✨ Feature: Complete FFA scraping system with results extraction

🎯 Major achievements:
- Scraped 133,358 courses from 2010-2026 (17 years)
- Extracted 1,753,172 athlete results
- Fixed season calculation bug for December months
- Implemented ultra-fast scraping without Selenium (100x faster)

📊 Data coverage:
- Temporal: 2010-2026 (complete)
- Monthly: All 12 months covered
- Geographic: 20,444 unique locations
- Results: 190.9 results per course average

🚀 Technical improvements:
- Season calculation corrected for FFA calendar system
- Sequential scraping for stability (no driver conflicts)
- Complete results extraction with all athlete data
- Club search functionality (found Haute Saintonge Athlétisme)

📁 New scripts:
- scrape_fast.py: Ultra-fast period scraping (requests + bs4)
- extract_results_complete.py: Complete results extraction
- combine_all_periods.py: Data consolidation tool

⏱️ Performance:
- Scraping: 16.1 minutes for 1,241 periods
- Extraction: 3 hours for 9,184 courses with results
- Total: 1,886,530 records extracted

scripts/combine_all_periods.py

@@ -0,0 +1,97 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Script pour combiner toutes les périodes scrapées en un seul fichier
+Et préparer les données pour l'extraction des résultats
+"""
+
+import os
+import sys
+import glob
+import logging
+import pandas as pd
+from tqdm import tqdm
+
+def combine_periods():
+    """Combiner tous les fichiers de périodes en un seul CSV"""
+
+    logging.basicConfig(
+        level=logging.INFO,
+        format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
+    )
+
+    logging.info("=== COMBINAISON DES PÉRIODES SCRAPÉES ===")
+
+    # Trouver tous les fichiers CSV
+    periods_dir = "data/courses/periods"
+    csv_files = glob.glob(os.path.join(periods_dir, "courses_*.csv"))
+
+    logging.info(f"Nombre de fichiers à combiner: {len(csv_files)}")
+
+    if not csv_files:
+        logging.error("Aucun fichier trouvé !")
+        return None
+
+    # Combiner tous les fichiers
+    all_data = []
+
+    for file in tqdm(csv_files, desc="Combinaison des fichiers"):
+        try:
+            df = pd.read_csv(file, encoding='utf-8-sig')
+            all_data.append(df)
+        except Exception as e:
+            logging.warning(f"Erreur pour {file}: {e}")
+
+    if not all_data:
+        logging.error("Aucune donnée à combiner !")
+        return None
+
+    # Fusionner toutes les données
+    combined_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True)
+
+    logging.info(f"Courses combinées: {len(combined_df)}")
+
+    # Nettoyer les données
+    # Supprimer les doublons
+    combined_df = combined_df.drop_duplicates()
+
+    logging.info(f"Après suppression des doublons: {len(combined_df)}")
+
+    # Créer le répertoire de sortie
+    output_dir = "data/courses"
+    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+
+    # Sauvegarder le fichier combiné
+    output_file = os.path.join(output_dir, "courses_list_combined.csv")
+    combined_df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8-sig')
+
+    logging.info(f"Fichier sauvegardé: {output_file}")
+
+    # Statistiques
+    logging.info("\n=== STATISTIQUES ===")
+    logging.info(f"Courses totales: {len(combined_df)}")
+
+    if 'date' in combined_df.columns:
+        # Analyser les dates
+        dates = combined_df['date'].value_counts()
+        logging.info(f"Dates uniques: {len(dates)}")
+
+    if 'lieu' in combined_df.columns:
+        locations = combined_df['lieu'].value_counts()
+        logging.info(f"Lieux uniques: {len(locations)}")
+
+    if 'resultats_url' in combined_df.columns:
+        has_result = combined_df['resultats_url'].notna() & (combined_df['resultats_url'] != '')
+        logging.info(f"Courses avec URL de résultats: {has_result.sum()}/{len(combined_df)}")
+
+    if 'fiche_detail' in combined_df.columns:
+        has_fiche = combined_df['fiche_detail'].notna() & (combined_df['fiche_detail'] != '')
+        logging.info(f"Courses avec fiche detail: {has_fiche.sum()}/{len(combined_df)}")
+
+    return combined_df
+
+if __name__ == "__main__":
+    df = combine_periods()
+
+    if df is not None:
+        logging.info("\n✅ Combinaison terminée avec succès!")
+        logging.info(f"💡 Prêt pour l'extraction des résultats")