diff --git a/account.html b/account.html new file mode 100644 index 0000000..342d609 --- /dev/null +++ b/account.html @@ -0,0 +1,383 @@ + + + + + + Mon Compte — Turf IA + + + + +
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Returns 200 if app is running.""" + import sqlite3 as _sqlite3 + + db_ok = True + try: + conn = _sqlite3.connect(DB_PATH, timeout=2) + conn.execute("SELECT 1") + conn.close() + except Exception: + db_ok = False + status = "ok" if db_ok else "degraded" + http_code = 200 if db_ok else 503 + return {"status": status, "service": "combined-api", "db": db_ok}, http_code + + @app.route("/") def index(): return send_file("/home/h3r7/turf_saas/dashboard.html") @@ -3519,7 +3537,6 @@ def brave_search(): return jsonify({"error": str(e)}), 500 - @app.route("/turf/api/predictions_analysis", methods=["GET"]) def api_predictions_analysis(): """Analyse des predictions vs resultats reels""" @@ -3533,13 +3550,25 @@ def api_predictions_analysis(): cursor = conn.cursor() stats = { - "canalturf": {"total": 0, "top1_pct": 0, "top3_pct": 0, "top5_pct": 0, "ze2_pct": 0}, - "scoring": {"total": 0, "top1_pct": 0, "top3_pct": 0, "top5_pct": 0, "ze2_pct": 0}, + "canalturf": { + "total": 0, + "top1_pct": 0, + "top3_pct": 0, + "top5_pct": 0, + "ze2_pct": 0, + }, + "scoring": { + "total": 0, + "top1_pct": 0, + "top3_pct": 0, + "top5_pct": 0, + "ze2_pct": 0, + }, } for source in ["canalturf", "scoring"]: pred_table = "predictions" if source == "canalturf" else "scoring" - pred_col = "predicted_1" if source == "canalturf" else "horse_number" + pred_col = "predicted_1" if source == "canalturf" else "horse_number" try: cursor.execute( f""" @@ -3566,16 +3595,16 @@ def api_predictions_analysis(): top1_hit = top3_hit = 0 total = len(races) for race, data in races.items(): - actual = set(data["actual"][:3]) - pred_top1 = data["predicted"][0] if data["predicted"] else None - actual_top1 = data["actual"][0] if data["actual"] else None + actual = set(data["actual"][:3]) + pred_top1 = data["predicted"][0] if data["predicted"] else None + actual_top1 = data["actual"][0] if data["actual"] else None if pred_top1 and actual_top1 and pred_top1 == actual_top1: top1_hit += 1 if len(set(data["predicted"][:3]) & actual) >= 1: top3_hit += 1 if total > 0: - stats[source]["total"] = total + stats[source]["total"] = total stats[source]["top1_pct"] = round(top1_hit / total * 100, 1) stats[source]["top3_pct"] = round(top3_hit / total * 100, 1) except Exception as e: diff --git a/dashboard_api.py b/dashboard_api.py index 791d9d6..4cd938c 100755 --- a/dashboard_api.py +++ b/dashboard_api.py @@ -86,11 +86,15 @@ def ensure_ml_cache_table(conn): """) # Migration : ajouter colonnes risque si table existante sans elles try: - conn.execute("ALTER TABLE ml_predictions_cache ADD COLUMN risque_label TEXT DEFAULT 'neutral'") + conn.execute( + "ALTER TABLE ml_predictions_cache ADD COLUMN risque_label TEXT DEFAULT 'neutral'" + ) except Exception: pass try: - conn.execute("ALTER TABLE ml_predictions_cache ADD COLUMN risque_score INTEGER DEFAULT 50") + conn.execute( + "ALTER TABLE ml_predictions_cache ADD COLUMN risque_score INTEGER DEFAULT 50" + ) except Exception: pass conn.commit() @@ -101,7 +105,7 @@ def get_ml_from_cache(conn, date): ensure_ml_cache_table(conn) cursor = conn.execute( """SELECT * FROM ml_predictions_cache WHERE date = ? ORDER BY ml_score DESC""", - (date,) + (date,), ) rows = cursor.fetchall() if not rows: @@ -112,34 +116,36 @@ def get_ml_from_cache(conn, date): for row in