Johan LEROY
aeb07e14db
`recommendation` n'avait aucun écrivain : les quatre couches de lecture étaient livrées, mais rien ne produisait de ligne. Le moteur comble ce trou. Le catalogue `REGLES` vit dans `app/services/`, pas dans `ml/` : il lit `alert.type`, `alert.severity`, `alert.value` et `alert.threshold`, sans modèle ni feature, et s'appuie sur deux repositories existants. L'arbitrage avec l'ADR 0005, qui annonçait #38 du côté ML, est tranché par l'ADR 0006. Sept règles, cinq par type d'alerte et deux transverses (sévérité critique, dépassement d'au moins 20 % du seuil), donc une à trois recommandations par alerte. L'idempotence est portée par la base : `create_missing()` insère en `ON CONFLICT DO NOTHING` sur `uq_recommendation_alert_rule`, ce qui supprime la fenêtre entre un contrôle préalable et l'insertion. `rule_reference` devient de ce fait une clé fonctionnelle, d'où le suffixe de version sur chaque référence. Deux déclencheurs : `POST /api/v1/recommendations/generate` réservé `admin`, et `python -m app.cli generate-recommendations` (cible `make recommendations`). Limite connue : aucune source n'alimente `alert` aujourd'hui, ni détection interne (#104) ni ingestion de l'API Mock. La route répond, le rapport reste à zéro, et la chaîne s'allume sans retoucher le moteur le jour où les alertes existent. Tests : 80 unitaires et API verts, plus 6 d'intégration dont l'idempotence jouée contre PostgreSQL. Closes #38
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2.2 KiB
Python
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2.2 KiB
Python
from fastapi import APIRouter, HTTPException, status
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from app.api.deps import AdminDep, LecteurDep, RecommendationServiceDep
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from app.api.openapi import REPONSE_VALIDATION, REPONSES_ADMIN, Reponses
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from app.schemas.errors import ErrorResponse
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from app.schemas.recommendation import (
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RecommendationGenerationResponse,
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RecommendationResponse,
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)
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from app.services.recommendation import RecommendationNotFoundError
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router = APIRouter()
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REPONSES_GENERATION: Reponses = {**REPONSES_ADMIN, **REPONSE_VALIDATION}
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REPONSES_INTROUVABLE: Reponses = {
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**REPONSE_VALIDATION,
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404: {"model": ErrorResponse, "description": "Aucune recommandation ne porte cet identifiant."},
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}
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@router.get("", response_model=list[RecommendationResponse], summary="Liste les recommandations")
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async def list_recommendations(
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_: LecteurDep, service: RecommendationServiceDep
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) -> list[RecommendationResponse]:
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recommendations = await service.list_all()
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return [RecommendationResponse.model_validate(r) for r in recommendations]
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@router.get(
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"/{recommendation_id}",
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response_model=RecommendationResponse,
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summary="Décrit une recommandation",
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responses=REPONSES_INTROUVABLE,
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)
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async def get_recommendation(
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recommendation_id: int, _: LecteurDep, service: RecommendationServiceDep
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) -> RecommendationResponse:
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try:
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recommendation = await service.get_by_id(recommendation_id)
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except RecommendationNotFoundError as erreur:
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raise HTTPException(
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status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND, detail="Recommandation introuvable"
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) from erreur
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return RecommendationResponse.model_validate(recommendation)
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@router.post(
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"/generate",
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response_model=RecommendationGenerationResponse,
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summary="Génère les recommandations à partir des alertes",
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responses=REPONSES_GENERATION,
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)
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async def generate_recommendations(
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_: AdminDep,
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service: RecommendationServiceDep,
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site_id: str | None = None,
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) -> RecommendationGenerationResponse:
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rapport = await service.generate(site_id=site_id)
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return RecommendationGenerationResponse(
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alerts_examined=rapport.alertes_examinees,
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recommendations_created=rapport.recommandations_creees,
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already_present=rapport.deja_presentes,
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|
)
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