sylvain
325d676ccf
- Extraction des événements depuis PDFs de planning mensuel - Scraping du site web pour titres officiels et descriptions - Clustering des séries via Ollama (qwen3.5:cloud) avec cache - Génération d'un fichier ICS par série - Descriptions riches : œuvres pour répétitions, description site pour concerts Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
570 lines
22 KiB
Python
570 lines
22 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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planning2ics.py
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Convertit les PDFs de planning de l'Opéra Orchestre National Montpellier
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en fichiers ICS par série, avec :
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- Titres officiels depuis le site web
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- Descriptions riches (site web pour concerts, œuvres pour répétitions)
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- Identification des séries parallèles (A), (B), (A'), (B')
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- Ollama qwen3:8b local en lots de 20 notes
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"""
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import re
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import json
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import time as time_module
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from pathlib import Path
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from datetime import datetime, date, time, timedelta
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import pdfplumber
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import requests
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from bs4 import BeautifulSoup
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from icalendar import Calendar, Event
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from uuid import uuid4
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# ── Configuration ────────────────────────────────────────────────────────────
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PDF_DIR = Path("pdf")
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OUTPUT_DIR = Path("ics")
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CACHE_DIR = Path("cache")
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CACHE_FILE = CACHE_DIR / "website_catalog.json"
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OLLAMA_URL = "http://192.168.0.164:11434/api/chat"
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OLLAMA_MODEL = "qwen3:8b"
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SITE_BASE = "https://www.opera-orchestre-montpellier.fr"
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CALENDAR_URL = f"{SITE_BASE}/calendrier/?saisons=32669"
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BATCH_SIZE = 20 # notes envoyées par appel LLM local (fallback)
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CLUSTER_MODEL = "qwen3.5:cloud" # modèle pour le clustering global (toutes notes)
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SERIES_CACHE_FILE = CACHE_DIR / "series_mapping.json"
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MONTH_MAP = {
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"JANV": 1, "JAN": 1, "JANVIER": 1,
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"FEV": 2, "FEVR": 2, "FEVRIER": 2,
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"MARS": 3, "MAR": 3,
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||
"AVRIL": 4, "AVR": 4,
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"MAI": 5,
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"JUIN": 6,
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"JUIL": 7, "JUILLET": 7,
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"AOUT": 8, "AOÛT": 8,
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"SEPT": 9, "SEP": 9, "SEPTEMBRE": 9,
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||
"OCT": 10, "OCTOBRE": 10,
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||
"NOV": 11, "NOVEMBRE": 11,
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"DEC": 12, "DÉC": 12, "DECEMBRE": 12, "DÉCEMBRE": 12,
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}
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# Titres dont on sait que ce sont des concerts publics (→ description site)
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CONCERT_KEYWORDS = {
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'concert', 'représentation', 'générale publique',
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'raccord', 'italienne', 'scène orch'
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||
}
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# ── Helpers ───────────────────────────────────────────────────────────────────
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def normalize_note(note: str) -> str:
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return re.sub(r'\s+', ' ', note).strip()
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def is_public_event(titre: str) -> bool:
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t = titre.lower()
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return any(k in t for k in CONCERT_KEYWORDS)
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def sanitize_filename(name: str) -> str:
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clean = re.sub(r'[^\w\s\-éèêàùûîôç]', '', name, flags=re.UNICODE)
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return clean.strip().replace(' ', '_')[:80] or 'SERIE_INCONNUE'
|
||
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# ── Extraction PDF ────────────────────────────────────────────────────────────
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def extract_year_month_from_filename(filename: str):