rows: r = dict(row) pred = { - "horse_name": r["horse_name"], - "horse_number": r["horse_number"], - "odds": r["odds"], - "prob_top1": r["prob_top1"], - "prob_top3": r["prob_top3"], - "ml_score": r["ml_score"], + "horse_name": r["horse_name"], + "horse_number": r["horse_number"], + "odds": r["odds"], + "prob_top1": r["prob_top1"], + "prob_top3": r["prob_top3"], + "ml_score": r["ml_score"], "recommendation": r["recommendation"], - "is_value_bet": r["is_value_bet"], - "is_outlier": r["is_outlier"], - "num_reunion": r["num_reunion"], - "num_course": r["num_course"], - "race_label": r["race_label"], - "race_name": r["race_name"], - "hippodrome": r["hippodrome"], - "discipline": r["discipline"], - "distance": r["distance"], - "heure": r["heure"], - "risque_label": r["risque_label"] if "risque_label" in r.keys() else "neutral", - "risque_score": r["risque_score"] if "risque_score" in r.keys() else 50, + "is_value_bet": r["is_value_bet"], + "is_outlier": r["is_outlier"], + "num_reunion": r["num_reunion"], + "num_course": r["num_course"], + "race_label": r["race_label"], + "race_name": r["race_name"], + "hippodrome": r["hippodrome"], + "discipline": r["discipline"], + "distance": r["distance"], + "heure": r["heure"], + "risque_label": r["risque_label"] + if "risque_label" in r.keys() + else "neutral", + "risque_score": r["risque_score"] if "risque_score" in r.keys() else 50, } predictions.append(pred) key = f"{r['num_reunion']}_{r['num_course']}" if key not in course_info: course_info[key] = { - "libelle": r["race_name"], - "libelle_court": r["hippodrome"], - "discipline": r["discipline"], - "distance": r["distance"], + "libelle": r["race_name"], + "libelle_court": r["hippodrome"], + "discipline": r["discipline"], + "distance": r["distance"], "heure_depart_str": r["heure"], } return predictions, course_info @@ -152,15 +158,18 @@ def save_ml_to_cache(conn, date, predictions, model_version="xgboost_v1"): conn.execute("DELETE FROM ml_predictions_cache WHERE date = ?", (date,)) # Calculer le risque par course (grouper les chevaux avec tous leurs scores ML) from collections import defaultdict + race_horses = defaultdict(list) for p in predictions: key = (p.get("num_reunion"), p.get("num_course")) - race_horses[key].append({ - "odds": p.get("odds", 999), - "ml_score": p.get("ml_score", 0), - "prob_top1":p.get("prob_top1", 0), - "prob_top3":p.get("prob_top3", 0), - }) + race_horses[key].append( + { + "odds": p.get("odds", 999), + "ml_score": p.get("ml_score", 0), + "prob_top1": p.get("prob_top1", 0), + "prob_top3": p.get("prob_top3", 0), + } + ) race_risque = {} for key, partants in race_horses.items(): @@ -170,36 +179,39 @@ def save_ml_to_cache(conn, date, predictions, model_version="xgboost_v1"): for p in predictions: rkey = (p.get("num_reunion"), p.get("num_course")) rl, rs = race_risque.get(rkey, ("neutral", 50)) - conn.execute(""" + conn.execute( + """ INSERT INTO ml_predictions_cache (date, num_reunion, num_course, horse_name, horse_number, odds, prob_top1, prob_top3, ml_score, recommendation, is_value_bet, is_outlier, race_label, race_name, hippodrome, discipline, distance, heure, risque_label, risque_score, model_version) VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?) - """, ( - date, - p.get("num_reunion"), - p.get("num_course"), - p.get("horse_name"), - p.get("horse_number"), - p.get("odds"), - p.get("prob_top1"), - p.get("prob_top3"), - p.get("ml_score"), - p.get("recommendation"), - p.get("is_value_bet", 0), - p.get("is_outlier", 