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- 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
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# Workflow recommandé : Dry-run puis Apply-from-CSV
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## 🎯 Principe
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Au lieu de re-scanner tous les films à chaque fois, utilisez le **workflow en 2 étapes** :
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1. **Dry-run** : Scanne et génère le CSV (requêtes TMDB)
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2. **Apply-from-CSV** : Applique les tags depuis le CSV (pas de requêtes TMDB)
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**Avantages :**
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- ✅ **Performance** : Pas de requêtes TMDB inutiles lors de l'application
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- ✅ **Vérification** : Possibilité de vérifier/éditer le CSV avant application
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- ✅ **Flexibilité** : Plusieurs tentatives d'application sans re-scanner
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- ✅ **Rate limits** : Évite de spammer l'API TMDB
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## 📋 Workflow complet
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### Étape 1 : Dry-run (détection)
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```bash
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# Scanner tous les films (ou une limite)
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python script.py --limit 100
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# Ou tous les films
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python script.py --limit 0
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```
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**Résultat :**
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```
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📄 CSV généré : results_spectacle_dryrun.csv
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→ 15 spectacle(s) détectés sur 100 films analysés
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🔒 Dry-run terminé. Pour appliquer les tags :
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OPTION 1 (RECOMMANDÉ) : Utiliser le CSV généré
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→ python script.py --apply-from-csv
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OPTION 2 : Re-scanner et appliquer
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→ python script.py --limit 100 --apply
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```
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### Étape 2 : Vérification du CSV (optionnel)
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```bash
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# Voir tous les spectacles détectés
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cat results_spectacle_dryrun.csv | grep "True"
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# Ou ouvrir dans Excel/LibreOffice
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```
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**Exemple CSV :**
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```csv
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title,year,tmdb_id,radarr_id,is_spectacle,score,reasons,excluded_by,runtime
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Bérengère Krief - Le Trianon,2016,437722,194,True,18,runtime 71min; titre pattern ' - ' (+5); keyword 'stand-up' (+2),,71
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Gad Elmaleh - Papa,2023,123456,195,True,16,runtime 75min; path contient 'spectacle' (+10),,75
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```
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**Actions possibles :**
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- ✅ **Éditer le CSV** pour retirer des faux positifs
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- ✅ **Ajouter manuellement** des spectacles (modifier `is_spectacle` à `True`)
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- ✅ **Vérifier les scores** pour ajuster la config
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### Étape 3 : Application depuis le CSV
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```bash
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# Appliquer les tags depuis le CSV (RECOMMANDÉ)
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python script.py --apply-from-csv
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```
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**Résultat :**
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```
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📂 MODE APPLY-FROM-CSV : Chargement depuis le CSV du dry-run
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→ Pas de requêtes TMDB, lecture du CSV uniquement
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📥 Chargement du CSV : results_spectacle_dryrun.csv
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→ 15 spectacle(s) chargé(s) depuis le CSV
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📊 RÉSUMÉ : 15 spectacle(s) chargés depuis le CSV
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Spectacles à taguer :
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🎭 Bérengère Krief - Le Trianon (2016) — score=18
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🎭 Gad Elmaleh - Papa (2023) — score=16
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...
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🏷️ Application du tag (id=42) à 15 film(s)...
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✅ Tag ajouté : 'Bérengère Krief - Le Trianon'
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✅ Tag ajouté : 'Gad Elmaleh - Papa'
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⏭️ Tag déjà présent : 'Florence Foresti - Motherfucker'
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...
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📊 Bilan : 12 ajouté(s), 3 déjà tagué(s), 0 erreur(s)
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✅ Terminé. Tags appliqués depuis le CSV ! 🎭
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```
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## 🔄 Cas d'usage
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### Cas 1 : Premier scan complet
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```bash
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# 1. Scanner toute la bibliothèque
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python script.py --limit 0 --verbose
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# 2. Vérifier le CSV
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cat results_spectacle_dryrun.csv | grep "True"
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# 3. Appliquer
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python script.py --apply-from-csv
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```
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### Cas 2 : Test sur un échantillon
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```bash
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# 1. Tester sur 50 films
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python script.py --limit 50
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# 2. Vérifier les résultats
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cat results_spectacle_dryrun.csv
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# 3. Si OK, scanner tout
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python script.py --limit 0
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# 4. Appliquer
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python script.py --apply-from-csv
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```
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### Cas 3 : Ajustement de la config
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```bash
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# 1. Scanner avec config actuelle
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python script.py --limit 100
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# 2. Trop de faux positifs → éditer config.yaml
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vim config.yaml # Ajouter keywords, changer sensitivity
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# 3. Re-scanner (écrase le CSV précédent)
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python script.py --limit 100
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# 4. Appliquer la nouvelle détection
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python script.py --apply-from-csv
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```
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### Cas 4 : Application partielle (édition manuelle du CSV)
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```bash
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# 1. Scanner
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python script.py --limit 0
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# 2. Éditer le CSV manuellement
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# Retirer les faux positifs (changer True → False)
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# Ajouter des spectacles manqués (changer False → True)
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vim results_spectacle_dryrun.csv
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# 3. Appliquer le CSV édité
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python script.py --apply-from-csv
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```
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### Cas 5 : Re-application après erreur
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```bash
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# 1. Première tentative (erreur réseau ou Radarr down)
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python script.py --apply-from-csv
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# ❌ Erreur : 5 films taggés, 10 échoués
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# 2. Corriger le problème (réseau, Radarr, etc.)
