Specs and todo
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csv-to-timemanager.py — Spécifications d'importation
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Objectif
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Le script `csv-to-timemanager.py` lit des fichiers CSV configurés dans `config.json` et envoie des requêtes vers l'API Nextcloud TimeManager pour créer ou mettre à jour :
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- clients,
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- projets,
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- tâches,
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- entrées de temps.
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Il utilise aussi une base MySQL locale pour vérifier l'existence des objets et éviter les doublons.
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Sources des données
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Le script traite les entrées de chaque CSV listé sous `config['calendars']`.
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Chaque entrée doit contenir au minimum :
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- `csv_name` : chemin du fichier CSV à importer,
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- `user_name` : login Nextcloud utilisé pour authentifier les requêtes,
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- `api_password` : mot de passe ou mot de passe d'application Nextcloud.
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Colonnes CSV utilisées
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Pour chaque ligne du CSV, le script utilise précisément ces colonnes :
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- `Description` → nom du client TimeManager
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- `Categories` → nom du projet TimeManager
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- `Titre` → nom de la tâche TimeManager
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- `Date debut` → date de début de l'entrée de temps
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- `Heure debut` → heure de début de l'entrée de temps
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- `Date fin` → date de fin de l'entrée de temps
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- `Heure fin` → heure de fin de l'entrée de temps
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Correspondance vers TimeManager
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| Colonne CSV | Entité TimeManager | Champ TimeManager / usage |
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| `Description` | client | `name` du client |
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| `Categories` | project | `name` du projet |
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| `Titre` | task | `name` de la tâche |
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| `Date debut` | time entry | `start` (date + heure) |
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| `Heure debut` | time entry | `start` (date + heure) |
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| `Date fin` | time entry | `end` (date + heure) |
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| `Heure fin` | time entry | `end` (date + heure) |
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Traitements appliqués
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1. Lecture du CSV
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- Le fichier est lu avec `csv.reader(..., delimiter=';')`.
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- La première ligne est traitée comme en-tête et sert à associer chaque colonne à une clé de dictionnaire.
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2. Nettoyage des chaînes de texte
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- `sanitize(chain)` :
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- retire tous les caractères sauf lettres, chiffres et espaces,
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- applique `unidecode` pour normaliser les accents,
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- `strip()` pour enlever les espaces en début/fin,
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- `capitalize()` pour mettre la première lettre en majuscule.
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- `sanitize_date(chain)` :
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- conserve aussi les caractères `-` et `:` supplémentaires (utile pour les dates/heures),
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- applique les mêmes normalisations que `sanitize`.
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3. Création / existence d'objets
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- **Chaque entité est créée indépendamment** si elle n'existe pas :
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- Si le client `Description` n'existe pas, il est créé via `create_client()`.
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- Si le projet `Categories` n'existe pas (pour ce client), il est créé via `create_project()`.
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- Si la tâche `Titre` n'existe pas (pour ce projet), elle est créée via `create_task()`.
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- Les actions de création appellent l'API `updateObjects` avec un payload minimal contenant l'entité concernée.
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4. Insertion d'une entrée de temps
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- Le script construit `start` et `end` en concaténant `Date debut + Heure debut` et `Date fin + Heure fin`.
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- Il envoie ensuite un objet `times.created` à l'API `updateObjects`.
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Validation et gestion des doublons
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- Avant d'ajouter une entrée de temps, le script vérifie si une entrée identique existe déjà dans la base :
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- il cherche d'abord une entrée avec les mêmes `user_id`, `start` (date+heure début) et `end` (date+heure fin).
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- si une telle entrée existe, il valide que le `task`, le `project` et le `client` correspondent.
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- si tous les critères correspondent, l'import est ignoré pour éviter un doublon.
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- **Important** : deux entrées avec les mêmes client/projet/tâche mais à des **heures différentes** créent 2 entrées TimeManager distinctes (elles ne sont pas considérées comme des doublons).
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Gestion des données manquantes
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- Si `user_name` ou `api_password` manque dans la configuration pour un calendrier, ce calendrier est ignoré.
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- Dans le CSV, si `client_name` (`Description`) et `project_name` (`Categories`) sont tous deux vides, la ligne est ignorée.
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- Si le client existe mais que son UUID ne peut pas être récupéré après création, le traitement de la ligne est abandonné avec un message d'erreur.
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- **Limitations actuelles (risque)** : Le script ne valide pas que `Titre`, `Date debut`, `Heure debut`, `Date fin` ou `Heure fin` sont présents :
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- Si `Titre` est vide, une tâche avec un nom vide peut être créée ou recherchée.
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- Si `Date debut`, `Heure debut`, `Date fin` ou `Heure fin` sont vides, une entrée de temps avec `start` ou `end` incomplet sera créée.
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- Ce comportement est **indésirable** et devrait être amélioré (voir `docs/todo.md`).
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Cas particuliers
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- Pour l'existence d'un client/projet/tâche, la comparaison se fait avec les noms nettoyés (`sanitize`) et uniquement les objets dont `status != "deleted"`.
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- `create_client()` retourne maintenant l'UUID extrait de la réponse API si disponible. Si la réponse ne contient pas d'UUID, le script effectue une seconde récupération via la base de données.
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- `create_project()` et `create_task()` ne retournent pas d'UUID : ils comptent sur les recherches suivantes (`get_project_uuid_by_name`, `get_task_uuid_by_name`) pour retrouver l'objet créé.
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Notes d'implémentation
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- Les requêtes vers TimeManager utilisent toujours `POST /api/updateObjects`.
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- Les objets envoyés contiennent des champs vides (`uuid`, `commit`, `created`, `changed`) pour laisser le serveur les remplir si nécessaire.
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- Le script n'envoie pas de données de `deleted` ou `updated` : il se contente de créer des objets dans `created`.
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Résumé rapide
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Le script transforme chaque ligne CSV en un client/projet/tâche puis une entrée de temps, en appliquant un nettoyage de texte simple et en évitant le double-import des mêmes périodes.
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Champs obligatoires pour créer une entrée de temps
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Pour qu'une ligne CSV soit importée avec succès en tant qu'entrée de temps TimeManager, les champs suivants **doivent** être renseignés :
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- `Description` : non vide (nom du client) OU `Categories` : non vide (nom du projet) — au moins un des deux.
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- `Categories` : non vide (nom du projet).
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- `Titre` : non vide (nom de la tâche).
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- `Date debut` : non vide et valide.
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- `Heure debut` : non vide et valide.
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- `Date fin` : non vide et valide.
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- `Heure fin` : non vide et valide.
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**Note actuellement** : le script ne valide pas strictement ces conditions. Il est recommandé d'améliorer ce point (voir `docs/todo.md`).
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Le point clef est que seules les colonnes suivantes sont exploitées :
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`Description`, `Categories`, `Titre`, `Date debut`, `Heure debut`, `Date fin`, `Heure fin`.
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Tâches d'amélioration — csv-to-timemanager.py
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Validation des champs obligatoires
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### TODO : Améliorer la validation des champs CSV
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**Actuellement** : le script n'effectue pas de validation stricte sur les champs obligatoires. Cela peut conduire à :
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- Créer des tâches avec un nom vide (si `Titre` manque).
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- Créer des entrées de temps avec `start` ou `end` incomplets (si dates/heures manquent).
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**À faire** :
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1. Ajouter une validation au début de la boucle de traitement des lignes CSV pour vérifier que les champs suivants sont non-vides **et valides** :
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- `Titre` : non vide après nettoyage.
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- `Date debut` : non vide et correspond à un format date valide.
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- `Heure debut` : non vide et correspond à un format heure valide (ex: `HH:MM` ou `HH:MM:SS`).
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- `Date fin` : non vide et correspond à un format date valide.
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- `Heure fin` : non vide et correspond à un format heure valide.
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2. Condition d'import : une ligne est importée **seulement si** :
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- `Description` OU `Categories` sont renseignés (au moins un),
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- ET tous les champs listés ci-dessus sont valides.
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3. Pour les lignes invalides : enregistrer une ligne de log / warning avec la raison (ex: "Titre manquant", "Date debut invalide"), pour faciliter le débogage.
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### TEST : Vérifier qu'aucune tâche n'est créée avec champs manquants
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**Objectif** : S'assurer que le code corrigé ne crée pas de tâches/entrées de temps incomplètes.
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**À faire** :
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1. Créer un petit fichier CSV de test contenant des lignes avec champs manquants (ex: `Titre` vide, `Date debut` manquant, etc.).
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2. Exécuter le script avec ce fichier de test.
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3. Vérifier dans la base de données ou via l'interface TimeManager que **aucune** tâche ou entrée de temps incomplète n'a été créée.
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4. Documenter les résultats du test dans un fichier `tests/csv_validation_test.md`.
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### Alternative : Utiliser la validation existante dans TimeManager
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Si l'API TimeManager rejette les entrées incomplètes, le script bénéficiera indirectement de cette validation.
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À vérifier auprès du serveur TimeManager (réponse HTTP 406 / erreur de validation de la requête).
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Gestion des modifications utilisateur et réimport
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### TODO : Analyser le comportement en cas de modification manuelle + réimport
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**Problème** : Que se passe-t-il si un utilisateur modifie une tâche ou une entrée de temps directement dans TimeManager, puis que le script réimporte le même CSV ?
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**Cas d'usage** :
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1. Un CSV est importé, créant une tâche `Nom original` avec une entrée de temps.
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2. L'utilisateur renomme la tâche à `Nom modifié` dans TimeManager.
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3. Le CSV est réimporté avec la même ligne.
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**Comportement actuel** :
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- Le script utilise la colonne `Titre` du CSV (ex: `Nom original`) pour chercher la tâche existante.
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- Si la tâche a été renommée (ex: `Nom modifié`), le script ne la trouvera **pas** (car `sanitize("Nom original") != sanitize("Nom modifié")`).
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- Le script créera une **nouvelle tâche** `Nom original`, créant ainsi un doublon.
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- L'ancienne tâche (`Nom modifié`) restera en place dans TimeManager.
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**Risques** :
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- Création involontaire de doublons.
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- Incohérence entre le CSV et TimeManager.
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- Perte de données si les modifications de l'utilisateur n'ont pas été sauvegardées ailleurs.
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**À considérer** :
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1. Faut-il implémenter une stratégie de fusionnement / synchronisation bidirectionnelle (ex: tracking des UUIDs) ?
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2. Faut-il documenter que le script n'est pas conçu pour gérer les modifications manuelles post-import ?
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3. Faut-il ajouter une option `--allow-duplicates` ou `--force-sync` au script pour expliciter ce comportement ?
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4. Analyser comment l'app TimeManager gère les commits et les conflits (voir `lib/Db/StorageHelper.php`).
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**Priorité** : À discuter avec l'équipe pour clarifier le flux de travail prévu.
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Références
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- Détail de la validation : voir `docs/specs.md` section "Gestion des données manquantes".
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- Code de validation des lignes : voir `csv-to-timemanager.py` ligne ~437.
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- Détection d'existence de tâches : voir `csv-to-timemanager.py` fonctions `task_exist_by_name`, `project_exist_by_name`, `client_exist_by_name`.
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- Stratégie de sync TimeManager : voir `lib/Db/StorageHelper.php` (analyse du système de commits et résolution de conflits).
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