Corriger le script scrape_all_periods et documenter son utilisation

- Remplacer data_2010_2026 par data dans scrape_all_periods.py (2 occurrences)
- Ajouter la section 3.5 dans le README pour expliquer le scraping complet
- Documenter le fonctionnement du script par périodes de 15 jours (2010-2026)
- Expliquer la structure des fichiers générés et le processus automatique
- Tester avec succès le scraping d'une période (134 courses récupérées)

Le script scrape_all_periods.py permet maintenant:
- Scraper toutes les courses de 2010 à 2026 par lots de 15 jours
- Utiliser le répertoire data/ correctement
- Fusionner automatiquement tous les CSV dans data/courses/courses_list.csv
- Exécuter les scripts de post-traitement automatiquement

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README.md

@@ -176,6 +176,28 @@ Options:
 - `--max-pages`: Nombre maximum de pages à scraper
 - `--multithreading` / `--no-multithreading`: Activer/désactiver le multithreading
 
+#### 3.5. Scraping complet par périodes (2010-2026)
+
+Pour récupérer toutes les courses de 2010 à 2026 par lots de 15 jours:
+
+```bash
+python scripts/scrape_all_periods.py
+```
+
+Ce script va:
+- Générer automatiquement 313 périodes de 15 jours
+- Scraper en parallèle avec 8 workers (multithreading)
+- Sauvegarder chaque période dans `data/courses/periods/`
+- Fusionner toutes les données dans `data/courses/courses_list.csv`
+- Exécuter automatiquement les scripts de post-traitement
+
+**Résultats:**
+- Fichiers CSV individuels par période : `data/courses/periods/courses_YYYY-MM-DD_to_YYYY-MM-DD.csv`
+- Fichier consolidé : `data/courses/courses_list.csv`
+- Statistiques détaillées par année
+
+**Note**: Ce processus peut prendre plusieurs heures selon le nombre de courses et votre connexion internet.
+
 #### 4. Rechercher des données
 
 **Rechercher un athlète:**

scripts/scrape_all_periods.py

@@ -71,7 +71,7 @@ def scrape_period(period, period_index, total_periods):
             logging.info(f"[{period_index + 1}/{total_periods}] {len(courses)} courses pour {start_str} au {end_str}")
 
             # Sauvegarder immédiatement dans un fichier spécifique à la période
-            output_dir = os.getenv('OUTPUT_DIR', 'data_2010_2026')
+            output_dir = os.getenv('OUTPUT_DIR', 'data')
             period_dir = os.path.join(output_dir, 'courses', 'periods')
             os.makedirs(period_dir, exist_ok=True)
 
@@ -277,7 +277,7 @@ def main():
     logging.info(f"Temps moyen par période: {(end_time - start_time)/len(periods):.1f} secondes")
 
     # Fusionner tous les fichiers CSV
-    output_dir = os.getenv('OUTPUT_DIR', 'data_2010_2026')
+    output_dir = os.getenv('OUTPUT_DIR', 'data')
     merged_df = merge_all_period_courses(output_dir)
 
     if merged_df is not None: