Initial commit: Reorganiser le projet FFA Calendar Scraper
- Créer une arborescence propre (src/, scripts/, config/, data/, docs/, tests/) - Déplacer les modules Python dans src/ - Déplacer les scripts autonomes dans scripts/ - Nettoyer les fichiers temporaires et __pycache__ - Mettre à jour le README.md avec documentation complète - Mettre à jour les imports dans les scripts pour la nouvelle structure - Configurer le .gitignore pour ignorer les données et logs - Organiser les données dans data/ (courses, resultats, clubs, exports) Structure du projet: - src/: Modules principaux (ffa_scraper, ffa_analyzer) - scripts/: Scripts CLI et utilitaires - config/: Configuration (config.env) - data/: Données générées - docs/: Documentation - tests/: Tests unitaires 💘 Generated with Crush Assisted-by: GLM-4.7 via Crush <crush@charm.land>
This commit is contained in:
Muyue
360
scripts/athlete_summary.py
Executable file
360
scripts/athlete_summary.py
Executable file
@@ -0,0 +1,360 @@
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#!/usr/bin/env python3
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"""
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Script pour générer un récapitulatif complet d'un athlète
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Utilise les fichiers CSV pour extraire toutes les informations
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"""
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import pandas as pd
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import os
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import sys
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import argparse
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import logging
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from datetime import datetime
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from collections import defaultdict
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import re
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logging.basicConfig(
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level=logging.INFO,
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format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
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)
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def parse_time(time_str):
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"""Convertir un temps en secondes pour comparaison"""
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if not time_str or pd.isna(time_str):
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return None
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# Format HH:MM:SS
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if ':' in time_str:
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parts = time_str.split(':')
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if len(parts) == 3:
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try:
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||||
h, m, s = parts
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||||
return int(h) * 3600 + int(m) * 60 + float(s)
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except:
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pass
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elif len(parts) == 2:
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try:
|
||||
m, s = parts
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return int(m) * 60 + float(s)
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||||
except:
|
||||
pass
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||||
# Format en secondes ou minutes
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try:
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# Enlever les non-numériques
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clean = re.sub(r'[^\d.,]', '', str(time_str))
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return float(clean.replace(',', '.'))
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except:
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return None
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def format_time(seconds):
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"""Formater des secondes en HH:MM:SS"""
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if not seconds:
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return "N/A"
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hours = int(seconds // 3600)
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minutes = int((seconds % 3600) // 60)
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secs = seconds % 60
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if hours > 0:
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return f"{hours}:{minutes:02d}:{secs:05.2f}"
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||||
elif minutes > 0:
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return f"{minutes}:{secs:05.2f}"
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else:
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return f"{secs:.2f}s"
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def get_athlete_summary(nom, prenom=None, data_dir="data"):
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"""Générer un récapitulatif complet d'un athlète"""
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results_path = os.path.join(data_dir, 'resultats', 'results.csv')
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courses_path = os.path.join(data_dir, 'courses', 'courses_list.csv')
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if not os.path.exists(results_path):
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logging.error(f"Fichier de résultats introuvable: {results_path}")
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return None
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try:
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df_results = pd.read_csv(results_path, encoding='utf-8-sig')
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# Filtre par nom
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mask = df_results['nom'].str.contains(nom, case=False, na=False)
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if prenom:
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mask &= df_results['prenom'].str.contains(prenom, case=False, na=False)
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results = df_results[mask]
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||||
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if results.empty:
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return None
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# Charger les courses pour plus d'info
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courses_df = None
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if os.path.exists(courses_path):
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||||
courses_df = pd.read_csv(courses_path, encoding='utf-8-sig')
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# Créer le récapitulatif
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summary = {
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||||
'nom': results.iloc[0]['nom'],
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||||
'prenom': results.iloc[0]['prenom'],
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||||
'club': results.iloc[0]['club'],
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||||
'total_courses': len(results),
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||||
'categories': sorted(results['categorie'].dropna().unique().tolist()),
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||||
'results': [],
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'statistics': {}
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}
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||||
# Calculer les statistiques
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places = []
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||||
times = []
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||||
podiums = 0
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victoires = 0
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||||
courses_by_year = defaultdict(int)
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||||
courses_by_type = defaultdict(int)
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||||
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||||
for idx, result in results.iterrows():
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||||
# Extraire les places
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try:
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||||
place = int(result['place'])
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||||
places.append(place)
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||||
if place == 1:
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||||
victoires += 1
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||||
podiums += 1
|
||||
elif place <= 3:
|
||||
podiums += 1
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||||
except:
|
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pass
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||||
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||||
# Extraire les temps
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||||
time_seconds = parse_time(result.get('temps', result.get('resultat', '')))
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||||
if time_seconds:
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||||
times.append(time_seconds)
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||||
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||||
# Extraire les infos de course si disponible
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||||
course_info = {}
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||||
if courses_df is not None and 'course_url' in result:
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||||
course_match = courses_df[courses_df['lien'] == result['course_url']]
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||||
if not course_match.empty:
|
||||
course_info = course_match.iloc[0].to_dict()
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||||
# Extraire l'année de la course
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||||
if 'date' in result and pd.notna(result['date']):
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||||
try:
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||||
year = str(result['date']).split('-')[0]
|
||||
courses_by_year[year] += 1
|
||||
except:
|
||||
pass
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||||
elif course_info.get('date'):
|
||||
try:
|
||||
year = str(course_info['date']).split('-')[0]
|
||||
courses_by_year[year] += 1
|
||||
except:
|
||||
pass
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||||
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||||
# Extraire le type de course
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if course_info.get('type'):
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||||
courses_by_type[course_info['type']] += 1
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||||
# Ajouter le résultat détaillé
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||||
detailed_result = result.to_dict()
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||||
detailed_result['course_details'] = course_info
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||||
summary['results'].append(detailed_result)
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# Calculer les statistiques finales
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summary['statistics'] = {
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'victoires': victoires,
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'podiums': podiums,
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||||
'places_moyenne': sum(places) / len(places) if places else 0,
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||||
'meilleure_place': min(places) if places else None,
|
||||
'pire_place': max(places) if places else None,
|
||||
'meilleur_temps': min(times) if times else None,
|
||||
'temps_moyen': sum(times) / len(times) if times else None,
|
||||
'courses_par_annee': dict(courses_by_year),
|
||||
'courses_par_type': dict(courses_by_type),
|
||||
'categories': summary['categories']
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||||
}
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||||
return summary
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except Exception as e:
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logging.error(f"Erreur lors de la génération du récapitulatif: {e}")
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||||
return None
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||||
def display_athlete_summary(summary, show_full_results=False):
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||||
"""Afficher le récapitulatif de l'athlète"""
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if not summary:
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print("\n❌ Impossible de générer le récapitulatif")
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return
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||||
stats = summary['statistics']
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||||
print(f"\n{'='*80}")
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||||
print(f"📊 RÉCAPITULATIF DE {summary['prenom']} {summary['nom']}")
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||||
print(f"{'='*80}\n")
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||||
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||||
# Informations générales
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print(f"🏟️ Club: {summary['club']}")
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||||
print(f"🏃 Total des courses: {summary['total_courses']}")
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print()
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||||
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||||
# Statistiques de performance
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print(f"🏆 STATISTIQUES DE PERFORMANCE")
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print(f"{'─'*40}")
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||||
print(f"Victoires: {stats['victoires']}")
|
||||
print(f"Podiums (top 3): {stats['podiums']}")
|
||||
print(f"Meilleure place: {stats['meilleure_place']}")
|
||||
print(f"Place moyenne: {stats['places_moyenne']:.2f}")
|
||||
print()
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||||
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||||
# Statistiques de temps
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if stats['meilleur_temps']:
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||||
print(f"⏱️ STATISTIQUES DE TEMPS")
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||||
print(f"{'─'*40}")
|
||||
print(f"Meilleur temps: {format_time(stats['meilleur_temps'])}")
|
||||
print(f"Temps moyen: {format_time(stats['temps_moyen'])}")
|
||||
print()
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||||
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||||
# Répartition par année
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if stats['courses_par_annee']:
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print(f"📅 RÉPARTITION PAR ANNÉE")
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||||
print(f"{'─'*40}")
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||||
for year, count in sorted(stats['courses_par_annee'].items()):
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||||
print(f"{year}: {count} course(s)")
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||||
print()
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||||
# Répartition par type
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if stats['courses_par_type']:
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||||
print(f"🏷️ RÉPARTITION PAR TYPE DE COURSE")
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||||
print(f"{'─'*40}")
|
||||
for course_type, count in sorted(stats['courses_par_type'].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
|
||||
print(f"{course_type}: {count} course(s)")
|
||||
print()
|
||||
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||||
