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# Food-Ka — connecteur Giant Tiger (magasin escompte, rayons épicerie)
# Auteur : Simon-Pierre Boucher — contact@spboucher.ai
# Boutique Shopify -> le catalogue complet mêle vêtements et articles de
# maison ; on cible donc les collections « épicerie » (voir _shopify.py).
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from ..schema import Product
from ._shopify import ShopifyConnector

# product_type Giant Tiger que normalize_category ne reconnaît pas
_TYPE_MAP = {
    "non-perishable": "Garde-manger",
    "fish": "Poissons et fruits de mer",
}


class GiantTigerConnector(ShopifyConnector):
    source_id = "giant_tiger"
    domain = "www.gianttiger.com"

    # collections épicerie du site ; "" = déduire la catégorie du product_type
    collections = [
        ("grocery", ""),
        ("frozen", "Surgelés"),
        ("dairy-and-eggs", "Produits laitiers et œufs"),
        ("meat-and-seafood", "Viandes et volailles"),
        ("drinks-1", "Boissons"),
        ("chocolate-and-candy", "Collations et confiseries"),
        ("granola-bars-and-snacks", "Collations et confiseries"),
        ("international-food", "Garde-manger"),
        ("baby-food", "Bébé"),
    ]

    def _to_product(self, product: dict, category: str = "") -> Product | None:
        # rabat les product_type maison ("Non-Perishable", "Fish"…) que la
        # normalisation générique ne connaît pas
        if not category:
            category = _TYPE_MAP.get((product.get("product_type") or "").lower(), "")
        return super()._to_product(product, category)