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File size: 3,215 Bytes
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import streamlit as st
import pandas as pd
import unicodedata
from server.db.dbmanager import get_db_manager
def normalize_text(text):
"""Normalise un texte en supprimant les accents et en le mettant en minuscules"""
text = unicodedata.normalize("NFKD", text).encode("ASCII", "ignore").decode("utf-8").strip().lower()
return text
def course_list():
# Récupérer l'ID utilisateur
user_id = st.session_state.get("user_id")
if not user_id:
st.warning("⚠️ Vous devez être connecté pour voir votre liste de courses.")
return
# Charger la base de données
db_manager = get_db_manager()
# Charger les recettes et leurs ingrédients depuis la base de données
query = "SELECT repas_suggestion, ingredients FROM suggestions_repas WHERE id_utilisateur = ?"
raw_recipes = db_manager.execute_safe(query, (user_id,), fetch=True)
if not raw_recipes:
st.warning("⚠️ Aucune recette enregistrée pour générer une liste de courses.")
return
# ✅ Normalisation et suppression des doublons
recipes = {}
formatted_titles = {}
for recipe in raw_recipes:
title, ingredients = recipe["repas_suggestion"], recipe["ingredients"]
normalized_title = normalize_text(title)
if normalized_title not in recipes or (not recipes[normalized_title] and ingredients):
recipes[normalized_title] = ingredients
formatted_titles[normalized_title] = title
recipe_titles = list(formatted_titles.values())
# Sélectionner des recettes
selected_recipes = st.multiselect("📌 Sélectionnez une ou plusieurs recettes", recipe_titles)
# Initialiser all_ingredients pour éviter UnboundLocalError
all_ingredients = []
# Récupérer les ingrédients des recettes sélectionnées
selected_ingredients = []
for recipe in selected_recipes:
normalized_recipe = normalize_text(recipe)
ingredients = recipes.get(normalized_recipe)
if ingredients:
selected_ingredients.extend(ingredients.split(", "))
# ✅ Option pour afficher la liste complète de courses
if st.checkbox("👀 Afficher la liste complète des courses"):
all_ingredients = list({ing for ing_list in recipes.values() if ing_list for ing in ing_list.split(", ")})
# Affichage des ingrédients récupérés
ingredients_to_display = selected_ingredients if selected_ingredients else all_ingredients
if ingredients_to_display:
st.subheader("📋 Ingrédients nécessaires")
for ingredient in ingredients_to_display:
st.write(f"🛒 {ingredient}")
else:
st.warning("⚠️ Aucun ingrédient enregistré.")
# 📥 Exporter la liste des courses
df = pd.DataFrame({"Ingrédients": ingredients_to_display})
if st.download_button(
label="📥 Télécharger la liste des courses",
data=df.to_csv(index=False, sep=";").encode("utf-8-sig"),
file_name="liste_courses.csv",
mime="text/csv"):
st.success("✅ Liste des courses exportée en CSV avec succès !")
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