ajout: commentaire getvins

.github/workflows/python-app.yml

@@ -10,30 +10,36 @@ 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
-        if [ -f requirements.txt ]; then pip install -r requirements.txt; fi
+          pip install ".[test,doc]"
+
       - 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: pytest
+
+      - name: Deploy Doc
+        if: github.event_name == 'push' && github.ref == 'refs/heads/main'
         run: |
-        pytest
+          git config user.name github-actions
+          git config user.email github-actions@github.com
+          mkdocs gh-deploy --force

cleaning.py

@@ -1,106 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-from pandas import DataFrame, to_numeric
-import pandas as pd
-
-SCORE_COLS = ["Robert", "Robinson", "Suckling"]
-
-
-def display_info(df: DataFrame, name: str = "DataFrame") -> None:
-    """
-    Affiche un résumé du DataFrame
-        -la taille
-        -types des colonnes
-        -valeurs manquantes
-        -statistiques numériques
-    """
-    print(f"\n===== {name} =====")
-
-    print(f"Shape : {df.shape[0]} lignes × {df.shape[1]} colonnes")
-
-    print("\nTypes des colonnes :")
-    print(df.dtypes)
-
-    print("\nValeurs manquantes :")
-    print(df.isna().sum())
-
-    print("\nStatistiques numériques :")
-    print(df.describe().round(2))
-
-
-def drop_empty_appellation(df: DataFrame) -> DataFrame:
-
-    return df.dropna(subset=["Appellation"])
-
-
-def mean_score(df: DataFrame, 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 
-
-    """
-    tmp = df[["Appellation", col]].copy()
-
-    tmp[col] = to_numeric(tmp[col], errors="coerce")
-
-    # moyenne par appellation
-    means = tmp.groupby("Appellation", as_index=False)[col].mean()
-    
-    means[col] = means[col].fillna(0)
-    
-    means = means.rename(columns={col: f"mean_{col}"})
-    
-    return means
-
-
-def mean_robert(df: DataFrame) -> DataFrame:
-    return mean_score(df, "Robert")
-
-
-def mean_robinson(df: DataFrame) -> DataFrame:
-    return mean_score(df, "Robinson")
-
-
-def mean_suckling(df: DataFrame) -> DataFrame:
-    return mean_score(df, "Suckling")
-
-
-def fill_missing_scores(df: DataFrame) -> DataFrame:
-    """
-    Remplacer les notes manquantes par la moyenne
-    des vins de la même appellation.
-    """
-    df_copy = df.copy()
-    df_copy["Appellation"] = df_copy["Appellation"].astype(str).str.strip()
-
-    for score in SCORE_COLS:
-        df_copy[score] = to_numeric(df_copy[score], errors="coerce")
-
-    temp_cols: list[str] = []
-
-    for score in SCORE_COLS:
-        mean_df = mean_score(df_copy, score)
-        mean_name = f"mean_{score}"
-        temp_cols.append(mean_name)
-
-        df_copy = df_copy.merge(mean_df, on="Appellation", how="left")
-        df_copy[score] = df_copy[score].fillna(df_copy[mean_name])
-
-    df_copy = df_copy.drop(columns=temp_cols)
-    return df_copy
-
-
-def encode_appellation(df: DataFrame, column: str = "Appellation") -> DataFrame:
-    """
-    Remplace la colonne 'Appellation' par des colonnes indicatrices
-    """
-    df_copy = df.copy()
-    
-    appellations = df_copy[column].astype(str).str.strip()
-
-    appellation_dummies = pd.get_dummies(appellations)
-
-    df_copy = df_copy.drop(columns=[column])
-
-    return df_copy.join(appellation_dummies)

