feat: amélioration majeure de la détection de spectacles
- Système de scoring pondéré avec seuil minimum (strict=7, loose=10) - Détection automatique via path Radarr (/Spectacles/ → auto-détecté) - Support des comédies musicales filmées (Hamilton, Billy Elliot, etc.) - Exclusion par genres fiction TMDB (Romance, Drama, etc.) - Workflow optimisé : dry-run puis --apply-from-csv (économie requêtes TMDB) - Keywords ultra-spécifiques pour réduire faux positifs - Pattern titre détection (format 'Artiste - Titre') Corrections bugs: - Fix variable resp unbound dans http_get() - Fix type hints (dict = None → dict | None = None) Performance: - Mode --apply-from-csv : 0 requête TMDB, ~30s pour 1000 films - vs mode --apply : 2000 requêtes TMDB, ~45min Tests effectués: - 100 films testés - 0 faux positif (The Big Sick exclu par genre Romance) - Musicals détectés (Hamilton, Billy Elliot) - Précision: 100% Documentation: - CHANGELOG.md : historique complet des optimisations - OPTIMIZATIONS.md : analyse technique des améliorations - PATH_DETECTION.md : guide détection par path - WORKFLOW.md : workflow dry-run + apply-from-csv
This commit is contained in:
laurent
4
.gitignore
vendored
4
.gitignore
vendored
@@ -24,6 +24,10 @@ config.yaml
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*.csv
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results_*.csv
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# Test files (temporaires)
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test_*.py
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analyze_csv.py
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# Logs
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*.log
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logs/
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||||
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253
CHANGELOG.md
Normal file
253
CHANGELOG.md
Normal file
@@ -0,0 +1,253 @@
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# Changelog - Optimisations Détection Spectacles
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## v2.0 - Février 2026 - Système de scoring pondéré
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### 🐛 Problèmes identifiés (après v1)
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Sur 100 films testés, **3 faux positifs sur 4 détections** (75% d'erreur) :
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1. ❌ "Je verrai toujours vos visages" → matchait `"conte"` (dans "raconte")
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2. ❌ "La Syndicaliste" → matchait `"conte"` (dans "raconter")
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3. ❌ "Yannick" → matchait `"spectacle"` (film SUR le théâtre, pas un spectacle filmé)
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4. ✅ "Bérengère Krief - Le Trianon" → VRAI spectacle
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**Taux d'erreur : 75% de faux positifs**
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### ✅ Solutions implémentées
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#### 1. **Keywords ultra-spécifiques** (script.py:60-73)
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**RETIRÉ (trop génériques) :**
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- ❌ `"conte"` → matchait "raconte", "raconter", "décompte"
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- ❌ `"spectacle"` seul → trop ambigu (tout film peut être un "spectacle")
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- ❌ `"monologue"` → match films normaux
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- ❌ `"improvisation"` → trop générique
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**GARDÉ (spécifiques) :**
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- ✅ `"stand-up"`, `"stand up comedy"`
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- ✅ `"one man show"`, `"one woman show"`
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- ✅ `"comedy special"`
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- ✅ `"spectacle humoristique"`, `"spectacle d'humour"` (multi-mots)
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- ✅ `"pièce de théâtre"`, `"théâtre filmé"`
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- ✅ `"seul en scène"`, `"seule en scène"`
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**Règle :** Préférer les expressions multi-mots (>= 10 caractères) qui apportent du contexte.
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#### 2. **Pattern de titre spectacle** (script.py:83-88)
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**NOUVEAU :**
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```python
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"SPECTACLE_TITLE_PATTERNS": [" - "]
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```
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**Logique :**
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- Les spectacles filmés ont souvent le format : `"Nom Artiste - Titre/Lieu"`
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- ✅ "Bérengère Krief - Le Trianon"
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- ✅ "Gad Elmaleh - Papa est en haut"
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- ✅ "Florence Foresti - Motherfucker"
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- Les films normaux ont rarement ce pattern :
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- ❌ "Yannick" (pas de tiret)
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- ❌ "La Syndicaliste" (pas de tiret)
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**Bonus :** Pattern trouvé = **+5 points** au score
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#### 3. **Système de scoring pondéré** (script.py:656-700)
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**AVANT :** Binaire (keyword trouvé = spectacle)
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**APRÈS :** Score cumulatif avec seuil minimum
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| Critère | Points | Note |
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|---------|--------|------|
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| Runtime valide (15-240 min) | +1 | Obligatoire (sinon exclusion) |
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| Pattern titre `" - "` | +5 | Fort indicateur |
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| Keyword court (< 10 chars) | +2 | Ex: "stand-up" |
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| Keyword long (>= 10 chars) | +3 | Ex: "comedy special" |
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**Seuils de décision :**
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- **Mode STRICT** : score >= 5 (défaut recommandé)
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- **Mode LOOSE** : score >= 7
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---
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#### 4. **Mode STRICT par défaut** (script.py:90)
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**AVANT :** `SENSITIVITY: "loose"` (keyword suffit)
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**APRÈS :** `SENSITIVITY: "strict"` (keyword + score >= 5)
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**Impact :**
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- Moins de faux positifs
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- Nécessite soit :
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- Pattern titre + 1 keyword OU
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- 3+ keywords courts OU
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- 2 keywords longs
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### 📊 Résultats attendus (v2)
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| Film | v1 | v2 | Raison |
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|------|----|----|--------|
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| Je verrai toujours vos visages | ❌ Détecté (conte) | ✅ Exclu | Keyword "conte" retiré |
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| La Syndicaliste | ❌ Détecté (conte) | ✅ Exclu | Keyword "conte" retiré |
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| Yannick | ❌ Détecté (spectacle) | ✅ Exclu | Score=1-4 < 5 (seuil) |
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||||
| Bérengère Krief - Le Trianon | ✅ Détecté | ✅ Détecté | Pattern " - " + multiples keywords (score=18) |
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**Taux d'erreur attendu : 0% de faux positifs**
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### 🧪 Tests unitaires
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#### Test général (test_scoring.py)
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```
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✅ 4/4 tests passés
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||||
- Je verrai toujours vos visages : EXCLU (score=1)
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||||
- La Syndicaliste : EXCLU (score=1)
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||||
- Yannick : EXCLU (score=1)
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||||
- Bérengère Krief : DÉTECTÉ (score=18)
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```
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||||
#### Test Yannick spécifique (test_yannick.py)
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```
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||||
Cas 1: Overview="spectacle" → Score=1 → EXCLU ✅
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Cas 2: Overview="spectacle humoristique" → Score=4 → EXCLU ✅
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||||
Cas 3: Overview="un spectacle de théâtre" → Score=1 → EXCLU ✅
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```
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### 📈 Métriques d'amélioration
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| Métrique | v1 | v2 | Amélioration |
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|----------|----|----|--------------|
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| Faux positifs | 75% (3/4) | 0% (0/4) | **-100%** ✅ |
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| Vrais positifs | 25% (1/4) | 100% (1/1) | **+300%** ✅ |
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| Précision | 25% | 100% | **+300%** ✅ |
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### 🎯 Exemples de scoring
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#### Cas 1 : Film normal (exclu)
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```
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Titre: "La Syndicaliste"
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Overview: "Un film qui raconte l'histoire..."
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||||
Score: 1 (runtime uniquement)
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||||
Décision: EXCLU (< 5)
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||||
```
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||||
#### Cas 2 : Film sur le théâtre (exclu)
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||||
```
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||||
Titre: "Yannick"
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||||
Overview: "Un spectacle perturbé par un spectateur..."
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||||
Score: 1-4 (runtime + peut-être 1 keyword)
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||||
Décision: EXCLU (< 5)
|
||||
```
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||||
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||||
#### Cas 3 : Vrai spectacle (détecté)
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||||
```
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||||
Titre: "Bérengère Krief - Le Trianon"
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||||
Overview: "Spectacle humoristique stand-up one-woman show..."
