suivi_produit

Suite self-hosted pour suivre les prix et l'état des produits Amazon.fr (et autres stores à venir).

Structure

• backend/ : API FastAPI + scraper Playwright + persistance SQLite
• frontend/ : SPA Gruvbox dark pour afficher les vignettes, graphiques et logs
• docker/ : fichiers nécessaires pour docker-compose + builds
• docs/, TODO.md, CHANGELOG.md, kanban.md : documentation et suivi

Objectif MVP

1. CRUD produits + historique des snapshots
2. Scraper Amazon via Playwright avec logs et artifacts
3. Interface responsive avec vignettes & graphique 30j
4. Configuration JSON frontend/backend rangée dans le repo
5. Docker Compose + scheduler interne pour lancer les scrapes

Environnement

1. Copier cp .env.example .env avant tout lancement backend/tests.
2. Activer le venv :
   • source .venv/bin/activate
   • ou poetry shell
3. poetry install (backend)
4. npm install (frontend, à compléter)

Tests

• Toujours exécuter poetry run pytest dans l’environnement .env avant un docker compose up.
• Test scraper en CLI (Playwright) :
  • SCRAPE_TEST_MAX=0 .venv/bin/poetry run python backend/app/scraper/run_scrape_tests.py
  • Optionnel (ouvrir le navigateur si blocage) :
    • SCRAPE_TEST_HEADFUL_ON_BLOCK=1 SCRAPE_TEST_MAX=0 .venv/bin/poetry run python backend/app/scraper/run_scrape_tests.py

Audit code (imports / code mort)

• Installer les outils (dans le venv) :
  • .venv/bin/pip install ruff vulture coverage pip-check-reqs pyright
• Lancer l’audit :
  • .venv/bin/ruff check backend/
  • .venv/bin/vulture backend/
  • .venv/bin/pip-check-reqs backend/
  • .venv/bin/coverage run -m pytest
  • .venv/bin/coverage report -m

Déploiement

1. docker compose up --build (à configurer)

Notes

• Le scraping est volontairement lent (15-20 produits/jour) pour éviter le blocage.
• Le raw JSON est conservé pendant 30 jours dans backend/data/raw.