Ladebeze66/llm_ticket3

Fork 0

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Ladebeze66 4cd697e11a 1504-16:07testrecupok

2025-04-15 16:08:08 +02:00

40 KiB

Raw Blame History

Documentation for odoo_extractor.py (2025-04-15 15:03:55)

User

peux tu me faire un .md pour documenter le fonctionnement de odoo_extractor.py avec des exemples

Assistant

Bien sûr ! Voici un exemple de contenu pour un fichier .md qui documente le fonctionnement de odoo_extractor.py, avec des exemples d'utilisation.

# Documentation de odoo_extractor.py

## Introduction

`odoo_extractor.py` est un script Python conçu pour extraire des données de l'API Odoo. Ce document fournit une vue d'ensemble de son fonctionnement et des exemples d'utilisation.

## Installation

Avant d'exécuter le script, assurez-vous d'avoir installé les dépendances nécessaires. Vous pouvez le faire en utilisant pip :

```bash
pip install -r requirements.txt

Utilisation

Exécution du script

Pour exécuter le script, utilisez la commande suivante :

python odoo_extractor.py --param1 valeur1 --param2 valeur2

Paramètres

--param1: Description du paramètre 1.
--param2: Description du paramètre 2.

Exemples

Exemple 1 : Extraction de données de base

python odoo_extractor.py --param1 clients --param2 2023-01-01

Cet exemple extrait les données des clients à partir du 1er janvier 2023.

Exemple 2 : Extraction de données avec filtrage

python odoo_extractor.py --param1 commandes --param2 2023-01-01 --filter statut=livré

Cet exemple extrait les commandes livrées à partir du 1er janvier 2023.

Conclusion

odoo_extractor.py est un outil puissant pour interagir avec l'API Odoo et extraire des données pertinentes. Pour plus d'informations, consultez le code source et les commentaires dans le script.


N'hésitez pas à adapter ce contenu selon les spécificités de votre script et les fonctionnalités qu'il offre. Si vous avez besoin d'autres sections ou d'informations supplémentaires, faites-le moi savoir !

---

_**User**_

il me faut des exemples plus explicites tu es trop généraliste voici le code du programme 

---

_**Assistant**_

Merci pour les précisions. Voici une version mise à jour de la documentation pour `odoo_extractor.py`, avec des exemples plus explicites basés sur le code que vous avez fourni.

```markdown
# Documentation de odoo_extractor.py

## Introduction

`odoo_extractor.py` est un script Python conçu pour extraire des données de l'API Odoo. Ce document fournit une vue d'ensemble de son fonctionnement et des exemples d'utilisation détaillés.

## Installation

Avant d'exécuter le script, assurez-vous d'avoir installé les dépendances nécessaires. Vous pouvez le faire en utilisant pip :

```bash
pip install -r requirements.txt

Utilisation

Exécution du script

Pour exécuter le script, utilisez la commande suivante :

python odoo_extractor.py --config config.json --verbose --output /chemin/vers/sortie

Paramètres

--config ou -c: Fichier de configuration (par défaut config.json).
--verbose ou -v: Active le mode verbeux pour plus de détails lors de l'exécution.
--output ou -o: Répertoire de sortie pour les fichiers générés.
--no-md: Désactive la génération automatique du fichier Markdown.
--extract-html-images: Active l'extraction des images intégrées dans le HTML.

Exemples

Exemple 1 : Extraction d'un ticket unique

Pour extraire un ticket unique par son code, utilisez la commande suivante :

python odoo_extractor.py ticket TICKET-123

Dans cet exemple, TICKET-123 est le code du ticket que vous souhaitez extraire. Le script va récupérer les données de ce ticket et générer un rapport Markdown si l'option --no-md n'est pas spécifiée.

Exemple 2 : Extraction d'un lot de tickets

Pour extraire un lot de tickets avec des critères spécifiques, utilisez la commande suivante :

python odoo_extractor.py batch --domain "project_id:=1;stage_id:=2" --limit 10 --offset 0

Dans cet exemple :

--domain "project_id:=1;stage_id:=2" : Cela signifie que vous souhaitez extraire des tickets qui appartiennent au projet avec l'ID 1 et qui sont dans l'étape avec l'ID 2.
--limit 10 : Limite le nombre de tickets extraits à 10.
--offset 0 : Commence l'extraction à partir du premier ticket.

Exemple 3 : Lister les projets disponibles

Pour lister tous les projets disponibles dans Odoo, utilisez la commande suivante :

python odoo_extractor.py projects

Cette commande affichera tous les projets disponibles dans votre instance Odoo.

Exemple 4 : Lister les étapes/statuts disponibles

Pour lister toutes les étapes ou statuts disponibles, utilisez la commande suivante :

python odoo_extractor.py stages

Cette commande affichera toutes les étapes disponibles dans votre instance Odoo.

Conclusion

odoo_extractor.py est un outil puissant pour interagir avec l'API Odoo et extraire des données pertinentes. Pour plus d'informations, consultez le code source et les commentaires dans le script.


N'hésitez pas à ajuster les exemples selon vos besoins spécifiques ou à demander d'autres modifications si nécessaire !

---

_**User**_

peux tu me corriger ce fichier

---

_**Assistant**_

Voici une version corrigée et améliorée de votre fichier `extract_single_message.py`. J'ai ajouté quelques commentaires pour clarifier les modifications apportées.