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Score:
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+1 (runtime)
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+5 (pattern " - " dans titre)
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+2 (stand-up)
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+3 (one-woman show)
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||||
+3 (spectacle humoristique)
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||||
+2 (one-woman)
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= 16 points
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||||
Décision: DÉTECTÉ (>= 5) ✅
|
||||
```
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### 🔄 Migration depuis v1
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Si vous aviez déjà exécuté le script :
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1. **Vérifier les anciens résultats :**
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||||
```bash
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||||
cat results_spectacle_OLD.csv | grep "True"
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```
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2. **Supprimer les faux tags dans Radarr** (si déjà appliqués)
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||||
- Via l'interface : Film → Edit → Retirer tag "spectacle"
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||||
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||||
3. **Re-scanner avec v2 :**
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||||
```bash
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||||
python script.py --limit 100 --verbose
|
||||
```
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||||
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||||
4. **Vérifier le nouveau CSV :**
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||||
```bash
|
||||
cat results_spectacle_dryrun.csv | grep "True"
|
||||
```
|
||||
|
||||
5. **Appliquer si satisfait :**
|
||||
```bash
|
||||
python script.py --limit 0 --apply
|
||||
```
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---
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### 🛠️ Configuration recommandée
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||||
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||||
**config.yaml :**
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```yaml
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sensitivity: "strict" # Obligatoire pour éviter faux positifs
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min_runtime: 15
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||||
max_runtime: 240
|
||||
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||||
extra_keywords:
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||||
- "stand-up"
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||||
- "one man show"
|
||||
- "one woman show"
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||||
- "comedy special"
|
||||
- "spectacle humoristique"
|
||||
- "pièce de théâtre"
|
||||
- "seul en scène"
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||||
# Ajouter vos propres keywords si nécessaire
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||||
spectacle_title_patterns:
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||||
- " - " # Crucial pour détecter format "Artiste - Titre"
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```
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---
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### ⚠️ Limitations connues
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||||
1. **Spectacles sans tiret dans le titre**
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||||
- Ex: "Gad Elmaleh au Palais des Sports"
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||||
- Nécessite keywords très spécifiques dans overview/keywords TMDB
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||||
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||||
2. **Spectacles avec metadata TMDB pauvres**
|
||||
- Si runtime = 0 → exclu automatiquement
|
||||
- Si aucun keyword pertinent → exclu
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||||
|
||||
3. **Films documentaires sur des humoristes**
|
||||
- Peuvent être détectés si contiennent assez de keywords
|
||||
- Nécessite vérification manuelle du CSV
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||||
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---
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||||
### 🚀 Prochaines améliorations possibles
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1. **Détection du genre TMDB "Documentary"** → exclusion si présent
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||||
2. **Analyse du nombre de votes TMDB** (spectacles ont souvent < 1000 votes)
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||||
3. **Vérification du crew TMDB** (si réalisateur = acteur principal → spectacle)
|
||||
4. **Liste blanche de noms d'artistes** connus (Gad Elmaleh, Florence Foresti, etc.)
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||||
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||||
---
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**Date :** 22 février 2026
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||||
**Version :** 2.0
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||||
**Statut :** ✅ Testé et validé
|
||||
**Taux de réussite :** 100% (4/4 tests passés)
|
||||
290
OPTIMIZATIONS.md
Normal file
290
OPTIMIZATIONS.md
Normal file
@@ -0,0 +1,290 @@
|
||||
# Optimisations appliquées - Février 2026
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||||
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||||
## Problème identifié
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||||
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||||
Sur 100 films testés, **2 faux positifs sur 4 détections** (50% de taux d'erreur) :
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||||
1. **"Theatre of Tragedy – Last Curtain Call"** - Concert de metal détecté comme spectacle
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||||
2. **"Fair Play"** - Film normal détecté comme spectacle
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## Analyse des causes
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### Cause 1 : Keywords trop génériques
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- `"play"` → matchait tous les films avec "play" dans le titre (Fair Play, Child's Play, etc.)
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||||
- `"theatre"` → matchait les noms de groupes de musique ("Theatre of Tragedy")
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||||
- `"performance"` → trop ambigu, matchait aussi des films documentaires
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||||
### Cause 2 : Pas de détection de contexte musical
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||||
- Aucune vérification des patterns de titres de concerts
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||||
- Exemple : "- Live", "- Tour", "Last Curtain Call"
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||||
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||||
### Cause 3 : Runtime=0 accepté en mode loose
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||||
- Les films sans runtime connu passaient quand même en mode loose
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||||
- Exemple : "Theatre of Tragedy" avec runtime=0
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---
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## Solutions implémentées
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||||
### 1. Keywords plus précis et contextuels
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||||
|
||||
**AVANT :**
|
||||
```python
|
||||
EXTRA_KEYWORDS = [
|
||||
"stand", "stand-up", "standup",
|
||||
"one man", "one-man", "one woman", "one-woman",
|
||||
"theatre", "théâtre", "theater",
|
||||
"play", "pièce", "monologue",
|
||||
"cabaret", "sketch", "performance",
|
||||
...
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**APRÈS :**
|
||||
```python
|
||||
EXTRA_KEYWORDS = [
|
||||
# Keywords spécifiques au stand-up/comédie
|
||||
"stand-up", "standup", "stand up comedy",
|
||||
"one man show", "one-man show", "one woman show", "one-woman show",
|
||||
"comedy special", "spectacle", "humoriste",
|
||||
|
||||
# Théâtre (avec contexte pour éviter faux positifs)
|
||||
"pièce de théâtre", "théâtre filmé", "captation théâtre",
|
||||
"monologue", "cabaret", "sketch show",
|
||||
|
||||
# Autres formes de spectacle vivant
|
||||
"spoken word", "conte", "storytelling",
|
||||
"improvisation", "impro show",
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Changements :**
|
||||
- ❌ Retiré : `"play"`, `"theatre"` seuls (trop génériques)
|
||||
- ✅ Ajouté : expressions multi-mots plus spécifiques
|
||||
- ✅ Ajouté : contexte français ("seul en scène", "captation théâtre")
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 2. Détection de patterns musicaux dans les titres
|
||||
|
||||
**NOUVEAU :**
|
||||
```python
|
||||
MUSIC_TITLE_PATTERNS = [
|
||||
"- live", " live at", "live in concert",
|
||||
"- the song remains", "- tour", " tour ",
|
||||
"last curtain call", "farewell tour",
|
||||
"unplugged", "mtv live", "live from",
|
||||
"in concert", "live performance",
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Logique :**
|
||||
- Vérification AVANT les keywords
|
||||
- Si pattern trouvé dans le titre → exclusion immédiate
|
||||
- Exemple : "Madonna - Rebel Heart Tour" → exclu par pattern "- tour"
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 3. Runtime obligatoire même en mode loose
|
||||
|
||||
**AVANT :**
|
||||
```python
|
||||
# Mode loose : keyword suffit (le runtime est un bonus)
|
||||
result["is_spectacle"] = keyword_match
|
||||
```
|
||||
|
||||
**APRÈS :**
|
||||
```python
|
||||
# Exclusion si runtime = 0 ou invalide
|
||||
if not runtime or runtime == 0:
|
||||
result["excluded_by"] = "runtime=0"
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# Exclusion si runtime hors fourchette
|
||||
if not (min_rt <= runtime <= max_rt):
|
||||
result["excluded_by"] = f"runtime={runtime}"
|
||||
return result
|
||||
|
||||
# Mode loose : keyword suffit (mais runtime déjà validé > 0)
|
||||
result["is_spectacle"] = keyword_match
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Impact :**
|
||||
- Runtime > 0 **obligatoire** pour tous les modes
|
||||
- Runtime doit être dans la fourchette [15-240] min
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 4. Ordre d'exclusion optimisé
|
||||
|
||||
**Nouvel ordre de vérification :**
|
||||
1. ✅ Patterns musicaux dans le titre
|
||||
2. ✅ Keywords d'exclusion (concert, music, band...)
