development_manager.py

"""
Gestionnaire de Développement Barouia-Cortex
Automatisation du développement et déploiement
"""

import asyncio
import subprocess
import logging
from pathlib import Path
import yaml

class DevelopmentManager:
    """Gère le développement automatisé de Barouia-Cortex"""
    
    def __init__(self):
        self.logger = logging.getLogger("dev_manager")
        self.project_root = Path(__file__).parent
        
    async def setup_development_environment(self):
        """Configure l'environnement de développement complet"""
        self.logger.info("🚀 Configuration de l'environnement de développement...")
        
        steps = [
            self._install_dependencies,
            self._setup_database,
            self._configure_quantum_simulators,
            self._deploy_test_instances,
            self._run_health_checks
        ]
        
        for step in steps:
            try:
                await step()
            except Exception as e:
                self.logger.error(f"❌ Échec de l'étape {step.__name__}: {e}")
    
    async def auto_deploy_to_huggingface(self):
        """Déploie automatiquement sur Hugging Face Spaces"""
        self.logger.info("🌐 Déploiement sur Hugging Face...")
        
        commands = [
            "git add .",
            "git commit -m \"Auto-deploy: Barouia-Cortex update\"",
            "git push"
        ]
        
        for cmd in commands:
            result = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True)
            if result.returncode != 0:
                self.logger.error(f"Erreur déploiement: {result.stderr}")
    
    async def run_ai_training_pipeline(self):
        """Exécute le pipeline d'entraînement de l'IA"""
        self.logger.info("🧠 Démarrage du pipeline d'entraînement...")
        
        pipeline_steps = [
            "data_collection",
            "preprocessing", 
            "model_training",
            "validation",
            "deployment"
        ]
        
        for step in pipeline_steps:
            await self._execute_training_step(step)
    
    async def generate_documentation(self):
        """Génère la documentation automatique"""
        self.logger.info("📚 Génération de la documentation...")
        
        docs_generators = [
            self._generate_api_docs,
            self._generate_architecture_docs,
            self._generate_user_guide,
            self._generate_development_guide
        ]
        
        for generator in docs_generators:
            await generator()

# Exécution automatique
async def main():
    manager = DevelopmentManager()
    
    # Menu interactif
    print("🧠 Barouia-Cortex Development Manager")
    print("1. 🔧 Setup environnement")
    print("2. 🚀 Déployer sur HF")
    print("3. 🧠 Entraîner l'IA") 
    print("4. 📚 Générer docs")
    print("5. 🎯 Tout exécuter")
    
    choice = input("Choix: ")
    
    if choice == "1":
        await manager.setup_development_environment()
    elif choice == "2":
        await manager.auto_deploy_to_huggingface()
    elif choice == "3":
        await manager.run_ai_training_pipeline()
    elif choice == "4":
        await manager.generate_documentation()
    elif choice == "5":
        await asyncio.gather(
            manager.setup_development_environment(),
            manager.auto_deploy_to_huggingface(),
            manager.run_ai_training_pipeline(),
            manager.generate_documentation()
        )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())