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>
30 lines
1.3 KiB
Python
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Python
from datetime import datetime
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from typing import Any
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from sqlalchemy import DateTime, ForeignKey, String
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from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
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from app.core.database import Base
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from app.core.mixins import JSONB_V, TimestampMixin
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class ImportRun(TimestampMixin, Base):
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__tablename__ = "import_runs"
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id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
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user_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("users.id"), index=True)
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importer_id: Mapped[str] = mapped_column(String(50)) # ex: "foodvisor_csv"
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domain: Mapped[str] = mapped_column(String(20)) # "health" | "vape" | "finance"
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filename: Mapped[str] = mapped_column(String(255))
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file_size: Mapped[int] = mapped_column()
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status: Mapped[str] = mapped_column(String(20)) # "completed" | "failed"
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rows_total: Mapped[int] = mapped_column(default=0)
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rows_inserted: Mapped[int] = mapped_column(default=0)
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rows_updated: Mapped[int] = mapped_column(default=0)
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rows_duplicates: Mapped[int] = mapped_column(default=0)
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rows_errors: Mapped[int] = mapped_column(default=0)
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# [{row, message}] capped at 100
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error_details: Mapped[list[dict[str, Any]]] = mapped_column(JSONB_V, default=list)
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started_at: Mapped[datetime] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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finished_at: Mapped[datetime | None] = mapped_column(DateTime(timezone=True))
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