ajout: ajout prefixe get_dummies

.github/workflows/python-app.yml

@@ -10,30 +10,29 @@ on:
     branches: ["main"]
 
 permissions:
-  contents: read
+  contents: write
 
 jobs:
   build:
-
     runs-on: ubuntu-latest
 
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
+
       - name: Set up Python 3.10
-      uses: actions/setup-python@v3
+        uses: actions/setup-python@v4
         with:
           python-version: "3.10"
-    - name: Install dependencies
+
+      - name: install dependencies
         run: |
           python -m pip install --upgrade pip
-        pip install flake8 pytest
+          pip install ".[test,doc]"
-        if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
+
       - name: Lint with flake8
         run: |
-        # stop the build if there are Python syntax errors or undefined names
           flake8 . --count --select=E9,F63,F7,F82 --show-source --statistics
-        # exit-zero treats all errors as warnings. The GitHub editor is 127 chars wide
           flake8 . --count --exit-zero --max-complexity=10 --max-line-length=127 --statistics
+
       - name: Test with pytest
-      run: |
+        run: pytest
-        pytest

docs/index.md

@@ -0,0 +1 @@
+# Millesima

docs/scraper.md

@@ -0,0 +1,3 @@
+# Scraper
+
+::: scraper.Scraper

docs/scraperdata.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+
+# _ScraperData
+
+::: scraper._ScraperData

mkdocs.yml

@@ -0,0 +1,14 @@
+site_name: "Projet Millesima S6"
+
+theme:
+  name: "material"
+
+plugins:
+  - search
+  - mkdocstrings
+
+markdown_extensions:
+  - admonition
+  - pymdownx.details
+  - pymdownx.superfences
+  - pymdownx.tabbed

pyproject.toml

@@ -5,11 +5,13 @@ dependencies = [
     "requests==2.32.5",
     "beautifulsoup4==4.14.3",
     "pandas==2.3.3",
+    "tqdm==4.67.3",
 ]
 
 [project.optional-dependencies]
-test = ["pytest==8.4.2", "requests-mock==1.12.1"]
+test = ["pytest==8.4.2", "requests-mock==1.12.1", "flake8==7.3.0"]
+doc = ["mkdocs<2.0.0", "mkdocs-material==9.6.23", "mkdocstrings[python]"]
 
 [build-system]
-requires = ["setuptools"]
+requires = ["setuptools", "wheel"]
 build-backend = "setuptools.build_meta"

src/cleaning.py

@@ -0,0 +1,109 @@
+#!/usr/bin/env python3
+
+from os import getcwd
+from os.path import normpath, join
+from typing import cast
+from pandas import DataFrame, read_csv, to_numeric, get_dummies
+from sys import argv
+
+
+def path_filename(filename: str) -> str:
+    return normpath(join(getcwd(), filename))
+
+
+class Cleaning:
+    def __init__(self, filename) -> None:
+        self._vins: DataFrame = read_csv(filename)
+        # créer la liste de tout les scores
+        self.SCORE_COLS: list[str] = [
+            c for c in self._vins.columns if c not in ["Appellation", "Prix"]
+        ]
+        # transforme tout les colonnes score en numérique
+        for col in self.SCORE_COLS:
+            self._vins[col] = to_numeric(self._vins[col], errors="coerce")
+
+    def getVins(self) -> DataFrame:
+        return self._vins.copy(deep=True)
+
+    def __str__(self) -> str:
+        """
+        Affiche un résumé du DataFrame
+            - la taille
+            - types des colonnes
+            - valeurs manquantes
+            - statistiques numériques
+        """
+        return (
+            f"Shape : {self._vins.shape[0]} lignes x {self._vins.shape[1]} colonnes\n\n"
+            f"Types des colonnes :\n{self._vins.dtypes}\n\n"
+            f"Valeurs manquantes :\n{self._vins.isna().sum()}\n\n"
+            f"Statistiques numériques :\n{self._vins.describe().round(2)}\n\n"
+        )
+
+    def drop_empty_appellation(self) -> "Cleaning":
+        self._vins = self._vins.dropna(subset=["Appellation"])
+        return self
+
+    def _mean_score(self, col: str) -> DataFrame:
+        """
+        Calcule la moyenne d'une colonne de score par appellation.
+            - Convertit les valeurs en numériques, en remplaçant les non-convertibles par NaN
+            - Calcule la moyenne par appellation
+            - Remplace les NaN résultants par 0
+
+        """
+        means = self._vins.groupby("Appellation", as_index=False)[col].mean()
+        means = means.rename(
+            columns={col: f"mean_{col}"}
+        )  # pyright: ignore[reportCallIssue]
+        return cast(DataFrame, means.fillna(0))
+
+    def _mean_robert(self) -> DataFrame:
+        return self._mean_score("Robert")
+
+    def _mean_robinson(self) -> DataFrame:
+        return self._mean_score("Robinson")
+
+    def _mean_suckling(self) -> DataFrame:
+        return self._mean_score("Suckling")
+
+    def fill_missing_scores(self) -> "Cleaning":
+        """
+        Remplacer les notes manquantes par la moyenne
+        des vins de la même appellation.
+        """
+        for element in self.SCORE_COLS:
+            means = self._mean_score(element)
+            self._vins = self._vins.merge(means, on="Appellation", how="left")
+
+            mean_col = f"mean_{element}"
+            self._vins[element] = self._vins[element].fillna(self._vins[mean_col])
+
+            self._vins = self._vins.drop(columns=["mean_" + element])
+        return self
+
+    def encode_appellation(self, column: str = "Appellation") -> "Cleaning":
+        """
+        Remplace la colonne 'Appellation' par des colonnes indicatrices
+        """
+        appellations = self._vins[column].astype(str).str.strip()
+        appellation_dummies = get_dummies(appellations, prefix="App")
+        self._vins = self._vins.drop(columns=[column])
+        self._vins = self._vins.join(appellation_dummies)
+        return self
+
+
+def main() -> None:
+    if len(argv) != 2:
+        raise ValueError(f"Usage: {argv[0]} <filename.csv>")
+
+    filename = argv[1]
+    cleaning: Cleaning = Cleaning(filename)
+    _ = cleaning.drop_empty_appellation().fill_missing_scores().encode_appellation()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        main()
+    except Exception as e:
+        print(f"ERREUR: {e}")