0), - p.get("race_label"), - p.get("race_name"), - p.get("hippodrome"), - p.get("discipline"), - p.get("distance"), - p.get("heure"), - rl, - rs, - model_version, - )) + """, + ( + date, + p.get("num_reunion"), + p.get("num_course"), + p.get("horse_name"), + p.get("horse_number"), + p.get("odds"), + p.get("prob_top1"), + p.get("prob_top3"), + p.get("ml_score"), + p.get("recommendation"), + p.get("is_value_bet", 0), + p.get("is_outlier", 0), + p.get("race_label"), + p.get("race_name"), + p.get("hippodrome"), + p.get("discipline"), + p.get("distance"), + p.get("heure"), + rl, + rs, + model_version, + ), + ) conn.commit() @@ -219,22 +231,38 @@ def calculate_risque(partants): return None, None # Trier par ml_score desc (ou prob_top1 si ml_score absent) - sorted_p = sorted(partants, key=lambda x: x.get("ml_score") or x.get("prob_top1") or 0, reverse=True) + sorted_p = sorted( + partants, + key=lambda x: x.get("ml_score") or x.get("prob_top1") or 0, + reverse=True, + ) - top1_score = sorted_p[0].get("ml_score") or sorted_p[0].get("prob_top1") or 0 - top2_score = sorted_p[1].get("ml_score") or sorted_p[1].get("prob_top1") or 0 if len(sorted_p) > 1 else 0 - top3_score = sorted_p[2].get("ml_score") or sorted_p[2].get("prob_top1") or 0 if len(sorted_p) > 2 else 0 + top1_score = sorted_p[0].get("ml_score") or sorted_p[0].get("prob_top1") or 0 + top2_score = ( + sorted_p[1].get("ml_score") or sorted_p[1].get("prob_top1") or 0 + if len(sorted_p) > 1 + else 0 + ) + top3_score = ( + sorted_p[2].get("ml_score") or sorted_p[2].get("prob_top1") or 0 + if len(sorted_p) > 2 + else 0 + ) - gap_1_2 = top1_score - top2_score # écart entre 1er et 2e ML - gap_1_3 = top1_score - top3_score # écart entre 1er et 3e ML + gap_1_2 = top1_score - top2_score # écart entre 1er et 2e ML + gap_1_3 = top1_score - top3_score # écart entre 1er et 3e ML # Nombre de concurrents avec ml_score > 40 (dangereux) nb_dangerous = sum(1 for p in sorted_p if (p.get("ml_score") or 0) > 40) # Détection favori de cote surpris par le ML odds_fav = sorted(partants, key=lambda x: x.get("odds") or 999) - fav_odds = odds_fav[0].get("odds") or 999 if odds_fav else 999 - fav_ml = odds_fav[0].get("ml_score") or odds_fav[0].get("prob_top1") or 0 if odds_fav else 0 + fav_odds = odds_fav[0].get("odds") or 999 if odds_fav else 999 + fav_ml = ( + odds_fav[0].get("ml_score") or odds_fav[0].get("prob_top1") or 0 + if odds_fav + else 0 + ) fav_surprise = fav_odds < 5 and fav_ml < 25 # favori de cote ignoré par le ML # --- SAFE : domination claire --- @@ -256,7 +284,6 @@ def calculate_risque(partants): return "neutral", score - def table_exists(conn, table_name): c = conn.execute( "SELECT 1 FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name=?", (table_name,) @@ -470,6 +497,28 @@ def prepare_features_from_db(horse_data): return df +@app.route("/health") +@app.route("/turf/health") +def health(): + """Health check endpoint for Docker/load balancer. Returns 200 if app is running.""" + import sqlite3 as _sqlite3 + + db_ok = True + try: + conn = _sqlite3.connect( + DB_FILE if "DB_FILE" in dir() else "/home/h3r7/turf_saas/turf_saas.db", + timeout=2, + ) + conn.execute("SELECT 1") + conn.close() + except Exception: + db_ok = False + status = "ok" if db_ok else "degraded" + return {"status": status, "service": "dashboard-api", "db": db_ok}, ( + 200 if db_ok else 503 + ) + + @app.route("/") def index(): return send_file("/home/h3r7/turf_saas/dashboard.html") @@ -722,13 +771,15 @@ def api_ml_predictions(): cached_preds, cached_courses = get_ml_from_cache(conn, today) if cached_preds: conn.close() - return jsonify({ - "date": today, - "model_version": "xgboost_v1", - "predictions": cached_preds, - "courses": cached_courses, - "from_cache": True, - }) + return jsonify( + { + "date": today, + "model_version": "xgboost_v1", + "predictions": cached_preds, + "courses": cached_courses, + "from_cache": True, + } + ) # --- CALCUL ML --- models = load_models() @@ -946,15 +997,18 @@ def api_ml_predictions(): # --- CALCUL RISQUE PAR COURSE + INJECTION DANS PREDICTIONS --- from collections import defaultdict as _dd + _race_horses_ml = _dd(list) for p in predictions: key = (p.get("num_reunion"), p.get("num_course")) - _race_horses_ml[key].append({ - "odds": p.get("odds", 999), - "ml_score": p.get("ml_score", 0), - "prob_top1": p.get("prob_top1", 0), - "prob_top3": p.get("prob_top3", 0), - }) + _race_horses_ml[key].append( + { + "odds": p.get("odds", 999), + "ml_score": p.get("ml_score", 0), + "prob_top1": p.get("prob_top1", 0), + "prob_top3": p.get("prob_top3", 0), + } + ) _race_risque_map = {} for key, partants in _race_horses_ml.items(): label, score = calculate_risque(partants) @@ -996,6 +1050,7 @@ def api_ml_predictions_refresh(): conn.close() # Déléguer au endpoint principal avec force_refresh from flask import redirect, url_for + return redirect(url_for("api_ml_predictions") + "?refresh=1") @@ -1107,8 +1162,6 @@ def api_suggestions(): return jsonify({"suggestions": suggestions}) - - @app.route("/turf/api/metrics/summary") @app.route("/turf/api/metrics/summary/") def metrics_summary(): @@ -1124,7 +1177,8 @@ def metrics_summary(): "ROUND(SUM(roi_sp_net), 3) as roi_sp_cumul, ROUND(AVG(ecart_rang_moyen), 2) as moy_ecart_rang, " "SUM(quinte_5sur5) as nb_5sur5, SUM(quinte_4sur5) as nb_4sur5, SUM(quinte_3sur5) as nb_3sur5 " "FROM prediction_metrics WHERE date >= date('now', ?) GROUP BY source ORDER BY moy_taux_place DESC", - (date_filter,)) + (date_filter,), + ) cols = [d[0] for d in cur.description] rows = [dict(zip(cols, row)) for row in cur.fetchall()] conn.close() @@ -1132,6 +1186,7 @@ def metrics_summary(): except Exception as e: return jsonify({"error": True, "message": str(e)}) + @app.route("/turf/api/metrics/daily") @app.route("/turf/api/metrics/daily/") def metrics_daily(): @@ -1146,7 +1201,8 @@ def metrics_daily(): "ROUND(AVG(roi_sp_net), 3) as roi_sp, SUM(quinte_5sur5) as quinte_5sur5, " "SUM(quinte_4sur5) as quinte_4sur5 " "FROM prediction_metrics WHERE date >= date('now', ?) GROUP BY date, source ORDER BY date DESC", - (date_filter,)) + (date_filter,), + ) cols = [d[0] for d in cur.description] rows = [dict(zip(cols, row)) for row in cur.fetchall()] conn.close() @@ -1154,6 +1210,7 @@ def metrics_daily(): except Exception as e: return jsonify({"error": True, "message": str(e)}) + if __name__ == "__main__": load_models() app.run(host="0.0.0.0", port=8791, debug=False) diff --git a/dashboard_saas.html b/dashboard_saas.html new file mode 100644 index 0000000..797d425 --- /dev/null +++ b/dashboard_saas.html @@ -0,0 +1,441 @@ + + + + + + Dashboard — Turf IA + + + + + + + + +
