TennisManager

Application web Flask pour la gestion d'un club de tennis, des championnats par equipes, des tournois individuels FFT, du suivi medical et d'un module materiel (raquettes/cordages).

A propos

Le projet est organise en blueprints Flask:

• Admin
• Club
• Championship
• Tournament
• Medical
• Shop

La base est geree via SQLAlchemy, avec SQLite par defaut.

Fonctionnalites implementees

Admin

• Creation/suppression de clubs
• Selection du club actif via cookie signe
• Import initial des donnees clubs/joueurs depuis CSV
• Gestion des saisons (saison active, creation au format YYYY/YYYY)

Club

• CRUD equipes et joueurs
• Gestion des blessures joueur
• Gestion des disponibilites par journee (simple/double/remplacant)
• Gestion des jokers avec controle de regle de classement
• Mutations/transferts de joueurs entre clubs
• Historique raquettes/cordages par joueur (entree active synchronisee)
• Calcul distance/temps de trajet entre clubs (Mapbox si cle configuree)

Championnats par equipes

• Creation de championnats par division et saison
• Creation/configuration de poules
• Affectation des equipes aux poules
• Planification des rencontres
• Consultation des poules, matches et classements
• Simulations de poules et simulations batch avec historisation
• Filtrage multi-saisons

Tournoi individuel (FFT Art. 44 a 52)

• Creation de tournoi interne ou ouvert
• Statuts: DRAFT, OPEN, IN_PROGRESS, CLOSED
• Categories (genre, tranche d'age, format, bornes de classement, series autorisees, surfaces)
• Inscriptions, desinscriptions, liste d'attente, promotion liste d'attente
• Tetes de serie (activation manuelle) et disponibilites joueurs
• Convocations/alertes de retard de saisie
• Saisie des resultats, WO, propagation des vainqueurs
• Requalification/remplacement selon regles metier implementees
• Suppression controlee de tableaux/tournois selon statut et matchs joues

Modes de generation des tableaux:

• Tableau classique (depart en ligne)
• Tableau en cascade (qualificatifs chaines par tranche)
• Tableau a sections (qualificatifs paralleles + final)

Planification/edition:

• Planification automatique des matchs
• Vue d'impression
• Route export PDF conservee en retro-compatibilite (redirection vers impression)

Medical

• Referentiel blessures/sites
• Liste des joueurs blesses
• Recherche joueurs

Shop (raquettes/cordages)

• Catalogue raquettes avec filtres avances (poids, tamis, equilibre, rigidite, swingweight, annee...)
• Detail raquette et suggestions de modeles similaires
• Import/scraping de raquettes (racquetfinder) avec fusion et mise a jour
• Outils de diagnostic scraping
• Assistant de selection raquette base profil joueur
• Catalogue cordages Racqix + API JSON de filtrage
• Import Racqix (raquettes + cordages)

Synthese: implemente vs README precedent

Correctifs apportes au README

• Ajout des modules Medical et Shop (absents du README precedent)
• Ajout des fonctions avancees du tournoi: liste d'attente, requalification, convocations, suppression controlee
• Precision sur l'export PDF: URL conservee mais redirection vers vue impression
• Mise a jour de la stack Flask (3.0+) et de la base par defaut (SQLite)

Ecart principal detecte

• Le README precedent indiquait PostgreSQL en prerequis, alors que la configuration active est SQLite (SQLALCHEMY_DATABASE_URI = sqlite:///tennis.sqlite3)

Routes principales

Application

• /
• /licensees-by-gender

Blueprints

• /admin
• /club
• /championship
• /tournament
• /medical
• /shop

Exemples de routes tournoi:

• GET /tournament/
• GET|POST /tournament/create
• GET /tournament/
• POST /tournament//generate-draw/
• POST /tournament//generate-draw-tranche/
• POST /tournament//generate-section-draw/
• GET /tournament//draw/<draw_id>
• GET|POST /tournament//match//score
• POST /tournament//schedule/<draw_id>
• GET /tournament//print/<draw_id>
• GET /tournament//export-pdf/<draw_id>

Stack technique

• Backend: Flask 3, SQLAlchemy, Flask-Migrate
• Frontend: Jinja2, HTML, CSS, JavaScript
• Donnees: SQLite par defaut (adaptable a un autre SGBD)
• Integrations: Mapbox (optionnel), pandas, scraping web, reportlab/weasyprint (selon usage)

Installation

1. Cloner le repository

git clone https://github.com/pmourey/tennis.git
cd tennis

2. Creer un environnement virtuel

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate     # Windows

3. Installer les dependances

pip install -r requirements.txt

4. Lancer l'application

python app.py

Alternative WSGI: utiliser wsgi.py.

Prerequis

• Python 3.9+
• pip
• SQLite (inclus dans Python, par defaut)
• Optionnel: cle MAPBOX_API_KEY pour les fonctions d'itineraire

Documentation et contribution

• Voir CONTRIBUTING.md pour contribuer
• Voir Wiki.md et docs/ pour la documentation projet

Licence

Projet sous licence MIT. Voir LICENSE.md.