Update app.py

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@@ -10,7 +10,9 @@ from utils import (
     mois_numero_vers_nom,
     mois_nom_vers_numero,
     obtenir_derniers_rapports,
-    est_rapport_deja_traite
+    est_rapport_deja_traite,
+    telecharger_et_extraire_pdf,
+    parser_cas_fraude
 )
 
 # Configuration de la page
@@ -137,6 +139,35 @@ def main():
                         st.error(f"Erreur lors du traitement: {str(e)}")
             else:
                 st.error("Veuillez entrer une URL valide.")
+        
+        # Section pour tester une URL spécifique
+        st.subheader("Tester une URL spécifique")
+        test_url = st.text_input("URL à tester (laissez vide pour utiliser l'URL par défaut)", "")
+        if st.button("Tester l'extraction"):
+            with st.spinner("Test en cours..."):
+                try:
+                    if not test_url:
+                        test_url = "https://knowledge4policy.ec.europa.eu/sites/default/files/202502_0.pdf"  # URL par défaut
+                        st.info(f"Utilisation de l'URL par défaut : {test_url}")
+                    
+                    texte_pdf = telecharger_et_extraire_pdf(test_url)
+                    st.success(f"PDF téléchargé avec succès. Longueur du texte : {len(texte_pdf)} caractères")
+                    
+                    # Tester l'extraction des cas
+                    with st.expander("Aperçu du texte extrait"):
+                        st.text(texte_pdf[:1000] + "...")
+                    
+                    # Tester le parsing des cas
+                    mois_test = "February"
+                    annee_test = 2025
+                    df_test = parser_cas_fraude(texte_pdf, mois_test, annee_test)
+                    
+                    st.success(f"{len(df_test)} cas de fraude extraits")
+                    
+                    with st.expander("Aperçu des cas extraits"):
+                        st.dataframe(df_test.head(10))
+                except Exception as e:
+                    st.error(f"Erreur lors du test : {str(e)}")
                 
         # Option pour télécharger la base de données
         st.subheader("Télécharger la base de données")
@@ -293,16 +324,49 @@ def main():
 
             if date_column is not None:
                 try:
-                    # Essayer de convertir la colonne Date en datetime
-                    filtered_df["DateFormat"] = pd.to_datetime(filtered_df[date_column], format="%d/%m/%Y", errors="coerce")
+                    # Essayer différents formats de date
+                    try:
+                        # Format JJ/MM/AAAA
+                        filtered_df["DateFormat"] = pd.to_datetime(filtered_df[date_column], format="%d/%m/%Y", errors="coerce")
+                    except:
+                        # Autre tentative si le premier format échoue
+                        try:
+                            filtered_df["DateFormat"] = pd.to_datetime(filtered_df[date_column], dayfirst=True, errors="coerce")
+                        except:
+                            # Dernière tentative
+                            filtered_df["DateFormat"] = pd.to_datetime(filtered_df[date_column], errors="coerce")
+                    
+                    # Si trop de dates sont NaT, essayer de créer des dates à partir des colonnes Mois et Année
+                    if filtered_df["DateFormat"].isna().mean() > 0.5 and "Mois" in filtered_df.columns and "Année" in filtered_df.columns:
+                        # Créer dates à partir de Mois et Année
+                        def create_date(row):
+                            try:
+                                if isinstance(row["Mois"], str):
+                                    mois_num = mois_nom_vers_numero(row["Mois"])
+                                else:
+                                    mois_num = str(row["Mois"]).zfill(2)
+                                
+                                return pd.to_datetime(f"{row['Année']}-{mois_num}-01")
+                            except:
+                                return pd.NaT
+                        
+                        filtered_df["DateFormat"] = filtered_df.apply(create_date, axis=1)
                     
                     if not filtered_df["DateFormat"].isna().all():
-                        monthly_counts = filtered_df.groupby(pd.Grouper(key="DateFormat", freq="M")).size().reset_index()
-                        monthly_counts.columns = ["Date", "Nombre de cas"]
+                        # Grouper par mois
+                        filtered_df["YearMonth"] = filtered_df["DateFormat"].dt.to_period("M")
+                        monthly_counts = filtered_df.groupby("YearMonth").size().reset_index()
+                        monthly_counts.columns = ["YearMonth", "Nombre de cas"]
+                        
+                        # Convertir YearMonth back to datetime for plotting
+                        monthly_counts["Date"] = monthly_counts["YearMonth"].dt.to_timestamp()
+                        
+                        # Trier par date
+                        monthly_counts = monthly_counts.sort_values("Date")
                         
                         fig = px.line(monthly_counts, x="Date", y="Nombre de cas", 
-                                    title="Évolution mensuelle des cas de fraude",
-                                    markers=True, line_shape="spline")
+                                   title="Évolution mensuelle des cas de fraude",
+                                   markers=True, line_shape="spline")
                         fig.update_traces(line=dict(color="#4b6043", width=3), marker=dict(size=8))
                         fig.update_layout(
                             xaxis_title="Date",
@@ -314,6 +378,7 @@ def main():
                         st.warning("Les dates ne sont pas dans un format valide pour la visualisation temporelle")
                 except Exception as e:
                     st.warning(f"Impossible de créer le graphique temporel: {str(e)}")
+                    st.code(str(e))  # Afficher l'erreur détaillée pour le débogage
             else:
                 st.warning("Colonne Date non disponible dans votre base de données")