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Returns 200 if app is running.""" + return {"status": "ok", "service": "portal"}, 200 @app.route("/") -def portal(): - return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", "portail.html") +def landing(): + """Marketing landing page.""" + return send_from_directory(SAAS_DIR, "landing.html") + + +@app.route("/login") +def login_page(): + return send_from_directory(SAAS_DIR, "login.html") + + +@app.route("/register") +def register_page(): + return send_from_directory(SAAS_DIR, "register.html") + + +@app.route("/dashboard") +def dashboard_saas(): + return send_from_directory(SAAS_DIR, "dashboard_saas.html") + + +@app.route("/onboarding") +def onboarding(): + return send_from_directory(SAAS_DIR, "onboarding.html") + + +@app.route("/account") +def account(): + return send_from_directory(SAAS_DIR, "account.html") + + +@app.route("/portal") +@app.route("/portail") +def portal_legacy(): + """Legacy portal redirect.""" + return send_from_directory(SAAS_DIR, "portail.html") @app.route("/favicon.ico") def favicon(): - return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", "favicon.ico") + return send_from_directory(SAAS_DIR, "favicon.ico") + + @app.route("/prompts", methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH"]) @app.route("/prompts/", methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH"]) @app.route("/prompts/", methods=["GET", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH"]) @@ -269,9 +324,7 @@ def niches_business(): @app.route("/template_restaurant_json.html") def template_restaurant(): - return send_from_directory( - "/home/h3r7/turf_saas", "template_restaurant_json.html" - ) + return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", "template_restaurant_json.html") @app.route("/template_boulangerie_final.html") @@ -288,9 +341,7 @@ def template_artisan(): @app.route("/template_restaurant_final.html") def template_restaurant_final(): - return send_from_directory( - "/home/h3r7/turf_saas", "template_restaurant_final.html" - ) + return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", "template_restaurant_final.html") @app.route("/template_complet.html") @@ -300,9 +351,7 @@ def template_complet(): @app.route("/boite_a_idees_dashboard") def boite_a_idees_dashboard(): - return send_from_directory( - "/home/h3r7/turf_saas", "boite_a_idees_dashboard.html" - ) + return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", "boite_a_idees_dashboard.html") @app.route("/datagouv_explorer.html") @@ -345,13 +394,23 @@ def api_chat_workflows(): return jsonify([dict(w) for w in workflows]) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 + + @app.route("/api/chat/nvidia-models", methods=["GET"]) def api_nvidia_models(): - return jsonify([ - {"id": k, "name": v.split("/")[-1].replace("-instruct", "").replace("-", " ").title(), "full_id": v} - for k, v in NVIDIA_MODELS.items() - ]) - + return jsonify( + [ + { + "id": k, + "name": v.split("/")[-1] + .replace("-instruct", "") + .replace("-", " ") + .title(), + "full_id": v, + } + for k, v in NVIDIA_MODELS.items() + ] + ) @app.route("/api/chat/sessions", methods=["GET"]) @@ -457,7 +516,9 @@ def api_chat_cleanup(): OPENCLAW_TOKEN = "szDd75yG15ZRADWEhGus3dfNoQve7ZhdxpGq9gudeEzoVhUqB0TomVJd90XcwkUz" OPENCLAW_CONTAINER = "openclaw-ow404080wwkkgkgc4oswwssc" -NVIDIA_API_KEY = "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" +NVIDIA_API_KEY = ( + "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" +) NVIDIA_API_URL = "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions" NVIDIA_MODEL = "meta/llama-3.1-8b-instruct" # Default model NVIDIA_MODELS = { @@ -476,7 +537,6 @@ NVIDIA_MODELS = { } - @app.route("/webhook/telegram", methods=["POST"]) def telegram_webhook(): try: @@ -542,25 +602,25 @@ def webhook_proxy(workflow_slug): model_key = request.json.get("model", "llama-3.1-8b") model_id = NVIDIA_MODELS.get(model_key, NVIDIA_MODEL) resp = requests.post( - NVIDIA_API_URL, - headers={ - "Authorization": f"Bearer {NVIDIA_API_KEY}", - "Content-Type": "application/json", - }, - json={ - "model": model_id, - "messages": [{"role": "user", "content": user_message}], - "max_tokens": 1024, - "temperature": 0.7, - }, - timeout=60, + NVIDIA_API_URL, + headers={ + "Authorization": f"Bearer {NVIDIA_API_KEY}", + "Content-Type": "application/json", + }, + json={ + "model": model_id, + "messages": [{"role": "user", "content": user_message}], + "max_tokens": 1024, + "temperature": 0.7, + }, + timeout=60, ) data = resp.json() ai_response = ( - data.get("choices", [{}])[0] - .get("message", {}) - .get("content", str(data)) - ) + data.get("choices", [{}])[0] + .get("message", {}) + .get("content", str(data)) + ) else: # Proxy vers webhook n8n resp = requests.post( @@ -702,12 +762,17 @@ def api_proxy(api_path=""): url = f"{DASHBOARD_API_URL}/turf/api" try: fwd_method = request.method - fwd_json = request.get_json(silent=True) if fwd_method in ("POST", "PUT", "PATCH") else None + fwd_json = ( + request.get_json(silent=True) + if fwd_method in ("POST", "PUT", "PATCH") + else None + ) fwd_headers = {"Content-Type": "application/json"} if request.headers.get("Authorization"): fwd_headers["Authorization"] = request.headers.get("Authorization") - resp = requests.request(method=fwd_method, url=url, json=fwd_json, timeout=30, - headers=fwd_headers) + resp = requests.request( + method=fwd_method, url=url, json=fwd_json, timeout=30, headers=fwd_headers + ) return resp.content, resp.status_code, {"Content-Type": "application/json"} except Exception as e: return jsonify({"error": str(e), "url": url}), 500 @@ -744,23 +809,26 @@ def opencode_api(): return jsonify({"error": str(e)}), 500 - @app.route("/candidatures/") def candidatures_index(): return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", "crm_candidatures.html") + @app.route("/candidatures/") def candidatures_static(filename): return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", filename) + @app.route("/map") def map_visual(): return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", "map_visual.html") + @app.route("/architecture.json") def architecture_json(): return send_from_directory("/home/h3r7/turf_saas", "architecture.json") + if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=8792, debug=False) @@ -827,5 +895,3 @@ def proxy_prompts_test(): return response except Exception as e: return f"Erreur proxy prompts: {e}", 502 - - diff --git a/register.html b/register.html new file mode 100644 index 0000000..ebf42d6 --- /dev/null +++ b/register.html @@ -0,0 +1,271 @@ + + + + + + Inscription — Turf IA + + + + +
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+ + + + diff --git a/saas_api_v1.py b/saas_api_v1.py new file mode 100644 index 0000000..3bb020b --- /dev/null +++ b/saas_api_v1.py @@ -0,0 +1,257 @@ +#!/usr/bin/env python3 +""" +SaaS API v1 Blueprint — /api/v1/* +Stats, prédictions, résumés pour le dashboard SaaS. +Sprint 4-5 — HRT-30 +""" + +from flask import Blueprint, request, jsonify +import sqlite3 +import os +from datetime import datetime +from .saas_auth import require_auth + +DB_PATH = os.environ.get("TURF_SAAS_DB", "/home/h3r7/turf_saas/turf_saas.db") + +api_v1_bp = Blueprint("api_v1", __name__, url_prefix="/api/v1") + + +def get_db(): + conn = sqlite3.connect(DB_PATH) + conn.row_factory = sqlite3.Row + return conn + + +def plan_allows(user_plan: str, required: str) -> bool: + order = {"free": 