gilles
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- Dockerfile backend (Python 3.11 + Poetry + Playwright/Chromium) - Dockerfile frontend (Node 20 + Vite build + Nginx) - docker-compose.yml avec services et volumes persistants - Proxy Nginx pour API (/api -> backend:8008) - Healthchecks sur les deux services - Configuration Docker (.env.docker, .dockerignore) - Documentation déploiement Docker dans README - Fichier docs/tools_used.md avec liste des technologies Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# suivi_produit
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Suite self-hosted pour suivre les prix et l'état des produits Amazon.fr (et autres stores à venir).
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## Structure
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- `backend/` : API FastAPI + scraper Playwright + persistance SQLite
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- `frontend/` : SPA Gruvbox dark pour afficher les vignettes, graphiques et logs
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- `docker/` : fichiers nécessaires pour docker-compose + builds
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- `docs/`, `TODO.md`, `CHANGELOG.md`, `kanban.md` : documentation et suivi
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## Objectif MVP
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1. CRUD produits + historique des snapshots
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2. Scraper Amazon via Playwright avec logs et artifacts
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3. Interface responsive avec vignettes & graphique 30j
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4. Configuration JSON frontend/backend rangée dans le repo
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5. Docker Compose + scheduler interne pour lancer les scrapes
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## Environnement
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1. Copier `cp .env.example .env` avant tout lancement backend/tests.
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2. Activer le venv :
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- `source .venv/bin/activate`
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- ou `poetry shell`
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3. `poetry install` (backend)
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4. `npm install` (frontend, à compléter)
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## Tests
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- Toujours exécuter `poetry run pytest` dans l’environnement `.env` avant un `docker compose up`.
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- Test scraper en CLI (Playwright) :
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- `SCRAPE_TEST_MAX=0 .venv/bin/poetry run python backend/app/scraper/run_scrape_tests.py`
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- Optionnel (ouvrir le navigateur si blocage) :
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- `SCRAPE_TEST_HEADFUL_ON_BLOCK=1 SCRAPE_TEST_MAX=0 .venv/bin/poetry run python backend/app/scraper/run_scrape_tests.py`
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## Audit code (imports / code mort)
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- Installer les outils (dans le venv) :
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- `.venv/bin/pip install ruff vulture coverage pip-check-reqs pyright`
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- Lancer l’audit :
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- `.venv/bin/ruff check backend/`
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- `.venv/bin/vulture backend/`
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- `.venv/bin/pip-check-reqs backend/`
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- `.venv/bin/coverage run -m pytest`
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- `.venv/bin/coverage report -m`
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## Déploiement Docker
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### Lancement rapide
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```bash
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# Copier la configuration Docker
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cp .env.docker .env
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# Build et lancement
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docker compose up --build -d
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# Voir les logs
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docker compose logs -f
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```
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### Services
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| Service | Port | Description |
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| frontend | 8080 | Interface web (Nginx) |
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| backend | 8008 | API FastAPI + Scheduler |
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### Volumes persistants
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- `suivi_produit_data` : base SQLite + raw JSON (`backend/data/`)
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- `suivi_produit_logs` : fichiers de log (`backend/logs/`)
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### Commandes utiles
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```bash
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# Arrêter les services
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docker compose down
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# Reconstruire après modification
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docker compose up --build -d
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# Voir l'état des services
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docker compose ps
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# Accéder aux logs d'un service
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docker compose logs backend -f
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docker compose logs frontend -f
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# Backup de la base (volume Docker)
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docker run --rm -v suivi_produit_data:/data -v $(pwd):/backup alpine tar cvf /backup/data_backup.tar /data
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```
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### Configuration
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Variables d'environnement (`.env`) :
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- `API_PORT` : port du backend (défaut: 8008)
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- `FRONTEND_PORT` : port du frontend (défaut: 8080)
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- `APP_ENV` : environnement (development/production)
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- `LOG_LEVEL` : niveau de log (DEBUG/INFO/WARNING/ERROR)
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## Notes
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- Le scraping est volontairement lent (15-20 produits/jour) pour éviter le blocage.
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- Le raw JSON est conservé pendant 30 jours dans `backend/data/raw`.
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Voici les commandes pour lancer les services :
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Backend (port 8008) :
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cd /home/gilles/Documents/vscode/suivi_produit
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.venv/bin/python -m uvicorn backend.app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8008 --reload
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Frontend (port 5173) :
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cd /home/gilles/Documents/vscode/suivi_produit/frontend
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npm run dev
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Ou en une seule commande avec Poetry pour le backend :
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poetry run uvicorn backend.app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8008 --reload |