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>
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403
tickettracker/parsers/leclerc.py
Normal file
403
tickettracker/parsers/leclerc.py
Normal file
@@ -0,0 +1,403 @@
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||||
"""
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||||
Parser pour les tickets de caisse PDF Leclerc.
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||||
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||||
Les PDFs Leclerc sont des scans d'images (pas de couche texte sélectionnable).
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||||
Le parser extrait l'image JPEG embarquée et applique Tesseract OCR pour
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récupérer le texte, puis l'analyse ligne par ligne.
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||||
Prérequis système :
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- Tesseract OCR 5.x installé :
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Windows : https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
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||||
Linux : apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-fra
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||||
- Modèle français (fra.traineddata) dans le dossier tessdata.
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||||
Si les droits manquent pour écrire dans le dossier système,
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||||
placer les fichiers eng.traineddata et fra.traineddata dans
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un dossier local et définir TESSDATA_PREFIX=<chemin_du_dossier>.
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||||
- pip install pytesseract pillow pdfplumber
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Structure du ticket Leclerc :
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>> CATEGORIE → titre de catégorie (gras sur ticket)
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NOM PRODUIT PRIX TVA → article standard (1 ligne)
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||||
* NOM PRODUIT PRIX TVA → idem, avec marque promotion
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||||
NOM PRODUIT → article multi-unités (pas de prix ici)
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||||
QTY X PRIX_UNIT€ TOTAL TVA → ligne de prix (suite du précédent)
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||||
Total NN articles TOTAL_TTC → total avant remises
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||||
Bon reduction MONTANT → bon de réduction (peut se répéter)
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||||
CB MONTANT_FINAL → montant payé par carte
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||||
Dépendances Python : pdfplumber, pytesseract, Pillow
|
||||
"""
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||||
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||||
import io
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
from datetime import date
|
||||
from typing import Optional
|
||||
|
||||
import pdfplumber
|
||||
import pytesseract
|
||||
from PIL import Image
|
||||
|
||||
from tickettracker.models.receipt import Item, Receipt
|
||||
|
||||
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||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Configuration Tesseract
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
# Chemins Tesseract standards selon l'OS
|
||||
_TESSERACT_PATHS = [
|
||||
r"C:/Program Files/Tesseract-OCR/tesseract.exe",
|
||||
r"C:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe",
|
||||
"/usr/bin/tesseract",
|
||||
"/usr/local/bin/tesseract",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Correspondance noms de mois français → numéro
|
||||
_MOIS_FR = {
|
||||
"janvier": 1, "février": 2, "mars": 3, "avril": 4,
|
||||
"mai": 5, "juin": 6, "juillet": 7, "août": 8,
|
||||
"septembre": 9, "octobre": 10, "novembre": 11, "décembre": 12,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _configure_tesseract() -> None:
|
||||
"""Détecte et configure le binaire Tesseract et le dossier tessdata.
|
||||
|
||||
Priorité :
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||||
1. Variable d'environnement TESSERACT_CMD (chemin vers le binaire)
|
||||
2. Chemins standards Windows/Linux
|
||||
Pour tessdata :
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||||
1. Variable TESSDATA_PREFIX déjà définie dans l'environnement
|
||||
2. Dossier tessdata/ à côté de ce fichier (usage dev avec droits limités)
|
||||
"""
|
||||
# Binaire
|
||||
cmd = os.environ.get("TESSERACT_CMD")
|
||||
if not cmd:
|
||||
for p in _TESSERACT_PATHS:
|
||||
if os.path.isfile(p):
|
||||
cmd = p
|
||||
break
|
||||
if cmd:
|
||||
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = cmd
|
||||
|
||||
# Tessdata (uniquement si pas déjà configuré)
|
||||
if not os.environ.get("TESSDATA_PREFIX"):
|
||||
# Cherche tessdata/ dans le répertoire du projet (2 niveaux au-dessus)
|
||||
here = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
|
||||
local_tessdata = os.path.join(here, "..", "..", "tessdata")
|
||||
if os.path.isdir(local_tessdata) and os.path.isfile(
|
||||
os.path.join(local_tessdata, "fra.traineddata")
|
||||
):
|
||||
os.environ["TESSDATA_PREFIX"] = os.path.abspath(local_tessdata)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Point d'entrée public
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
def parse(pdf_path: str) -> Receipt:
|
||||
"""Parse un PDF de ticket Leclerc et retourne un ticket normalisé.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
pdf_path: Chemin vers le fichier PDF du ticket Leclerc.
|
||||
Le PDF doit être un scan image (type Leclerc classique).