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

main.py

@@ -1,64 +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
-
-from cleaning import (display_info,
-                      drop_empty_appellation,
-                      mean_robert,
-                      mean_robinson,
-                      mean_suckling,
-                      fill_missing_scores,
-                      encode_appellation)
-
-
-def load_csv(filename: str) -> DataFrame:
-    path: str = normpath(join(getcwd(), filename))
-    return read_csv(path)
-
-
-def save_csv(df: DataFrame, out_filename: str) -> None:
-    df.to_csv(out_filename, index=False)
-
-
-def main() -> None:
-    if len(argv) != 2:
-        raise ValueError(f"Usage: {argv[0]} <filename.csv>")
-
-    df = load_csv(argv[1])
-
-    display_info(df, "Avant le nettoyage")
-
-    df = drop_empty_appellation(df)
-    save_csv(df, "donnee_clean.csv")
-    display_info(df, "Après nettoyage d'appellations manquantes")
-    
-    #la moyenne des notes des vins pour chaque appellation
-    robert_means = mean_robert(df)
-    save_csv(robert_means, "mean_robert_by_appellation.csv")
-    display_info(robert_means, "Moyennes Robert par appellation")
-
-    robinson_means = mean_robinson(df)
-    save_csv(robinson_means, "mean_robinson_by_appellation.csv")
-    display_info(robinson_means, "Moyennes Robinson par appellation")
-  
-    suckling_means = mean_suckling(df)
-    save_csv(suckling_means, "mean_suckling_by_appellation.csv")
-    display_info(suckling_means, "Moyennes Suckling par appellation")
-    
-    df_missing_scores = fill_missing_scores(df)
-    save_csv(df_missing_scores, "donnee_filled.csv")
-    display_info(df_missing_scores, "Après remplissage des notes manquantes par la moyenne de l'appellation")
-     
-    df_ready = encode_appellation(df_missing_scores)
-    save_csv(df_ready, "donnee_ready.csv")
-    display_info(df_ready, "Après remplacer la colonne 'Appellation' par des colonnes indicatrices")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    try:
-        main()
-    except Exception as e:
-        print(f"ERREUR: {e}")

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

@@ -0,0 +1,12 @@
+[project]
+name = "projet-millesima-s6"
+version = "0.1.0"
+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", "flake8==7.3.0"]
+doc = ["mkdocs<2.0.0", "mkdocs-material==9.6.23", "mkdocstrings[python]"]
+
+[build-system]
+requires = ["setuptools", "wheel"]
+build-backend = "setuptools.build_meta"

requirements.txt

@@ -1,6 +0,0 @@
-requests==2.32.5
-requests-mock==1.12.1
-beautifulsoup4==4.14.3
-pytest==8.4.2
-requests-mock==1.12.1
-pandas==2.3.3

src/scraper.py

@@ -1,32 +1,78 @@
 #!/usr/bin/env python3
 
-from sys import argv
-from typing import cast
-from requests import HTTPError, Response, Session
-from requests.exceptions import Timeout, ConnectionError
-import time
-from bs4 import BeautifulSoup, Tag
 from collections import OrderedDict
+from io import SEEK_END, SEEK_SET, BufferedWriter
 from json import JSONDecodeError, loads
-from pathlib import Path
+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"]:
@@ -38,10 +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:
@@ -50,9 +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()
@@ -94,13 +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):
@@ -108,13 +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()
@@ -133,21 +187,27 @@ 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 :
-        "Appelation,Parker,J.Robinson,J.Suckling,Prix"
+        Agrège les données clés pour l'export CSV.
+
+        Returns:
+            str: Ligne formatée : "Appellation,Parker,Robinson,Suckling,Prix".
         """
 
         appellation = self.appellation()
@@ -161,27 +221,38 @@ class _ScraperData:
 
 class Scraper:
     """
-    Scraper est une classe qui permet de gerer
-    de façon dynamique des requetes uniquement
-    sur le serveur https de Millesima
+    Client HTTP optimisé pour le scraping de millesima.fr.
+
+    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
         # TCP et d'avoir toujours une connexion constante avec le server
         self._session: Session = Session()
-        self._session.headers.update({
-            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
-                        "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
-                        "Chrome/122.0.0.0 Safari/537.36",
+        # Crée une "fausse carte d'identité" pour éviter que le site nous
+        # bloque car on serait des robots
+        self._session.headers.update(
+            {
+                "User-Agent": "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": "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
         ]()
@@ -196,24 +267,14 @@ 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("/")
-        
-        last_exc: Exception | None = None
-        for attempt in range(1, 4):
-            try:
+        # envoyer une requête GET sur la page si erreur, renvoie un raise
         response: Response = self._session.get(url=target_url, timeout=30)
         response.raise_for_status()
         return response
-            except (Timeout, ConnectionError) as e:
-                last_exc = e
-                print(f"Timeout/ConnectionError ({attempt}/3) sur {target_url}: {e}")
-                time.sleep(2 * attempt)  # 2s, 4s, 6s
-
-        # après 3 essais, on abandonne
-        raise last_exc if last_exc else RuntimeError("Request failed")
 