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year_match = re.search(r'(\d{4})', filename)
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year = int(year_match.group(1)) if year_match else 2026
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stem = Path(filename).stem.upper()
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main_month = 1
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for key, val in MONTH_MAP.items():
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if key in stem:
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main_month = val
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break
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return year, main_month
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||
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def parse_date(date_str: str, main_year: int, main_month: int):
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||
try:
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day, month = map(int, date_str.strip().split('/'))
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||
if month > main_month + 3:
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year = main_year - 1
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||
elif month < main_month - 3:
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year = main_year + 1
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||
else:
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year = main_year
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return date(year, month, day)
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except Exception:
|
||
return None
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||
|
||
def parse_time(s: str):
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||
m = re.match(r'(\d{1,2}):(\d{2})', s.strip())
|
||
return time(int(m.group(1)), int(m.group(2))) if m else None
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||
|
||
def parse_horaires(s: str):
|
||
s = s.strip()
|
||
m = re.match(r'(\d{1,2}:\d{2})\s*[-–]\s*(\d{1,2}:\d{2})', s)
|
||
if m:
|
||
return parse_time(m.group(1)), parse_time(m.group(2))
|
||
m = re.match(r'(\d{1,2}:\d{2})', s)
|
||
if m:
|
||
return parse_time(m.group(1)), None
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return None, None
|
||
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||
def extract_events_from_pdf(pdf_path: Path) -> list:
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||
events = []
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||
main_year, main_month = extract_year_month_from_filename(pdf_path.name)
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||
current_date = None
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with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
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||
for page in pdf.pages:
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for table in (page.extract_tables() or []):
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for row in table:
|
||
if not row:
|
||
continue
|
||
cells = [str(c).strip() if c else '' for c in row]
|
||
if cells[0].lower() == 'jour':
|
||
continue
|
||
if len(cells) < 5:
|
||
continue
|
||
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date_str = cells[1]
|
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horaires = cells[2]
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titre = cells[3]
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lieu = cells[4]
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note = cells[5] if len(cells) > 5 else ''
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dec = cells[6] if len(cells) > 6 else ''
|
||
voy = cells[7] if len(cells) > 7 else ''
|
||
|
||
if date_str and re.match(r'\d{1,2}/\d{2}', date_str):
|
||
parsed = parse_date(date_str, main_year, main_month)
|
||
if parsed:
|
||
current_date = parsed
|
||
|
||
if not current_date:
|
||
continue
|
||
if 'repos' in horaires.lower():
|
||
continue
|
||
if not re.search(r'\d{1,2}:\d{2}', horaires):
|
||
continue
|
||
|
||
start_time, end_time = parse_horaires(horaires)
|
||
if not start_time:
|
||
continue
|
||
|
||
events.append({
|
||
'date': current_date,
|
||
'horaires': horaires,
|
||
'start_time': start_time,
|
||
'end_time': end_time,
|
||
'titre': titre,
|
||
'lieu': lieu,
|
||
'note': normalize_note(note),
|
||
'dec': dec,
|
||
'voy': voy,
|
||
'source_file': pdf_path.name,
|
||
})
|
||
return events
|
||
|
||
# ── Scraping site web ─────────────────────────────────────────────────────────
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||
def scrape_catalog(force_refresh: bool = False) -> dict:
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||
"""
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||
Retourne {title: {url, description, category}}.
|
||
Met en cache dans CACHE_FILE pour éviter de re-scraper à chaque run.
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||
"""
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||
CACHE_DIR.mkdir(exist_ok=True)
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||
|
||
if not force_refresh and CACHE_FILE.exists():
|
||
print(" (cache site web trouvé, on l'utilise)")
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||
with open(CACHE_FILE) as f:
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||
return json.load(f)
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||
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headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; planning2ics/1.0)'}
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||
catalog = {}
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# 1. Page calendrier → liste des événements + URLs
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||
print(" Scraping page calendrier...")
