laurent
be4d4a7076
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>
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# Parser HTML (mails Picnic)
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beautifulsoup4==4.12.3
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lxml==5.3.0
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# Parser PDF (tickets Leclerc)
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pdfplumber==0.11.4
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pytesseract>=0.3.10 # binding Python pour Tesseract OCR
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Pillow>=10.0 # manipulation d'images (extraction JPEG du PDF)
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# LLM (appels API OpenAI-compatible)
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requests>=2.31
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# Web (dashboard FastAPI)
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fastapi>=0.115
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uvicorn[standard]>=0.30
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jinja2>=3.1
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python-multipart>=0.0.12
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httpx>=0.27 # requis par TestClient FastAPI
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# Watch folder (surveillance inotify Linux / FSEvents macOS)
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watchdog>=4.0
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# Fuzzy matching (Levenshtein/ratio pour rapprocher produits Picnic/Leclerc)
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rapidfuzz>=3.9
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# Tests
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pytest==8.3.4
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# Note : Tesseract OCR (binaire C++) doit être installé séparément :
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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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# Le modèle français (fra.traineddata) est requis.
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# Sans droits admin, créer un dossier tessdata/ à la racine du projet :
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# tessdata/fra.traineddata (14 Mo, téléchargeable sur github.com/tesseract-ocr/tessdata)
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# tessdata/eng.traineddata (copié depuis l'install Tesseract)
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