email sending implementation

deployment/api/email_service.py

@@ -0,0 +1,106 @@
+import smtplib
+import os
+import json
+from email.mime.text import MIMEText
+from email.mime.multipart import MIMEMultipart
+from datetime import datetime
+
+def send_error_report_email(error_reports):
+    """
+    Envoie un email avec le rapport d'erreurs et le JSON intégré
+    """
+    smtp_server = os.getenv("SMTP_SERVER")
+    smtp_port = int(os.getenv("SMTP_PORT", 587))
+    smtp_email = os.getenv("SMTP_EMAIL")
+    smtp_password = os.getenv("SMTP_PASSWORD")
+    smtp_from_alias = os.getenv("SMTP_FROM_ALIAS", smtp_email)
+    admin_email = os.getenv("ADMIN_EMAIL")
+    
+    if not all([smtp_server, smtp_email, smtp_password, admin_email]):
+        print("❌ Configuration email manquante dans .env")
+        return False
+    
+    try:
+        # Créer le message
+        msg = MIMEMultipart()
+        msg['From'] = f"Air Paradis Monitor <{smtp_from_alias}>"
+        msg['To'] = admin_email
+        msg['Subject'] = f"🚨 Rapport d'erreurs - Prédictions sentiments ({datetime.now().strftime('%d/%m/%Y %H:%M')})"
+        
+        # Préparer les données JSON
+        json_data = {
+            "rapport_genere_le": datetime.now().isoformat(),
+            "nombre_signalements": len(error_reports),
+            "signalements": [
+                {
+                    "id": i,
+                    "tweet": tweet,
+                    "prediction_incorrecte": prediction,
+                    "longueur_tweet": len(tweet)
+                }
+                for i, (tweet, prediction) in enumerate(error_reports.items(), 1)
+            ],
+            "metadata": {
+                "modele": "SentimentAnalysisLSTM",
+                "version_api": "1.0",
+                "seuil_rapport": 3
+            }
+        }
+        
+        # Corps du message avec JSON intégré
+        body = f"""
+Bonjour,
+
+Un nouveau rapport d'erreurs a été généré pour l'API de prédiction de sentiments Air Paradis.
+
+📊 Nombre total de signalements : {len(error_reports)}
+📅 Date du rapport : {datetime.now().strftime('%d/%m/%Y à %H:%M')}
+
+📋 Résumé des signalements :
+
+"""
+        
+        for i, (tweet, prediction) in enumerate(error_reports.items(), 1):
+            body += f"{i}. Tweet: \"{tweet[:100]}{'...' if len(tweet) > 100 else ''}\"\n"
+            body += f"   Prédiction signalée comme incorrecte: {prediction.upper()}\n\n"
+        
+        body += """
+📈 Actions recommandées :
+- Analyser les tweets signalés pour identifier des patterns
+- Considérer un réentraînement du modèle si nécessaire
+- Vérifier la qualité des données de training
+
+📊 DONNÉES COMPLÈTES (JSON) :
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+"""
+        
+        # ✅ Ajouter le JSON directement dans le corps
+        json_string = json.dumps(json_data, ensure_ascii=False, indent=2)
+        body += f"```json\n{json_string}\n```"
+        
+        body += """
+
+═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+---
+Cordialement,
+🤖 API Air Paradis - Système de monitoring automatique
+📧 Envoyé depuis : """ + smtp_from_alias
+        
+        # Ajouter le corps du message
+        msg.attach(MIMEText(body, 'plain', 'utf-8'))
+        
+        # Envoyer l'email
+        with smtplib.SMTP(smtp_server, smtp_port) as server:
+            server.starttls()
+            server.login(smtp_email, smtp_password)
+            server.send_message(msg)
+        
+        print(f"✅ Email de rapport envoyé avec succès depuis {smtp_from_alias}")
+        print(f"📊 JSON intégré dans le corps du message")
+        return True
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"❌ Erreur lors de l'envoi de l'email : {e}")
+        return False

deployment/api/main.py

@@ -14,6 +14,9 @@ PARENT_DIR = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../../"))
 sys.path.append(PARENT_DIR)
 from functions import preprocess_tweet
 