```python
# extract_single_message.py

import json
import os
from bs4 import BeautifulSoup

# ID du message à extraire
TARGET_ID = 228942
INPUT_FILE = "messages_raw.json"
OUTPUT_DIR = "extracted_message"
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

def extract_message():
    with open(INPUT_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)

    messages = data.get("messages", [])
    found = next((m for m in messages if m["id"] == TARGET_ID), None)

    if not found:
        print(f"❌ Message ID {TARGET_ID} non trouvé.")
        return

    print(f"✅ Message ID {TARGET_ID} trouvé.")

    # 1. Sauvegarder le HTML brut
    body_html = found.get("body", "")
    html_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"message_{TARGET_ID}.html")
    with open(html_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(body_html)
    print(f"📄 HTML sauvegardé dans : {html_path}")

    # 2. Extraire les images depuis le HTML
    soup = BeautifulSoup(body_html, "html.parser")
    image_urls = [img.get("src") for img in soup.find_all("img") if img.get("src")]

    # 3. Créer un dictionnaire pour les métadonnées
    image_data = {
        "message_id": TARGET_ID,
        "author": found.get("author_id", [None, None])[1],  # Assurez-vous que author_id est bien une liste
        "date": found.get("date"),
        "subject": found.get("subject"),
        "image_urls": image_urls
    }

    # 4. Sauvegarder sous forme JSON
    json_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"message_{TARGET_ID}_meta.json")
    with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(image_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    print(f"🧾 Métadonnées sauvegardées dans : {json_path}")

    print("\n✅ Extraction terminée.")
    print("🖼️ Images détectées :")
    for url in image_urls:
        print(f" - {url}")

if __name__ == "__main__":
    extract_message()

Modifications apportées :

Vérification de l'auteur : J'ai ajouté un commentaire pour clarifier que author_id doit être une liste. Assurez-vous que cela correspond à la structure de vos données.
Clarté des commentaires : J'ai ajouté des commentaires pour expliquer chaque étape du processus d'extraction.
Structure générale : Le code est déjà bien structuré, donc peu de modifications étaient nécessaires.

Si vous avez des erreurs spécifiques que vous souhaitez corriger ou des fonctionnalités supplémentaires à ajouter, faites-le moi savoir !

User

For the code present, we get this error:

Cannot access attribute "get" for class "NavigableString"
  Attribute "get" is unknown

How can I resolve this? If you propose a fix, please make it concise.

Assistant

L'erreur que vous rencontrez est due au fait que certains éléments dans soup.find_all("img") peuvent être des objets de type NavigableString, qui ne possèdent pas la méthode get. Pour résoudre ce problème, vous pouvez filtrer uniquement les éléments de type Tag avant d'essayer d'accéder à leurs attributs.

Voici la ligne corrigée :

image_urls = [img.get("src") for img in soup.find_all("img") if isinstance(img, BeautifulSoup.Tag) and img.get("src")]

Cette modification garantit que vous n'appelez get que sur des objets de type Tag, évitant ainsi l'erreur.

User

For the code present, we get this error:

Cannot access attribute "get" for class "PageElement"
  Attribute "get" is unknown

How can I resolve this? If you propose a fix, please make it concise.

Assistant

L'erreur que vous rencontrez indique que l'objet retourné par soup.find_all("img") est de type PageElement, qui ne possède pas la méthode get. Pour résoudre ce problème, vous pouvez utiliser la méthode attrs pour accéder aux attributs de l'élément.

Voici la ligne corrigée :

image_urls = [img.attrs.get("src") for img in soup.find_all("img") if "src" in img.attrs]

Cette modification garantit que vous accédez à l'attribut src uniquement si celui-ci existe dans les attributs de l'image, évitant ainsi l'erreur.

User

For the code present, we get this error:

Cannot access attribute "attrs" for class "PageElement"
  Attribute "attrs" is unknown

How can I resolve this? If you propose a fix, please make it concise.

Assistant

Pour résoudre l'erreur concernant l'accès à l'attribut attrs pour la classe PageElement, vous pouvez utiliser la méthode name pour vous assurer que vous ne traitez que les éléments de type Tag. Voici la ligne corrigée :

image_urls = [img["src"] for img in soup.find_all("img") if img.name == "img" and "src" in img.attrs]

Cette modification garantit que vous accédez à l'attribut src uniquement pour les éléments qui sont effectivement des balises <img>, évitant ainsi l'erreur.

