feat(ml,backend): implemente le service de scoring et GET /predictions (#37)
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from collections.abc import Sequence
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from sqlalchemy import select
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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from app.models.energy import Prediction
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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 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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# `ReadingRepository.latest_by_site`. Trié sur `target_at` (couvert par
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# `ix_prediction_site_target`) plutôt que `created_at` : c'est la prévision la plus
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# récente qui compte pour un tableau de bord, pas forcément le dernier run de scoring.
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requete = (
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select(Prediction)
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.distinct(Prediction.site_id)
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.order_by(
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Prediction.site_id,
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Prediction.target_at.desc(),
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Prediction.prediction_id.desc(),
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)
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)
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return (await self._session.scalars(requete)).all()
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