md -> docs/
- GUIDE_RUFF.md -> docs/
- RAPPORT_RUFF.md -> docs/
- RAPPORT_CORRECTIONS_AUTO.md -> docs/
- REFACTORING_REPORT.md -> docs/
- VERIFICATION_LOGS.md -> docs/
- TODO_IA_BATCH.md -> docs/

4. Ajout de docstrings

52 fonctions documentees en style Google (100%)
Documentation en francais avec Args, Returns, Raises

5. Corrections automatiques Ruff

Application de 347 corrections automatiques:
- Formatage du code (line-length: 120)
- Organisation des imports
- Simplifications syntaxiques
- Suppressions de code mort
- Ameliorations de performance

6. Configuration qualite du code

Nouveaux fichiers:
- pyproject.toml: configuration Ruff complete
- .vscode/settings.json: integration Ruff avec formatOnSave
- GUIDE_RUFF.md: documentation du linter
- GUIDE_LOGS.md: documentation du logging
- .gitignore: ajout htmlcov/ pour rapports de couverture

Etat final du projet:
- Linter: Ruff configure (15 regles actives)
- Tests: 67 tests (100% passent)
- Couverture de code: 16%
- Docstrings: 52/52 (100%)
- Documentation: 11 fichiers organises

Impact:
- Tests plus robustes et maintenables
- Documentation technique complete
- Meilleure organisation des fichiers
- Workflow optimise avec Ruff
- Code pret pour integration continue

References:
- Architecture: docs/ARCHITECTURE.md
- Guide modules: docs/MODULES.md
- Tests: tests/unit/
- Configuration: pyproject.toml

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
2026-02-07 19:00:49 +01:00

106 lines
3.6 KiB
Python

# ics.py
import re
import textwrap
import unicodedata
import pandas as pd
import yaml
PAIR_RE = re.compile(r"```yaml[^\n]*\n(.*?)```", re.S | re.I)
def _normalize_unicode(text: str) -> str:
return unicodedata.normalize("NFKC", text)
def _pairs_dataframe(md: str) -> pd.DataFrame:
rows = []
for raw in PAIR_RE.findall(md):
bloc = yaml.safe_load(raw)
if isinstance(bloc, dict) and "pair" in bloc:
rows.append(bloc["pair"])
return pd.DataFrame(rows)
def _fill(segment: str, pair: dict) -> str:
segment = _normalize_unicode(segment)
for k, v in pair.items():
val = f"{v:.2f}" if isinstance(v, (int, float)) else str(v)
segment = re.sub(
rf"{{{{\s*{re.escape(k)}\s*}}}}",
val,
segment,
flags=re.I,
)
segment = re.sub(
r"ICS\s*=\s*[-+]?\d+(?:\.\d+)?",
f"ICS = {pair['ics']:.2f}",
segment,
count=1,
)
return segment
def _segments(md: str):
blocs = list(PAIR_RE.finditer(md))
for i, match in enumerate(blocs):
pair = yaml.safe_load(match.group(1))["pair"]
start = match.end()
end = blocs[i + 1].start() if i + 1 < len(blocs) else len(md)
segment = md[start:end]
yield pair, segment
def _pivot(df: pd.DataFrame) -> str:
out = []
for min_, g in df.groupby("minerai"):
out += [f"## {min_}",
"| Composant | ICS | Faisabilité technique | Délai d'implémentation | Impact économique |",
"| :-- | :--: | :--: | :--: | :--: |"]
for _, r in g.sort_values("ics", ascending=False).iterrows():
out += [f"| {r.composant} | {r.ics:.2f} | {r.f_tech:.2f} | "
f"{r.delai:.2f} | {r.cout:.2f} |"]
out.append("")
return "\n".join(out)
def _synth(df: pd.DataFrame) -> str:
lignes = ["| Composant | Minerai | ICS |", "| :-- | :-- | :--: |"]
for _, r in df.sort_values("ics", ascending=False).iterrows():
lignes.append(f"| {r.composant} | {r.minerai} | {r.ics:.2f} |")
return "\n".join(lignes)
def build_dynamic_sections(md_raw: str) -> str:
"""Procédure pour construire et remplacer les sections dynamiques dans les fiches d'analyse produit (ICS).
Cette fonction permet de :
1. Extraire les données structurées en YAML des blocs du markdown.
2. Générer un tableau pivotant les données sur la criticité et faisabilité technique.
3. Produire une synthèse finale avec l'analyse critique par composant.
Args:
md (str): Contenu brut du fichier Markdown contenant les structures YAML à analyser.
Returns:
str: Le markdown enrichi des tableaux de donnée analysés, ou le contenu original inchangé si aucun bloc structuré n'est trouvé.
"""
md_raw = _normalize_unicode(md_raw)
df = _pairs_dataframe(md_raw)
if df.empty:
return md_raw
couples = ["# Criticité par couple Composant -> Minerai"]
for pair, seg in _segments(md_raw):
if pair:
couples.append(_fill(seg, pair))
couples_md = "\n".join(couples)
pivot_md = _pivot(df)
synth_md = _synth(df)
md = re.sub(r"#\s+Criticité par couple.*", couples_md, md_raw, flags=re.S | re.I)
md = re.sub(r"<!---- AUTO-BEGIN:PIVOT -->.*?<!---- AUTO-END:PIVOT -->",
f"<!---- AUTO-BEGIN:PIVOT -->\n{pivot_md}\n<!---- AUTO-END:PIVOT -->",
md, flags=re.S)
md = re.sub(r"<!---- AUTO-BEGIN:TABLEAU-FINAL -->.*?<!---- AUTO-END:TABLEAU-FINAL -->",
f"<!---- AUTO-BEGIN:TABLEAU-FINAL -->\n{synth_md}\n<!---- AUTO-END:TABLEAU-FINAL -->",
md, flags=re.S)
return textwrap.dedent(md)