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
Receipt: Ticket de courses normalisé avec tous les articles et
|
||||
leurs catégories.
|
||||
|
||||
Raises:
|
||||
ValueError: Si la date ou le total sont introuvables.
|
||||
RuntimeError: Si Tesseract n'est pas installé ou pas configuré.
|
||||
"""
|
||||
_configure_tesseract()
|
||||
text = _extract_text_from_pdf(pdf_path)
|
||||
return _parse_text(text)
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Extraction image + OCR
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
def _extract_text_from_pdf(pdf_path: str) -> str:
|
||||
"""Extrait l'image JPEG du PDF et retourne le texte OCR.
|
||||
|
||||
Les tickets Leclerc sont une unique image haute résolution (1650×10386)
|
||||
découpée sur plusieurs pages PDF. L'image est identique dans le flux de
|
||||
chaque page ; on l'extrait une seule fois depuis la page 1.
|
||||
"""
|
||||
with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
|
||||
if not pdf.pages or not pdf.pages[0].images:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
f"Le PDF '{pdf_path}' ne contient pas d'image en page 1. "
|
||||
"Le format Leclerc attendu est un scan image (JPEG embarqué)."
|
||||
)
|
||||
img_obj = pdf.pages[0].images[0]
|
||||
raw_jpeg = img_obj["stream"].get_rawdata()
|
||||
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(raw_jpeg))
|
||||
|
||||
# Amélioration légère de la lisibilité avant OCR :
|
||||
# - Conversion en niveaux de gris (le ticket est noir sur blanc)
|
||||
# - Resize au 2/3 : accélère le traitement sans perte significative
|
||||
# (1650px → 1100px, le texte reste lisible à ~40px de hauteur)
|
||||
img_gray = img.convert("L").resize(
|
||||
(img.width * 2 // 3, img.height * 2 // 3),
|
||||
Image.LANCZOS,
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
text = pytesseract.image_to_string(
|
||||
img_gray,
|
||||
lang="fra+eng",
|
||||
config="--psm 6 --oem 3", # bloc de texte uniforme, LSTM
|
||||
)
|
||||
except pytesseract.TesseractError as e:
|
||||
raise RuntimeError(
|
||||
f"Erreur Tesseract lors de l'OCR : {e}\n"
|
||||
"Vérifiez que Tesseract est installé et que le modèle 'fra' est disponible.\n"
|
||||
"Voir README ou commentaires dans tickettracker/parsers/leclerc.py."
|
||||
) from e
|
||||
|
||||
return text
|
||||
|
||||
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
# Parsing du texte OCR
|
||||
# ---------------------------------------------------------------------------
|
||||
|
||||
# Regex pour une ligne article standard :
|
||||
# NOM PRODUIT PRIX CODE_TVA
|
||||
#
|
||||
# Problèmes OCR observés sur le ticket Leclerc Clichy :
|
||||
# - Un seul espace entre nom et prix (pas d'alignement de colonnes garanti)
|
||||
# - Artefacts de séparateur de colonne dans le nom : ' | ' ou ' — '
|
||||
# - Prix avec 3 décimales (ex: "10.460" au lieu de "10.40")
|
||||
# - Code TVA avec 0 devant : "01" au lieu de "1"
|
||||
# - Préfixe "* " pour les articles en promotion
|
||||
#
|
||||
# Stratégie : le code TVA (1 ou 2 chiffres max) est TOUJOURS le dernier token ;
|
||||
# le prix (N.NN ou N,NN) est toujours l'avant-dernier. On greedy-matche .+ pour
|
||||
# le nom et le moteur de regex backtrackera jusqu'à trouver le bon découpage.
|
||||
_ITEM_RE = re.compile(
|
||||
r"^(?:\* )?" # préfixe optionnel * (non capturé)
|
||||
r"(?P<name>.+)" # nom du produit (greedy → backtrack)
|
||||
r"\s+"
|
||||
r"(?P<price>\d{1,3}[.,]\d{2,3})" # prix : 2 ou 3 décimales (OCR)
|
||||
r"\s+"
|
||||
r"(?P<tva>0?\d{1,2})" # code TVA : 1 ou 4, parfois "01"
|
||||
r"\s*$"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Regex pour la ligne de prix des articles en multi-unités :
|
||||
# 2 X 3.48€ 6.96 1
|
||||
_MULTI_RE = re.compile(
|
||||
r"^\s*(?P<qty>\d+)\s*[Xx]\s*(?P<unit_price>\d+[.,]\d+)€?"
