fix(scraper): recherche _getproduitslist actualisé

Suite à une refont de l'UI et du backend, la structure de données JSON envoyé par la page web a été simplifié.

Ancienne structure:

- `"props"->"pageProps"->"initialReduxState"->"categ"->"content->"produits"`

Nouvelle structure:

- `"props"->"pageProps"->"produits"`

.github/workflows/static.yml

@@ -0,0 +1,58 @@
+# Simple workflow for deploying static content to GitHub Pages
+name: Deploy static content to Pages
+
+on:
+  # Runs on pushes targeting the default branch
+  push:
+    branches: ["main"]
+
+  # Allows you to run this workflow manually from the Actions tab
+  workflow_dispatch:
+
+# Sets permissions of the GITHUB_TOKEN to allow deployment to GitHub Pages
+permissions:
+  contents: read
+  pages: write
+  id-token: write
+
+# Allow only one concurrent deployment, skipping runs queued between the run in-progress and latest queued.
+# However, do NOT cancel in-progress runs as we want to allow these production deployments to complete.
+concurrency:
+  group: "pages"
+  cancel-in-progress: false
+
+jobs:
+  # Single deploy job since we're just deploying
+  deploy:
+    environment:
+      name: github-pages
+      url: ${{ steps.deployment.outputs.page_url }}
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - name: Checkout
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Set up Python 3.10
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: '3.10'
+
+      - name: Install dependencies
+        run: |
+          python -m pip install --upgrade pip
+          # Installe le projet en mode éditable avec les extras de doc
+          pip install -e ".[doc]"
+
+      - name: Setup Pages
+        uses: actions/configure-pages@v5
+
+      - name: Build Documentation
+        run: mkdocs build
+      - name: Upload artifact
+        uses: actions/upload-pages-artifact@v3
+        with:
+          # Upload entire repository
+          path: './site'
+      - name: Deploy to GitHub Pages
+        id: deployment
+        uses: actions/deploy-pages@v4

README.md

@@ -1 +1,37 @@
-# millesima_projetS6
+# Millesima AI Engine 🍷
+
+> A **University of Paris-Est Créteil (UPEC)** Semester 6 project.
+
+## Documentation
+- 🇫🇷 [Version Française](https://guezoloic.github.io/millesima-ai-engine)
+> note: only french version enabled for now.
+---
+
+## Installation
+> Make sure you have **Python 3.10+** installed.
+
+1. **Clone the repository:**
+    ```bash
+    git clone https://github.com/votre-pseudo/millesima-ai-engine.git
+    cd millesima-ai-engine
+    ```
+
+2. **Set up a virtual environment:**
+    ```bash
+    python3 -m venv .venv
+    source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
+    ```
+
+3. **Install dependencies:**
+    ```bash
+    pip install -e .
+    ```
+
+## Usage
+
+### 1. Data Extraction (Scraping)
+To fetch the latest wine data from Millesima:
+```bash
+python3 src/scraper.py
+```
+> Note: that will take some time to fetch all data depending on the catalog size.

docs/cleaning.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+# Cleaning
+
+## Sommaire
+[TOC]
+
+---
+
+## Classe `Cleaning`
+::: src.cleaning.Cleaning
+    options:
+      heading_level: 3
+      members:
+        - __init__
+        - getVins
+        - drop_empty_appellation
+        - fill_missing_scores
+        - encode_appellation

docs/index.md

@@ -1 +1,16 @@
-# Millesima
+# Millesima
+
+L’objectif de ce projet est d’étudier, en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique, l’impact de différents critères (notes des critiques, appelation) sur le prix d’un vin. Pour ce faire, on s’appuiera sur le site Millesima (https://www.millesima.fr/), qui a l’avantage de ne pas posséder de protection contre les bots. Par respect pour l’hébergeur du site, on veillera à limiter au maximum le nombre de requêtes. En particulier, on s’assurera d’avoir un code fonctionnel avant de scraper l’intégralité du site, pour éviter les répétitions.
+
+## projet
+<div style="text-align: center;">
+    <object
+        data="/millesima-ai-engine/projet.pdf"
+        type="application/pdf"
+        width="100%"
+        height="1000px"
+    >
+        <p>Votre navigateur ne peut pas afficher ce PDF. 
+        <a href="/millesima-ai-engine/projet.pdf">Cliquez ici pour le télécharger.</a></p>
+    </object>
+</div>

docs/scraper.md

@@ -1,3 +1,31 @@
 # Scraper
 
-::: scraper.Scraper
+## Sommaire
+[TOC]
+
+---
+
+## Classe `Scraper`
+::: scraper.Scraper
+    options:
+      members:
+        - __init__
+        - getvins
+        - getjsondata
+        - getresponse
+        - getsoup
+      heading_level: 4
+
+## Classe `_ScraperData`
+::: scraper._ScraperData
+    options:
+      members:
+        - __init__
+        - getdata
+        - appellation
+        - parker
+        - robinson
+        - suckling
+        - prix
+        - informations
+      heading_level: 4

docs/scraperdata.md

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

mkdocs.yml

@@ -1,4 +1,5 @@
 site_name: "Projet Millesima S6"
+site_url: "https://github.guezoloic.com/millesima-ai-engine/"
 
 theme:
   name: "material"
@@ -7,6 +8,11 @@ plugins:
   - search
   - mkdocstrings
 
+extra:
+  generator: false
+
+copyright: "Loïc GUEZO & Chahrazad DAHMANI – UPEC S6 – 2026"
+
 markdown_extensions:
   - admonition
   - pymdownx.details

src/cleaning.py

@@ -99,7 +99,11 @@ def main() -> None:
 
     filename = argv[1]
     cleaning: Cleaning = Cleaning(filename)
-    _ = cleaning.drop_empty_appellation().fill_missing_scores().encode_appellation()
+    cleaning.drop_empty_appellation()   \
+        .fill_missing_scores()          \
+        .encode_appellation()           \
+        .getVins()                      \
+        .to_csv("clean.csv", index=False)
 
 
 if __name__ == "__main__":

src/scraper.py

@@ -377,13 +377,18 @@ class Scraper:
         try:
             data: dict[str, object] = self.getjsondata(subdir).getdata()
 
-            for element in ["initialReduxState", "categ", "content"]:
-                data = cast(dict[str, object], data.get(element))
+            # Changement dans la maniere du site stocke ses données.
+            #  
+            # for element in ["initialReduxState", "categ", "content"]:
+            #     data = cast(dict[str, object], data.get(element))
+            #     print(data)
 
             products: list[dict[str, Any]] = cast(
                 list[dict[str, Any]], data.get("products")
             )
 
+            print(products)
+
             return products
 
         except (JSONDecodeError, HTTPError):