MeeJayandClaude Opus 5
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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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862 B
Python
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Python
from typing import Generic, TypeVar
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from fastapi import Query
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from pydantic import BaseModel
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from sqlalchemy import Select, func, select
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from sqlalchemy.orm import Session
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T = TypeVar("T")
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class PageParams:
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def __init__(
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self,
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page: int = Query(1, ge=1),
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page_size: int = Query(50, ge=1, le=200),
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):
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self.page = page
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self.page_size = page_size
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@property
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def offset(self) -> int:
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return (self.page - 1) * self.page_size
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class Page(BaseModel, Generic[T]):
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items: list[T]
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total: int
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page: int
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page_size: int
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def paginate(db: Session, stmt: Select, params: PageParams) -> tuple[list, int]:
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total = db.scalar(select(func.count()).select_from(stmt.subquery())) or 0
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rows = db.scalars(stmt.offset(params.offset).limit(params.page_size)).all()
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return list(rows), total
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