|
||||
r"\s+(?P<total>\d+[.,]\d{2})\s+(?P<tva>\d{1,2})\s*$"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Regex pour la ligne de total général
|
||||
_TOTAL_RE = re.compile(r"Total\s+\d+\s+articles\s+(?P<total>\d+[.,]\d{2})")
|
||||
|
||||
# Regex pour les remises
|
||||
_REDUCTION_RE = re.compile(r"Bon\s+r[ée]duction\s+(?P<amount>\d+[.,]\d{2})", re.IGNORECASE)
|
||||
|
||||
# Regex pour le paiement CB (montant final payé)
|
||||
_CB_RE = re.compile(r"^[Cc][Bb]\s+(?P<amount>\d+[.,]\d{2})\s*$")
|
||||
|
||||
# Regex pour la date dans la ligne "Caisse XXX DD mois YYYY HH:MM"
|
||||
_DATE_RE = re.compile(
|
||||
r"Caisse\s+\S+\s+(\d{1,2})\s+(\w+)\s+(\d{4})",
|
||||
re.IGNORECASE,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Regex pour l'identifiant de caisse (ordre "Caisse 018-0003 ...")
|
||||
_CAISSE_RE = re.compile(r"Caisse\s+(\S+)", re.IGNORECASE)
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_price(s: str) -> float:
|
||||
"""Convertit une chaîne de prix (virgule ou point) en float."""
|
||||
return float(s.replace(",", "."))
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_text(text: str) -> Receipt:
|
||||
"""Analyse le texte OCR d'un ticket Leclerc.
|
||||
|
||||
Retourne un Receipt avec tous les articles, catégories, date et total.
|
||||
|
||||
Note OCR : Tesseract peut commettre des erreurs sur des caractères
|
||||
ambigus (0 ↔ 6, | ↔ 1, etc.). Le total du ticket est retourné tel qu'OCR
|
||||
l'a lu ; il peut différer légèrement si des caractères sont mal reconnus.
|
||||
"""
|
||||
lines = text.splitlines()
|
||||
|
||||
delivery_date = _extract_date(lines)
|
||||
order_id = _extract_caisse_id(lines)
|
||||
items = _extract_items(lines)
|
||||
total = _extract_total(lines)
|
||||
|
||||
return Receipt(
|
||||
store="leclerc",
|
||||
date=delivery_date,
|
||||
total=total,
|
||||
items=items,
|
||||
order_id=order_id,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_date(lines: list[str]) -> date:
|
||||
"""Extrait la date depuis la ligne 'Caisse XXX DD mois AAAA HH:MM'."""
|
||||
for line in lines:
|
||||
m = _DATE_RE.search(line)
|
||||
if m:
|
||||
day = int(m.group(1))
|
||||
month_str = m.group(2).lower().strip()
|
||||
year = int(m.group(3))
|
||||
month = _MOIS_FR.get(month_str)
|
||||
if month:
|
||||
return date(year, month, day)
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"Date introuvable dans le ticket Leclerc. "
|
||||
"Attendu : 'Caisse XXX DD mois YYYY' dans l'OCR."
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_caisse_id(lines: list[str]) -> Optional[str]:
|
||||
"""Extrait le numéro de caisse (ex: '018-0003')."""
|
||||
for line in lines:
|
||||
m = _CAISSE_RE.search(line)
|
||||
if m:
|
||||
return m.group(1)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_total(lines: list[str]) -> float:
|
||||
"""Extrait le montant final payé.
|
||||
|
||||
Préférence au montant CB (après remises). Sinon, le 'Total N articles'.
|
||||
"""
|
||||
cb_total: Optional[float] = None
|
||||
subtotal: Optional[float] = None
|
||||
|
||||
for line in lines:
|
||||
m_cb = _CB_RE.match(line.strip())
|
||||
if m_cb:
|
||||
cb_total = _parse_price(m_cb.group("amount"))
|
||||
|
||||
m_tot = _TOTAL_RE.search(line)
|
||||
if m_tot:
|
||||
subtotal = _parse_price(m_tot.group("total"))
|
||||
|
||||
total = cb_total if cb_total is not None else subtotal
|
||||
if total is None:
|
||||
raise ValueError(
|
||||
"Montant total introuvable dans le ticket Leclerc. "
|
||||
"La structure du ticket a peut-être changé."