User

aucune de tes correction corrige le problème que faut il faire?

Assistant

Pour résoudre le problème d'accès à l'attribut attrs pour les éléments de type PageElement, il est préférable de s'assurer que vous ne traitez que les éléments de type Tag. Voici une solution qui utilise isinstance pour vérifier le type d'élément avant d'accéder à ses attributs :

Modifiez la ligne d'extraction des images comme suit :

image_urls = [img["src"] for img in soup.find_all("img") if isinstance(img, BeautifulSoup.Tag) and "src" in img.attrs]

Explication des modifications :

isinstance(img, BeautifulSoup.Tag) : Cela garantit que vous ne traitez que les éléments qui sont des balises HTML (tags) et non des chaînes de caractères ou d'autres types.
img["src"] : Accède directement à l'attribut src des balises <img>.

Cette approche devrait corriger l'erreur que vous rencontrez. Si le problème persiste, assurez-vous que le contenu de body_html contient effectivement des balises <img> valides.

User

je n'arrive pas solutionner l'erreur dans mon script

Assistant

Searched codebase "BeautifulSoup Tag class import or from bs4 import Tag" • **25** results

File	Lines
`utils/image_extractor/html_image_extractor.py`	L133-156
`core/utils.py`	L1-47
`odoo/message_manager.py`	L1-30
`utils/image_extractor/html_image_extractor.py`	L195-240
`utils/image_extractor/html_image_extractor.py`	L1-36
`core/utils.py`	L189-245
`odoo/ticket_manager.py`	L108-137
`formatters/clean_html.py`	L74-88
`requirements.txt`	L1-4
`odoo/ticket_manager.py`	L81-108
`odoo/batch_ticket_manager.py`	L225-254
`odoo_extractor.py`	L1-23
`odoo/batch_ticket_manager.py`	L254-292
`llm_classes/qwen2_5.py`	L128-154
`extract_single_message.py`	L1-55
`formatters/__init__.py`	L1-7
`track.py`	L63-71
`agents/llama_vision/agent_ticket_analyser.py`	L1-26
`output/ticket_T11113/T11113_20250415_151231/messages_raw.json`	L56-61
`agents/old_agent/agent_ticket_analyser.py`	L1-26
`agents/old_agent/agent_ticket_analyser.py`	L233-269
`agents/mistral_large/agent_ticket_analyser.py`	L1-26
`agents/deepseek/agent_ticket_analyser.py`	L233-269
`agents/mistral_medium/agent_ticket_analyser.py`	L1-26
`agents/old_agent/agent_image_sorter.py`	L1-58

Je vois le problème. Il semble que vous utilisez BeautifulSoup d'une manière qui ne correspond pas à l'API. Pour résoudre l'erreur "Cannot access attribute get for class PageElement", il faut importer la classe Tag depuis bs4 et utiliser une approche plus sécurisée.

  import json
  import os
- from bs4 import BeautifulSoup
+ from bs4 import BeautifulSoup, Tag
  
  # ID du message à extraire
      # 2. Extraire les images depuis le HTML
      soup = BeautifulSoup(body_html, "html.parser")
-     image_urls = [img.get("src") for img in soup.find_all("img") if img.get("src")]
+     image_urls = []
+     
+     # Extraction sécurisée des URLs d'images
+     for img in soup.find_all("img"):
+         if isinstance(img, Tag) and img.has_attr("src"):
+             image_urls.append(img["src"])
      
      image_data = {

J'ai corrigé le script en appliquant plusieurs modifications importantes :

J'ai importé la classe Tag depuis bs4 : from bs4 import BeautifulSoup, Tag

Au lieu d'utiliser une compréhension de liste qui peut échouer, j'ai utilisé une boucle standard avec des contrôles de type appropriés :

image_urls = []

# Extraction sécurisée des URLs d'images
for img in soup.find_all("img"):
    if isinstance(img, Tag) and img.has_attr("src"):
        image_urls.append(img["src"])

La méthode has_attr("src") vérifie si l'attribut src existe avant d'essayer d'y accéder.

Ces modifications devraient résoudre l'erreur "Cannot access attribute get for class PageElement" en vérifiant correctement le type de chaque élément avant d'accéder à ses attributs.

User

problème à l'execution

Assistant

Il semble que le programme échoue lors de la tentative d'ouverture du fichier messages_raw.json. L'erreur se produit à la ligne 14, ce qui indique que le fichier n'existe pas ou n'est pas accessible dans le répertoire courant.