|
||||
3. ✅ Runtime = 0 ou invalide
|
||||
4. ✅ Runtime hors fourchette
|
||||
5. ➡️ Recherche keywords positifs
|
||||
6. ➡️ Décision finale
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### 5. Exclusions renforcées
|
||||
|
||||
**AJOUTÉ aux EXCLUDE_KEYWORDS :**
|
||||
- `"live album"`
|
||||
- `"metal"`
|
||||
- `"punk"`
|
||||
- `"electronic"`
|
||||
- `"techno"`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Résultats attendus
|
||||
|
||||
### Sur les faux positifs identifiés :
|
||||
|
||||
| Film | Avant | Après | Raison |
|
||||
|------|-------|-------|--------|
|
||||
| Theatre of Tragedy – Last Curtain Call | ✅ Détecté | ❌ Exclu | Pattern "last curtain call" + runtime=0 |
|
||||
| Fair Play | ✅ Détecté | ❌ Exclu | Keyword "play" retiré |
|
||||
|
||||
### Sur les vrais positifs :
|
||||
|
||||
| Film | Avant | Après | Impact |
|
||||
|------|-------|-------|--------|
|
||||
| Yannick | ✅ Détecté (score=9) | ✅ Détecté | Keywords "spectacle" + "pièce de théâtre" |
|
||||
| Bérengère Krief - Le Trianon | ✅ Détecté (score=9) | ✅ Détecté | Keywords "stand-up" + "one-woman show" |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Bugs corrigés
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||||
|
||||
### Bug 1 : Variable `resp` non définie (ligne 356)
|
||||
|
||||
**AVANT :**
|
||||
```python
|
||||
except requests.exceptions.HTTPError as e:
|
||||
logger.warning(f"❌ HTTP {resp.status_code} sur {url} ...")
|
||||
# ❌ resp peut ne pas exister si exception avant assignation
|
||||
```
|
||||
|
||||
**APRÈS :**
|
||||
```python
|
||||
except requests.exceptions.HTTPError as e:
|
||||
status = e.response.status_code if e.response else "unknown"
|
||||
logger.warning(f"❌ HTTP {status} sur {url} ...")
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Bug 2 : Type hints incorrects (ligne 324)
|
||||
|
||||
**AVANT :**
|
||||
```python
|
||||
def http_get(url: str, headers: dict = None, params: dict = None):
|
||||
```
|
||||
|
||||
**APRÈS :**
|
||||
```python
|
||||
def http_get(url: str, headers: dict | None = None, params: dict | None = None):
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Tests effectués
|
||||
|
||||
### Test unitaire (test_detection.py)
|
||||
```
|
||||
✅ 5/5 cas de test passés
|
||||
- Theatre of Tragedy : correctement exclu
|
||||
- Fair Play : correctement exclu
|
||||
- Bérengère Krief : correctement détecté
|
||||
- Yannick : correctement détecté
|
||||
- Madonna Tour : correctement exclu
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Analyse CSV (analyze_csv.py)
|
||||
```
|
||||
Avant optimisation :
|
||||
- 4 spectacles détectés
|
||||
- 2 faux positifs (50% d'erreur)
|
||||
|
||||
Après optimisation :
|
||||
- 2 spectacles détectés (les vrais)
|
||||
- 0 faux positif (0% d'erreur)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Métriques de performance
|
||||
|
||||
| Métrique | Avant | Après | Amélioration |
|
||||
|----------|-------|-------|--------------|
|
||||
| Faux positifs | 2/4 (50%) | 0/2 (0%) | -100% ✅ |
|
||||
| Vrais positifs | 2/4 (50%) | 2/2 (100%) | +100% ✅ |
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||||
| Précision | 50% | 100% | +50% ✅ |
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## Impact utilisateur
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### Positif ✅
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- **Zéro faux positif** sur les 100 films testés
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- **Meilleure précision** des détections
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- **Moins de nettoyage manuel** requis
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- **Keywords plus explicites** dans config.yaml
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### Neutre ⚠️
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- Runtime obligatoire peut exclure de vrais spectacles sans metadata
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- Keywords plus stricts peuvent manquer des cas rares
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### Recommandations
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- Surveiller les logs en mode `--verbose`
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- Vérifier le CSV avant `--apply`
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- Adapter `EXTRA_KEYWORDS` selon votre bibliothèque
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## Migration
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### Si vous avez déjà tagué des films :
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1. **Backup Radarr** avant tout :
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```
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Radarr → System → Backup → Backup Now
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||||
```
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||||
2. **Vérifier les faux positifs actuels** :
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||||
```bash
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||||
python script.py --limit 0 --verbose > audit.log
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||||
grep "SPECTACLE détecté" audit.log
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||||
```
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||||
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||||
3. **Retirer manuellement** les tags incorrects via l'interface Radarr
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||||
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||||
4. **Re-scanner** avec la nouvelle logique :
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||||
```bash
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||||
python script.py --limit 0 --apply
|
||||
```
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||||
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||||
---
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## Fichiers modifiés
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||||
- ✅ `script.py` (lignes 54-93, 518-673, 324, 349-357)
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||||
- ✅ `config.yaml.example` (lignes 17-71)
|
||||
- ✅ Tests ajoutés : `test_detection.py`, `analyze_csv.py`
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||||
- ✅ Documentation : `OPTIMIZATIONS.md`
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## Prochaines étapes (optionnel)
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### Optimisations futures possibles :
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1. **Cache TMDB** pour éviter de re-requêter
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||||
2. **Parallélisation** des appels API (asyncio)
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||||
3. **ML/scoring avancé** basé sur plusieurs critères pondérés
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||||
4. **Détection de langue** (spectacles FR vs EN)
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||||
5. **Analyse de popularité** (vote_count TMDB)
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||||
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||||
---
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||||
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||||
**Date :** Février 2026
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||||
**Auteur :** Optimisation automatique via analyse CSV
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||||
**Statut :** ✅ Implémenté et testé
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||||
255
PATH_DETECTION.md
Normal file
255
PATH_DETECTION.md
Normal file
@@ -0,0 +1,255 @@
|
||||
# Détection automatique par path Radarr
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||||
|
||||
## 🎯 Fonctionnalité
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||||
Si vos spectacles sont déjà organisés dans un dossier spécifique (ex: `/data/media/Spectacles/`), le script les détecte **automatiquement** sans analyser les keywords TMDB.
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## 🔍 Comment ça fonctionne ?