|
||||
)
|
||||
return total
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_items(lines: list[str]) -> list[Item]:
|
||||
"""Extrait tous les articles du texte OCR ligne par ligne.
|
||||
|
||||
Gère :
|
||||
- Articles standard (1 ligne : nom + prix + code TVA)
|
||||
- Articles en multi-unités (nom sur une ligne, QTY × PRIX sur la suivante)
|
||||
- Changements de catégorie (lignes débutant par >>)
|
||||
- Arrêt à la ligne 'Total N articles'
|
||||
"""
|
||||
items: list[Item] = []
|
||||
current_category: Optional[str] = None
|
||||
pending_name: Optional[str] = None # nom en attente de la ligne de prix
|
||||
|
||||
# On cherche d'abord la ligne "TTC TVA" qui marque le début des articles
|
||||
in_items = False
|
||||
|
||||
for line in lines:
|
||||
raw = line.strip()
|
||||
|
||||
# Début de la section articles (insensible à la casse : "TTc TvA" possible)
|
||||
# Note OCR : Tesseract Linux lit parfois "TIc" au lieu de "TTC"
|
||||
# (confusion T↔I en 2e position, fréquente avec Tesseract 5.x)
|
||||
if not in_items:
|
||||
if re.search(r"T[TI]C\s+TVA", raw, re.IGNORECASE):
|
||||
in_items = True
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Fin de la section articles
|
||||
if _TOTAL_RE.search(raw):
|
||||
break
|
||||
|
||||
# Ligne vide → ignore
|
||||
if not raw:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Changement de catégorie (>> CATEGORIE)
|
||||
if raw.startswith(">>"):
|
||||
category_raw = raw.lstrip(">").strip()
|
||||
current_category = re.sub(r"[|_—]+", " ", category_raw).strip()
|
||||
pending_name = None
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Pré-nettoyage des artefacts OCR dans la ligne avant les regex :
|
||||
# '|' et '—' sont des séparateurs de colonnes que Tesseract voit parfois
|
||||
# comme des caractères dans le texte.
|
||||
clean = re.sub(r"\s*[|—]\s*", " ", raw).strip()
|
||||
|
||||
# Ligne de prix pour un article multi-unités (2 X 3.48€ 6.96 1)
|
||||
m_multi = _MULTI_RE.match(clean)
|
||||
if m_multi and pending_name is not None:
|
||||
qty = float(m_multi.group("qty"))
|
||||
unit_price = _parse_price(m_multi.group("unit_price"))
|
||||
total_price = _parse_price(m_multi.group("total"))
|
||||
items.append(Item(
|
||||
name=_clean_name(pending_name),
|
||||
quantity=qty,
|
||||
unit="pièce",
|
||||
unit_price=unit_price,
|
||||
total_price=total_price,
|
||||
category=current_category,
|
||||
))
|
||||
pending_name = None
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Ligne article standard (nom prix tva) — regex greedy depuis la droite
|
||||
m_item = _ITEM_RE.match(clean)
|
||||
if m_item:
|
||||
if pending_name is not None:
|
||||
pending_name = None
|
||||
|
||||
name = _clean_name(m_item.group("name"))
|
||||
# Tronque à 2 décimales pour corriger les prix OCR comme "10.460"
|
||||
price = round(_parse_price(m_item.group("price")), 2)
|
||||
items.append(Item(
|
||||
name=name,
|
||||
quantity=1.0,
|
||||
unit="pièce",
|
||||
unit_price=price,
|
||||
total_price=price,
|
||||
category=current_category,
|
||||
))
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# Ligne sans prix reconnaissable → début d'un article multi-unités
|
||||
if len(clean) > 4 and not re.match(r"^[\d\s.,|*_-]+$", clean):
|
||||
pending_name = clean.lstrip("* ").strip()
|
||||
|
||||
return items
|
||||
|
||||
|
||||
def _clean_name(name: str) -> str:
|
||||
"""Nettoie le nom d'un article des artefacts OCR courants.
|
||||
|
||||
Artefacts observés sur le ticket Leclerc Clichy :
|
||||
- ' |' ou '| ' en fin de nom (artefact de séparateur de colonne)
|
||||
- ' _' ou '_ ' (bruit d'image)
|
||||
- espaces multiples
|
||||
"""
|
||||
# Retire les artefacts de colonnes en fin de chaîne
|
||||
name = re.sub(r"[\s|_—]+$", "", name)
|
||||
# Normalise les espaces internes
|
||||
name = re.sub(r"\s{2,}", " ", name)
|
||||
return name.strip()
|
||||
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