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benevoles/backend/app/importing/schemas.py
T
AdamThomasandClaude Sonnet 5 bb919554ff 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>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017uUsRg7XzopkCPWimwg9ZM
2026-09-09 22:37:30 +02:00

89 lines
1.9 KiB
Python

"""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]