Merge remote-tracking branch 'origin/dev' into feat/moteur-regles-recommandations
This commit is contained in:
@@ -1,6 +1,7 @@
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from collections.abc import Sequence
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from sqlalchemy import select
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from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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from app.models.energy import Alert
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@@ -19,3 +20,36 @@ class AlertRepository:
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if severity is not None:
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requete = requete.where(Alert.severity == severity)
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return (await self._session.scalars(requete)).all()
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async def create_many(self, alerts: Sequence[Alert]) -> Sequence[Alert]:
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# `ON CONFLICT DO NOTHING` sur `uq_alert_source_reference` : rejouer la détection sur une
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# fenêtre qui recouvre une exécution précédente ne doit pas dupliquer une alerte déjà
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# enregistrée. `RETURNING` ne renvoie donc que les lignes effectivement insérées.
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if not alerts:
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return []
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valeurs = [
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{
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"source_alert_id": alerte.source_alert_id,
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"site_id": alerte.site_id,
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"source": alerte.source,
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"timestamp": alerte.timestamp,
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"type": alerte.type,
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"severity": alerte.severity,
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"message": alerte.message,
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"value": alerte.value,
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"threshold": alerte.threshold,
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"metric": alerte.metric,
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"prediction_id": alerte.prediction_id,
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"raw_data": alerte.raw_data,
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}
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for alerte in alerts
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]
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requete = (
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insert(Alert)
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.values(valeurs)
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.on_conflict_do_nothing(constraint="uq_alert_source_reference")
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.returning(Alert)
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)
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resultat = await self._session.execute(requete)
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await self._session.flush()
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return resultat.scalars().all()
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@@ -1,4 +1,5 @@
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from collections.abc import Sequence
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from datetime import datetime
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from sqlalchemy import select
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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@@ -10,6 +11,26 @@ class PredictionRepository:
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def __init__(self, session: AsyncSession) -> None:
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self._session = session
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async def list_since(
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self, *, since: datetime, site_id: str | None = None
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) -> Sequence[Prediction]:
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# Restreint à `available` : une prévision `insufficient_data`/`error` n'a pas de
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# `predicted_value` à comparer à une lecture réelle (détection d'anomalie).
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# Piège : `prediction` n'a pas d'unicité sur `(site_id, target_at)` (cf.
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# `enervision_ml.score`, qui insère toujours une nouvelle ligne plutôt que d'écraser la
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# précédente). `prediction_id` en dernier départage donc les égalités de `target_at` par
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# ordre croissant : `_detect_anomaly` construit un dict qui garde le dernier rencontré,
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# c'est-à-dire le run le plus récent plutôt qu'une ligne choisie au hasard par le plan
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# d'exécution.
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requete = (
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select(Prediction)
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.where(Prediction.target_at >= since, Prediction.status == "available")
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.order_by(Prediction.site_id, Prediction.target_at, Prediction.prediction_id)
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)
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if site_id is not None:
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requete = requete.where(Prediction.site_id == site_id)
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return (await self._session.scalars(requete)).all()
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async def latest_by_site(self) -> Sequence[Prediction]:
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# `.distinct(site_id)` compile en `DISTINCT ON (site_id)` sous PostgreSQL : une seule
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# ligne par site, la plus récente grâce à l'ordre composite qui suit. Même mécanisme que
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@@ -34,6 +34,21 @@ class ReadingRepository:
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lecture: Reading | None = await self._session.scalar(requete)
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return lecture
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async def list_since(self, *, since: datetime, site_id: str | None = None) -> Sequence[Reading]:
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# Trié par site puis par heure croissante : la détection d'alertes (spike) a besoin de
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# comparer chaque lecture à celle qui la précède immédiatement pour le même site.
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# `reading_id` en dernier départage : `uq_reading_source` autorise deux lignes au même
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# `site_id`+`timestamp` quand la `source` diffère (même piège que `latest_for_site`), sans
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# quoi l'ordre entre elles ne serait pas garanti d'un appel à l'autre.
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requete = (
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select(Reading)
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.where(Reading.timestamp >= since)
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.order_by(Reading.site_id, Reading.timestamp, Reading.reading_id)
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)
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if site_id is not None:
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requete = requete.where(Reading.site_id == site_id)
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return (await self._session.scalars(requete)).all()
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async def list_history(
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self,
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*,
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