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

66 lines
2.4 KiB
Python

import networkx as nx
def exporter_graphe_filtre(
G: nx.DiGraph,
liens_chemins: list[tuple[str | int, str | int]]
) -> nx.DiGraph:
"""Gère l'export du graphe filtré au format DOT.
Args:
G (nx.DiGraph): Le graphe d'origine à exporter.
liens_chemins (list): Liste des tuples contenant les paires de nœuds reliées
par un chemin dans le graphe, avec leurs attributs associés.
Returns:
tuple: Un tuple contenant le graphe exporté sous forme de DiGraph
et le dictionnaire des attributs du graphe exporté.
"""
G_export = nx.DiGraph()
for u, v in liens_chemins:
G_export.add_node(u, **G.nodes[u])
G_export.add_node(v, **G.nodes[v])
data = G.get_edge_data(u, v)
if isinstance(data, dict) and all(isinstance(k, int) for k in data):
G_export.add_edge(u, v, **data[0])
elif isinstance(data, dict):
G_export.add_edge(u, v, **data)
else:
G_export.add_edge(u, v)
return(G_export)
def extraire_liens_filtres(
chemins: list[list[str | int]],
niveaux: dict[str | int, int],
niveau_depart: int,
niveau_arrivee: int,
niveaux_speciaux: list[int]
) -> list[tuple[str | int, str | int]]:
"""Extrait les liens des chemins en respectant les niveaux.
Args:
chemins (list): Liste des chemins dans le graphe.
niveaux (dict): Dictionnaire associant chaque nœud au niveau correspondant.
niveau_depart (int): Niveau de départ pour la sélection des liens.
niveau_arrivee (int): Niveau d'arrivée pour la sélection des liens.
niveaux_speciaux (set): Ensemble des niveaux spéciaux à considérer dans le filtrage.
Returns:
set: Ensemble des paires de nœuds constituant les liens du graphe filtré
en respectant les niveaux et les niveaux spéciaux demandés.
"""
liens = set()
for chemin in chemins:
for i in range(len(chemin) - 1):
u, v = chemin[i], chemin[i + 1]
niveau_u = niveaux.get(u, 999)
niveau_v = niveaux.get(v, 999)
if (
(niveau_depart <= niveau_u <= niveau_arrivee or niveau_u in niveaux_speciaux)
and (niveau_depart <= niveau_v <= niveau_arrivee or niveau_v in niveaux_speciaux)
):
liens.add((u, v))
return liens