+# 📧 Import du service email
+from email_service import send_error_report_email
+
 # 🔐 Charger les variables d'environnement (.env à deux niveaux au-dessus)
 load_dotenv(dotenv_path=os.path.join(PARENT_DIR, ".env"))
 
@@ -36,18 +39,20 @@ class ReportRequest(BaseModel):
     tweet: str
     prediction: str
 
-# 🧠 Stockage des signalements d’erreurs
+# 🧠 Stockage des signalements d'erreurs
 error_reports = {}
 
 # 🔍 Fonction pour charger modèle + tokenizer
 def load_model_and_artifacts(model_name=MODEL_NAME, stage=STAGE):
     client = MlflowClient()
     versions = client.get_latest_versions(model_name, [stage])
+    
     if not versions:
         raise RuntimeError(f"Aucune version du modèle '{model_name}' en stage '{stage}'")
     
     version_info = versions[0]
     run_id = version_info.run_id
+    
     if not run_id:
         raise RuntimeError("Run ID introuvable.")
     
@@ -58,7 +63,6 @@ def load_model_and_artifacts(model_name=MODEL_NAME, stage=STAGE):
     # Déterminer les chemins des artefacts
     local_dir = "./downloaded_artifacts"
     os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)
-
     base_path = "local_artifacts"
     tokenizer_file = "tokenizer.pickle"
     
@@ -134,8 +138,23 @@ def report_error(request: ReportRequest):
     error_reports[tweet] = prediction
     
     report_sent = False
+    
     # Condition : à chaque multiple de 3 signalements totaux
     if len(error_reports) % 3 == 0:
         report_sent = True
         
+        # 📧 NOUVEAU : Envoyer l'email de rapport
+        try:
+            print(f"📧 Tentative d'envoi d'email pour {len(error_reports)} signalements...")
+            email_success = send_error_report_email(error_reports.copy())
+            
+            if email_success:
+                print(f"✅ Email envoyé avec succès pour {len(error_reports)} signalements")
+            else:
+                print(f"❌ Échec de l'envoi de l'email pour {len(error_reports)} signalements")
+                
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ Erreur lors de l'envoi de l'email : {e}")
+            # On continue même si l'email échoue pour ne pas bloquer l'API
+    
     return {"report_sent": report_sent}

deployment/api/requirements.txt

@@ -0,0 +1,19 @@
+# === API FastAPI ===
+fastapi==0.115.14
+uvicorn==0.35.0
+pydantic==2.11.7
+starlette==0.46.2
+# === Interface Streamlit ===
+streamlit==1.46.1
+requests==2.32.4
+# === Machine Learning ===
+tensorflow==2.19.0
+mlflow==3.1.1
+numpy==2.1.3
+pandas==2.3.0
+# === Traitement de texte ===
+nltk==3.9.1
+# === Utilitaires ===
+python-dotenv==1.1.1
+# === Dépendances système ===
+protobuf==3.20.3

deployment/api/test_alias_email.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Sat Jul  5 15:03:24 2025
+
+@author: madfuckinman
+"""
+
+# test_alias_email.py
+import os
+from dotenv import load_dotenv
+from email_service import send_error_report_email
+
+load_dotenv()
+
+print("🔧 Configuration Email:")
+print(f"Serveur SMTP: {os.getenv('SMTP_SERVER')}")
+print(f"Authentification: {os.getenv('SMTP_EMAIL')}")
+print(f"Expéditeur (alias): {os.getenv('SMTP_FROM_ALIAS')}")
+print(f"Destinataire: {os.getenv('ADMIN_EMAIL')}")
+
+# Test
+test_reports = {
+    "Service client décevant": "positif",
+    "J'adore cette compagnie": "negatif",
+    "Vol annulé sans prévenir": "positif"
+}
+
+print("\n📧 Test d'envoi depuis l'alias...")
+result = send_error_report_email(test_reports)
+print(f"Résultat : {'✅ Succès' if result else '❌ Échec'}")