src/main.py

@@ -1,20 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-
-from os import getcwd
-from os.path import normpath, join
-from sys import argv
-from pandas import read_csv, DataFrame
-
-def main() -> None:
-    if len(argv) != 2:
-        raise ValueError(f"{argv[0]} <filename.csv>")
-
-    path: str = normpath(join(getcwd(), argv[1]))
-    db: DataFrame = read_csv(path)
-    print(db.all())
-
-if __name__ == "__main__":
-    try:
-        main()
-    except Exception as e:
-        print(f"ERREUR: {e}")

src/scraper.py

@@ -1,29 +1,78 @@
 #!/usr/bin/env python3
 
-from sys import argv
-from typing import cast
-from requests import HTTPError, Response, Session
-from bs4 import BeautifulSoup, Tag
 from collections import OrderedDict
+from io import SEEK_END, SEEK_SET, BufferedWriter, TextIOWrapper
 from json import JSONDecodeError, loads
+from os import makedirs
+from os.path import dirname, exists, join, normpath, realpath
+from pickle import UnpicklingError, dump, load
+from sys import argv
+from tqdm.std import tqdm
+from typing import Any, Callable, Literal, TypeVar, cast
+from bs4 import BeautifulSoup, Tag
+from requests import HTTPError, Response, Session
+
+_dir: str = dirname(realpath(__name__))
+
+T = TypeVar("T")
+
+
+def _getcache(mode: Literal["rb", "wb"], fn: Callable[[Any], T]) -> T | None:
+    """_summary_
+
+    Returns:
+        _type_: _description_
+    """
+    cache_dirname = normpath(join(_dir, ".cache"))
+    save_path = normpath(join(cache_dirname, "save"))
+
+    if not exists(cache_dirname):
+        makedirs(cache_dirname)
+
+    try:
+        with open(save_path, mode) as f:
+            return fn(f)
+    except (FileNotFoundError, EOFError, UnpicklingError):
+        return None
+
+
+def savestate(data: tuple[int, set[str]]) -> None:
+    def save(f: BufferedWriter) -> None:
+        _ = f.seek(0)
+        _ = f.truncate()
+        dump(data, f)
+        f.flush()
+
+    _getcache("wb", save)
+
+
+def loadstate() -> tuple[int, set[str]] | None:
+    return _getcache("rb", lambda f: load(f))
 
 
 class _ScraperData:
-    """_summary_"""
+    """
+    Conteneur de données spécialisé pour extraire les informations des dictionnaires JSON.
+
+    Cette classe agit comme une interface simplifiée au-dessus du dictionnaire brut
+    renvoyé par la balise __NEXT_DATA__ du site Millesima.
+    """
 
     def __init__(self, data: dict[str, object]) -> None:
-        """_summary_
+        """
+        Initialise le conteneur avec un dictionnaire de données.
 