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resp = requests.get(CALENDAR_URL, headers=headers, timeout=30)
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||
resp.raise_for_status()
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||
soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')
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||
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||
# Les liens d'événements sont sous /evenements/
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# Structure : <a href="/evenements/..."><p>Catégorie</p><h3>Titre</h3></a>
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event_links = {}
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||
for a in soup.find_all('a', href=True):
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||
href = a['href']
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||
if '/evenements/' in href and href.rstrip('/') != f'{SITE_BASE}/evenements':
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||
full_url = href if href.startswith('http') else SITE_BASE + href
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||
h3 = a.find('h3')
|
||
category_tag = a.find('p')
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||
title_text = h3.get_text(strip=True) if h3 else a.get_text(strip=True)
|
||
category_text = category_tag.get_text(strip=True) if category_tag else ''
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||
if title_text and len(title_text) > 3:
|
||
event_links[title_text] = {'url': full_url, 'category': category_text}
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||
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||
print(f" {len(event_links)} événements trouvés sur le calendrier")
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||
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||
# 2. Pour chaque événement, récupérer la description
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||
for i, (title, info) in enumerate(event_links.items()):
|
||
url = info['url']
|
||
print(f" [{i+1}/{len(event_links)}] {title}")
|
||
try:
|
||
r = requests.get(url, headers=headers, timeout=20)
|
||
r.raise_for_status()
|
||
page_soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
|
||
description = _extract_description(page_soup)
|
||
catalog[title] = {
|
||
'url': url,
|
||
'description': description,
|
||
'category': info['category'],
|
||
}
|
||
time_module.sleep(0.3)
|
||
except Exception as e:
|
||
print(f" Erreur: {e}")
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||
catalog[title] = {'url': url, 'description': '', 'category': info['category']}
|
||
|
||
# Sauvegarder le cache
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||
with open(CACHE_FILE, 'w') as f:
|
||
json.dump(catalog, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||
print(f" Cache sauvegardé : {CACHE_FILE}")
|
||
return catalog
|
||
|
||
def _extract_description(soup: BeautifulSoup) -> str:
|
||
"""Extrait le texte de description d'une page événement WordPress."""
|
||
# Essayer les sélecteurs courants WordPress / thèmes personnalisés
|
||
for selector in [
|
||
'div.wp-block-group',
|
||
'div.entry-content',
|
||
'article',
|
||
'main',
|
||
]:
|
||
container = soup.select_one(selector)
|
||
if container:
|
||
# Supprimer nav, header, footer, boutons
|
||
for tag in container.find_all(['nav', 'header', 'footer', 'button', 'form']):
|
||
tag.decompose()
|
||
text = container.get_text(separator='\n', strip=True)
|
||
# Nettoyer les lignes vides multiples
|
||
lines = [l.strip() for l in text.splitlines() if l.strip()]
|
||
# Garder les 40 premières lignes pertinentes
|
||
lines = [l for l in lines if len(l) > 15][:40]
|
||
if lines:
|
||
return '\n'.join(lines)
|
||
|
||
return soup.get_text(separator='\n', strip=True)[:2000]
|
||
|
||
# ── Matching LLM ──────────────────────────────────────────────────────────────
|
||
def _llm_call(prompt: str) -> str:
|
||
return _llm_call_model(prompt, OLLAMA_MODEL)
|
||
|
||
def _llm_batch(batch: list, catalog_titles: list) -> dict:
|
||
"""Envoie un lot de notes au LLM. Retourne {note: titre}."""
|
||
titles_list = '\n'.join(f'- "{t}"' for t in catalog_titles)
|
||
notes_str = '\n'.join(f'- {repr(n)}' for n in batch)
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||
|
||
prompt = f"""Tu analyses le planning interne de l'Opéra Orchestre National Montpellier.
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||
Voici les titres OFFICIELS des événements de la saison (site web) :
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{titles_list}
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||
Associe chaque note de planning interne au titre officiel le plus proche.
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Règles IMPORTANTES :
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- "(A) : X" ou "(A') : X" → cherche "X" dans les titres officiels (ex: '(A) : "Magdalena"' → "Magdalena")
|
||
- "(B) : X" ou "(B') : X" → cherche "X" dans les titres officiels (ex: '(B) : "Élémentaire"' → "Élémentaire, mon cher !")
|
||
- Les variantes avec parenthèses (captation, présence de…) restent la même série
|
||
- Répétitions partielles (Cordes, Vents…) = même série que le Tutti correspondant
|
||
- Si vraiment aucun titre ne convient, invente un nom court et descriptif
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||
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||
Notes à associer :
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{notes_str}
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||
|
||
Réponds UNIQUEMENT avec un JSON valide, sans aucun texte autour :
|
||
{{
|
||
"matches": {{
|
||
"note exacte telle quelle": "Titre Officiel",
|
||
...