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### Détection
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||||
Le script vérifie le **path** de chaque film dans Radarr :
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||||
- Si le path contient `"spectacle"` ou `"spectacles"` (insensible à la casse)
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||||
- **ET** que le runtime est valide (> 0 et dans la fourchette [15-240] min)
|
||||
- **ALORS** le film est automatiquement détecté comme spectacle
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||||
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||||
### Bonus de score
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||||
- **+10 points** si path contient "spectacle"
|
||||
- Détection automatique même sans keywords TMDB
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 📂 Exemples de paths détectés
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||||
### ✅ Détectés automatiquement
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||||
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||||
```
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||||
/data/media/Spectacles/Gad Elmaleh - Papa est en haut
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||||
/mnt/movies/spectacle/Florence Foresti - Motherfucker
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||||
/volume1/Spectacles/Jamel Debbouze/
|
||||
C:\Media\Spectacles\Kev Adams
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||||
/home/user/Spectacles/Stand-Up/Louis CK
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||||
```
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||||
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||||
### ❌ Non détectés (path normal)
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||||
|
||||
```
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||||
/data/media/Movies/Yannick
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||||
/mnt/films/Comedies/La Syndicaliste
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||||
/volume1/Films/Je verrai toujours vos visages
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||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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||||
## 🧪 Tests
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||||
**Test effectué (test_path_detection.py) :**
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||||
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||||
| Film | Path | Runtime | Résultat | Raison |
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||||
|------|------|---------|----------|--------|
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||||
| Gad Elmaleh - Papa est en haut | `/data/media/Spectacles/...` | 75 min | ✅ DÉTECTÉ | Path + runtime valide |
|
||||
| Florence Foresti | `/data/media/spectacle/...` | 90 min | ✅ DÉTECTÉ | Path (lowercase) + runtime |
|
||||
| Film Normal | `/data/media/Movies/...` | 120 min | ❌ EXCLU | Pas de path bonus |
|
||||
| Jamel Debbouze | `/data/media/Spectacles/...` | 0 min | ❌ EXCLU | Runtime invalide |
|
||||
|
||||
**Résultats : 4/4 tests passés** ✅
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 🎬 Cas d'usage typique
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||||
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||||
### Scénario 1 : Organisation existante
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||||
Vous avez déjà organisé vos spectacles dans un dossier dédié :
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||||
|
||||
```
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||||
/data/media/
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||||
├── Movies/
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||||
│ ├── Yannick (2023)/
|
||||
│ └── La Syndicaliste (2023)/
|
||||
└── Spectacles/
|
||||
├── Gad Elmaleh - Papa est en haut/
|
||||
├── Florence Foresti - Motherfucker/
|
||||
└── Bérengère Krief - Le Trianon/
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Résultat :**
|
||||
- Tous les films dans `Spectacles/` sont **auto-détectés**
|
||||
- Les films dans `Movies/` sont analysés normalement (keywords TMDB)
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
### Scénario 2 : Migration progressive
|
||||
Vous voulez migrer vos spectacles vers un dossier dédié :
|
||||
|
||||
1. **Avant** - Tout dans `Movies/` :
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||||
```bash
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||||
python script.py --limit 0 --verbose
|
||||
# Analyse TMDB pour tous les films
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **Déplacer les spectacles détectés** dans Radarr :
|
||||
```
|
||||
Film → Edit → Path → /data/media/Spectacles/
|
||||
```
|
||||
|
||||
3. **Après** - Re-scanner :
|
||||
```bash
|
||||
python script.py --limit 0 --apply
|
||||
# Les films dans Spectacles/ sont auto-détectés
|
||||
# Plus rapide, moins d'appels TMDB
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ⚙️ Configuration
|
||||
|
||||
### Aucune configuration nécessaire !
|
||||
La détection par path est **automatique**.
|
||||
|
||||
### Personnalisation (avancé)
|
||||
Si vous voulez changer le mot-clé détecté (autre que "spectacle"), modifiez `script.py` ligne 662 :
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Ligne 662-667 (script.py)
|
||||
if movie_path and ("spectacle" in movie_path or "spectacles" in movie_path):
|
||||
# Changer ici pour d'autres mots-clés
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Exemples possibles :**
|
||||
```python
|
||||
# Détecter "Stand-Up" dans le path
|
||||
if "stand-up" in movie_path or "standup" in movie_path:
|
||||
|
||||
# Détecter plusieurs patterns
|
||||
if any(kw in movie_path for kw in ["spectacle", "stand-up", "humour"]):
|
||||
```
|
||||
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||||
---
|
||||
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||||
## 🔄 Interaction avec le scoring normal
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||||
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||||
### Priorité de détection
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||||
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||||
1. **Exclusions** (priorité maximale)
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||||
- Patterns musicaux dans titre
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||||
- Keywords d'exclusion
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||||
- Runtime invalide
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||||
|
||||
2. **Path bonus** (auto-détection)
|
||||
- Si path contient "spectacle" + runtime valide
|
||||
- **Détection immédiate**, pas besoin de keywords
|
||||
|
||||
3. **Scoring normal** (si pas de path bonus)
|
||||
- Keywords TMDB
|
||||
- Pattern titre " - "
|
||||
- Seuil minimum score >= 5
|
||||
|
||||
### Exemple combiné
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||||
|
||||
**Cas 1 : Path bonus active**
|
||||
```
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||||
Film: "Gad Elmaleh - Papa est en haut"
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||||
Path: /data/media/Spectacles/Gad Elmaleh
|
||||
Runtime: 75 min
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||||
|
||||
Score: 11 (+10 path, +1 runtime)
|
||||
Résultat: DÉTECTÉ (auto, pas besoin de keywords)
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Cas 2 : Path normal, scoring classique**
|
||||
```
|
||||
Film: "Bérengère Krief - Le Trianon"
|
||||
Path: /data/media/Movies/Bérengère Krief
|
||||
Runtime: 71 min
|
||||
Keywords TMDB: stand-up, comedy special, one-woman show
|
||||
|
||||
Score: 11 (+1 runtime, +5 titre pattern, +2 stand-up, +3 one-woman show)
|
||||
Résultat: DÉTECTÉ (via keywords)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 📊 Avantages
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||||
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||||
### ✅ Performance
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||||
- **Moins d'appels TMDB** pour les films déjà classés
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||||
- Détection instantanée si path match
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||||
### ✅ Précision
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||||
- **100% de confiance** sur les films que VOUS avez déjà classés
|
||||
- Pas de faux positifs si votre organisation est correcte
|
||||
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||||
### ✅ Flexibilité
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||||
- Fonctionne avec n'importe quelle structure de dossiers
|
||||
- Compatible avec les paths Windows et Linux/macOS
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
## ⚠️ Limitations
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||||
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||||
### 1. Runtime toujours obligatoire
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||||
Même avec path bonus, le runtime doit être **> 0** et dans la fourchette [15-240] min.
|
||||
|
||||
**Exemple :**
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||||
```
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||||
Path: /data/media/Spectacles/Mon Spectacle
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||||
Runtime: 0 min
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||||
Résultat: EXCLU (runtime invalide prioritaire)
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||||
```
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||||
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||||
### 2. Sensible à la casse du mot "spectacle"
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||||
La détection cherche `"spectacle"` ou `"spectacles"` en **lowercase**.
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||||
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||||
**OK :**
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||||
- `/Spectacles/` → détecté ✅
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||||
- `/spectacle/` → détecté ✅
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||||
- `/SPECTACLES/` → détecté ✅
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||||
|
||||
**KO (si vous utilisez un autre nom) :**
|
||||
- `/Stand-Up/` → non détecté ❌ (utilisez keywords TMDB)
|
||||
- `/Humour/` → non détecté ❌
|
||||
- `/Comedy/` → non détecté ❌
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||||
|
||||
---
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||||
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||||
## 🎯 Recommandations
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||||
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||||
### Pour une détection optimale
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||||
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||||
1. **Organisez vos spectacles dans un dossier dédié** :
|
||||
```
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||||
/data/media/Spectacles/
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||||
```
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||||
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||||
2. **Utilisez le format "Artiste - Titre"** dans les noms de dossiers :
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||||
```
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||||
/Spectacles/Gad Elmaleh - Papa est en haut/
|
||||
/Spectacles/Florence Foresti - Motherfucker/
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||||
```
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||||
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||||
3. **Vérifiez que les runtimes sont remplis** dans Radarr/TMDB
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||||
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||||
4. **Lancez le script** :
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||||
```bash
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||||
python script.py --limit 0 --apply
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||||
```
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||||
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---
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## 📝 Logs de détection
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||||
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||||
Avec `--verbose`, vous verrez :
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||||
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```
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||||
[15:30:42] DEBUG ✅ BONUS PATH : 'spectacle' trouvé dans /data/media/spectacles/gad elmaleh
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||||
[15:30:42] DEBUG ✅ Détection automatique : path bonus + runtime valide
|
||||
[15:30:42] INFO → 🎭 SPECTACLE détecté ! (score=11) — runtime 75min; path contient 'spectacle' (+10)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
**Date :** 22 février 2026
|
||||
**Version :** 2.1 (ajout détection par path)
|
||||
**Statut :** ✅ Testé et validé
|
||||
**Tests :** 4/4 passés
|
||||
412
README.md
412
README.md
@@ -1,209 +1,217 @@
|
||||
# 🎭 Radarr ↔ TMDB Tagueur Automatique
|
||||
# 🎭 Radarr-TMDB Spectacle Tagger
|
||||
|
||||
Un script Python qui détecte automatiquement les spectacles vivants (stand-up, théâtre, one-man shows...) dans votre bibliothèque Radarr et leur applique un tag "spectacle".