         Args:
-            data (dict[str, object]): _description_
+            data (dict[str, object]): Le dictionnaire JSON brut extrait de la page.
         """
         self._data: dict[str, object] = data
 
     def _getcontent(self) -> dict[str, object] | None:
-        """_summary_
+        """
+        Navigue dans l'arborescence Redux pour atteindre le contenu du produit.
 
         Returns:
-            dict[str, object]: _description_
+            dict[str, object] | None: Le dictionnaire du produit ou None si la structure diffère.
         """
         current_data: dict[str, object] = self._data
         for key in ["initialReduxState", "product", "content"]:
@@ -35,10 +84,11 @@ class _ScraperData:
         return current_data
 
     def _getattributes(self) -> dict[str, object] | None:
-        """_summary_
+        """
+        Extrait les attributs techniques (notes, appellations, etc.) du produit.
 
         Returns:
-            dict[str, object]: _description_
+            dict[str, object] | None: Les attributs du vin ou None.
         """
         current_data: object = self._getcontent()
         if current_data is None:
@@ -47,9 +97,13 @@ class _ScraperData:
 
     def prix(self) -> float | None:
         """
-        Retourne le prix unitaire d'une bouteille (75cl).
+        Calcule le prix unitaire d'une bouteille (standardisée à 75cl).
 
-        Si aucun prix n'est disponible, retourne None.
+        Le site vend souvent par caisses (6, 12 bouteilles) ou formats (Magnum).
+        Cette méthode normalise le prix pour obtenir celui d'une seule unité.
+
+        Returns:
+            float | None: Le prix calculé arrondi à 2 décimales, ou None.
         """
 
         content = self._getcontent()
@@ -91,13 +145,13 @@ class _ScraperData:
         return prix_calcule
 
     def appellation(self) -> str | None:
-        """_summary_
+        """
+        Extrait le nom de l'appellation du vin.
 
         Returns:
-            str: _description_
+            str | None: Le nom (ex: 'Pauillac') ou None.
         """
         attrs: dict[str, object] | None = self._getattributes()
-
         if attrs is not None:
             app_dict: object | None = attrs.get("appellation")
             if isinstance(app_dict, dict):
@@ -105,13 +159,16 @@ class _ScraperData:
         return None
 
     def _getcritiques(self, name: str) -> str | None:
-        """_summary_
+        """
+        Méthode générique pour parser les notes des critiques (Parker, Suckling, etc.).
+
+        Gère les notes simples ("95") et les plages de notes ("95-97") en faisant la moyenne.
 
         Args:
-            name (str): _description_
+            name (str): La clé de l'attribut dans le JSON (ex: 'note_rp').
 
         Returns:
-            str | None: _description_
+            str | None: La note formatée en chaîne de caractères ou None.
         """
 
         current_value: dict[str, object] | None = self._getattributes()
@@ -130,45 +187,54 @@ class _ScraperData:
         return None
 
     def parker(self) -> str | None:
+        """Note Robert Parker."""
         return self._getcritiques("note_rp")
 
     def robinson(self) -> str | None:
+        """Note Jancis Robinson."""
         return self._getcritiques("note_jr")
 
     def suckling(self) -> str | None:
+        """Note James Suckling."""
         return self._getcritiques("note_js")
 
     def getdata(self) -> dict[str, object]:
+        """Retourne le dictionnaire de données complet."""
         return self._data
 
     def informations(self) -> str:
         """
-        Retourne toutes les informations sous la forme :
+        Agrège les données clés pour l'export CSV.
-        "Appelation,Parker,J.Robinson,J.Suckling,Prix"
+
+        Returns:
+            str: Ligne formatée : "Appellation,Parker,Robinson,Suckling,Prix".
         """
 
         appellation = self.appellation()
         parker = self.parker()
         robinson = self.robinson()
         suckling = self.suckling()
-        try:
         prix = self.prix()
-        except ValueError:
+        prix = self.prix()
-            prix = None
 
         return f"{appellation},{parker},{robinson},{suckling},{prix}"
 
