Domi31tls
8e458c16ca
Plantages signalés sous Windows : causes identifiées et corrigées.
1. anonymisation_onefile.spec : les fichiers data/stopwords_manuels.txt,
villes_blacklist.txt, dpi_labels_blacklist.txt, companion_blacklist.txt
n'étaient PAS inclus dans le bundle PyInstaller (seuls les sous-dossiers
data/bdpm, data/finess, data/insee l'étaient). Résultat en frozen : sets
vides, qualité dégradée, plus de faux positifs.
2. anonymizer_core_refactored_onnx.py : chargements robustifiés.
- Helper _load_txt_set avec try/except et logging WARNING si fichier absent
- Fallbacks intégrés (_DPI_LABELS_FALLBACK, _COMPANION_BLACKLIST_FALLBACK)
pour continuer à fonctionner si bundle partiel
- try/except sur stopwords_manuels.txt, villes_blacklist.txt, BDPM
3. launcher.py : UX repensée pour le chargement des modèles.
- SetupWindow (premier lancement) : auto-démarrage (plus de clic nécessaire),
progress bar avec étapes visuelles (⏳/✓/✗ par modèle), bouton relance si
échec, bouton "continuer malgré tout" pour modèles optionnels.
- Splash screen ajouté dans launch_gui() : le chargement des gazetteers
(INSEE 200k+ noms, FINESS 100k+ établissements) prend 15-30 s au démarrage
normal. Sans feedback, l'utilisateur croyait l'app plantée. Le splash
tourne pendant l'import (thread séparé, poll avec splash.after).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
57 lines
2.2 KiB
Python
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2.2 KiB
Python
import os
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block_cipher = None
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app_dir = 'C:\\Users\\dom\\ai\\anonymisation'
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datas = [
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(os.path.join(app_dir, 'config'), 'config'),
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(os.path.join(app_dir, 'data', 'bdpm'), os.path.join('data', 'bdpm')),
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(os.path.join(app_dir, 'data', 'finess'), os.path.join('data', 'finess')),
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(os.path.join(app_dir, 'data', 'insee'), os.path.join('data', 'insee')),
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(os.path.join(app_dir, 'models', 'camembert-bio-deid', 'onnx'), os.path.join('models', 'camembert-bio-deid', 'onnx')),
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(os.path.join(app_dir, 'detectors'), 'detectors'),
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(os.path.join(app_dir, 'scripts'), 'scripts'),
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]
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# Fichiers directs dans data/ — IMPÉRATIF pour fonctionnement correct du core.
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# Sans eux : stop-words/villes/DPI labels/companion blacklist sont des sets vides,
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# ce qui dégrade la qualité d'anonymisation et peut masquer/laisser passer des faux-positifs.
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for data_file in [
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'stopwords_manuels.txt',
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'villes_blacklist.txt',
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'dpi_labels_blacklist.txt',
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'companion_blacklist.txt',
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]:
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src = os.path.join(app_dir, 'data', data_file)
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if os.path.exists(src):
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datas.append((src, 'data'))
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for pyfile in ['anonymizer_core_refactored_onnx.py', 'eds_pseudo_manager.py',
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'gliner_manager.py', 'camembert_ner_manager.py',
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'Pseudonymisation_Gui_V5.py']:
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datas.append((os.path.join(app_dir, pyfile), '.'))
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a = Analysis(
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[os.path.join(app_dir, 'launcher.py')],
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pathex=[app_dir],
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datas=datas,
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hiddenimports=[
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'anonymizer_core_refactored_onnx', 'eds_pseudo_manager',
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'gliner_manager', 'camembert_ner_manager', 'Pseudonymisation_Gui_V5',
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'edsnlp', 'edsnlp.pipes', 'edsnlp.pipes.ner', 'edsnlp.pipes.ner.pseudo',
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|
'spacy', 'spacy.lang.fr', 'gliner', 'onnxruntime',
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'transformers', 'tokenizers', 'torch', 'pdfplumber',
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'ahocorasick', 'sklearn', 'scipy', 'pydantic', 'yaml', 'PIL',
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'loguru', 'regex',
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],
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cipher=block_cipher,
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noarchive=False,
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)
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pyz = PYZ(a.pure, a.zipped_data, cipher=block_cipher)
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exe = EXE(
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pyz, a.scripts, a.binaries, a.zipfiles, a.datas, [],
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name='Anonymisation',
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debug=False,
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strip=False,
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upx=False,
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console=False,
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icon=None,
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)
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