Initial commit

main.py

@@ -0,0 +1,193 @@
+import os
+import time
+import hashlib
+import secrets
+import random
+import socket
+import platform
+import psutil
+import uuid
+import threading
+import datetime
+import multiprocessing
+from progress.bar import Bar
+from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
+import openmeteo_requests
+import requests_cache
+from retry_requests import retry
+
+def fetch_weather_entropy():
+    """Récupère des données météo comme source supplémentaire d'entropie"""
+    try:
+        # Configuration du client API Open-Meteo avec cache et nouvelle tentative en cas d'erreur
+        cache_session = requests_cache.CachedSession('.cache', expire_after=60)  # Courte durée de cache
+        retry_session = retry(cache_session, retries=2, backoff_factor=0.2)  # Nouvelle tentative rapide
+        openmeteo = openmeteo_requests.Client(session=retry_session)
+
+        # Demande de données météo avec un délai d'expiration
+        url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
+        params = {
+            "latitude": 50.4,
+            "longitude": 1.83,
+            "hourly": ["temperature_2m", "relative_humidity_2m", "wind_speed_10m", 
+                      "visibility", "precipitation", "cloud_cover"],
+            "timezone": "auto"
+        }
+
+        responses = openmeteo.weather_api(url, params=params)
+        response = responses[0]
+
+        # Extraction de toutes les valeurs numériques des prévisions horaires
+        entropy_values = []
+        hourly = response.Hourly()
+
+        # Traitement de chaque variable météorologique
+        for i in range(len(params["hourly"])):
+            var_values = hourly.Variables(i).ValuesAsNumpy()
+            entropy_values.extend(var_values.tolist())
+
+        # Création d'un hash de toutes les données météorologiques
+        weather_str = "".join([str(v) for v in entropy_values])
+        weather_hash = hashlib.sha256(weather_str.encode()).hexdigest()
+
+        return weather_hash
+    except Exception as e:
+        # If anything fails, return a timestamp-based fallback
+        fallback = f"weather_fallback_{time.time()}_{random.getrandbits(64)}"
+        return hashlib.sha256(fallback.encode()).hexdigest()
+
+def initialize_entropy_pool():
+    """Crée un pool d'entropie de base avec des sources qui ne changent pas rapidement"""
+    weather_entropy = fetch_weather_entropy()
+
+    return [
+        str(os.urandom(32)),  # 32 octets d'aléa du système
+        str(secrets.token_bytes(32)),  # Autre source cryptographique
+        socket.gethostname(),  # Nom de l'hôte
+        str(platform.system_alias(platform.system(), platform.release(), platform.version())),
+        str(uuid.getnode()),  # Adresse MAC
+        str(multiprocessing.cpu_count()),  # Nombre de CPU
+        "".join([str(v) for v in psutil.disk_partitions()]),  # Configuration des disques
+        str(hash(frozenset(os.environ.items()))),  # Variables d'environnement,
+        weather_entropy, # Données météorologiques
+    ]
+
+def generate_seed(base_pool=None):
+    """Génère une graine aléatoire en combinant différentes sources d'entropie"""
+    # Utiliser le pool de base si fourni, sinon créer des sources complètes
+    if base_pool:
+        entropy_sources = base_pool.copy()
+    else:
+        entropy_sources = []
+
+    # Ajouter les sources dynamiques qui changent à chaque appel
+    dynamic_sources = [
+        str(time.time()),  # Timestamp actuel
+        hashlib.sha256(str(time.perf_counter()).encode()).hexdigest(),  # Timer haute précision hashé
+        str(os.getpid()),  # ID du processus
+        str(psutil.cpu_percent(interval=0.01)),  # Utilisation CPU (réduit à 0.01)
+        str(psutil.virtual_memory().percent),  # Utilisation mémoire
+        str(psutil.disk_usage('/').percent),  # Utilisation disque
+        str(random.getrandbits(256)),  # Bits aléatoires du générateur par défaut
