MrRaph_
3af796f9c4
- Implemented main.py to orchestrate the analysis of Jules Berton's letters collection. - Added read_excel_metadata.py to read and analyze the Excel file containing letter metadata. - Included functions for reading Excel files, analyzing structure, extracting letter information, and saving data to JSON. - Added error handling and user feedback for file operations and analysis steps. - Provided a summary of the analysis results and instructions for further usage.
123 lines
3.9 KiB
Python
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3.9 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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Script principal pour analyser la collection des lettres de Jules Berton.
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Ce script orchestre l'ensemble du processus d'analyse et de génération de documentation.
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Auteur: Assistant IA
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Date: Septembre 2025
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"""
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import subprocess
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import sys
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from pathlib import Path
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def run_script(script_name, description):
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"""
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Exécute un script Python et affiche les résultats.
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Args:
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script_name (str): Nom du script à exécuter
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description (str): Description de l'action
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"""
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print(f"\n🔄 {description}")
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print("=" * 60)
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try:
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# Utiliser l'interpréteur Python de l'environnement virtuel
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python_path = Path(__file__).parent / ".venv" / "bin" / "python"
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script_path = Path(__file__).parent / script_name
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result = subprocess.run(
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[str(python_path), str(script_path)],
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capture_output=True,
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text=True,
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cwd=Path(__file__).parent
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)
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if result.returncode == 0:
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print(result.stdout)
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print(f"✅ {description} terminé avec succès")
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else:
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print(f"❌ Erreur lors de l'exécution:")
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print(result.stderr)
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return False
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except Exception as e:
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print(f"❌ Erreur: {e}")
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return False
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return True
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def main():
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"""Fonction principale qui orchestre l'analyse complète."""
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print("📚 ANALYSE COMPLÈTE DE LA COLLECTION JULES BERTON")
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print("=" * 70)
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print("Ce script va analyser le fichier Excel et générer une documentation complète.")
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print()
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base_path = Path(__file__).parent
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excel_file = base_path / "Jules Berton - lettres, dates et lieux.xlsx"
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# Vérifier la présence du fichier Excel
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if not excel_file.exists():
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print(f"❌ Le fichier Excel '{excel_file.name}' n'a pas été trouvé.")
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print(f" Assurez-vous qu'il soit présent dans le répertoire: {base_path}")
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return
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print(f"✓ Fichier Excel trouvé: {excel_file.name}")
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# Étape 1: Lecture des métadonnées Excel
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success = run_script(
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"read_excel_metadata.py",
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"ÉTAPE 1: Lecture et analyse du fichier Excel"
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)
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if not success:
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print("❌ Impossible de continuer sans les métadonnées Excel.")
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return
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# Étape 2: Génération du README
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success = run_script(
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"generate_readme.py",
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"ÉTAPE 2: Génération du README.md avec métadonnées complètes"
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)
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if not success:
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print("⚠️ Le README n'a pas pu être généré, mais les métadonnées sont disponibles.")
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# Résumé final
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print("\n📋 RÉSUMÉ DE L'ANALYSE")
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print("=" * 50)
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# Vérifier les fichiers générés
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json_file = base_path / "lettres_metadata.json"
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readme_file = base_path / "README.md"
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if json_file.exists():
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print(f"✅ Métadonnées JSON: {json_file.name}")
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else:
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print(f"❌ Métadonnées JSON: Non trouvé")
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if readme_file.exists():
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print(f"✅ Documentation: {readme_file.name}")
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else:
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print(f"❌ Documentation: Non trouvé")
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print("\n🔧 FICHIERS UTILITAIRES DISPONIBLES:")
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print("- read_excel_metadata.py : Analyse le fichier Excel")
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print("- generate_readme.py : Génère le README.md")
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print("- lettres_metadata.json : Métadonnées au format JSON")
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print("\n📖 UTILISATION:")
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print("1. Pour re-analyser le fichier Excel:")
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print(" python read_excel_metadata.py")
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print("\n2. Pour régénérer le README:")
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print(" python generate_readme.py")
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print("\n3. Pour une analyse complète:")
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print(" python main.py")
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print(f"\n✨ Analyse terminée! Consultez le fichier README.md pour la documentation complète.")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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