     def getresponse(self, subdir: str = "", use_cache: bool = True) -> Response:
         """
@@ -227,7 +288,7 @@ class Scraper:
         Returns:
             Response: L'objet réponse (cache ou nouvelle requête).
 
-        Raise:
+        Raises:
             HTTPError: Si le serveur renvoie un code d'erreur (4xx, 5xx).
         """
 
@@ -257,7 +318,7 @@ class Scraper:
         Returns:
             BeautifulSoup: L'objet parsé pour extraction de données.
 
-        Raise:
+        Raises:
             HTTPError: Si le serveur renvoie un code d'erreur (4xx, 5xx).
         """
 
@@ -278,23 +339,20 @@ 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).
-            JSONDecodeError: Soulevée par `loads` si le contenu de la balise n'est pas un JSON valide.
-            ValueError: Soulevée manuellement si l'une des clés attendues (props, pageProps, etc.)
-                        est absente de la structure JSON.
+            HTTPError: Erreur renvoyée par le serveur (4xx, 5xx).
+            JSONDecodeError: Si le contenu de la balise n'est pas un JSON valide.
+            ValueError: Si les clés 'props' ou 'pageProps' sont absentes.
 
         Returns:
-            dict[str, object]: Un dictionnaire contenant les données utiles
-                                 ou un dictionnaire vide en cas d'erreur.
+            _ScraperData: Instance contenant les données extraites.
         """
+
         soup: BeautifulSoup = self.getsoup(subdir)
         script: Tag | None = soup.find("script", id=id)
 
@@ -311,117 +369,116 @@ class Scraper:
 
         return _ScraperData(cast(dict[str, object], current_data))
 
-    def _geturlproductslist(self, subdir: str):
-        """_summary_
-
-        Args:
-            subdir (str): _description_
-
-        Returns:
-            _type_: _description_
+    def _geturlproductslist(self, subdir: str) -> list[dict[str, Any]] | None:
+        """
+        Récupère la liste des produits d'une page de catégorie.
         """
         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))
-                if not isinstance(data, dict):
-                    return None
+                data = cast(dict[str, object], data.get(element))
+
+            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 _save_progress(self, page: int, i: int, last_link: str) -> None:
-        Path("progress.txt").write_text(f"{page},{i},{last_link}", encoding="utf-8")
-
-
-    def _load_progress(self) -> tuple[int, int, str | None]:
-        p = Path("progress.txt")
-        if not p.exists():
-            return (1, 0, None)
-
-        try:
-            parts = p.read_text(encoding="utf-8").strip().split(",", 2)
-
-            page = int(parts[0])
-            i = int(parts[1])
-
-            last_link = parts[2] if len(parts) == 3 and parts[2] != "" else None
-            return (page, i, last_link)
-
-        except Exception:
-            return (1, 0, None)
-        
-    def getvins(self, subdir: str, filename: str):
+    def _writevins(self, cache: set[str], product: dict[str, Any], f: Any) -> None:
         """_summary_
 
         Args:
-            subdir (str): _description_
-            filename (str): _description_
+            cache (set[str]): _description_
+            product (dict): _description_
+            f (Any): _description_
         """
-        start_page, start_i, last_link = self._load_progress()
-        print(f"__INFO__ Reprise à page={start_page}, index={start_i}, last_link={last_link}")
-        
-        with open(filename, "a", encoding="utf-8") as f:
-            cache: set[str] = set[str]()
-            
-            if f.tell() == 0:
-                _ = f.write("Appellation,Robert,Robinson,Suckling,Prix\n")
-                
-            page = start_page - 1
-            
-            while True:
-                page += 1
-                products_list = self._geturlproductslist(f"{subdir}?page={page}")
-
-                if not products_list:
-                    break
-
-                products_list_length = len(products_list)
-                start_at = start_i if page == start_page else 0
-
-                for i in range(start_at, products_list_length):
-                    product = products_list[i]
-                    if not isinstance(product, dict):
-                        continue
-
-                    link = product.get("seoKeyword")
-                    if not link:
-                        continue
-
-                    # pour eviter les doublons :
-                    if (page == start_page) and (last_link is not None) and (link == last_link):
-                        self._save_progress(page, + 1, link)
-                        continue
-
-                    self._save_progress(page, i + 1, link)
-
-                    if link in cache:
-                        continue
-
+        if isinstance(product, dict):
+            link: Any | None = 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 getvins(self, subdir: str, filename: str, reset: bool = False) -> None:
+        """
+        Scrape  toutes les pages d'une catégorie et sauvegarde en CSV.
 