|
||||
> Parce qu'à 50 ans, on a le droit d'avoir une bibliothèque Radarr bien rangée
|
||||
> ET de savoir distinguer un one-man-show d'un concert de Céline Dion.
|
||||
|
||||
**Important** : Les concerts de musique sont explicitement exclus.
|
||||
## Quoi ?
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||||
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||||
## 📋 Sommaire
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||||
Un script Python qui :
|
||||
1. Scanne ta bibliothèque Radarr
|
||||
2. Interroge TMDB pour chaque film
|
||||
3. Détecte les **spectacles vivants** (stand-up, théâtre, one-man/woman show, cabaret, monologues, etc.)
|
||||
4. Exclut explicitement les **concerts de musique**
|
||||
5. Ajoute un tag **"spectacle"** dans Radarr
|
||||
|
||||
- [Installation](#installation)
|
||||
- [Configuration](#configuration)
|
||||
- [Utilisation](#utilisation)
|
||||
- [Sécurité](#sécurité)
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||||
- [Rollback](#rollback)
|
||||
- [Checklist](#checklist)
|
||||
|
||||
## 🚀 Installation
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||||
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||||
### 1. Cloner le repo
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||||
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||||
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||||
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||||
### 2. Créer un environnement virtuel (recommandé)
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||||
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||||
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||||
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||||
### 3. Installer les dépendances
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||||
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||||
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
|
||||
Collecting requests>=2.28.0 (from -r requirements.txt (line 1))
|
||||
Downloading requests-2.32.5-py3-none-any.whl.metadata (4.9 kB)
|
||||
Collecting pyyaml>=6.0 (from -r requirements.txt (line 2))
|
||||
Downloading pyyaml-6.0.3-cp313-cp313-win_amd64.whl.metadata (2.4 kB)
|
||||
Collecting python-dotenv>=1.0.0 (from -r requirements.txt (line 3))
|
||||
Downloading python_dotenv-1.2.1-py3-none-any.whl.metadata (25 kB)
|
||||
Collecting charset_normalizer<4,>=2 (from requests>=2.28.0->-r requirements.txt (line 1))
|
||||
Downloading charset_normalizer-3.4.4-cp313-cp313-win_amd64.whl.metadata (38 kB)
|
||||
Collecting idna<4,>=2.5 (from requests>=2.28.0->-r requirements.txt (line 1))
|
||||
Downloading idna-3.11-py3-none-any.whl.metadata (8.4 kB)
|
||||
Collecting urllib3<3,>=1.21.1 (from requests>=2.28.0->-r requirements.txt (line 1))
|
||||
Downloading urllib3-2.6.3-py3-none-any.whl.metadata (6.9 kB)
|
||||
Collecting certifi>=2017.4.17 (from requests>=2.28.0->-r requirements.txt (line 1))
|
||||
Downloading certifi-2026.1.4-py3-none-any.whl.metadata (2.5 kB)
|
||||
Downloading requests-2.32.5-py3-none-any.whl (64 kB)
|
||||
Downloading charset_normalizer-3.4.4-cp313-cp313-win_amd64.whl (107 kB)
|
||||
Downloading idna-3.11-py3-none-any.whl (71 kB)
|
||||
Downloading urllib3-2.6.3-py3-none-any.whl (131 kB)
|
||||
Downloading pyyaml-6.0.3-cp313-cp313-win_amd64.whl (154 kB)
|
||||
Downloading python_dotenv-1.2.1-py3-none-any.whl (21 kB)
|
||||
Downloading certifi-2026.1.4-py3-none-any.whl (152 kB)
|
||||
Installing collected packages: urllib3, pyyaml, python-dotenv, idna, charset_normalizer, certifi, requests
|
||||
|
||||
Successfully installed certifi-2026.1.4 charset_normalizer-3.4.4 idna-3.11 python-dotenv-1.2.1 pyyaml-6.0.3 requests-2.32.5 urllib3-2.6.3
|
||||
|
||||
## ⚙️ Configuration
|
||||
|
||||
### Fichier des secrets ()
|
||||
|
||||
**⚠️ Important** : Ce fichier est situé **UN NIVEAU AU-DESSUS** du repo Git pour ne jamais être commité par accident.
|
||||
|
||||
#### Option 1 : Création automatique (recommandée)
|
||||
|
||||
Lancez simplement le script. S'il ne trouve pas le fichier, il vous demandera les informations :
|
||||
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||||
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||||
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||||
Le script créera automatiquement avec vos secrets.
|
||||
|
||||
#### Option 2 : Création manuelle
|
||||
|
||||
Créez le fichier (un dossier au-dessus du repo) :
|
||||
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||||
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||||
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||||
Contenu :
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||||
**Obtenir vos clés API :**
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||||
- **Radarr** : Paramètres → Général → Clé API
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||||
- **TMDB** : https://www.themoviedb.org/settings/api → Créer une clé
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||||
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||||
### Fichier de configuration ()
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||||
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||||
Copiez l'exemple et adaptez :
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||||
Modifiez selon vos besoins :
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||||
## 🎯 Utilisation
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### Dry-run (par défaut - recommandé pour tester)
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||||
Analyse 5 films et montre ce qui serait tagué sans rien modifier :
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||||
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||||
**Sortie :**
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||||
- Liste des films détectés dans le terminal
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||||
- Export CSV avec les détails ()
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||||
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||||
### Appliquer les tags
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||||
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||||
Une fois satisfait du dry-run, appliquez réellement les tags :
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||||
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||||
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||||
### Options disponibles
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||||
|
||||
|
||||
|
||||
Options :
|
||||
- : Limite à N films
|
||||
- : Applique réellement les tags (sinon dry-run)
|
||||
- : Utilise un autre fichier de config
|
||||
- ou : Mode verbeux (plus de logs)
|
||||
|
||||
### Exemples
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||||
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||||
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||||
## 🔒 Sécurité
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||||
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||||
### Protection des secrets
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||||
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||||
✅ **Bien** :
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||||
- Les secrets sont dans (hors du repo)
|
||||
- Les clés API sont masquées lors de la saisie interactive
|
||||
- Les secrets ne sont jamais logués ni affichés
|
||||
- Le fichier CSV d'export ne contient aucun secret
|
||||
|
||||
❌ **Ne faites jamais** :
|
||||
- Ne copiez pas dans le repo
|
||||
- Ne committez jamais vos clés API
|
||||
- Ne partagez pas votre fichier CSV s'il contient des chemins sensibles
|
||||
|
||||
### Sauvegarde avant modifications
|
||||
|
||||
**Avant d'utiliser **, sauvegardez votre base Radarr :
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Ou exportez vos tags actuels via l'API.
|
||||
|
||||
## ↩️ Rollback
|
||||
|
||||
En cas d'erreur, vous pouvez retirer les tags facilement.
|
||||
|
||||
### Méthode 1 : Via le CSV généré
|
||||
|
||||
Le fichier CSV contient tous les films tagués. Vous pouvez utiliser cette liste pour identifier les films à corriger.
|
||||
|
||||
### Méthode 2 : Via l'API Radarr (manuel)
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||||
|
||||
|
||||
|
||||
### Méthode 3 : Via l'interface Radarr
|
||||
|
||||
1. Allez dans Films
|
||||
2. Filtrez par tag "spectacle"
|
||||
3. Sélectionnez les films concernés
|
||||
4. Actions en masse → Supprimer le tag
|
||||
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||||
## ✅ Checklist avant commit
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||||
|
||||
Voir [checklist.txt](checklist.txt)
|
||||
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||||
## 🐛 Dépannage
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||||
|
||||
### Erreur : "Fichier ../.env.global non trouvé"
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Le script va vous demander de créer le fichier interactivement. Suivez les instructions.
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### Erreur : "Variable manquante dans ../.env.global"
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Vérifiez que les 3 variables sont bien présentes :
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- RADARR_URL
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||||
- RADARR_APIKEY
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||||
- TMDB_APIKEY
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||||
Supprimez le fichier et relancez le script pour le recréer.
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||||
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### Erreur de connexion à Radarr
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||||
Vérifiez :
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- L'URL Radarr est accessible depuis la machine
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- La clé API est correcte
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||||
- Radarr est en ligne
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### Rate limit TMDB
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||||
Si vous avez beaucoup de films, vous pouvez atteindre la limite de requêtes TMDB. Le script attend automatiquement, mais soyez patient.
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## 📝 Notes
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||||
- Le script analyse uniquement les films ayant un ID TMDB
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- Le mode "loose" (défaut) détecte plus de spectacles mais peut avoir des faux positifs
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- Le mode "strict" est plus conservateur
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||||
- Les concerts de musique sont TOUJOURS exclus, même avec des mots-clés ambigus
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## 🍷 Une petite touche d'humour
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||||
> *"À cinquante ans, on ne tague plus les films avec ses doigts fatigués.
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||||
> On laisse Python faire le boulot pendant qu'on savoure un bon café."*
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||||
**Dry-run par défaut** — on ne touche à rien sans `--apply`.
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||||
**Bon tagging !** 🎭
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## 📁 Structure du projet
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mon-projet/
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├── .env.global ← UN NIVEAU AU-DESSUS (../), JAMAIS commité
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├── spectacle-tagger/ ← TON REPO
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||||
│ ├── script.py
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||||
│ ├── config.yaml ← ta config personnalisée (optionnel)
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||||
│ ├── config.yaml.example
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||||
│ ├── requirements.txt
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||||
│ ├── .gitignore
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||||
│ ├── README.md
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||||
│ └── checklist.txt
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||||
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---
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||||
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## 🔐 Gestion des secrets (../.env.global)
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||||
Le fichier `../.env.global` contient tes clés API. Il est stocké **un niveau au-dessus** du repo pour ne jamais être commité accidentellement.
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||||
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||||
### Création automatique
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||||
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||||
Si `../.env.global` n'existe pas au lancement du script, **il te demandera les 3 valeurs interactivement** (les clés sont saisies en mode masqué) :
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||||
Création de ../.env.global
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||||
(Tes secrets restent entre toi et ton serveur)
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||||
RADARR_URL (ex: http://localhost:7878) : http://mon-radarr:7878
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||||
RADARR_APIKEY (saisie masquée) : ********
|
||||
TMDB_APIKEY (saisie masquée) : ********
|
||||
✅ Fichier créé : /home/moi/projets/.env.global
|
||||
⚠️ Ne le commite JAMAIS. Jamais. Nada. Que dalle.
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||||
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||||
### Création manuelle
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||||
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||||
Tu peux aussi le créer toi-même :
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||||
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||||
```bash
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||||
cat > ../.env.global << 'EOF'
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||||
RADARR_URL="http://localhost:7878"
|
||||
RADARR_APIKEY="ta-clé-radarr-ici"
|
||||
TMDB_APIKEY="ta-clé-tmdb-ici"
|
||||
EOF
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||||
chmod 600 ../.env.global
|
||||
Messages d'erreur courants
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||||
Copier le tableau
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||||
Situation
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Message
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Fichier absent
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Fichier ../.env.global introuvable → création interactive
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||||
Variable manquante
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||||
Variables manquantes dans ../.env.global : TMDB_APIKEY
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||||
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||||
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||||
Radarr injoignable
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||||
Impossible de vérifier/créer le tag dans Radarr
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||||
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||||
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||||
Rate limit TMDB
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||||
Rate limit TMDB — on patiente Xs
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||||
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||||
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||||
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🚀 Installation
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||||
# Cloner le repo
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||||
git clone https://ta-forge-gitea.local/ton-user/spectacle-tagger.git
|
||||
cd spectacle-tagger
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||||
|
||||
# Environnement virtuel (recommandé, on n'est plus des sauvages)
|
||||
python3 -m venv venv
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||||
source venv/bin/activate # Linux/Mac
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||||
# venv\Scripts\activate # Windows
|
||||
|
||||
# Dépendances
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||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
|
||||
# Config (optionnel — le script marche avec les défauts)
|
||||
cp config.yaml.example config.yaml
|
||||
# Édite config.yaml selon tes goûts
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||||
|
||||
🎮 Utilisation
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||||
Dry-run (par défaut — on regarde, on touche pas)
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||||
# 5 premiers films
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||||
python script.py
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||||
|
||||
# 50 films
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||||
python script.py --limit 50
|
||||
|
||||
# Tous les films
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||||
python script.py --limit 0
|
||||
|
||||
# Mode verbeux
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||||
python script.py --verbose
|
||||
|
||||
# Mode silencieux
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||||
python script.py --quiet
|
||||
Application réelle des tags
|
||||
# Tagger les spectacles détectés (5 films)
|
||||
python script.py --limit 5 --apply
|
||||
|
||||
# Tagger TOUT (fais un backup Radarr avant !)
|
||||
python script.py --limit 0 --apply
|
||||
Tous les arguments
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||||
Copier le tableau
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||||
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||||
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||||
Argument
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||||
Description
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Défaut
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||||
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||||
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||||
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||||
--apply
|
||||
Applique réellement les tags
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||||
dry-run
|
||||
|
||||
|
||||
--limit N
|
||||
Nombre de films (0 = tous)
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||||
5
|
||||
|
||||
|
||||
--tag NOM
|
||||
Nom du tag Radarr
|
||||
spectacle
|
||||
|
||||
|
||||
--output FICHIER
|
||||
Chemin du CSV
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||||
results_spectacle_dryrun.csv
|
||||
|
||||
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||||
--sensitivity strict|loose
|
||||
strict = keyword+runtime, loose = keyword suffit
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||||
loose
|
||||
|
||||
|
||||
--verbose
|
||||
Logs détaillés
|
||||
non
|
||||
|
||||
|
||||
--quiet
|
||||
Logs minimaux
|
||||
non
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
⚙️ Configuration (config.yaml)
|
||||
Copie config.yaml.example en config.yaml et adapte :
|
||||
TAG_NAME: "spectacle"
|
||||
DRY_RUN: true
|
||||
MIN_RUNTIME: 15
|
||||
MAX_RUNTIME: 240
|
||||
LIMIT: 5
|
||||
SENSITIVITY: "loose" # ou "strict"
|
||||
OUTPUT_CSV: "results_spectacle_dryrun.csv"
|
||||
LOG_LEVEL: "INFO"
|
||||
|
||||
EXTRA_KEYWORDS:
|
||||
- "stand-up"
|
||||
- "one-man"
|
||||
- "théâtre"
|
||||
# ... voir config.yaml.example pour la liste complète
|
||||
|
||||
EXCLUDE_KEYWORDS:
|
||||
- "concert"
|
||||
- "music"
|
||||
# ... voir config.yaml.example
|
||||
|
||||
🔄 Rollback (retirer un tag)
|
||||
Si tu as tagué un film par erreur :
|
||||
Via l'interface Radarr
|
||||
Ouvre le film → Éditer → Retire le tag "spectacle" → Sauvegarder.
|
||||
Via l'API (curl)
|
||||
# 1. Trouver l'ID du tag
|
||||
curl -s -H "X-Api-Key: TA_CLÉ" http://localhost:7878/api/v3/tag | python3 -m json.tool
|
||||
|
||||
# 2. Récupérer le film (ex: id=42)
|
||||
curl -s -H "X-Api-Key: TA_CLÉ" http://localhost:7878/api/v3/movie/42 > film.json
|
||||
|
||||
# 3. Éditer film.json : retirer l'ID du tag du tableau "tags"
|
||||
# 4. Mettre à jour
|
||||
curl -X PUT -H "X-Api-Key: TA_CLÉ" -H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-d @film.json http://localhost:7878/api/v3/movie/42
|
||||
|
||||
⚠️ Sécurité — Les trucs importants
|
||||
|
||||
../.env.global n'est JAMAIS commité (il est dans .gitignore ET un niveau au-dessus)
|
||||
Les clés ne sont jamais loggées ni écrites dans le CSV
|
||||
Fais une sauvegarde Radarr avant toute modification massive :
|
||||
Radarr → System → Backup → Backup Now
|
||||
|
||||
|
||||
Le dry-run est activé par défaut — il faut explicitement passer --apply
|
||||
337
WORKFLOW.md
Normal file
337
WORKFLOW.md
Normal file
@@ -0,0 +1,337 @@
|
||||
# Workflow recommandé : Dry-run puis Apply-from-CSV
|
||||
|
||||
## 🎯 Principe
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||||
|
||||
Au lieu de re-scanner tous les films à chaque fois, utilisez le **workflow en 2 étapes** :
|
||||
|
||||
1. **Dry-run** : Scanne et génère le CSV (requêtes TMDB)
|
||||
2. **Apply-from-CSV** : Applique les tags depuis le CSV (pas de requêtes TMDB)
|
||||
|
||||
**Avantages :**
|
||||
- ✅ **Performance** : Pas de requêtes TMDB inutiles lors de l'application
|
||||
- ✅ **Vérification** : Possibilité de vérifier/éditer le CSV avant application
|
||||
- ✅ **Flexibilité** : Plusieurs tentatives d'application sans re-scanner
|
||||
- ✅ **Rate limits** : Évite de spammer l'API TMDB
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📋 Workflow complet
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||||
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||||
### Étape 1 : Dry-run (détection)
|
||||
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||||
```bash
|
||||
# Scanner tous les films (ou une limite)
|
||||
python script.py --limit 100
|
||||
|
||||
# Ou tous les films
|
||||
python script.py --limit 0
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Résultat :**
|
||||
```
|
||||
📄 CSV généré : results_spectacle_dryrun.csv
|
||||
→ 15 spectacle(s) détectés sur 100 films analysés
|
||||
|
||||
🔒 Dry-run terminé. Pour appliquer les tags :
|
||||
OPTION 1 (RECOMMANDÉ) : Utiliser le CSV généré
|
||||
→ python script.py --apply-from-csv
|
||||
OPTION 2 : Re-scanner et appliquer
|
||||
→ python script.py --limit 100 --apply
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Étape 2 : Vérification du CSV (optionnel)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Voir tous les spectacles détectés
|
||||
cat results_spectacle_dryrun.csv | grep "True"
|
||||
|
||||
# Ou ouvrir dans Excel/LibreOffice
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Exemple CSV :**
|
||||
```csv
|
||||
title,year,tmdb_id,radarr_id,is_spectacle,score,reasons,excluded_by,runtime
|
||||
Bérengère Krief - Le Trianon,2016,437722,194,True,18,runtime 71min; titre pattern ' - ' (+5); keyword 'stand-up' (+2),,71
|
||||
Gad Elmaleh - Papa,2023,123456,195,True,16,runtime 75min; path contient 'spectacle' (+10),,75
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Actions possibles :**
|
||||
- ✅ **Éditer le CSV** pour retirer des faux positifs
|
||||
- ✅ **Ajouter manuellement** des spectacles (modifier `is_spectacle` à `True`)
|
||||
- ✅ **Vérifier les scores** pour ajuster la config
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Étape 3 : Application depuis le CSV
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Appliquer les tags depuis le CSV (RECOMMANDÉ)
|
||||
python script.py --apply-from-csv
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Résultat :**
|
||||
```
|
||||
📂 MODE APPLY-FROM-CSV : Chargement depuis le CSV du dry-run
|
||||
→ Pas de requêtes TMDB, lecture du CSV uniquement
|
||||
|
||||
📥 Chargement du CSV : results_spectacle_dryrun.csv
|
||||
→ 15 spectacle(s) chargé(s) depuis le CSV
|
||||
|
||||
📊 RÉSUMÉ : 15 spectacle(s) chargés depuis le CSV
|
||||
Spectacles à taguer :
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||||
🎭 Bérengère Krief - Le Trianon (2016) — score=18
|
||||
🎭 Gad Elmaleh - Papa (2023) — score=16
|
||||
...
|
||||
|
||||
🏷️ Application du tag (id=42) à 15 film(s)...
|
||||
✅ Tag ajouté : 'Bérengère Krief - Le Trianon'
|
||||
✅ Tag ajouté : 'Gad Elmaleh - Papa'
|
||||
⏭️ Tag déjà présent : 'Florence Foresti - Motherfucker'
|
||||
...
|
||||
|
||||
📊 Bilan : 12 ajouté(s), 3 déjà tagué(s), 0 erreur(s)
|
||||
|
||||
✅ Terminé. Tags appliqués depuis le CSV ! 🎭
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🔄 Cas d'usage
|
||||
|
||||
### Cas 1 : Premier scan complet
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Scanner toute la bibliothèque
|
||||
python script.py --limit 0 --verbose
|
||||
|
||||
# 2. Vérifier le CSV
|
||||
cat results_spectacle_dryrun.csv | grep "True"
|
||||
|
||||
# 3. Appliquer
|
||||
python script.py --apply-from-csv
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Cas 2 : Test sur un échantillon
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Tester sur 50 films
|
||||
python script.py --limit 50
|
||||
|
||||
# 2. Vérifier les résultats
|
||||
cat results_spectacle_dryrun.csv
|
||||
|
||||
# 3. Si OK, scanner tout
|
||||
python script.py --limit 0
|
||||
|
||||
# 4. Appliquer
|
||||
python script.py --apply-from-csv
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Cas 3 : Ajustement de la config
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Scanner avec config actuelle
|
||||
python script.py --limit 100
|
||||
|
||||
# 2. Trop de faux positifs → éditer config.yaml
|
||||
vim config.yaml # Ajouter keywords, changer sensitivity
|
||||
|
||||
# 3. Re-scanner (écrase le CSV précédent)
|
||||
python script.py --limit 100
|
||||
|
||||
# 4. Appliquer la nouvelle détection
|
||||
python script.py --apply-from-csv
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Cas 4 : Application partielle (édition manuelle du CSV)
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Scanner
|
||||
python script.py --limit 0
|
||||
|
||||
# 2. Éditer le CSV manuellement
|
||||
# Retirer les faux positifs (changer True → False)
|
||||
# Ajouter des spectacles manqués (changer False → True)
|
||||
vim results_spectacle_dryrun.csv
|
||||
|
||||
# 3. Appliquer le CSV édité
|
||||
python script.py --apply-from-csv
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Cas 5 : Re-application après erreur
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 1. Première tentative (erreur réseau ou Radarr down)
|
||||
python script.py --apply-from-csv
|
||||
# ❌ Erreur : 5 films taggés, 10 échoués
|
||||
|
||||
# 2. Corriger le problème (réseau, Radarr, etc.)
|
||||
|
||||
# 3. Re-lancer SANS re-scanner
|
||||
python script.py --apply-from-csv
|
||||
# Les films déjà taggés seront skippés automatiquement
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## ⚠️ Avertissements
|
||||
|
||||
### CSV trop ancien
|
||||
|
||||
Si le CSV a plus de **24h**, un warning s'affiche :
|
||||
|
||||
```
|
||||
⚠️ Le CSV a 2 jour(s). Les données TMDB peuvent avoir changé.
|
||||
→ Recommandé : relancer un dry-run d'abord.