0, "premium": 1, "pro": 2} + return order.get(user_plan, 0) >= order.get(required, 0) + + +# ─── Stats ──────────────────────────────────────────────────────────────────── + + +@api_v1_bp.route("/stats/summary", methods=["GET"]) +@require_auth +def stats_summary(): + """GET /api/v1/stats/summary — résumé dashboard.""" + today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") + conn = get_db() + + try: + # Courses today + courses_today = ( + conn.execute( + "SELECT COUNT(DISTINCT num_reunion||'-'||num_course) FROM ml_predictions_cache WHERE date=?", + (today,), + ).fetchone()[0] + or 0 + ) + + # Value bets today + value_bets_today = ( + conn.execute( + "SELECT COUNT(*) FROM ml_predictions_cache WHERE date=? AND is_value_bet=1", + (today,), + ).fetchone()[0] + or 0 + ) + + # Accuracy top3 (30 days) + acc_row = conn.execute(""" + SELECT + CAST(SUM(CASE WHEN p.ordre_arrivee BETWEEN 1 AND 3 AND m.recommendation='top3' THEN 1 ELSE 0 END) AS FLOAT) + / NULLIF(COUNT(CASE WHEN m.recommendation='top3' THEN 1 END), 0) * 100 AS acc + FROM ml_predictions_cache m + JOIN pmu_partants p ON m.horse_name=p.nom AND m.date=p.date_programme + WHERE m.date >= date('now', '-30 days') + """).fetchone() + accuracy_top3 = round(acc_row[0], 1) if acc_row and acc_row[0] else None + + # Next race + next_race = conn.execute( + "SELECT heure, hippodrome FROM ml_predictions_cache WHERE date=? AND heure IS NOT NULL ORDER BY heure LIMIT 1", + (today,), + ).fetchone() + + conn.close() + return jsonify( + { + "courses_today": courses_today, + "value_bets_today": value_bets_today, + "accuracy_top3": accuracy_top3, + "next_race_time": next_race["heure"] if next_race else None, + "next_race_hippodrome": next_race["hippodrome"] if next_race else None, + } + ), 200 + + except Exception as e: + conn.close() + return jsonify( + {"error": str(e), "courses_today": 0, "value_bets_today": 0} + ), 200 + + +# ─── Predictions ────────────────────────────────────────────────────────────── + + +@api_v1_bp.route("/predictions/today", methods=["GET"]) +@require_auth +def predictions_today(): + """GET /api/v1/predictions/today — prédictions du jour selon le plan.""" + user = request.current_user + plan = user.get("plan", "free") + today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") + conn = get_db() + + try: + rows = conn.execute( + """ + SELECT horse_name, horse_number, odds, prob_top1, prob_top3, + ml_score, recommendation, is_value_bet, is_outlier, + race_label, race_name, hippodrome, discipline, distance, + heure, risque_label, risque_score, num_reunion, num_course + FROM ml_predictions_cache + WHERE date=? + ORDER BY num_reunion, num_course, ml_score DESC + """, + (today,), + ).fetchall() + conn.close() + + predictions = [dict(r) for r in rows] + + # Free plan: return only 1 race + if plan == "free": + if predictions: + first = predictions[0] + first_key = (first["num_reunion"], first["num_course"]) + predictions = [ + p + for p in predictions + if (p["num_reunion"], p["num_course"]) == first_key + ] + # Mask value bet flag in free + for p in predictions: + p["is_value_bet"] = 0 + + # Premium/Pro: full predictions + return jsonify( + { + "date": today, + "plan": plan, + "count": len(predictions), + "predictions": predictions, + } + ), 200 + + except Exception as e: + conn.close() + return jsonify({"error": str(e), "predictions": []}), 200 + + +@api_v1_bp.route("/predictions/race/", methods=["GET"]) +@require_auth +def predictions_race(race_label): + """GET /api/v1/predictions/race/