Update app.py

app.py

@@ -5,18 +5,22 @@ import json
 from flask import Flask, jsonify, render_template, request
 from pydantic import BaseModel, Field
 from typing import List, Optional
-# import psycopg2 # La base de données n'est pas utilisée
-# from psycopg2.extras import RealDictCursor
+import psycopg2
+from psycopg2.extras import RealDictCursor
 from google import genai
 from google.genai import types
 from utils import load_prompt
 
-# --- Configuration ---
+# --- Configuration de l'application ---
 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
 app = Flask(__name__)
 app.secret_key = os.environ.get("FLASK_SECRET_KEY", "un-secret-par-defaut")
 
-# --- Modèles de Données Pydantic pour la sortie structurée ---
+# --- Configuration de la base de données et de l'API ---
+DATABASE_URL = os.environ.get("DATABASE")
+GOOGLE_API_KEY = os.environ.get("TOKEN")
+
+# --- Modèles de Données Pydantic (inchangés) ---
 class Argument(BaseModel):
     paragraphe_argumentatif: str = Field(description="Un unique paragraphe formant un argument complet. Il doit commencer par un connecteur logique (ex: 'Premièrement,'), suivi de son développement.")
 
@@ -32,14 +36,12 @@ class Dissertation(BaseModel):
     parties: List[Partie]
     conclusion: str = Field(description="La conclusion complète de la dissertation.")
 
-# --- Configuration Gemini (Ancien SDK) ---
+# --- Configuration Gemini ---
 try:
-    GOOGLE_API_KEY = os.environ.get("TOKEN")
     if not GOOGLE_API_KEY:
         logging.warning("La variable d'environnement TOKEN (GOOGLE_API_KEY) n'est pas définie.")
         client = None
     else:
-        # On utilise genai.Client comme dans votre code original
         client = genai.Client(api_key=GOOGLE_API_KEY)
 except Exception as e:
     logging.error(f"Erreur lors de l'initialisation du client GenAI: {e}")
@@ -52,13 +54,43 @@ SAFETY_SETTINGS = [
     {"category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "threshold": "BLOCK_NONE"},
 ]
 
+# --- Helpers de base de données (de l'exemple) ---
+def create_connection():
+    """Crée et retourne une connexion à la base de données PostgreSQL."""
+    if not DATABASE_URL:
+        logging.error("La variable d'environnement DATABASE n'est pas configurée.")
+        return None
+    try:
+        return psycopg2.connect(DATABASE_URL)
+    except psycopg2.OperationalError as e:
+        logging.error(f"Impossible de se connecter à la base de données : {e}")
+        return None
+
 # --- Route Principale ---
 @app.route('/')
 def philosophie():
-    # Assurez-vous que le nom du template correspond à votre fichier HTML
-    return render_template("philosophie.html")
+    return render_template("philosophie (13).html")
+
+# --- NOUVELLE Route API pour lister les cours ---
+@app.route('/api/philosophy/courses', methods=['GET'])
+def get_philosophy_courses():
+    """Récupère la liste de tous les cours de philosophie pour le menu déroulant."""
+    conn = create_connection()
+    if not conn:
+        return jsonify({"error": "Connexion à la base de données échouée."}), 503
+    try:
+        with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
+            cur.execute("SELECT id, title FROM cours_philosophie ORDER BY title")
+            courses = cur.fetchall()
+        return jsonify(courses)
+    except Exception as e:
+        logging.error(f"Erreur lors de la récupération des cours : {e}")
+        return jsonify({"error": "Erreur interne du serveur lors de la récupération des cours."}), 500
+    finally:
+        if conn:
+            conn.close()
 
-# --- Route API pour la génération de dissertation ---
+# --- Route API pour la génération de dissertation (MODIFIÉE) ---
 @app.route('/api/generate_dissertation', methods=['POST'])
 def generate_dissertation_api():
     if not client:
@@ -66,7 +98,8 @@ def generate_dissertation_api():
 
     data = request.json
     sujet = data.get('question', '').strip()
-    dissertation_type = data.get('type', 'type1').strip() # Récupère le type
+    dissertation_type = data.get('type', 'type1').strip()
+    course_id = data.get('courseId') # Nouvel ID de cours optionnel
 
     if not sujet:
         return jsonify({"error": "Le champ 'question' est obligatoire."}), 400
@@ -74,8 +107,26 @@ def generate_dissertation_api():
     if dissertation_type not in ['type1', 'type2']:
         return jsonify({"error": "Type de méthodologie invalide."}), 400
 
+    # Récupérer le contenu du cours si un ID est fourni
+    context_str = ""
+    if course_id:
+        conn = create_connection()
+        if not conn:
+             return jsonify({"error": "Connexion à la base de données échouée pour récupérer le contexte."}), 503
+        try:
+            with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
+                cur.execute("SELECT content FROM cours_philosophie WHERE id = %s", (course_id,))
+                result = cur.fetchone()
+                if result and result.get('content'):
+                    context_str = f"\n\n--- EXTRAIT DE COURS À UTILISER COMME CONTEXTE PRINCIPAL ---\n{result['content']}"
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"Erreur lors de la récupération du contexte du cours {course_id}: {e}")
+            # On continue sans le contexte en cas d'erreur DB
+        finally:
+            if conn:
+                conn.close()
+
     try:
-        # Sélection dynamique du fichier de prompt
         prompt_filename = f"philo_dissertation_{dissertation_type}.txt"
         prompt_template = load_prompt(prompt_filename)
         
@@ -83,23 +134,21 @@ def generate_dissertation_api():
              logging.error(f"Fichier de prompt non trouvé : {prompt_filename}")
              return jsonify({"error": "Configuration du prompt introuvable pour ce type."}), 500
 
-        final_prompt = prompt_template.format(phi_prompt=sujet)
+        # Injecter le sujet ET le contexte dans le prompt
+        final_prompt = prompt_template.format(phi_prompt=sujet, context=context_str)
 
-        # Configuration de la réponse structurée (comme dans votre code original)
         config = types.GenerateContentConfig(
             safety_settings=SAFETY_SETTINGS,
             response_mime_type="application/json",
             response_schema=Dissertation,
         )
 
-        # Appel à l'API avec la syntaxe client.models.generate_content
         response = client.models.generate_content(
-            model="gemini-2.5-flash", # Modèle performant compatible avec cette syntaxe
+            model="gemini-2.5-flash",
             contents=final_prompt,
             config=config
         )
 
-        # Traitement de la réponse (comme dans votre code original)
         if response.parsed:
             return jsonify(response.parsed.dict())
         else: