🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES
Champ Détail
Nom du script onizuka_aw4di2fbl073lewa_333.py
Version 1.0.0
Date de création 25/03/2026
Auteur / Demandeur Gemini (Généré à partir du code source fourni)
Objectif principal Simuler et générer des scénarios de gestion de tâches réalistes pour un(e) assistant(e) de direction.
🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE
📌 Que fait ce script ?
Ce script est un simulateur interactif capable de générer aléatoirement des listes de tâches professionnelles (réunions, documents, voyages, etc.) attribuées par différents managers. Il calcule des priorités, définit des échéances cohérentes et permet d’exporter ces scénarios pour de l’entraînement ou du test de charge de travail.
📌 Problème résolu
Il permet de créer rapidement des jeux de données de test ou des mises en situation réalistes pour former des assistants de direction ou tester des algorithmes d’ordonnancement de tâches sans avoir à saisir manuellement des données fictives.
⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES
🐍 Environnement
Élément Valeur
Version Python 3.7+ (utilise les dataclasses et Enum)
OS cible Windows / Linux / MacOS
Mode d’exécution CLI (Ligne de commande)
📦 Dépendances / Librairies
# Librairies standard (built-in)
random, json, datetime, typing, dataclasses, enum
# Librairies externes (pip install)
pandas (utilisée pour le formatage des tableaux en console)
📥 ENTRÉES (INPUTS)
Le script fonctionne principalement par génération interne, mais accepte des paramètres via ses méthodes :
# Nom Type Obligatoire Description
1 num_tasks int ❌ Non Nombre de tâches à générer (par défaut 5)
2 specific_type TaskType ❌ Non Force le type de tâche (ex: REUNION)
3 specific_manager str ❌ Non Force l’assignation à un manager précis
📤 SORTIES (OUTPUTS)
# Nom Type Description
1 tasks_simulation.json File Export structuré de toutes les tâches générées
2 DataFrame Console Print Affichage tabulaire des tâches triées par priorité
3 Stats Dict Statistiques de répartition des tâches
🧱 STRUCTURE DU SCRIPT
onizuka_aw4di2fbl073lewa_333.py
│
├── 📌 ENUMÉRATIONS (Priority, TaskType)
├── 📌 DATA STRUCTURE (Task dataclass)
├── 📌 CLASSE PRINCIPALE (DirectionAssistantSimulator)
│ ├── __init__() → Initialise les banques de noms et verbes
│ ├── generate_task() → Logique de création unitaire
│ ├── generate_scenario() → Génération de masse
│ ├── display_tasks() → Rendu visuel via Pandas
│ └── export_to_json() → Persistance des données
└── 📌 MAIN (Démonstration des scénarios)
🔄 LOGIQUE / ALGORITHME
Initialisation : Chargement des listes de managers, verbes d’action et objets métiers.
Sélection : Choix aléatoire pondéré (ex: les tâches urgentes sont plus rares que les tâches moyennes).
Calcul temporel : Génération d’un timedelta aléatoire entre 1h et 120h ajouté à now().
Enrichissement : Ajout de détails contextuels (salle de réunion, budget voyage) selon le type.
Tri & Affichage : Organisation par priorité (Urgent > Haute > Moyenne > Basse).
🧪 TESTS ATTENDUS
# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut
1 Scénario Urgent Appels generate_urgent_scenario 4 tâches avec deadlines < 8h ⬜ À tester 2 Export JSON export_to_json() Fichier UTF-8 valide créé ⬜ À tester 3 Tri Pandas Liste de tâches variées Affichage trié par priorité décroissante ⬜ À tester 📝 EXEMPLE D'UTILISATION ▶️ Lancement en ligne de commande Bash python onizuka_aw4di2fbl073lewa_333.py 📋 Exemple de sortie attendue Plaintext ==================================================================================================== 📋 LISTE DES TÂCHES À ACCOMPLIR ==================================================================================================== ID | Titre | Type | Priorité | Échéance | Assigné par ---------------------------------------------------------------------------------------------------- 5 | Réserver voyage | Voyage | Urgente | 25/03/2026 18:00 | Sophie Martin 2 | Préparer rapport | Document | Moyenne | 27/03/2026 10:30 | Thomas Bernard ====================================================================================================



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