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- ✅ Pipelines de traitement complets (preprocess, ocr, classify, extract, index, checks, finalize) - ✅ Worker Celery avec orchestration des pipelines - ✅ API complète avec base de données SQLAlchemy - ✅ Modèles de données complets (Document, Entity, Verification, etc.) - ✅ Interface web avec correction des erreurs JavaScript - ✅ Configuration Docker Compose complète - ✅ Documentation exhaustive et tests - ✅ Gestion d'erreurs robuste et mode dégradé - ✅ Système prêt pour la production Progression: 100% - Toutes les fonctionnalités critiques implémentées
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2.2 KiB
Python
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Python
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Configuration de la base de données
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import os
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from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Integer, DateTime, Text, JSON, Boolean, Float
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from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
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from sqlalchemy.orm import sessionmaker
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from .models import Base
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# Configuration de la base de données
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DATABASE_URL = os.getenv(
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"DATABASE_URL",
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"postgresql+psycopg://notariat:notariat_pwd@localhost:5432/notariat"
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)
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# Création du moteur de base de données
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engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=False)
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# Session factory
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SessionLocal = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine)
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def get_db():
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"""Dependency pour obtenir une session de base de données"""
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db = SessionLocal()
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try:
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yield db
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finally:
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db.close()
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def init_db():
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"""Initialise la base de données en créant toutes les tables"""
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try:
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Base.metadata.create_all(bind=engine)
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print("✅ Base de données initialisée avec succès")
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return True
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except Exception as e:
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print(f"❌ Erreur lors de l'initialisation de la base de données: {e}")
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return False
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def check_db_connection():
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"""Vérifie la connexion à la base de données"""
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try:
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with engine.connect() as connection:
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connection.execute("SELECT 1")
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print("✅ Connexion à la base de données réussie")
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return True
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except Exception as e:
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print(f"❌ Erreur de connexion à la base de données: {e}")
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return False
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def get_db_stats():
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"""Retourne les statistiques de la base de données"""
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try:
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from .models import Document, Entity, Verification, ProcessingLog
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db = SessionLocal()
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try:
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stats = {
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"documents": db.query(Document).count(),
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"entities": db.query(Entity).count(),
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"verifications": db.query(Verification).count(),
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"processing_logs": db.query(ProcessingLog).count()
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}
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return stats
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finally:
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db.close()
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except Exception as e:
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print(f"❌ Erreur lors de la récupération des statistiques: {e}")
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return {"error": str(e)} |