Étape 3 : import CSV/Excel des bénévoles et disponibilités

- Fichier unique, processus en deux temps : POST /editions/{id}/import/analyze
  (colonnes détectées, aperçu, mapping suggéré, demi-journées de l'édition)
  puis POST /editions/{id}/import/execute (mapping validé)
- Parser CSV (délimiteur et encodage devinés, BOM) et XLSX (openpyxl),
  détection XLSX par nombre magique
- Vocabulaire des valeurs de disponibilité (tri-état, accents/casse) et des
  tailles de t-shirt ; compétences créées à la volée dans le référentiel
- Rapport ligne par ligne : codes de traduction + paramètres, jamais de
  phrase. Doublons : upsert sur email, signalement sur (nom, prénom) sans
  email, doublons intra-fichier. Mode simulation (rollback, rien de persisté)
- 40 tests : parser, valeurs, service (tous les cas), endpoints
- Dépendances : python-multipart, openpyxl

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
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backend/app/importing/schemas.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+"""Schémas d'entrée/sortie de l'import.
+
+Le rapport ne contient que des **codes** de traduction + des paramètres
+structurés, jamais de phrase (voir `locales/fr.json`).
+"""
+
+import datetime as dt
+import uuid
+from typing import Literal
+
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+Severity = Literal["ERROR", "WARNING"]
+RowAction = Literal["CREATED", "UPDATED", "SKIPPED"]
+
+
+class ColumnMapping(BaseModel):
+    first_name: str
+    last_name: str
+    email: str | None = None
+    phone: str | None = None
+    tshirt_size: str | None = None
+    diet: str | None = None
+    comment: str | None = None
+    skills: str | None = None
+
+
+class AvailabilityColumnMapping(BaseModel):
+    header: str
+    date: dt.date
+    day_part_code: str
+
+
+class ImportMapping(BaseModel):
+    dry_run: bool = True
+    columns: ColumnMapping
+    availability_columns: list[AvailabilityColumnMapping] = Field(
+        default_factory=list
+    )
+
+
+class Issue(BaseModel):
+    code: str
+    severity: Severity
+    field: str | None = None
+    params: dict[str, str | int | None] = Field(default_factory=dict)
+
+
+class RowReport(BaseModel):
+    line: int
+    action: RowAction
+    volunteer_id: uuid.UUID | None = None
+    issues: list[Issue] = Field(default_factory=list)
+
+
+class ImportReport(BaseModel):
+    dry_run: bool
+    total_rows: int
+    created: int = 0
+    updated: int = 0
+    skipped: int = 0
+    availabilities_written: int = 0
+    skills_created: list[str] = Field(default_factory=list)
+    rows: list[RowReport] = Field(default_factory=list)
+
+
+class PreviewRow(BaseModel):
+    line: int
+    values: dict[str, str]
+
+
+class DayPartInfo(BaseModel):
+    code: str
+    label: str
+    start_time: dt.time
+    end_time: dt.time
+    order: int
+
+
+class AnalyzeResponse(BaseModel):
+    filename: str
+    format: Literal["csv", "xlsx"]
+    headers: list[str]
+    row_count: int
+    preview: list[PreviewRow]
+    suggested_mapping: dict[str, str]
+    edition_dates: list[dt.date]
+    day_parts: list[DayPartInfo]