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# 3. Re-lancer SANS re-scanner
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python script.py --apply-from-csv
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# Les films déjà taggés seront skippés automatiquement
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```
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## ⚠️ Avertissements
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### CSV trop ancien
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Si le CSV a plus de **24h**, un warning s'affiche :
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```
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⚠️ Le CSV a 2 jour(s). Les données TMDB peuvent avoir changé.
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→ Recommandé : relancer un dry-run d'abord.
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```
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**Raison :** Les métadonnées TMDB peuvent changer (nouveaux keywords, runtime corrigé, etc.)
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**Action :**
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- Si les données TMDB sont stables → continuer avec `--apply-from-csv`
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- Sinon → re-scanner d'abord
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### Film supprimé de Radarr
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Si un film du CSV n'existe plus dans Radarr :
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```
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⚠️ Film ID 123 (Titre du Film) non trouvé dans Radarr
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```
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**Raison :** Le film a été supprimé/déplacé entre le dry-run et l'application
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**Action :** Ignoré automatiquement, pas d'erreur
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### CSV manquant
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Si le CSV n'existe pas :
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```
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❌ CSV introuvable : results_spectacle_dryrun.csv
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|
→ Lance d'abord un dry-run : python script.py --limit 100
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```
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**Action :** Lancer un dry-run d'abord
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## 🎯 Comparaison des modes
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| Mode | Commande | Requêtes TMDB | Génère CSV | Applique tags |
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|------|----------|---------------|------------|---------------|
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| **Dry-run** | `python script.py --limit 100` | ✅ Oui | ✅ Oui | ❌ Non |
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| **Apply direct** | `python script.py --limit 100 --apply` | ✅ Oui | ✅ Oui | ✅ Oui |
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| **Apply from CSV** | `python script.py --apply-from-csv` | ❌ Non | ❌ Non | ✅ Oui |
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## 📊 Performance
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### Exemple : 1000 films
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**Méthode classique (--apply) :**
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```
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Temps : ~45 minutes
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- 1000 requêtes TMDB (GET /movie/{id})
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- 1000 requêtes TMDB (GET /movie/{id}/keywords)
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- Délai 0.25s entre chaque film
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- Application des tags
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```
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**Méthode optimisée (dry-run + apply-from-csv) :**
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```
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Dry-run : ~45 minutes
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- 1000 requêtes TMDB (GET /movie/{id})
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|
- 1000 requêtes TMDB (GET /movie/{id}/keywords)
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- Génération CSV
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Apply-from-csv : ~30 secondes
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- 0 requête TMDB ✅
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- Lecture CSV
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- Application des tags
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```
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**Gain si plusieurs tentatives :**
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- 1 dry-run + 5 apply-from-csv : **48 minutes**
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- 6 apply direct : **270 minutes** (4h30)
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**Économie : 222 minutes (3h42) !** 🚀
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## 💡 Conseils
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### 1. Toujours faire un dry-run d'abord
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```bash
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# ❌ Mauvais (aucune vérification)
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python script.py --limit 0 --apply
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# ✅ Bon (vérification possible)
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python script.py --limit 0
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cat results_spectacle_dryrun.csv | grep "True"
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python script.py --apply-from-csv
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```
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### 2. Garder l'historique des CSV
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```bash
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# Archiver les anciennes versions
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cp results_spectacle_dryrun.csv backups/results_$(date +%Y%m%d).csv
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# Nouveau scan
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python script.py --limit 0
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# Comparer avec l'ancien
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diff backups/results_20260222.csv results_spectacle_dryrun.csv
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```
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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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