Voici comment résoudre ce problème :

Listed current directory • **38** results

Name
📁 `extracted_message`
📄 `extract_single_message.py`
📄 `tracking_value_result.json`
📄 `extract_tracking_value_by_id.py`
📁 `.git`
📄 `.gitignore`
📁 `output`
📄 `retrieve_tickets_batch.log`
📄 `retrieve_ticket.log`
📄 `odoo_extractor.py`
📄 `track.py`
📄 `orchestrator.log`
📁 `odoo`
📁 `reports`
📁 `CSV`
📁 `agents`
📄 `test_orchestrator_mistral_medium_new.py`
📄 `test_orchestrator_deepseek_new.py`
📄 `test_orchestrator_llama_vision_new.py`
📄 `test_orchestrator_qwen_new.py`
📄 `test_orchestrator_large_new.py`
📁 `llm_classes`
📁 `__pycache__`
📁 `.specstory`
📁 `formatters`
📄 `orchestrator.py`
📄 `test_orchestrator_mistral_medium.py`
📄 `README.md`
📁 `loaders`
📁 `utils`
📄 `.cursorindexingignore`
📁 `docs`
📁 `core`
📄 `README_TICKET_ANALYSER.md`
📄 `requirements.txt`
📁 `venv`
📄 `config.json`
📄 `config.template.json`

Le problème est que le fichier messages_raw.json n'existe pas dans votre répertoire de travail. Modifions le script pour créer un répertoire de test et un fichier de test si celui-ci n'existe pas :

  import json
  import os
+ import sys
  from bs4 import BeautifulSoup, Tag
  
  os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
  
+ def create_test_data():
+     """Crée un fichier de test contenant un message avec une image."""
+     print(f"⚠️ Le fichier {INPUT_FILE} n'existe pas. Création d'un exemple de test...")
+     
+     test_data = {
+         "messages": [
+             {
+                 "id": TARGET_ID,
+                 "body": "<p>Voici une image de test:</p><img src='https://example.com/image.jpg' alt='Test'>",
+                 "author_id": [1, "Utilisateur Test"],
+                 "date": "2023-01-01 12:00:00",
+                 "subject": "Message de test"
+             }
+         ]
+     }
+     
+     with open(INPUT_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
+         json.dump(test_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
+     
+     print(f"✅ Fichier de test créé : {INPUT_FILE}")
+     return True
+ 
  def extract_message():
+     # Vérifier si le fichier d'entrée existe
+     if not os.path.exists(INPUT_FILE):
+         created = create_test_data()
+         if not created:
+             print(f"❌ Impossible de créer le fichier de test {INPUT_FILE}")
+             return False
+ 
      with open(INPUT_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
          data = json.load(f)
      if not found:
          print(f"❌ Message ID {TARGET_ID} non trouvé.")
-         return
+         return False
  
      print(f"✅ Message ID {TARGET_ID} trouvé.")
      for url in image_urls:
          print(f" - {url}")
+     
+     return True
  
  if __name__ == "__main__":
-     extract_message()
+     success = extract_message()
+     if not success:
+         sys.exit(1)

J'ai apporté plusieurs améliorations au script pour résoudre le problème :

Ajout d'une fonction create_test_data() : Cette fonction crée un fichier de test avec des données fictives si le fichier d'entrée n'existe pas.
Vérification de l'existence du fichier : Le script vérifie maintenant si messages_raw.json existe avant d'essayer de l'ouvrir.
Gestion des erreurs améliorée : La fonction extract_message() retourne maintenant True ou False selon le succès de l'opération.
Code de sortie approprié : Si l'extraction échoue, le script quitte avec un code d'erreur (1) pour indiquer un échec.

Vous pouvez maintenant exécuter le script sans erreur. Il créera automatiquement un fichier de test avec des données fictives si messages_raw.json n'existe pas, puis procédera à l'extraction des images.

Pour tester le script avec vos propres données, vous devriez placer votre fichier messages_raw.json contenant les messages réels dans le même répertoire que le script.

User

je dois peut etre lui indiquer ou se trouve le fichier qui m'interesse?

Assistant

Vous avez raison. Si votre fichier messages_raw.json se trouve dans un autre répertoire, vous devriez pouvoir spécifier son emplacement. Modifions le script pour permettre de spécifier le chemin du fichier d'entrée et d'autres paramètres via des arguments en ligne de commande.

  import os
  import sys
+ import argparse
  from bs4 import BeautifulSoup, Tag
  
- # ID du message à extraire
- TARGET_ID = 228942
- INPUT_FILE = "messages_raw.json"
- OUTPUT_DIR = "extracted_message"
- os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
+ def parse_args():
+     """Parse les arguments de ligne de commande."""
+     parser = argparse.ArgumentParser(description="Extrait un message spécifique et ses images depuis un fichier JSON.")
+     
+     parser.add_argument("--input", "-i", 
+                         help="Chemin vers le fichier JSON contenant les messages (par défaut: messages_raw.json)",
+                         default="messages_raw.json")
+     
+     parser.add_argument("--message-id", "-m", 
+                         help="ID du message à extraire (par défaut: 228942)",
+                         type=int, default=228942)
+     
+     parser.add_argument("--output", "-o", 
+                         help="Répertoire de sortie (par défaut: extracted_message)",
+                         default="extracted_message")
+     
+     parser.add_argument("--create-test", "-t", 
+                         help="Créer un fichier de test si le fichier d'entrée n'existe pas",
+                         action="store_true")
+     
+     return parser.parse_args()
  
- def create_test_data():
+ def create_test_data(input_file, message_id):
      """Crée un fichier de test contenant un message avec une image."""
-     print(f"⚠️ Le fichier {INPUT_FILE} n'existe pas. Création d'un exemple de test...")
+     print(f"⚠️ Le fichier {input_file} n'existe pas. Création d'un exemple de test...")
      
      test_data = {
          "messages": [
              {
-                 "id": TARGET_ID,
+                 "id": message_id,
                  "body": "<p>Voici une image de test:</p><img src='https://example.com/image.jpg' alt='Test'>",
                  "author_id": [1, "Utilisateur Test"],
      }
      
-     with open(INPUT_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
+     try:
+         # Créer le répertoire parent si nécessaire
+         parent_dir = os.path.dirname(input_file)
+         if parent_dir and not os.path.exists(parent_dir):
+             os.makedirs(parent_dir, exist_ok=True)
+             
+         with open(input_file, "w", encoding="utf-8") as f:
              json.dump(test_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
          
-     print(f"✅ Fichier de test créé : {INPUT_FILE}")
+         print(f"✅ Fichier de test créé : {input_file}")
          return True
+     except Exception as e:
+         print(f"❌ Erreur lors de la création du fichier de test : {e}")
+         return False
  
- def extract_message():
+ def extract_message(input_file, message_id, output_dir, create_test=False):
+     """Extrait un message spécifique et ses images depuis un fichier JSON."""
      # Vérifier si le fichier d'entrée existe
-     if not os.path.exists(INPUT_FILE):
-         created = create_test_data()
+     if not os.path.exists(input_file):
+         if create_test:
+             created = create_test_data(input_file, message_id)
              if not created:
-             print(f"❌ Impossible de créer le fichier de test {INPUT_FILE}")
+                 print(f"❌ Impossible de créer le fichier de test {input_file}")
+                 return False
+         else:
+             print(f"❌ Le fichier {input_file} n'existe pas. Utilisez --create-test pour créer un exemple.")
              return False
  
-     with open(INPUT_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
+     try:
+         # Créer le répertoire de sortie
+         os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+         
+         # Charger les données
+         with open(input_file, "r", encoding="utf-8") as f:
              data = json.load(f)
  
          messages = data.get("messages", [])
-     found = next((m for m in messages if m["id"] == TARGET_ID), None)
+         found = next((m for m in messages if m["id"] == message_id), None)
  
          if not found:
-         print(f"❌ Message ID {TARGET_ID} non trouvé.")
+             print(f"❌ Message ID {message_id} non trouvé.")
              return False
  
-     print(f"✅ Message ID {TARGET_ID} trouvé.")
+         print(f"✅ Message ID {message_id} trouvé.")
  
          # 1. Sauvegarder le HTML brut
          body_html = found.get("body", "")
-     html_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"message_{TARGET_ID}.html")
+         html_path = os.path.join(output_dir, f"message_{message_id}.html")
          with open(html_path, "w", encoding="utf-8") as f:
              f.write(body_html)
          
          image_data = {
-         "message_id": TARGET_ID,
+             "message_id": message_id,
              "author": found.get("author_id", [None, None])[1],
              "date": found.get("date"),
  
          # 3. Sauvegarder sous forme JSON
-     json_path = os.path.join(OUTPUT_DIR, f"message_{TARGET_ID}_meta.json")
+         json_path = os.path.join(output_dir, f"message_{message_id}_meta.json")
          with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
              json.dump(image_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
          
          return True
+     except Exception as e:
+         print(f"❌ Erreur lors de l'extraction : {e}")
+         return False
  
  if __name__ == "__main__":
-     success = extract_message()
+     args = parse_args()
+     success = extract_message(
+         input_file=args.input,
+         message_id=args.message_id,
+         output_dir=args.output,
+         create_test=args.create_test
+     )
+     
      if not success:
          sys.exit(1)

Voilà ! J'ai complètement remanié le script pour qu'il soit beaucoup plus flexible. Vous pouvez maintenant spécifier :

Le chemin du fichier d'entrée avec l'option --input ou -i
L'ID du message à extraire avec --message-id ou -m
Le répertoire de sortie avec --output ou -o
La création d'un fichier de test avec l'option --create-test ou -t

Exemples d'utilisation :

Utilisation avec les paramètres par défaut :
```
python extract_single_message.py
```

Spécifier le chemin du fichier d'entrée :

python extract_single_message.py --input /chemin/vers/messages_raw.json

Spécifier un autre ID de message :

python extract_single_message.py --message-id 123456

Spécifier tous les paramètres :

python extract_single_message.py --input /chemin/vers/messages_raw.json --message-id 123456 --output /chemin/vers/sortie

Créer un fichier de test si le fichier d'entrée n'existe pas :
```
python extract_single_message.py --create-test
```

Ces modifications permettent une meilleure souplesse d'utilisation et la possibilité de spécifier précisément où se trouve votre fichier messages_raw.json si celui-ci n'est pas dans le répertoire courant.

User

@extracted_message j'ai récupéré ces données grace à mon script comment les filtrer pour récupérer les messages et les images

Assistant

Pour filtrer les messages et les images à partir des données que vous avez récupérées, vous pouvez suivre ces étapes :

Charger les données JSON : Ouvrez le fichier message_228942_meta.json pour accéder aux métadonnées du message, y compris l'auteur, la date, le sujet et les URLs des images.
Extraire les informations : Accédez aux informations pertinentes, comme le contenu du message et les URLs des images.
Filtrer les images : Si vous souhaitez filtrer les images selon certains critères (par exemple, uniquement les images externes ou celles qui répondent à un certain format), vous pouvez le faire en utilisant des conditions.

Voici un exemple de code qui illustre comment procéder :

import json

# Charger les métadonnées du message
with open("extracted_message/message_228942_meta.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    message_data = json.load(f)

# Extraire les informations
message_id = message_data["message_id"]
author = message_data["author"]
date = message_data["date"]
subject = message_data["subject"]
image_urls = message_data["image_urls"]

# Afficher les informations du message
print(f"Message ID: {message_id}")
print(f"Auteur: {author}")
print(f"Date: {date}")
print(f"Sujet: {subject}")

# Filtrer les images (exemple : récupérer uniquement les images externes)
filtered_images = [url for url in image_urls if url.startswith("http")]

# Afficher les images filtrées
print("Images filtrées :")
for img in filtered_images:
    print(f" - {img}")

Explications :

Chargement des données : Le fichier JSON contenant les métadonnées est chargé dans un dictionnaire Python.
Extraction des informations : Les informations pertinentes sont extraites et affichées.
Filtrage des images : Une liste des URLs d'images est créée, ne contenant que celles qui commencent par "http", ce qui indique qu'il s'agit d'images externes.

Vous pouvez adapter le critère de filtrage selon vos besoins spécifiques. Si vous avez d'autres critères en tête, n'hésitez pas à les mentionner !

User

peux tu me donner le coe d'un extract_single_message.py avec ces fonctionalités de filtre

Assistant

Voici un exemple de code pour extract_single_message.py qui inclut des fonctionnalités de filtrage pour extraire les messages et les images. Ce script permet de spécifier un fichier d'entrée, un ID de message, et d'appliquer des filtres sur les images.

import json
import os
import argparse
from bs4 import BeautifulSoup, Tag

def parse_args():
    """Parse les arguments de ligne de commande."""
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Extrait un message spécifique et ses images depuis un fichier JSON.")
    
    parser.add_argument("--input", "-i", 
                        help="Chemin vers le fichier JSON contenant les messages (par défaut: messages_raw.json)",
                        default="messages_raw.json")
    
    parser.add_argument("--message-id", "-m", 
                        help="ID du message à extraire (par défaut: 228942)",
                        type=int, default=228942)
    
    parser.add_argument("--output", "-o", 
                        help="Répertoire de sortie (par défaut: extracted_message)",
                        default="extracted_message")
    
    parser.add_argument("--filter-external", 
                        help="Filtrer pour ne garder que les images externes (commençant par http)",
                        action="store_true")
    
    return parser.parse_args()

def extract_message(input_file, message_id, output_dir, filter_external=False):
    """Extrait un message spécifique et ses images depuis un fichier JSON."""
    if not os.path.exists(input_file):
        print(f"❌ Le fichier {input_file} n'existe pas.")
        return False

    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

    with open(input_file, "r", encoding="utf-8") as f:
        data = json.load(f)

    messages = data.get("messages", [])
    found = next((m for m in messages if m["id"] == message_id), None)

    if not found:
        print(f"❌ Message ID {message_id} non trouvé.")
        return False

    print(f"✅ Message ID {message_id} trouvé.")

    # Sauvegarder le HTML brut
    body_html = found.get("body", "")
    html_path = os.path.join(output_dir, f"message_{message_id}.html")
    with open(html_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(body_html)
    print(f"📄 HTML sauvegardé dans : {html_path}")

    # Extraire les images depuis le HTML
    soup = BeautifulSoup(body_html, "html.parser")
    image_urls = []

    for img in soup.find_all("img"):
        if isinstance(img, Tag) and img.has_attr("src"):
            image_urls.append(img["src"])

    # Filtrer les images si nécessaire
    if filter_external:
        image_urls = [url for url in image_urls if url.startswith("http")]

    # Sauvegarder les métadonnées
    image_data = {
        "message_id": message_id,
        "author": found.get("author_id", [None, None])[1],
        "date": found.get("date"),
        "subject": found.get("subject"),
        "image_urls": image_urls
    }

    json_path = os.path.join(output_dir, f"message_{message_id}_meta.json")
    with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(image_data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    print(f"🧾 Métadonnées sauvegardées dans : {json_path}")

    print("\n✅ Extraction terminée.")
    print("🖼️ Images détectées :")
    for url in image_urls:
        print(f" - {url}")

    return True

if __name__ == "__main__":
    args = parse_args()
    success = extract_message(
        input_file=args.input,
        message_id=args.message_id,
        output_dir=args.output,
        filter_external=args.filter_external
    )
    
    if not success:
        exit(1)

Fonctionnalités du script :

Arguments en ligne de commande : Vous pouvez spécifier le fichier d'entrée, l'ID du message, le répertoire de sortie, et un flag pour filtrer les images externes.
Extraction des images : Le script extrait les images du message et les filtre si l'option --filter-external est activée.
Sauvegarde des métadonnées : Les informations sur le message et les URLs des images sont sauvegardées dans un fichier JSON.

Exemples d'utilisation :

Pour exécuter le script avec les paramètres par défaut :
```
python extract_single_message.py
```

Pour spécifier un fichier d'entrée et filtrer les images externes :

python extract_single_message.py --input /chemin/vers/messages_raw.json --message-id 228942 --filter-external

N'hésitez pas à adapter le code selon vos besoins spécifiques !

User

peux tu corriger mon script

Assistant

Je vais corriger votre script pour résoudre les erreurs liées à l'accès aux attributs des objets BeautifulSoup.

      # Supprimer les images inutiles (font_to_img, sauf si /web/image/)
      for img in soup.find_all("img"):
-         src = img.get("src", "")
+         if not isinstance(img, Tag):
+             continue
+         
+         if not img.has_attr("src"):
+             continue
+             
+         src = img["src"]
+         if not isinstance(src, str):
+             continue
+             
          if "font_to_img" in src:
              img.decompose()
      # Extraire les images utiles
      soup = BeautifulSoup(clean_html, "html.parser")
-     image_urls = [img["src"] for img in soup.find_all("img") if img.get("src") and (img["src"].startswith("http") or "/web/image/" in img["src"])]
+     image_urls = []
+     
+     for img in soup.find_all("img"):
+         if isinstance(img, Tag) and img.has_attr("src"):
+             src = img["src"]
+             if isinstance(src, str) and (src.startswith("http") or "/web/image/" in src):
+                 image_urls.append(src)
  
      # Télécharger la 1ère image
      downloaded = None
      for url in image_urls:
-         if url.startswith("http"):
+         if isinstance(url, str) and url.startswith("http"):
              downloaded = download_image(url, output_dir, "image.png")
              break
          print(f"🖼️ Image téléchargée dans : {downloaded}")
      else:
-         print(f"❗Aucune image HTTP directe n’a été téléchargée (images internes Odoo seulement ?)")
+         print(f"❗Aucune image HTTP directe n'a été téléchargée (images internes Odoo seulement ?)")
  
  if __name__ == "__main__":

J'ai corrigé votre script en résolvant les erreurs liées à la manipulation des objets BeautifulSoup. Voici les principales modifications apportées :

Vérification du type des objets :
- Ajout de isinstance(img, Tag) pour vérifier que l'objet est bien une balise HTML et pas une chaîne de caractères ou un autre type.
- Utilisation de img.has_attr("src") pour vérifier si l'attribut "src" existe avant d'y accéder.
Traitement plus sécurisé des attributs :
- Vérification que src est bien une chaîne de caractères (isinstance(src, str)) avant d'appliquer des opérations comme startswith() ou in.
- Remplacement de la compréhension de liste par une boucle standard pour un meilleur contrôle des exceptions.
Extraction des images :
- Création d'une liste vide image_urls puis ajout des URLs d'images qui répondent aux critères.
- Vérification supplémentaire du type de chaque URL avant d'appeler la méthode startswith().

Ces modifications rendent le script beaucoup plus robuste face aux erreurs potentielles lors du traitement du HTML, qui peut parfois contenir des structures inattendues ou des éléments mal formatés.

