Tracker de vie auto-hébergé : suivi poids/calories/sport avec planning de pesées, sevrage tabac (vape) avec modèle de coût DIY et économies, et finances personnelles avec import de relevés bancaires. Architecture : FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + PostgreSQL 16, React 18 + TS + Vite + Tailwind + ECharts, déploiement Docker Compose. Modules auto-découverts des deux côtés (pkgutil / import.meta.glob) et framework de connecteurs à deux voies (importeurs de fichiers + ingestion JSON) pour brancher de nouvelles sources sans toucher au noyau. Validé : 292 tests pytest, tsc + vite build, contrat API/web vérifié contre le schéma OpenAPI, et déploiement Docker réel sur PostgreSQL 16 (28 tables, SPA servie par nginx, wizard de premier démarrage). Documentation : README.md, docs/GUIDE.md, CONVENTIONS.md, et les documents de conception et de recherche dans docs/. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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Python
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from functools import lru_cache
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from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
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class Settings(BaseSettings):
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model_config = SettingsConfigDict(
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env_prefix="LIFETRACK_", env_file=".env", extra="ignore"
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)
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# Database (psycopg v3 driver)
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database_url: str = (
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"postgresql+psycopg://lifetrack:lifetrack@localhost:5432/lifetrack"
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)
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# Auth
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jwt_secret: str = "change-me-in-env" # MUST be overridden in production
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jwt_algorithm: str = "HS256"
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access_token_expire_minutes: int = 60 * 24 * 7 # 7 days (home deployment)
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# Time
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timezone: str = "Europe/Paris" # default tz for daily aggregations
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# Imports
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max_upload_bytes: int = 20 * 1024 * 1024 # 20 MiB
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# Dev only: Vite dev server origin(s), comma-separated env value
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cors_origins: list[str] = []
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@lru_cache
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def get_settings() -> Settings:
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return Settings()
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