# Catégories
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||||
if stats['categories']:
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||||
print(f"📊 CATÉGORIES")
|
||||
print(f"{'─'*40}")
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||||
print(", ".join(cat for cat in stats['categories'] if cat))
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||||
print()
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||||
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||||
print(f"{'='*80}\n")
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# Résultats détaillés
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if show_full_results:
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print(f"📋 LISTE COMPLÈTE DES RÉSULTATS")
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print(f"{'='*80}\n")
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||||
for i, result in enumerate(summary['results'], 1):
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||||
print(f"{i}. {result.get('course_details', {}).get('nom', 'Inconnu')}")
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||||
if result.get('course_details', {}).get('date'):
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||||
print(f" 📅 {result['course_details']['date']}")
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||||
if result.get('course_details', {}).get('lieu'):
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||||
print(f" 📍 {result['course_details']['lieu']}")
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||||
print(f" 🏆 Place: {result.get('place', 'N/A')}")
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||||
temps = result.get('temps', result.get('resultat', 'N/A'))
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||||
print(f" ⏱️ Temps: {temps}")
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||||
if result.get('categorie'):
|
||||
print(f" 🏷️ Catégorie: {result['categorie']}")
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||||
if result.get('points'):
|
||||
print(f" 🎯 Points: {result['points']}")
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||||
print()
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||||
print(f"{'='*80}\n")
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def export_summary_txt(summary, output_dir="data"):
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"""Exporter le récapitulatif en fichier texte"""
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os.makedirs(os.path.join(output_dir, 'exports'), exist_ok=True)
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filename = f"summary_{summary['nom']}_{summary['prenom']}.txt"
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filepath = os.path.join(output_dir, 'exports', filename.replace(" ", "_"))
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with open(filepath, 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write("="*80 + "\n")
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f.write(f"RÉCAPITULATIF DE {summary['prenom']} {summary['nom']}\n")
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f.write("="*80 + "\n\n")
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stats = summary['statistics']
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# Informations générales
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f.write(f"Club: {summary['club']}\n")
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f.write(f"Total des courses: {summary['total_courses']}\n\n")
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# Statistiques
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f.write("STATISTIQUES DE PERFORMANCE\n")
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f.write("-"*40 + "\n")
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f.write(f"Victoires: {stats['victoires']}\n")
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||||
f.write(f"Podiums: {stats['podiums']}\n")
|
||||
f.write(f"Meilleure place: {stats['meilleure_place']}\n")
|
||||
f.write(f"Place moyenne: {stats['places_moyenne']:.2f}\n\n")
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||||
|
||||
# Temps
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if stats['meilleur_temps']:
|
||||
f.write("STATISTIQUES DE TEMPS\n")
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f.write("-"*40 + "\n")
|
||||
f.write(f"Meilleur temps: {format_time(stats['meilleur_temps'])}\n")
|
||||
f.write(f"Temps moyen: {format_time(stats['temps_moyen'])}\n\n")
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||||
|
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# Répartition
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if stats['courses_par_annee']:
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||||
f.write("RÉPARTITION PAR ANNÉE\n")
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||||
f.write("-"*40 + "\n")
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||||
for year, count in sorted(stats['courses_par_annee'].items()):
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||||
f.write(f"{year}: {count}\n")
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||||
f.write("\n")
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||||
|
||||
if stats['courses_par_type']:
|
||||
f.write("RÉPARTITION PAR TYPE\n")
|
||||
f.write("-"*40 + "\n")
|
||||
for course_type, count in sorted(stats['courses_par_type'].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
|
||||
f.write(f"{course_type}: {count}\n")
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||||
f.write("\n")
|
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|
||||
# Liste des courses
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||||
f.write("LISTE DES COURSES\n")
|
||||
f.write("="*80 + "\n\n")
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||||
|
||||
for i, result in enumerate(summary['results'], 1):
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||||
f.write(f"{i}. {result.get('course_details', {}).get('nom', 'Inconnu')}\n")
|
||||
f.write(f" Date: {result.get('course_details', {}).get('date', 'N/A')}\n")
|
||||
f.write(f" Place: {result.get('place', 'N/A')}\n")
|
||||
f.write(f" Temps: {result.get('temps', result.get('resultat', 'N/A'))}\n")
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||||
f.write("\n")
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||||
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||||
logging.info(f"Exporté le récapitulatif dans {filepath}")
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||||
return filepath
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def main():
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||||
parser = argparse.ArgumentParser(description='Générer un récapitulatif complet d\'un athlète')
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||||
parser.add_argument('nom', help='Nom de l\'athlète')
|
||||
parser.add_argument('--prenom', help='Prénom de l\'athlète')
|
||||
parser.add_argument('--data-dir', default='data',
|
||||
help='Répertoire des données CSV')
|
||||
parser.add_argument('--full', action='store_true',
|
||||
help='Afficher la liste complète des résultats')
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||||
parser.add_argument('--export', action='store_true',
|
||||
help='Exporter le récapitulatif en fichier texte')
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
# Générer le récapitulatif
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print(f"\n📊 Génération du récapitulatif pour {args.prenom or ''} {args.nom}...")
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||||
summary = get_athlete_summary(args.nom, args.prenom, args.data_dir)
|
||||
|
||||
if summary:
|
||||
display_athlete_summary(summary, show_full_results=args.full)
|
||||
|
||||
if args.export:
|
||||
filepath = export_summary_txt(summary, args.data_dir)
|
||||
print(f"💾 Exporté dans: {filepath}")
|
||||
else:
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||||
print("\n❌ Aucun résultat trouvé pour cet athlète")
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||||
print("💡 Vérifiez que les données ont été scrapées avec:")
|
||||
print(" python ffa_cli.py scrape --fetch-details")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
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