feat: extraction locataires et opérations par cellules de tableau

Remplace les parseurs texte+regex (fragiles sur l'alignement en colonnes des
PDF Oralia mal construits) par une extraction géométrique : reconstruction des
lignes visuelles par regroupement vertical tolérant des mots, puis affectation
de chaque valeur à sa colonne via les filets du tableau (pdfplumber find_tables).

Corrections apportées :
- locataires : montant/libellé « divers » dans la bonne colonne (plus le total
  cumulé du lot), nom de locataire correct (le logo/en-tête hors filets est
  ignoré), lignes multi-période et pages recollées.
- opérations : fournisseur séparé de la description (TOTALENERGIES ≠ DIDIER
  NETTOYAGE, PPR ≠ BOUVARD), colonne Déductible remplie, Débit/Crédit distingués,
  fournisseur des honoraires reporté sur le bloc, fragments de description
  recollés (LATAPY, AUDOUIN).
- code lot : gère « S10 - », « S 17 - » (espace) et « S01 SOLDE » (sans tiret).

Branchés dans extractor.py avec repli sur les anciens parseurs si un tableau n'a
pas de filets détectables. Validés par réconciliation comptable : locataires
124/124 lots, opérations 7/7 PDF et 25/25 catégories, au centime.

Ajoute le bouton « Relancer l'extraction » dans l'écran d'édition : re-extrait
depuis le PDF stocké et met en évidence les différences avec la version
précédente (panneau récapitulatif + anneaux « modifié » sur les cartes). Le diff
des opérations s'aligne par contenu (robuste aux changements d'ordre/nombre).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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"""Extraction du récapitulatif des opérations par cellules de tableau (géométrique).
Même principe que :mod:`plesna_gerance.parsers.locataires_table` : on reconstruit
chaque **ligne visuelle** (regroupement des mots par ``y``) et on affecte chaque
valeur à **sa colonne** via les filets du tableau (bandes ``x``).
Gains sur l'ancien parseur texte (:mod:`plesna_gerance.parsers.operations`) :
- le **fournisseur** (colonne de gauche, en MAJUSCULES) est proprement séparé de la
**description** (colonne du milieu) — plus de report erroné (ex. TOTALENERGIES
étiqueté DIDIER NETTOYAGE) ;
- chaque **montant** tombe dans sa colonne (Débit / Crédit / TVA / Locatif /
Déductible), sans décalage dû aux cellules vides.
La sortie est identique en structure à ``extract_recapitulatif_operations``.
"""
from unicodedata import normalize as _normalize
import pdfplumber
from ..utils.amounts import extract_amounts_from_line
from .operations import _extract_lot_code_from_description
_Y_TOL = 3.0
# Libellé PDF (début de cellule) -> catégorie normalisée.
_CAT_KEYWORDS = {
"DEPENSES LOCATIVES": "DEPENSES_LOCATIVES",
"DEPENSES DEDUCTIBLES": "DEPENSES_DEDUCTIBLES",
"DEPENSES NON RECUPERABLES": "DEPENSES_NON_RECUPERABLES",
"DEPENSES RECUPERABLES PAR LOT": "DEPENSES_RECUPERABLES",
"HONORAIRES DE GESTION": "HONORAIRES_DE_GESTION",
"DIVERS": "DIVERS",
}
_AMOUNT_KEYS = ("debit", "credit", "tva", "locatif", "deductible")
def _strip_accents(text: str) -> str:
return "".join(c for c in _normalize("NFD", text) if ord(c) < 128).lower()
def _num(cell: str) -> float | None:
"""Montant d'une cellule, ou ``None`` si la cellule ne contient pas de montant."""
amounts = extract_amounts_from_line(cell or "")
return amounts[-1] if amounts else None
def _match_category(text: str) -> str | None:
up = (text or "").upper().strip()
for keyword, normalized in _CAT_KEYWORDS.items():
if up.startswith(keyword):
return normalized
return None
def _is_fournisseur(text: str) -> bool:
"""Une cellule de gauche est un fournisseur si elle est en MAJUSCULES.
Distingue « BOUVARD ENTREPRISE » (fournisseur) de « Travaux divers »
(sous-catégorie en casse mixte).
"""
letters = [c for c in text if c.isalpha()]
return bool(letters) and all(c.isupper() for c in letters) and not _match_category(text)
def _looks_like_continuation(text: str) -> bool:
"""Fragment de description débordé sur la ligne suivante (ex. « Y », « IN »)."""
return len(text) <= 4 and " " not in text and text.isalpha()
def _column_keys(header_cells, page) -> list[str | None]:
keys: list[str | None] = []
for cell in header_cells:
label = ""
if cell is not None:
label = _strip_accents((page.crop(cell).extract_text() or "").strip())
if "debit" in label:
key = "debit"
elif "credit" in label:
key = "credit"
elif "t.v.a" in label or "tva" in label:
key = "tva"
elif "locatif" in label:
key = "locatif"
elif "deductible" in label:
key = "deductible"
elif "recapitulatif" in label:
key = "desc"
elif label == "":
key = "left"
else:
key = None
keys.append(key)
return keys
def _rows_from_page(page) -> list[dict]:
"""Lignes visuelles du tableau « récapitulatif des opérations » d'une page."""
table = None
for candidate in page.find_tables():
header = " ".join(
(page.crop(c).extract_text() or "") if c is not None else ""
for c in candidate.rows[0].cells
)
if "Locatif" in header and "ductible" in header:
table = candidate
break
if table is None:
return []
header = table.rows[0].cells
keys = _column_keys(header, page)
bands = [(c[0], c[2]) if c is not None else None for c in header]
def column_of(x_center: float) -> int | None:
for i, band in enumerate(bands):
if band and band[0] - 1 <= x_center <= band[1] + 1:
return i
return None
words = page.crop(table.bbox).extract_words()
words.sort(key=lambda w: (round((w["top"] + w["bottom"]) / 2, 1), w["x0"]))
clusters: list[list] = []
for word in words:
y_center = (word["top"] + word["bottom"]) / 2
if clusters and abs(y_center - clusters[-1][0]) <= _Y_TOL:
clusters[-1][1].append(word)
else:
clusters.append([y_center, [word]])
rows: list[dict] = []
for _y, line_words in clusters:
cells: dict[str, list[str]] = {}
for word in sorted(line_words, key=lambda w: w["x0"]):
idx = column_of((word["x0"] + word["x1"]) / 2)
key = keys[idx] if idx is not None else None
if key is not None:
cells.setdefault(key, []).append(word["text"])
rows.append({k: " ".join(v) for k, v in cells.items()})
return rows
def extract_recapitulatif_operations_from_pdf(pdf_path: str) -> list[dict]:
"""Extrait le récapitulatif des opérations par cellules de tableau.
Returns:
Liste plate des opérations (même structure que
:func:`plesna_gerance.parsers.operations.extract_recapitulatif_operations`).
"""
operations: list[dict] = []
current_cat: str | None = None
current_fournisseur: str | None = None
current_sous_cat: str | None = None
block_id = 0
with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
for page in pdf.pages:
if "RECAPITULATIF DES OPERATIONS" not in (page.extract_text() or ""):
continue
for row in _rows_from_page(page):
left = (row.get("left") or "").strip()
desc = (row.get("desc") or "").strip()
montants = {k: _num(row.get(k, "")) for k in _AMOUNT_KEYS}
has_amount = any(v is not None for v in montants.values())
low = _strip_accents(desc)
# En-tête, totaux, solde : ignorés.
if low.startswith("recapitulatif"):
continue
if (
low.startswith("totaux")
or low.startswith("total des reglements")
or "solde crediteur" in low
):
continue
# En-tête de catégorie (sans montant).
cat = _match_category(left) or _match_category(desc)
if cat and not has_amount:
current_cat = cat
current_fournisseur = None
current_sous_cat = None
block_id += 1
continue
# Colonne de gauche : fournisseur (MAJUSCULES) ou sous-catégorie.
if left:
if _is_fournisseur(left):
current_fournisseur = left
else:
current_sous_cat = left
# Ligne sans montant : sous-catégorie (col1) ou continuation de description.
if not has_amount:
if desc:
if (
_looks_like_continuation(desc)
and operations
and operations[-1]["_block"] == block_id
):
operations[-1]["description"] = (
operations[-1]["description"] + desc
).strip()
else:
current_sous_cat = desc
continue
# Ligne avec montant : une opération.
operations.append(
{
"categorie": current_cat,
"sous_categorie": current_sous_cat or "",
"fournisseur": current_fournisseur,
"description": desc,
"lot_concerne": None,
"lot_numero": _extract_lot_code_from_description(desc),
"montants": {k: (montants[k] or 0.0) for k in _AMOUNT_KEYS},
"_block": block_id,
}
)
# Report du fournisseur unique d'un bloc sur les opérations qui en manquent
# (cas des honoraires : le nom du gestionnaire n'apparaît qu'une fois, au milieu).
by_block: dict[int, list[dict]] = {}
for op in operations:
by_block.setdefault(op["_block"], []).append(op)
for block_ops in by_block.values():
first = next((o["fournisseur"] for o in block_ops if o["fournisseur"]), None)
if first:
for op in block_ops:
if not op["fournisseur"]:
op["fournisseur"] = first
for op in operations:
op.pop("_block", None)
return operations