 
 class Scraper:
     """
-    Scraper est une classe qui permet de gerer
+    Client HTTP optimisé pour le scraping de millesima.fr.
-    de façon dynamique des requetes uniquement
+
-    sur le serveur https de Millesima
+    Gère la session persistante, les headers de navigation et un cache double
+    pour optimiser les performances et la discrétion.
     """
 
     def __init__(self) -> None:
         """
-        Initialise la session de scraping.
+        Initialise l'infrastructure de navigation:
+
+         - créer une session pour éviter de faire un handshake pour chaque requête
+         - ajout d'un header pour éviter le blocage de l'accès au site
+         - ajout d'un système de cache
         """
         self._url: str = "https://www.millesima.fr/"
         # Très utile pour éviter de renvoyer toujours les mêmes handshake
@@ -178,16 +244,16 @@ class Scraper:
         # bloque car on serait des robots
         self._session.headers.update(
             {
-                "User-Agent": 
+                "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \
-                    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) \
                      AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) \
                      Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36",
-                "Accept-Language": 
+                "Accept-Language": "fr-FR,fr;q=0.9,en;q=0.8",
-                    "fr-FR,fr;q=0.9,en;q=0.8",
             }
         )
         # Système de cache pour éviter de solliciter le serveur inutilement
+        # utilise pour _request
         self._latest_request: tuple[(str, Response)] | None = None
+        # utilise pour getsoup
         self._latest_soups: OrderedDict[str, BeautifulSoup] = OrderedDict[
             str, BeautifulSoup
         ]()
@@ -202,7 +268,7 @@ class Scraper:
         Returns:
             Response: L'objet réponse de la requête.
 
-        Raise:
+        Raises:
             HTTPError: Si le serveur renvoie un code d'erreur (4xx, 5xx).
         """
         target_url: str = self._url + subdir.lstrip("/")
@@ -223,7 +289,7 @@ class Scraper:
         Returns:
             Response: L'objet réponse (cache ou nouvelle requête).
 
-        Raise:
+        Raises:
             HTTPError: Si le serveur renvoie un code d'erreur (4xx, 5xx).
         """
 
@@ -253,7 +319,7 @@ class Scraper:
         Returns:
             BeautifulSoup: L'objet parsé pour extraction de données.
 
-        Raise:
+        Raises:
             HTTPError: Si le serveur renvoie un code d'erreur (4xx, 5xx).
         """
 
@@ -274,23 +340,20 @@ class Scraper:
     def getjsondata(self, subdir: str, id: str = "__NEXT_DATA__") -> _ScraperData:
         """
         Extrait les données JSON contenues dans la balise __NEXT_DATA__ du site.
-        Beaucoup de sites modernes (Next.js) stockent leur état initial dans
-        une balise <script> pour l'hydratation côté client.
 
         Args:
             subdir (str): Le chemin de la page.
-            id (str, optional): L'identifiant de la balise script (par défaut __NEXT_DATA__).
+            id (str, optional): L'identifiant de la balise script.
 
         Raises:
-            HTTPError: Soulevée par `getresponse` si le serveur renvoie un code d'erreur (4xx, 5xx).
+            HTTPError: Erreur renvoyée par le serveur (4xx, 5xx).
-            JSONDecodeError: Soulevée par `loads` si le contenu de la balise n'est pas un JSON valide.
+            JSONDecodeError: Si le contenu de la balise n'est pas un JSON valide.
-            ValueError: Soulevée manuellement si l'une des clés attendues (props, pageProps, etc.)
+            ValueError: Si les clés 'props' ou 'pageProps' sont absentes.
-                        est absente de la structure JSON.
 
         Returns:
-            dict[str, object]: Un dictionnaire contenant les données utiles
+            _ScraperData: Instance contenant les données extraites.
-                                 ou un dictionnaire vide en cas d'erreur.
         """
+
         soup: BeautifulSoup = self.getsoup(subdir)
         script: Tag | None = soup.find("script", id=id)
 
@@ -307,75 +370,137 @@ class Scraper:
 
         return _ScraperData(cast(dict[str, object], current_data))
 
-    def _geturlproductslist(self, subdir: str) -> list[str] | None:
+    def _geturlproductslist(self, subdir: str) -> list[dict[str, Any]] | None:
-        """_summary_
+        """
-
+        Récupère la liste des produits d'une page de catégorie.
-        Args:
-            subdir (str): _description_
-
-        Returns:
-            _type_: _description_
         """
         try:
             data: dict[str, object] = self.getjsondata(subdir).getdata()
 
             for element in ["initialReduxState", "categ", "content"]:
-                data: dict[str, object] = cast(dict[str, object], data.get(element))
+                data = cast(dict[str, object], data.get(element))
-                if not isinstance(data, dict):
+
-                    return None
+            products: list[dict[str, Any]] = cast(
+                list[dict[str, Any]], data.get("products")
+            )
 
-            products: list[str] = cast(list[str], data.get("products"))
-            if isinstance(products, list):
             return products
 
         except (JSONDecodeError, HTTPError):
             return None
 
-    def getvins(self, subdir: str, filename: str) -> None:
+    def _writevins(self, cache: set[str], product: dict[str, Any], f: Any) -> None:
         """_summary_
 
         Args:
-            subdir (str): _description_
+            cache (set[str]): _description_
-            filename (str): _description_
+            product (dict): _description_
+            f (Any): _description_
         """
-        with open(filename, "w") as f:
+        if isinstance(product, dict):
-            cache: set[str] = set[str]()
+            link: Any | None = product.get("seoKeyword")
-            page = 0
-            _ = f.write("Appellation,Robert,Robinson,Suckling,Prix\n")
-
-            while True:
-                page += 1
-                products_list: list[str] | None = \
-                    self._geturlproductslist(f"{subdir}?page={page}")
-
-                if not products_list:
-                    break
-
-                products_list_length = len(products_list)
-                for i, product in enumerate(products_list):
-                    if not isinstance(product, dict):
-                        continue
-
-                    link = product.get("seoKeyword")
-
             if link and link not in cache:
                 try:
                     infos = self.getjsondata(link).informations()
                     _ = f.write(infos + "\n")
-                            print(
-                                f"page: {page} | {i + 1}/{products_list_length} {link}"
-                            )
                     cache.add(link)
                 except (JSONDecodeError, HTTPError) as e:
                     print(f"Erreur sur le produit {link}: {e}")
-                f.flush()
+
+    def _initstate(self, reset: bool) -> tuple[int, set[str]]:
+        """
+        appelle la fonction pour load le cache, si il existe
+        pas, il utilise les variables de base sinon il override
+        toute les variables pour continuer et pas recommencer le
+        processus en entier.
+
+        Args:
+            reset (bool): pouvoir le reset ou pas
+
+        Returns:
+            tuple[int, set[str]]: le contenu de la page et du cache
+        """
+        if not reset:
+            #
+            serializable: tuple[int, set[str]] | None = loadstate()
+            if isinstance(serializable, tuple):
+                return serializable
+        return 1, set()
+
+    def _ensuretitle(self, f: TextIOWrapper, title: str) -> None:
+        """
+        check si le titre est bien présent au début du buffer
+        sinon il l'ecrit, petit bug potentiel, a+ ecrit tout le
+        temps a la fin du buffer, si on a ecrit des choses avant
+        le titre sera apres ces données mais on part du principe
+        que personne va toucher le fichier.
+
+        Args:
+            f (TextIOWrapper): buffer stream fichier
+            title (str): titre du csv
+        """
+        _ = f.seek(0, SEEK_SET)
+        if not (f.read(len(title)) == title):
+            _ = f.write(title)
+        else:
+            _ = f.seek(0, SEEK_END)
+
+    def getvins(self, subdir: str, filename: str, reset: bool = False) -> None:
+        """
+        Scrape  toutes les pages d'une catégorie et sauvegarde en CSV.
+
+        Args:
+            subdir (str): La catégorie (ex: '/vins-rouges').
+            filename (str): Nom du fichier de sortie (ex: 'vins.csv').
+            reset (bool): (Optionnel) pour réinitialiser le processus.
+        """
+        # mode d'écriture fichier
+        mode: Literal["w", "a+"] = "w" if reset else "a+"
+        # titre
+        title: str = "Appellation,Robert,Robinson,Suckling,Prix\n"
+        # page: page où commence le scraper
+        # cache: tout les pages déjà parcourir
+        page, cache = self._initstate(reset)
+
+        try:
+            with open(filename, mode) as f:
+                self._ensuretitle(f, title)
+                while True:
+                    products_list: list[dict[str, Any]] | None = (
+                        self._geturlproductslist(f"{subdir}?page={page}")
+                    )
+                    if not products_list:
+                        break
+
+                    pbar: tqdm[dict[str, Any]] = tqdm(
+                        products_list, bar_format="{l_bar} {bar:20} {r_bar}"
+                    )
+                    for product in pbar:
+                        keyword: str = cast(
+                            str, product.get("seoKeyword", "Inconnu")[:40]
+                        )
+                        pbar.set_description(
+                            f"Page: {page:<3} | Product: {keyword:<40}"
+                        )
+                        self._writevins(cache, product, f)
+                    page += 1
+                    # va créer un fichier au début et l'override
+                    # tout les 5 pages au cas où SIGHUP ou autre
+                    if page % 5 == 0 and not reset:
+                        savestate((page, cache))
+        except (Exception, HTTPError, KeyboardInterrupt, JSONDecodeError):
+            if not reset:
+                savestate((page, cache))
 
 
 def main() -> None:
-    if len(argv) != 2:
+    if len(argv) != 3:
-        raise ValueError(f"{argv[0]} <sous-url>")
+        raise ValueError(f"{argv[0]} <filename> <sous-url>")
+    filename = argv[1]
+    suburl = argv[2]
+
     scraper: Scraper = Scraper()
-    scraper.getvins(argv[1], "donnee.csv")
+    scraper.getvins(suburl, filename)
 
 
 if __name__ == "__main__":

tests/test_cleaning.py

@@ -0,0 +1,67 @@
+import pytest
+from unittest.mock import patch, mock_open
+from cleaning import Cleaning
+
+
+@pytest.fixture
+def cleaning_raw() -> Cleaning:
+    """
+    "Appellation": ["Pauillac", "Pauillac ", "Margaux", None  , "Pomerol", "Pomerol"],
+    "Robert":      ["95"      , None       , "bad"    , 90    , None     , None     ],
+    "Robinson":    [None      , "93"       , 18       , None  , None     , None     ],
+    "Suckling":    [96        , None       , None     , None  , 91       , None     ],
+    "Prix":        ["10.0"    , "11.0"     , "20.0"   , "30.0", "40.0"   , "50.0"   ],
+    """
+    csv_content = """Appellation,Robert,Robinson,Suckling,Prix
+Pauillac,95,,96,10.0
+Pauillac ,,93,,11.0
+Margaux,bad,18,,20.0
+,90,,,30.0
+Pomerol,,,91,40.0
+Pomerol,,,,50.0
+"""
+    m = mock_open(read_data=csv_content)
+    with patch("builtins.open", m):
+        return Cleaning("donnee.csv")
+
+
+def test_drop_empty_appellation(cleaning_raw: Cleaning) -> None:
+    out = cleaning_raw.drop_empty_appellation().getVins()
+    assert out["Appellation"].isna().sum() == 0
+    assert len(out) == 5
+
+
+def test_mean_score_zero_when_no_scores(cleaning_raw: Cleaning) -> None:
+    out = cleaning_raw.drop_empty_appellation()
+    m = out._mean_score("Robert")
+    assert list(m.columns) == ["Appellation", "mean_Robert"]
+    pomerol_mean = m.loc[m["Appellation"].str.strip() == "Pomerol", "mean_Robert"].iloc[
+        0
+    ]
+    assert pomerol_mean == 0
+
+
+def test_fill_missing_scores(cleaning_raw: Cleaning):
+    cleaning_raw._vins["Appellation"] = cleaning_raw._vins["Appellation"].str.strip()
+
+    cleaning_raw.drop_empty_appellation()
+    filled = cleaning_raw.fill_missing_scores().getVins()
+    for col in cleaning_raw.SCORE_COLS:
+        assert filled[col].isna().sum() == 0
+
+    pauillac_robert = filled[filled["Appellation"] == "Pauillac"]["Robert"]
+    assert (pauillac_robert == 95.0).all()
+
+
+def test_encode_appellation(cleaning_raw: Cleaning):
+    cleaning_raw._vins["Appellation"] = cleaning_raw._vins["Appellation"].str.strip()
+
+    out = (
+        cleaning_raw.drop_empty_appellation()
+        .fill_missing_scores()
+        .encode_appellation()
+        .getVins()
+    )
+    assert "App_Appellation" not in out.columns
+    assert "App_Pauillac" in out.columns
+    assert int(out.loc[0, "App_Pauillac"]) == 1

tests/test_scraper.py

@@ -319,7 +319,7 @@ def test_informations(scraper: Scraper):
 def test_search(scraper: Scraper):
     m = mock_open()
     with patch("builtins.open", m):
-        scraper.getvins("wine.html", "fake_file.csv")
+        scraper.getvins("wine.html", "fake_file.csv", True)
 
     assert m().write.called
     all_writes = "".join(call.args[0] for call in m().write.call_args_list)