|
||
}}
|
||
}}"""
|
||
|
||
content = _llm_call(prompt)
|
||
|
||
json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
|
||
if not json_match:
|
||
print(f" Avertissement: aucun JSON trouvé")
|
||
return {}
|
||
|
||
raw = json_match.group()
|
||
try:
|
||
data = json.loads(raw)
|
||
return data.get('matches', {})
|
||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||
print(f" JSON invalide ({e}), récupération regex...")
|
||
result = {}
|
||
for m in re.finditer(r'"((?:[^"\\]|\\.)*)"\s*:\s*"((?:[^"\\]|\\.)*)"', raw):
|
||
result[m.group(1)] = m.group(2)
|
||
return result
|
||
|
||
|
||
def _llm_call_model(prompt: str, model: str) -> str:
|
||
"""Appel Ollama avec streaming, modèle configurable."""
|
||
resp = requests.post(
|
||
OLLAMA_URL,
|
||
json={
|
||
"model": model,
|
||
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
|
||
"stream": True,
|
||
"options": {"temperature": 0.05, "num_predict": 16384},
|
||
"think": False,
|
||
},
|
||
stream=True,
|
||
timeout=600,
|
||
)
|
||
resp.raise_for_status()
|
||
content = ""
|
||
for line in resp.iter_lines():
|
||
if line:
|
||
chunk = json.loads(line)
|
||
content += chunk.get('message', {}).get('content', '')
|
||
if chunk.get('done'):
|
||
break
|
||
return content
|
||
|
||
|
||
def _apply_parallel_series_heuristic(note: str, catalog: dict) -> str | None:
|
||
"""
|
||
Heuristique déterministe pour les notes avec préfixe (A)/(B)/(A')/(B').
|
||
Extrait le nom entre guillemets et cherche dans le catalogue.
|
||
"""
|
||
m = re.match(r'^\([AB]\'?\)\s*:\s*["\']?(.+?)["\']?\s*$', note, re.IGNORECASE)
|
||
if not m:
|
||
return None
|
||
inner = m.group(1).strip().lower()
|
||
# Cherche le titre le plus proche dans le catalogue
|
||
for title in catalog:
|
||
if inner in title.lower() or title.lower() in inner:
|
||
return title
|
||
# Fallback : retourne le nom extrait nettoyé
|
||
return m.group(1).strip().strip('"\'')
|
||
|
||
|
||
def cluster_notes_global(unique_notes: set, catalog: dict, force_refresh: bool = False) -> dict:
|
||
"""
|
||
Clustering global : envoie TOUTES les notes en un seul appel au modèle cloud.
|
||
Résultat mis en cache dans SERIES_CACHE_FILE.
|
||
Retourne {note: titre_officiel}.
|
||
"""
|
||
CACHE_DIR.mkdir(exist_ok=True)
|
||
|
||
if not force_refresh and SERIES_CACHE_FILE.exists():
|
||
print(" (cache séries trouvé, on l'utilise)")
|
||
with open(SERIES_CACHE_FILE) as f:
|
||
return json.load(f)
|
||
|
||
catalog_titles = sorted(catalog.keys())
|
||
titles_list = '\n'.join(f'- "{t}"' for t in catalog_titles)
|
||
notes_list = '\n'.join(f'- {repr(n)}' for n in sorted(unique_notes) if n.strip())
|
||
|
||
prompt = f"""Tu analyses le planning interne de l'Opéra Orchestre National Montpellier.
|
||
|
||
Voici les titres OFFICIELS des événements de la saison (depuis le site web) :
|
||
{titles_list}
|
||
|
||
Voici toutes les notes du planning interne (157 notes, certaines sont des variantes de la même série) :
|
||
{notes_list}
|
||
|
||
Ta tâche : associer CHAQUE note à UN titre officiel.
|
||
Règles IMPORTANTES :
|
||
1. Les notes qui listent les mêmes compositeurs (même si l'ordre ou les sous-titres varient) appartiennent à la MÊME série
|
||
Ex: "CASALS / KORNGOLD / PÄRT / GERHARD..." et "KORNGOLD / CASALS / PÄRT..." → même concert
|
||
2. Les préfixes "(A) :", "(B) :", "(A') :", "(B') :" indiquent des séries PARALLÈLES DIFFÉRENTES.
|
||
Ex: '(A) : "Magdalena"' → "Magdalena" ; '(B) : "Élémentaire, mon cher !"' → "Élémentaire, mon cher !"
|
||
3. Les annotations entre parenthèses (captation, présence de, avec le chef assistant...) ne changent PAS la série
|
||
4. Les répétitions partielles (Cordes, Vents, Harmonie) appartiennent à la même série que le Tutti
|
||
|
||
Réponds UNIQUEMENT avec un JSON valide (sans texte autour) :
|
||
{{
|
||
"matches": {{
|
||
"note exacte telle quelle": "Titre Officiel du Site",
|
||
...
|
||
}}
|
||
}}"""
|
||
|
||
print(f" Clustering global avec {CLUSTER_MODEL}...")
|
||
content = _llm_call_model(prompt, CLUSTER_MODEL)
|
||
|
||
json_match = re.search(r'\{[\s\S]*\}', content)
|
||
if not json_match:
|
||
raise ValueError(f"Pas de JSON dans la réponse:\n{content[:300]}")
|
||
|
||
raw = json_match.group()
|
||
try:
|
||
data = json.loads(raw)
|
||
result = data.get('matches', {})
|
||
except json.JSONDecodeError as e:
|
||
print(f" JSON invalide ({e}), récupération regex...")
|
||
result = {}
|
||
for m in re.finditer(r'"((?:[^"\\]|\\.)*)"\s*:\s*"((?:[^"\\]|\\.)*)"', raw):
|
||
result[m.group(1)] = m.group(2)
|
||
|
||
with open(SERIES_CACHE_FILE, 'w') as f:
|
||
json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||
print(f" Cache séries sauvegardé : {SERIES_CACHE_FILE}")
|
||
return result
|
||
|
||
|
||
def match_notes_to_series(unique_notes: set, catalog: dict) -> dict:
|
||
"""
|
||
Pour chaque note PDF, trouve le titre officiel correspondant.
|
||
1. Clustering global (cloud, avec cache)
|
||
2. Heuristique déterministe pour les (A)/(B) non couverts
|
||
3. Retry LLM local en lots pour les notes restantes
|
||
Retourne {note: titre_officiel}.
|
||
"""
|
||
# Étape 1 : clustering global cloud
|
||
note_to_series = cluster_notes_global(unique_notes, catalog)
|
||
|
||
# Étape 2 : heuristique (A)/(B) pour les non assignés
|
||
for note in unique_notes:
|
||
if note not in note_to_series and note.strip():
|
||
result = _apply_parallel_series_heuristic(note, catalog)
|
||
if result:
|
||
note_to_series[note] = result
|
||
|
||
# Étape 3 : retry local en lots pour les notes encore manquantes
|
||
still_missing = [n for n in unique_notes if n.strip() and n not in note_to_series]
|
||
if still_missing:
|
||
print(f" Retry local pour {len(still_missing)} notes non assignées...")
|
||
catalog_titles = sorted(catalog.keys())
|
||
batches = [still_missing[i:i+BATCH_SIZE] for i in range(0, len(still_missing), BATCH_SIZE)]
|
||
for batch_num, batch in enumerate(batches):
|
||
print(f" Lot {batch_num+1}/{len(batches)}...")
|
||
result = _llm_batch(batch, catalog_titles)
|
||
note_to_series.update(result)
|
||
|
||
return note_to_series
|
||
|
||
# ── Génération ICS ────────────────────────────────────────────────────────────
|
||
def build_event_description(evt: dict, series_title: str, catalog: dict) -> str:
|
||
"""
|
||
- Concert/représentation publique → description du site web
|
||
- Répétition → liste des œuvres + infos pratiques
|
||
"""
|
||
lines = []
|
||
|
||
if is_public_event(evt['titre']):
|
||
# Chercher la description sur le site
|
||
entry = catalog.get(series_title, {})
|
||
desc = entry.get('description', '')
|
||
if desc:
|
||
lines.append(desc[:1500]) # limiter la taille
|
||
else:
|
||
# Fallback : juste les œuvres
|
||
if evt['note']:
|
||
lines.append(f"Programme : {evt['note']}")
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else:
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# Répétition : afficher les œuvres travaillées
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if evt['note']:
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lines.append(f"Œuvres : {evt['note']}")
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lines.append(f"Type : {evt['titre']}")
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# Infos communes
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if evt['dec']:
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lines.append(f"Durée déclarée : {evt['dec']}")
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if evt['voy']:
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lines.append(f"Déplacement : {evt['voy']}h de trajet")
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lines.append(f"Source : {evt['source_file']}")
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return '\n'.join(lines)
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def create_ics(series_title: str, events: list, catalog: dict) -> Calendar:
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cal = Calendar()
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cal.add('prodid', '-//Opéra Orchestre National Montpellier//planning2ics//FR')
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cal.add('version', '2.0')
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cal.add('x-wr-calname', series_title)
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cal.add('x-wr-timezone', 'Europe/Paris')
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for evt in sorted(events, key=lambda e: (e['date'], e['start_time'])):
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vevent = Event()
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start_dt = datetime.combine(evt['date'], evt['start_time'])
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vevent.add('dtstart', start_dt)
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if evt['end_time']:
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||
end_dt = datetime.combine(evt['date'], evt['end_time'])
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||
else:
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dec_m = re.match(r'(\d{1,2}):(\d{2})', evt['dec'])
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duration = timedelta(
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hours=int(dec_m.group(1)), minutes=int(dec_m.group(2))
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) if dec_m else timedelta(hours=2)
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end_dt = start_dt + duration
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||
vevent.add('dtend', end_dt)
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||
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vevent.add('summary', f"{evt['titre']} – {series_title}")
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||
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if evt['lieu']:
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vevent.add('location', evt['lieu'])
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||
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vevent.add('description', build_event_description(evt, series_title, catalog))
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vevent.add('uid', str(uuid4()) + '@planning-orchestre')
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cal.add_component(vevent)
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return cal
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# ── Main ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
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def main():
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OUTPUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
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# 1. Extraire tous les événements des PDFs
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all_events = []
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pdf_files = sorted(PDF_DIR.glob("*.pdf"))
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print(f"PDFs trouvés : {len(pdf_files)}")
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for pdf_path in pdf_files:
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events = extract_events_from_pdf(pdf_path)
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print(f" {pdf_path.name}: {len(events)} événements")
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all_events.extend(events)
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print(f"Total : {len(all_events)} événements")
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# 2. Scraper le site web (avec cache)
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print("\nRécupération du catalogue site web...")
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catalog = scrape_catalog()
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print(f" {len(catalog)} événements dans le catalogue")
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# 3. Identifier les séries via LLM
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unique_notes = {e['note'] for e in all_events}
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print(f"\nNotes uniques : {len(unique_notes)}")
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print(f"Identification des séries...")
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note_to_series = match_notes_to_series(unique_notes, catalog)
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print(f" {len(note_to_series)} notes associées")
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# 4. Répartir les événements par série
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series_events: dict[str, list] = {}
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unassigned = []
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for evt in all_events:
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series = note_to_series.get(evt['note'])
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if series:
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series_events.setdefault(series, []).append(evt)
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else:
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unassigned.append(evt)
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print(f"\nSéries identifiées : {len(series_events)}")
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for name, evts in sorted(series_events.items(), key=lambda x: -len(x[1])):
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print(f" [{name}] — {len(evts)} événements")
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if unassigned:
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print(f"\nNon assignés : {len(unassigned)}")
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for e in unassigned[:5]:
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print(f" {e['date']} | {e['note']!r}")
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series_events['_NON_ASSIGNE'] = unassigned
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# 5. Générer les ICS
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print(f"\nGénération des ICS dans {OUTPUT_DIR}/")
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for series_title, events in series_events.items():
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cal = create_ics(series_title, events, catalog)
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fname = sanitize_filename(series_title) + '.ics'
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with open(OUTPUT_DIR / fname, 'wb') as f:
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f.write(cal.to_ical())
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print(f" {fname} ({len(events)} événements)")
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print("\nTerminé !")
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if __name__ == '__main__':
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main()
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