-        Path("progress.txt").unlink(missing_ok=True)
+        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 du début
+        page: int = 1
+        # le set qui sert de cache
+        cache: set[str] = set[str]()
+
+        custom_format = "{l_bar} {bar:20} {r_bar}"
+
+        if not reset:
+            # 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.
+            serializable: tuple[int, set[str]] | None = loadstate()
+            if isinstance(serializable, tuple):
+                # override la page et le cache
+                page, cache = serializable
+        try:
+            with open(filename, mode) as f:
+                # 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.
+                _ = f.seek(0, SEEK_SET)
+                if not (f.read(len(title)) == title):
+                    _ = f.write(title)
+                else:
+                    _ = f.seek(0, SEEK_END)
+
+                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=custom_format
+                    )
+                    for product in pbar:
+                        keyword = product.get("seoKeyword", "Inconnu")[:40]
+                        pbar.set_description(
+                            f"Page: {page:<3} | Product: {keyword:<40}"
+                        )
+                        self._writevins(cache, product, f)
+                    page += 1
+        except (Exception, HTTPError, KeyboardInterrupt, JSONDecodeError):
+            if not reset:
+                savestate((page, cache))
 
 
 def main() -> None:
-    if len(argv) != 2:
-        raise ValueError(f"{argv[0]} <sous-url>")
+    if len(argv) != 3:
+        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__":

test_cleaning.py

@@ -1,64 +0,0 @@
-import pandas as pd
-import pytest
-from pandas import DataFrame
-
-from cleaning import (
-    SCORE_COLS,
-    drop_empty_appellation,
-    mean_score,
-    fill_missing_scores,
-    encode_appellation,
-)
-
-
-@pytest.fixture
-def df_raw() -> DataFrame:
-    return pd.DataFrame({
-        "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"],
-    })
-
-
-def test_drop_empty_appellation(df_raw: DataFrame):
-    out = drop_empty_appellation(df_raw)
-    assert out["Appellation"].isna().sum() == 0
-    assert len(out) == 5 
-
-
-def test_mean_score_zero_when_no_scores(df_raw: DataFrame):
-    out = drop_empty_appellation(df_raw)
-    m = mean_score(out, "Robert")
-    assert list(m.columns) == ["Appellation", "mean_Robert"]
-
-    # Pomerol n'a aucune note Robert => moyenne doit être 0
-    pomerol_mean = m.loc[m["Appellation"].str.strip() == "Pomerol", "mean_Robert"].iloc[0]
-    assert pomerol_mean == 0
-
-
-def test_fill_missing_scores(df_raw: DataFrame):
-    out = drop_empty_appellation(df_raw)
-    filled = fill_missing_scores(out)
-
-    # plus de NaN dans les colonnes de scores
-    for col in SCORE_COLS:
-        assert filled[col].isna().sum() == 0
-
-    assert filled.loc[1, "Robert"] == 95.0
-
-    # pas de colonnes temporaires mean_*
-    for col in SCORE_COLS:
-        assert f"mean_{col}" not in filled.columns
-
-
-def test_encode_appellation(df_raw: DataFrame):
-    out = drop_empty_appellation(df_raw)
-    filled = fill_missing_scores(out)
-    encoded = encode_appellation(filled)
-
-    # la colonne texte disparaît
-    assert "Appellation" not in encoded.columns
-    assert "Pauillac" in encoded.columns
-    assert encoded.loc[0, "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)