+        str(datetime.datetime.now().microsecond),  # Microsecondes actuelles
+        str(threading.active_count()),  # Nombre de threads actifs
+        str(sum(psutil.cpu_times())),  # Temps CPU cumulés
+        str(psutil.net_io_counters().bytes_sent if hasattr(psutil, 'net_io_counters') else 0),  # Trafic réseau
+        str(id({})),  # Adresse mémoire d'un nouvel objet
+    ]
+
+    entropy_sources.extend(dynamic_sources)
+
+    random.shuffle(entropy_sources)
+
+    # Concaténer et hacher plusieurs fois avec différents algorithmes
+    entropy_str = "".join(entropy_sources)
+    intermediate_hash = hashlib.sha512(entropy_str.encode()).digest()
+    intermediate_hash = hashlib.blake2b(intermediate_hash).digest()
+
+    # Utiliser un hachage final pour obtenir un entier
+    final_hash = hashlib.sha256(intermediate_hash).hexdigest()
+    seed = int(final_hash, 16)
+
+    return seed
+
+def faire_tirage(base_pool=None):
+    """Génère un tirage avec 5 numéros et 2 étoiles en utilisant une graine aléatoire"""
+    # Génération de nouveaux nombres avec une nouvelle graine
+    seed = generate_seed(base_pool)
+    random.seed(seed)
+    numeros = random.sample(range(1, 51), 5)
+    etoiles = random.sample(range(1, 13), 2)
+    return {
+        "graine": seed,
+        "numeros": sorted(numeros),
+        "etoiles": sorted(etoiles)
+    }
+
+def worker_process(num_tirages, base_pool):
+    """Fonction exécutée par chaque processus travailleur"""
+    local_tirages = []
+    for _ in range(num_tirages):
+        local_tirages.append(faire_tirage(base_pool))
+    return local_tirages
+
+def generate_draws(num_tirages):
+    """Génère plusieurs tirages en parallèle"""
+    # Initialiser le pool d'entropie de base
+    base_pool = initialize_entropy_pool()
+
+    # Déterminer le nombre optimal de processus
+    num_processes = min(os.cpu_count() or 4, 4)  # Limiter à un nombre raisonnable
+
+    # Répartir le travail entre les processus
+    tirages_par_processus = num_tirages // num_processes
+    remainder = num_tirages % num_processes
+
+    # Préparer les tâches pour chaque processus
+    tasks = []
+    for i in range(num_processes):
+        count = tirages_par_processus + (1 if i < remainder else 0)
+        if count > 0:
+            tasks.append((count, base_pool))
+
+    bar = Bar('Progression', max=num_tirages, suffix='%(percent)d%%')
+
+    # Exécuter les tâches en parallèle
+    tirages = []
+    with ProcessPoolExecutor(max_workers=num_processes) as executor:
+        futures = [executor.submit(worker_process, count, bp) for count, bp in tasks]
+        for future in futures:
+            batch = future.result()
+            tirages.extend(batch)
+            bar.next(len(batch))
+
+    bar.finish()
+    return tirages
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("Génération de 100 tirages différents...")
+    tirages = generate_draws(100)
+
+    # Mélange final pour le choix du tirage avec une nouvelle graine
+    base_pool = initialize_entropy_pool()
+    random.seed(generate_seed(base_pool))
+    tirage_choisi = random.choice(tirages)
+
+    print("\n===== RÉSULTAT FINAL =====")
+    print("Tirage sélectionné parmi les 100 générés")
+    print("Graine utilisée :", tirage_choisi["graine"])
+    print("Numéros :", tirage_choisi["numeros"])
+    print("Étoiles :", tirage_choisi["etoiles"])
+
+    # Demander à l'utilisateur s'il souhaite afficher tous les tirages
+    afficher_tous = input("\nVoulez-vous afficher tous les tirages générés? (o/n): ").lower().strip()
+    if afficher_tous in ['o', 'oui', 'y', 'yes']:
+        print("\n===== TOUS LES TIRAGES =====")
+        for i, tirage in enumerate(tirages, 1):
+            print(f"Tirage {i}:")
+            print(f"  Numéros: {tirage['numeros']}")
+            print(f"  Étoiles: {tirage['etoiles']}")
+            print(f"  Graine: {tirage['graine']}")
+            print("-" * 30)
+
+    input("\nAppuyez sur Entrée pour quitter...")