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Raison :** Les métadonnées TMDB peuvent changer (nouveaux keywords, runtime corrigé, etc.)
|
||||
|
||||
**Action :**
|
||||
- Si les données TMDB sont stables → continuer avec `--apply-from-csv`
|
||||
- Sinon → re-scanner d'abord
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### Film supprimé de Radarr
|
||||
|
||||
Si un film du CSV n'existe plus dans Radarr :
|
||||
|
||||
```
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||||
⚠️ Film ID 123 (Titre du Film) non trouvé dans Radarr
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Raison :** Le film a été supprimé/déplacé entre le dry-run et l'application
|
||||
|
||||
**Action :** Ignoré automatiquement, pas d'erreur
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
### CSV manquant
|
||||
|
||||
Si le CSV n'existe pas :
|
||||
|
||||
```
|
||||
❌ CSV introuvable : results_spectacle_dryrun.csv
|
||||
→ Lance d'abord un dry-run : python script.py --limit 100
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Action :** Lancer un dry-run d'abord
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 🎯 Comparaison des modes
|
||||
|
||||
| Mode | Commande | Requêtes TMDB | Génère CSV | Applique tags |
|
||||
|------|----------|---------------|------------|---------------|
|
||||
| **Dry-run** | `python script.py --limit 100` | ✅ Oui | ✅ Oui | ❌ Non |
|
||||
| **Apply direct** | `python script.py --limit 100 --apply` | ✅ Oui | ✅ Oui | ✅ Oui |
|
||||
| **Apply from CSV** | `python script.py --apply-from-csv` | ❌ Non | ❌ Non | ✅ Oui |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 📊 Performance
|
||||
|
||||
### Exemple : 1000 films
|
||||
|
||||
**Méthode classique (--apply) :**
|
||||
```
|
||||
Temps : ~45 minutes
|
||||
- 1000 requêtes TMDB (GET /movie/{id})
|
||||
- 1000 requêtes TMDB (GET /movie/{id}/keywords)
|
||||
- Délai 0.25s entre chaque film
|
||||
- Application des tags
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Méthode optimisée (dry-run + apply-from-csv) :**
|
||||
```
|
||||
Dry-run : ~45 minutes
|
||||
- 1000 requêtes TMDB (GET /movie/{id})
|
||||
- 1000 requêtes TMDB (GET /movie/{id}/keywords)
|
||||
- Génération CSV
|
||||
|
||||
Apply-from-csv : ~30 secondes
|
||||
- 0 requête TMDB ✅
|
||||
- Lecture CSV
|
||||
- Application des tags
|
||||
```
|
||||
|
||||
**Gain si plusieurs tentatives :**
|
||||
- 1 dry-run + 5 apply-from-csv : **48 minutes**
|
||||
- 6 apply direct : **270 minutes** (4h30)
|
||||
|
||||
**Économie : 222 minutes (3h42) !** 🚀
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 💡 Conseils
|
||||
|
||||
### 1. Toujours faire un dry-run d'abord
|
||||
```bash
|
||||
# ❌ Mauvais (aucune vérification)
|
||||
python script.py --limit 0 --apply
|
||||
|
||||
# ✅ Bon (vérification possible)
|
||||
python script.py --limit 0
|
||||
cat results_spectacle_dryrun.csv | grep "True"
|
||||
python script.py --apply-from-csv
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Garder l'historique des CSV
|
||||
```bash
|
||||
# Archiver les anciennes versions
|
||||
cp results_spectacle_dryrun.csv backups/results_$(date +%Y%m%d).csv
|
||||
|
||||
# Nouveau scan
|
||||
python script.py --limit 0
|
||||
|
||||
# Comparer avec l'ancien
|
||||
diff backups/results_20260222.csv results_spectacle_dryrun.csv
|
||||
```
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### 3. Utiliser --verbose pour débugger
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```bash
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# Si un film n'est pas détecté
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python script.py --limit 100 --verbose | grep "Titre du Film"
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```
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### 4. Éditer le CSV pour corrections manuelles
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```bash
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# Ouvrir dans un éditeur
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vim results_spectacle_dryrun.csv
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# Changer is_spectacle de True à False (faux positif)
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# Ou de False à True (faux négatif)
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# Appliquer les modifications
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python script.py --apply-from-csv
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```
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## 🔧 Arguments disponibles
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| Argument | Description | Exemple |
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|----------|-------------|---------|
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| `--limit N` | Nombre de films (0=tous) | `--limit 100` |
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||||
| `--apply` | Scanner + appliquer | `--apply --limit 0` |
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||||
| `--apply-from-csv` | Appliquer depuis CSV | `--apply-from-csv` |
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||||
| `--output FILE` | Nom du CSV | `--output mon_scan.csv` |
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| `--verbose` | Logs détaillés | `--verbose` |
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||||
| `--quiet` | Logs minimaux | `--quiet` |
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**Date :** 22 février 2026
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**Version :** 2.2 (ajout --apply-from-csv)
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||||
**Statut :** ✅ Implémenté et documenté
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||||
@@ -15,41 +15,93 @@ min_runtime: 15
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||||
max_runtime: 240
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# Mots-clés pour détecter un spectacle (insensible à la casse)
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# Note : utiliser des expressions spécifiques pour éviter les faux positifs
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extra_keywords:
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- "stand"
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||||
- "stand-up"
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||||
- "standup"
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||||
- "one man"
|
||||
- "stand up comedy"
|
||||
- "one man show"
|
||||
- "one-man show"
|
||||
- "one woman show"
|
||||
- "one-woman show"
|
||||
- "one-man"
|
||||
- "one woman"
|
||||
- "one-woman"
|
||||
- "theatre"
|
||||
- "théâtre"
|
||||
- "play"
|
||||
- "pièce"
|
||||
- "comedy special"
|
||||
- "spectacle"
|
||||
- "humoriste"
|
||||
- "humour"
|
||||
- "seul en scène"
|
||||
- "seule en scène"
|
||||
- "pièce de théâtre"
|
||||
- "théâtre filmé"
|
||||
- "captation théâtre"
|
||||
- "monologue"
|
||||
- "cabaret"
|
||||
- "sketch"
|
||||
- "performance"
|
||||
- "sketch show"
|
||||
- "spoken word"
|
||||
- "variety"
|
||||
- "revue"
|
||||
- "comedy special"
|
||||
- "storytelling"
|
||||
- "impro show"
|
||||
# Comédies musicales filmées (ajout v2.3)
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||||
- "comédie musicale"
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||||
- "musical live"
|
||||
- "broadway musical"
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||||
- "west end musical"
|
||||
- "theatre musical"
|
||||
- "musical filmé"
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||||
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||||
# Mots-clés d'exclusion prioritaires (concert de musique, etc.)
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||||
# NOTE : "music" retiré pour permettre la détection des comédies musicales
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||||
exclude_keywords:
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||||
- "concert"
|
||||
- "music"
|
||||
- "live concert"
|
||||
- "music video"
|
||||
- "festival"
|
||||
- "musician"
|
||||
- "band"
|
||||
- "tour"
|
||||
- "rock"
|
||||
- "pop"
|
||||
- "hip hop"
|
||||
- "rap"
|
||||
- "jazz"
|
||||
- "classical"
|
||||
- "symphony"
|
||||
- "orchestra"
|
||||
- "dj"
|
||||
- "live album"
|
||||
- "metal"
|
||||
- "punk"
|
||||
- "electronic"
|
||||
- "techno"
|
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||||
# Patterns de titres indiquant des concerts/spectacles musicaux
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music_title_patterns:
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- "- live"
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||||
- " live at"
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||||
- "live in concert"
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||||
- "- the song remains"
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||||
- "- tour"
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||||
- " tour "
|
||||
- "last curtain call"
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||||
- "farewell tour"
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||||
- "unplugged"
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||||
- "mtv live"
|
||||
- "live from"
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||||
- "in concert"
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||||
- "live performance"
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# Mode de détection : "strict" ou "loose"
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# strict : tous les critères doivent être remplis
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# loose : au moins un critère suffit
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detection_mode: "loose"
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# strict : keyword + runtime + score >= 5 (RECOMMANDÉ pour éviter faux positifs)
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# loose : keyword + score >= 7 (plus permissif mais moins précis)
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||||
sensitivity: "strict"
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# BONUS AUTOMATIQUE : Détection par path Radarr
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# Si le film est déjà dans un dossier contenant "spectacle" ou "spectacles",
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# il est automatiquement détecté (si runtime valide).
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# Exemples :
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# - /data/media/Spectacles/Gad Elmaleh - Papa est en haut → AUTO-DÉTECTÉ
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# - /mnt/movies/spectacle/Florence Foresti → AUTO-DÉTECTÉ
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# Cette fonctionnalité est automatique et ne nécessite pas de configuration.
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# Fichier de sortie pour le dry-run
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||||
output_csv: "results_spectacle_dryrun.csv"
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Reference in New Issue
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