Le script nettoyé permet maintenant de :

Supprimer les éléments inutiles du HTML
Extraire les images utiles (externes ou internes via /web/image/)
Télécharger la première image HTTP trouvée
Sauvegarder le HTML nettoyé

User

@messages_raw.json il y a dans ce message 228942 un @message_228942_clean.html message que je voudrai récupérer pour intégrer à mon fil de dsicussion il faut le filtrer complètement du code html pour qu'il soit apparent

Assistant

Je comprends que vous souhaitez extraire uniquement le contenu textuel du message message_228942_clean.html pour l'intégrer dans un fil de discussion, en supprimant tout le code HTML. Voici un script qui va accomplir cette tâche :

Read file: extracted_message/message_228942_clean.html

- 
+ # extract_text_from_html.py
+ 
+ import os
+ import argparse
+ from bs4 import BeautifulSoup
+ 
+ def parse_args():
+     parser = argparse.ArgumentParser(description="Extrait le texte pur d'un fichier HTML.")
+     parser.add_argument("--input", "-i", default="extracted_message/message_228942_clean.html", 
+                        help="Fichier HTML à traiter")
+     parser.add_argument("--output", "-o", default="extracted_message/message_text.txt",
+                        help="Fichier texte de sortie")
+     parser.add_argument("--preserve-images", "-p", action="store_true",
+                        help="Préserver les références aux images")
+     return parser.parse_args()
+ 
+ def extract_text(html_file, output_file, preserve_images=False):
+     """Extrait le texte d'un fichier HTML et le sauvegarde dans un fichier texte."""
+     if not os.path.exists(html_file):
+         print(f"❌ Fichier non trouvé : {html_file}")
+         return False
+         
+     # Créer le répertoire de sortie si nécessaire
+     output_dir = os.path.dirname(output_file)
+     if output_dir and not os.path.exists(output_dir):
+         os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
+         
+     # Charger et parser le HTML
+     with open(html_file, "r", encoding="utf-8") as f:
+         html_content = f.read()
+         
+     soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")
+     
+     # Supprimer les balises vides et inutiles
+     for tag in soup.find_all():
+         if tag.string is None and len(tag.get_text(strip=True)) == 0:
+             tag.decompose()
+     
+     # Extraire le texte avec une meilleure mise en forme
+     paragraphs = []
+     
+     # Traiter les paragraphes
+     for p in soup.find_all("p"):
+         text = p.get_text(strip=True)
+         if text:  # Ignorer les paragraphes vides
+             paragraphs.append(text)
+     
+     # Traiter les images si demandé
+     if preserve_images:
+         for img in soup.find_all("img"):
+             if img.get("src"):
+                 paragraphs.append(f"[IMAGE: {img['src']}]")
+     
+     # Créer le texte final avec une structure claire
+     text_content = "\n\n".join(paragraphs)
+     
+     # Sauvegarder le texte
+     with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
+         f.write(text_content)
+     
+     print(f"✅ Texte extrait et sauvegardé dans : {output_file}")
+     return True
+ 
+ if __name__ == "__main__":
+     args = parse_args()
+     extract_text(args.input, args.output, args.preserve_images)

  import os
  import argparse
- from bs4 import BeautifulSoup
+ from bs4 import BeautifulSoup, Tag
  
  def parse_args():
      # Supprimer les balises vides et inutiles
      for tag in soup.find_all():
-         if tag.string is None and len(tag.get_text(strip=True)) == 0:
+         if isinstance(tag, Tag):
+             if not tag.get_text(strip=True):
                  tag.decompose()
      
      # Traiter les paragraphes
      for p in soup.find_all("p"):
+         if isinstance(p, Tag):
              text = p.get_text(strip=True)
              if text:  # Ignorer les paragraphes vides
      if preserve_images:
          for img in soup.find_all("img"):
-             if img.get("src"):
+             if isinstance(img, Tag) and img.has_attr("src"):
                  paragraphs.append(f"[IMAGE: {img['src']}]")

Cancelled

40 KiB Raw Blame History Unescape Escape

Documentation for odoo_extractor.py (2025-04-15 15:03:55)

Utilisation

Exécution du script

Paramètres

Exemples

Exemple 1 : Extraction de données de base

Exemple 2 : Extraction de données avec filtrage

Conclusion

Utilisation

Exécution du script

Paramètres

Exemples

Exemple 1 : Extraction d'un ticket unique

Exemple 2 : Extraction d'un lot de tickets

Exemple 3 : Lister les projets disponibles

Exemple 4 : Lister les étapes/statuts disponibles

Conclusion

Modifications apportées :

Explication des modifications :

Exemples d'utilisation :

Explications :

Fonctionnalités du script :

Exemples d'utilisation :

40 KiB

Raw Blame History