Tous les jours, je prends le train pour rejoindre mon école d'ingénieur. Régulièrement, mon train a du retard, sans que je le sache à l'avance : aucun moyen de le savoir autrement qu'en vérifiant l'appli SNCF à la main, ou en arrivant sur le quai. Pas de notification, rien.

C'est ce qui m'a donné l'idée de Traincker : une appli qui surveille mes trajets favoris en continu et m'alerte automatiquement (Discord, email) dès qu'une perturbation apparaît.

Au fil du développement, le projet s'est étoffé :

• recherche de gare avec départs en temps réel
• gestion de plusieurs trajets favoris, avec surveillance automatique en arrière-plan
• alertes Discord/email configurables (heures de silence, canaux)
• historique des trajets et statistiques de ponctualité (retard moyen, taux de ponctualité, tendance)
• visualisations (retard par ligne, par gare, évolution dans le temps)
• accessibilité (contraste élevé, taille de texte, thème clair)
• interface rapide en FastAPI + HTMX, sans rechargement de page

Ce projet me sert avant tout à progresser en Python (data, API, web), mais surtout, je m'en sers vraiment, tous les jours, pour aller en cours.

Stack : Python, FastAPI, HTMX, pandas/numpy, matplotlib, API SNCF (Navitia), Supabase.

Architecture :

• api_client.py : client HTTP vers l'API SNCF, avec timeout et gestion d'erreurs
• monitor.py : surveillance périodique, alertes Discord/email, heures de silence
• analysis.py / viz.py : statistiques de ponctualité et visualisations
• traincker_web/ : interface FastAPI + HTMX (recherche, favoris, statistiques)
• db.py : persistance partagée Supabase entre la surveillance et le site hébergé

Points notables : mode dégradé en cas de panne API, suite de tests automatisés (pytest), déploiement continu (GitHub Actions + Render).