File size: 7,260 Bytes
6fef74e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2d6c41d
6fef74e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
43d25a5
6fef74e
 
 
 
 
 
 
 
 
2d6c41d
6fef74e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
"""Rendu HTML server-side de la vue stratifiée par script_type (Sprint 46).

Suite directe du Sprint 45 (couche backend). Affiche le classement
moteur par strate sous forme de tableaux pliables (HTML ``<details>``,
pas de JavaScript).

- ``build_stratified_ranking_html`` — un ``<details>`` par strate avec
  tableau ``moteur, médiane, moyenne, docs``. Cellule médiane colorée
  par gradient vert (faible CER) → rouge (CER élevé).

Principe : cohérent avec ``inter_engine_render``, ``ner_render`` et
``calibration_render`` — server-side, déterministe, pas de JS.
Masquage adaptatif : la fonction retourne ``""`` si aucune strate
n'est disponible (``available_strata`` vide).

Anti-injection : tous les noms de moteurs et de strates sont passés
à ``html.escape``.
"""

from __future__ import annotations

from html import escape as _e
from typing import Optional

from picarones.report.render_helpers import color_traffic_light


def _format_cer(cer: Optional[float]) -> str:
    if cer is None:
        return "—"
    return f"{cer * 100:.2f} %"


def build_stratified_ranking_html(
    stratified_ranking: Optional[dict],
    available_strata: Optional[list],
    homogeneity: Optional[dict] = None,
    labels: Optional[dict[str, str]] = None,
) -> str:
    """Construit la section HTML stratifiée.

    Parameters
    ----------
    stratified_ranking:
        ``{stratum: [ranking_entry, …]}`` produit par
        ``BenchmarkResult.stratified_ranking()``.
    available_strata:
        Liste triée des strates (``BenchmarkResult.available_strata()``).
    homogeneity:
        Dict produit par ``BenchmarkResult.corpus_homogeneity()`` si
        disponible — sert à afficher l'écart inter-strate du leader
        en tête de section.
    labels:
        i18n.  Fallback FR si manquantes.

    Returns
    -------
    str
        HTML ``<div>...</div>`` ou ``""`` si stratification absente.
    """
    if not stratified_ranking or not available_strata:
        return ""

    labels = labels or {}
    caption = labels.get(
        "stratification_caption",
        "Classement par strate (script_type)",
    )
    description = labels.get(
        "stratification_description",
        "Le tableau global classe sur l'ensemble du corpus. Quand le "
        "corpus est hétérogène, certains moteurs dominent sur un type "
        "de document et perdent sur un autre — la vue stratifiée le "
        "révèle.",
    )
    engine_label = labels.get("col_engine", "Moteur")
    median_label = labels.get("stratification_median_label", "Médiane CER")
    mean_label = labels.get("stratification_mean_label", "Moyenne CER")
    docs_label = labels.get("stratification_docs_label", "Documents")
    no_data = labels.get("stratification_no_data_label", "—")
    n_docs_in_stratum_label = labels.get(
        "stratification_n_docs_label", "documents",
    )

    parts: list[str] = []
    parts.append('<div class="stratified-ranking" style="margin-top:1.2rem">')
    parts.append(
        f'<h3 style="margin:0 0 .3rem 0">{_e(caption)}</h3>'
    )
    parts.append(
        f'<div style="font-size:.78rem;color:var(--text-muted);'
        f'margin-bottom:.6rem">{_e(description)}</div>'
    )

    # Bandeau d'hétérogénéité si disponible
    if homogeneity and homogeneity.get("max_inter_strata_gap") is not None:
        gap = float(homogeneity["max_inter_strata_gap"])
        leader = str(homogeneity.get("leader") or "")
        min_strat, max_strat = homogeneity.get(
            "leader_max_gap_strata", ["", ""]
        )
        gap_template = labels.get(
            "stratification_gap_summary",
            "Écart inter-strate du leader {leader} : {gap_pct} points "
            "de CER médian (entre « {min_stratum} » et « {max_stratum} »).",
        )
        gap_text = gap_template.format(
            leader=leader,
            gap_pct=f"{gap * 100:.1f}",
            min_stratum=min_strat,
            max_stratum=max_strat,
        )
        # gap_text contient déjà des données utilisateur — on n'échappe pas
        # le template lui-même (i18n connue), mais on n'injecte pas non plus
        # de markup. _e() est appliqué aux variables via format() côté template.
        parts.append(
            f'<div style="font-size:.82rem;background:#fff8e1;'
            f'border-left:3px solid #f9a825;padding:.4rem .6rem;'
            f'margin-bottom:.6rem">⚠ {_e(gap_text)}</div>'
        )

    # Une ``<details>`` par strate (premier ouvert pour donner le contexte)
    for i, stratum in enumerate(available_strata):
        entries = stratified_ranking.get(stratum) or []
        n_docs_total = max((int(e.get("documents") or 0) for e in entries), default=0)
        open_attr = " open" if i == 0 else ""
        parts.append(
            f'<details class="stratum-block"{open_attr} '
            f'style="margin-bottom:.4rem;border:1px solid var(--border);'
            f'border-radius:6px;padding:.4rem .6rem">'
        )
        parts.append(
            f'<summary style="cursor:pointer;font-weight:600">'
            f'{_e(stratum)} '
            f'<span style="font-weight:400;color:var(--text-muted);'
            f'font-size:.85rem">({n_docs_total} {_e(n_docs_in_stratum_label)})</span>'
            f'</summary>'
        )
        parts.append(
            '<table style="border-collapse:collapse;font-size:.85rem;'
            'margin-top:.4rem;width:100%">'
        )
        parts.append("<thead><tr>")
        for hdr in (engine_label, median_label, mean_label, docs_label):
            parts.append(
                f'<th scope=\"col\" style="padding:.3rem .5rem;text-align:left;'
                f'border-bottom:1px solid var(--border);font-weight:600">'
                f'{_e(hdr)}</th>'
            )
        parts.append("</tr></thead><tbody>")
        for entry in entries:
            engine = str(entry.get("engine", ""))
            median = entry.get("median_cer")
            mean = entry.get("mean_cer")
            n_docs = int(entry.get("documents") or 0)
            bg = color_traffic_light(float(median), low_is_good=True, scale_max=0.30) if median is not None else "#f4f4f4"
            parts.append("<tr>")
            parts.append(
                f'<td style="padding:.3rem .5rem;font-weight:600">'
                f'{_e(engine)}</td>'
            )
            parts.append(
                f'<td style="padding:.3rem .5rem;background:{bg};'
                f'font-variant-numeric:tabular-nums">'
                f'{_e(_format_cer(median)) if median is not None else _e(no_data)}'
                f'</td>'
            )
            parts.append(
                f'<td style="padding:.3rem .5rem;'
                f'font-variant-numeric:tabular-nums">'
                f'{_e(_format_cer(mean)) if mean is not None else _e(no_data)}'
                f'</td>'
            )
            parts.append(
                f'<td style="padding:.3rem .5rem;'
                f'font-variant-numeric:tabular-nums">{n_docs}</td>'
            )
            parts.append("</tr>")
        parts.append("</tbody></table>")
        parts.append("</details>")

    parts.append("</div>")
    return "".join(parts)


__all__ = [
    "build_stratified_ranking_html",
]