requirements.txt

# Parser HTML (mails Picnic)
beautifulsoup4==4.12.3
lxml==5.3.0

# Parser PDF (tickets Leclerc)
pdfplumber==0.11.4
pytesseract>=0.3.10    # binding Python pour Tesseract OCR
Pillow>=10.0           # manipulation d'images (extraction JPEG du PDF)

# LLM (appels API OpenAI-compatible)
requests>=2.31

# Web (dashboard FastAPI)
fastapi>=0.115
uvicorn[standard]>=0.30
jinja2>=3.1
python-multipart>=0.0.12
httpx>=0.27          # requis par TestClient FastAPI

# Watch folder (surveillance inotify Linux / FSEvents macOS)
watchdog>=4.0

# Fuzzy matching (Levenshtein/ratio pour rapprocher produits Picnic/Leclerc)
rapidfuzz>=3.9

# Tests
pytest==8.3.4

# Note : Tesseract OCR (binaire C++) doit être installé séparément :
#   Windows : https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
#   Linux   : apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-fra
# Le modèle français (fra.traineddata) est requis.
# Sans droits admin, créer un dossier tessdata/ à la racine du projet :
#   tessdata/fra.traineddata  (14 Mo, téléchargeable sur github.com/tesseract-ocr/tessdata)
#   tessdata/eng.traineddata  (copié depuis l'install Tesseract)
feat: migration Windows → Ubuntu, stabilisation suite de tests - Ajout venv Python (.venv) avec pip bootstrap (python3-venv absent) - Correction OCR Linux : marqueur TTC/TVA tolère la confusion T↔I (Tesseract 5.3.4 Linux lit parfois "TIc" au lieu de "TTC") - test_leclerc.py : skipif si Tesseract absent, xfail pour test de somme (précision OCR variable entre plateformes, solution LLM vision prévue) - Résultat : 77 passent, 1 xfail, 0 échec (vs 78 sur Windows) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com> 2026-02-24 18:53:41 +01:00			`# Parser HTML (mails Picnic)`
			`beautifulsoup4==4.12.3`
			`lxml==5.3.0`

			`# Parser PDF (tickets Leclerc)`
			`pdfplumber==0.11.4`
			`pytesseract>=0.3.10 # binding Python pour Tesseract OCR`
			`Pillow>=10.0 # manipulation d'images (extraction JPEG du PDF)`

			`# LLM (appels API OpenAI-compatible)`
			`requests>=2.31`

feat: dashboard web FastAPI Sprint 4 Ajout d'un dashboard lecture seule par-dessus la DB SQLite existante. Fichiers créés : - tickettracker/web/queries.py : 7 fonctions SQL (stats, compare, historique...) - tickettracker/web/api.py : router /api/* JSON (FastAPI) - tickettracker/web/app.py : routes HTML + Jinja2 + point d'entrée uvicorn - tickettracker/web/templates/ : base.html, index.html, compare.html, product.html, receipt.html - tickettracker/web/static/style.css : personnalisations Pico CSS - tests/test_web.py : 19 tests (96 passent, 1 xfail OCR) Fichiers modifiés : - requirements.txt : +fastapi, uvicorn[standard], jinja2, python-multipart, httpx - config.py : +DB_PATH (lu depuis TICKETTRACKER_DB_PATH) Lancement : python -m tickettracker.web.app Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com> 2026-02-24 20:04:55 +01:00			`# Web (dashboard FastAPI)`
			`fastapi>=0.115`
			`uvicorn[standard]>=0.30`
			`jinja2>=3.1`
			`python-multipart>=0.0.12`
			`httpx>=0.27 # requis par TestClient FastAPI`

feat: fuzzy matching Picnic ↔ Leclerc + page /matches dans le dashboard Nouvelle table product_matches (status: pending/validated/rejected). Matching via RapidFuzz token_sort_ratio, seuil configurable (défaut 85%). Workflow : 1. python -m tickettracker.cli match [--threshold 85] → calcule et stocke les paires candidates 2. http://localhost:8000/matches → l'utilisateur valide ou rejette chaque paire 3. La comparaison de prix enrichie avec les paires validées Nouvelles dépendances : rapidfuzz, watchdog (requirements.txt). 10 tests ajoutés (test_matcher.py), tous passent. Suite complète : 129 passent, 1 xfail, 0 échec. Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com> 2026-02-25 18:02:48 +01:00			`# Watch folder (surveillance inotify Linux / FSEvents macOS)`
			`watchdog>=4.0`

			`# Fuzzy matching (Levenshtein/ratio pour rapprocher produits Picnic/Leclerc)`
			`rapidfuzz>=3.9`

feat: migration Windows → Ubuntu, stabilisation suite de tests - Ajout venv Python (.venv) avec pip bootstrap (python3-venv absent) - Correction OCR Linux : marqueur TTC/TVA tolère la confusion T↔I (Tesseract 5.3.4 Linux lit parfois "TIc" au lieu de "TTC") - test_leclerc.py : skipif si Tesseract absent, xfail pour test de somme (précision OCR variable entre plateformes, solution LLM vision prévue) - Résultat : 77 passent, 1 xfail, 0 échec (vs 78 sur Windows) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com> 2026-02-24 18:53:41 +01:00			`# Tests`
			`pytest==8.3.4`

			`# Note : Tesseract OCR (binaire C++) doit être installé séparément :`
			`# Windows : https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki`
			`# Linux : apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-fra`
			`# Le modèle français (fra.traineddata) est requis.`
			`# Sans droits admin, créer un dossier tessdata/ à la racine du projet :`
			`# tessdata/fra.traineddata (14 Mo, téléchargeable sur github.com/tesseract-ocr/tessdata)`
			`# tessdata/eng.traineddata (copié depuis l'install Tesseract)`