Actualiser app.py

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2025-07-28 17:50:42 +00:00
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91
app.py
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@@ -1,38 +1,50 @@
import os
import re
import logging
from flask import Flask, request, jsonify, make_response
# On importe UNIQUEMENT le Provider, qui gère tout.
from presidio_analyzer import AnalyzerEngineProvider
# Configuration du logging
# Config du logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
# Initialisation de l'application Flask
app = Flask(__name__)
# --- Initialisation Globale de l'Analyseur via le Provider ---
# Initialisation Presidio Analyzer via Provider
analyzer = None
try:
logger.info("--- Presidio Analyzer Service Starting ---")
# Le chemin vers le fichier de config est selon variable d'environnement ou par défaut
CONFIG_FILE_PATH = os.environ.get("PRESIDIO_ANALYZER_CONFIG_FILE", "conf/default.yaml")
# Création du moteur via le Provider
provider = AnalyzerEngineProvider(analyzer_engine_conf_file=CONFIG_FILE_PATH)
analyzer = provider.create_engine()
logger.info(f"Analyzer created successfully, supported languages: {analyzer.supported_languages}")
logger.info("--- Presidio Analyzer Service Ready ---")
logger.info(f"Analyzer ready. Supported languages: {analyzer.supported_languages}")
except Exception as e:
logger.exception("FATAL: Error during AnalyzerEngine initialization.")
logger.exception("Error during AnalyzerEngine initialization.")
analyzer = None
# Regex IBAN strict : 2 lettres, 2 chiffres, puis 4 groupes de 4 alphanum (minimum),
# avec optional whitespace between groups
IBAN_REGEX = re.compile(r"\b[A-Z]{2}[0-9]{2}(?:\s?[A-Z0-9]{4}){4,7}\b", re.IGNORECASE)
# Labels / titres à exclure de l'anonymisation (en minuscules pour normalisation)
IGNORE_LABELS = {
"témoins",
"témoins clés",
"coordonnées",
"coordonnées bancaires",
"contexte financier",
"données sensibles",
"contexte",
# ajouter d'autres labels ici si besoin
}
def normalize_label(txt):
return txt.strip().lower()
@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze_text():
if not analyzer:
@@ -46,38 +58,47 @@ def analyze_text():
if not text_to_analyze:
return jsonify({"error": "text field is missing or empty"}), 400
# Analyse avec Presidio
results = analyzer.analyze(
text=text_to_analyze,
language=language
)
# Liste des labels/titres à ne PAS anonymiser
IGNORE_LABELS = {
"Témoins",
"Témoins clés",
"Coordonnées",
"Coordonnées bancaires",
"Contexte financier",
"Données sensibles",
"Contexte",
# Ajoute ici tout autre label problématique
}
def normalize_label(txt):
return txt.strip().lower()
ignore_labels_normalized = set(normalize_label(l) for l in IGNORE_LABELS)
# Filtrage post-analyse pour enlever les entités correspondant aux labels/titres
filtered_results = []
for res in results:
ent_text = text_to_analyze[res.start:res.end]
if normalize_label(ent_text) not in ignore_labels_normalized:
ent_text = text_to_analyze[res.start:res.end].strip()
ent_text_norm = normalize_label(ent_text)
# 1. Ignorer les entités correspondant exactement aux labels/titres à préserver
if ent_text_norm in IGNORE_LABELS:
logger.debug(f"Skip anonymizing label: '{ent_text}'")
continue
# 2. Si entité de type IBAN, resserrer la sélection strictement au format IBAN
if res.entity_type == "IBAN":
match = IBAN_REGEX.search(ent_text)
if match:
true_iban = match.group(0)
# Recalcule start/end dans le texte original
start_offset = ent_text.find(true_iban)
if start_offset != -1:
old_start = res.start
old_end = res.end
res.start += start_offset
res.end = res.start + len(true_iban)
ent_text = true_iban
logger.debug(f"Correct IBAN span from ({old_start}-{old_end}) to ({res.start}-{res.end}): '{ent_text}'")
else:
# Aucun start trouvé (peu probable), garder tel quel
logger.warning(f"Could not find exact IBAN substring in entity text: '{ent_text}'")
else:
# Pas de correspondance valide au regex IBAN, on peut choisir d'ignorer ou garder tel quel
logger.warning(f"Entity IBAN does not match IBAN regex: '{ent_text}'")
filtered_results.append(res)
# Préparation de la réponse JSON
response_data = [res.to_dict() for res in filtered_results]
# **Important :** retourne uniquement les entités à anonymiser (sans labels exclus)
return make_response(jsonify(response_data), 200)
except Exception as e: