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Fonctionnalité de comparaison PDF / campagne pour faire un mix et demander des conseils à l'IA
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Python
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Python
"""Adapter d'extraction de texte PDF — implémente le port PdfTextExtractor.
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Stratégie HYBRIDE auto :
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1. On tente d'abord l'extraction de la couche texte (PyMuPDF). Les PDF
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"born-digital" (livres de règles officiels type Nimble, faits dans
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InDesign/Affinity : très graphiques mais avec une vraie couche texte)
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passent par là → rapide, fidèle, AUCUN OCR.
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2. Si une page ne rend (quasi) aucun texte → c'est probablement une image
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(scan ou page 100% illustrée). On rasterise la page et on la passe à
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Tesseract (OCR). Gère donc aussi les scans purs et les PDF mixtes.
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Tesseract est un binaire SYSTÈME (installé dans l'image Docker du Brain). S'il
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est absent (ex: exécution locale Windows sans install), l'OCR est désactivé
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proprement : les pages-images ressortent vides mais l'extraction ne plante pas,
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et le diagnostic le signale (used_ocr reste False, texte vide).
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"""
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from __future__ import annotations
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import logging
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import pymupdf as fitz # PyMuPDF — on importe par le nom canonique `pymupdf`
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# (et NON `import fitz`) pour éviter la collision avec le faux paquet PyPI "fitz"
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# qui échoue sur `from frontend import *`.
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from app.domain.models import ExtractedDocument, ExtractedPage
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from app.domain.ports import PdfExtractionError
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logger = logging.getLogger(__name__)
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# En dessous de ce nombre de caractères "significatifs" sur une page, on
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# considère qu'il n'y a pas de couche texte exploitable → repli OCR.
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_MIN_TEXT_CHARS = 20
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# DPI de rasterisation avant OCR. 300 = bon compromis qualité/vitesse pour du
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# texte de livre. Plus haut = plus lent et plus gourmand en mémoire.
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_OCR_DPI = 300
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# Langues Tesseract : français + anglais (la plupart des règles de JDR FR ont
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# des termes anglais résiduels). Doivent être installées dans l'image Docker
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# (tesseract-ocr-fra, tesseract-ocr-eng).
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_OCR_LANGS = "fra+eng"
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class PyMuPdfTextExtractor:
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"""Extracteur PDF basé sur PyMuPDF, avec repli OCR Tesseract optionnel."""
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def __init__(self) -> None:
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# On détecte la disponibilité de l'OCR une seule fois (le binaire
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# Tesseract ne va pas apparaître/disparaître en cours d'exécution).
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self._ocr_available = self._detect_ocr()
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@staticmethod
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def _detect_ocr() -> bool:
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"""True si pytesseract + le binaire Tesseract sont disponibles."""
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try:
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import pytesseract
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pytesseract.get_tesseract_version()
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return True
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except Exception as exc: # ImportError, TesseractNotFoundError, etc.
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logger.warning(
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"OCR indisponible (Tesseract non installé ?) : %s. "
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"Les pages sans couche texte ressortiront vides.",
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exc,
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)
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return False
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def extract(self, pdf_bytes: bytes) -> ExtractedDocument:
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try:
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doc = fitz.open(stream=pdf_bytes, filetype="pdf")
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except Exception as exc:
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raise PdfExtractionError(f"PDF illisible ou corrompu : {exc}") from exc
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pages: list[ExtractedPage] = []
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try:
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for index, page in enumerate(doc):
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text = (page.get_text() or "").strip()
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used_ocr = False
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if len(text) < _MIN_TEXT_CHARS and self._ocr_available:
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ocr_text = self._ocr_page(page)
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if ocr_text.strip():
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text = ocr_text.strip()
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used_ocr = True
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pages.append(ExtractedPage(index=index, text=text, used_ocr=used_ocr))
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finally:
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doc.close()
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return ExtractedDocument(pages=pages)
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@staticmethod
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def _ocr_page(page: "fitz.Page") -> str:
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"""Rasterise une page et lui applique l'OCR Tesseract."""
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import pytesseract
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from PIL import Image
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pix = page.get_pixmap(dpi=_OCR_DPI)
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img = Image.frombytes("RGB", (pix.width, pix.height), pix.samples)
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try:
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return pytesseract.image_to_string(img, lang=_OCR_LANGS)
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except Exception as exc:
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logger.warning("Échec OCR sur la page %s : %s", page.number, exc)
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return ""
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