feat(airflow): orchestre l'import de la Mock API

etl/airflow/dags/mock_api_import.py

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+"""DAG d'import périodique des données de l'API Mock EnerVision (issue #15).
+
+Orchestre le pipeline existant `app.etl.mock_api_import` sans dupliquer sa logique ETL.
+Chaque exécution traite l'intervalle horaire Airflow précédent.
+
+Le pipeline backend reste responsable de la validation, de la normalisation, du suivi de la
+qualité, de l'idempotence et du chargement dans PostgreSQL/TimescaleDB.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import datetime, timedelta
+
+from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator
+from airflow.sdk import DAG
+
+# Le backend possède son propre environnement uv dans l'image Airflow (ADR 0008).
+COMMANDE_BACKEND = "cd /opt/backend && env -u VIRTUAL_ENV uv run --no-sync python -m"
+
+# L'API et le pipeline backend plafonnent une réponse à 1 000 lectures par site.
+LIMITE_LECTURES = 60
+
+# Deux reprises donnent trois tentatives au total. Même dans le pire cas, l'exécution reste
+# inférieure au pas horaire du DAG.
+NOMBRE_REPRISES = 2
+DELAI_ENTRE_REPRISES = timedelta(minutes=2)
+PLAFOND_PAR_TENTATIVE = timedelta(minutes=10)
+
+with DAG(
+    dag_id="mock_api_import",
+    description="Importe chaque heure les données de l'API Mock dans site et reading.",
+    schedule="@hourly",
+    start_date=datetime(2026, 1, 1),
+    catchup=False,
+    # Deux exécutions simultanées pourraient demander et traiter le même intervalle.
+    max_active_runs=1,
+    tags=["etl", "mock-api"],
+) as dag:
+    BashOperator(
+        task_id="import_mock_api",
+        bash_command=(
+            f"{COMMANDE_BACKEND} app.etl.mock_api_import "
+            '--start-time "{{ data_interval_start.isoformat() }}" '
+            '--end-time "{{ data_interval_end.isoformat() }}" '
+            f"--limit {LIMITE_LECTURES}"
+        ),
+        retries=NOMBRE_REPRISES,
+        retry_delay=DELAI_ENTRE_REPRISES,
+        execution_timeout=PLAFOND_PAR_TENTATIVE,
+    )