poturaevpetr
361 lines
12 KiB
Python
361 lines
12 KiB
Python
filename = request.filename
|
||
file_path = request.file_path
|
||
|
||
logger.info(f"📝 Регистрация файла: {filename}")
|
||
|
||
# Проверяем, что файл уже существует в общей папке
|
||
if not os.path.exists(file_path):
|
||
logger.error(f"❌ Файл не найден: {file_path}")
|
||
raise HTTPException(
|
||
status_code=404,
|
||
detail=f'Файл не найден на диске: {file_path}'
|
||
)
|
||
|
||
# Проверяем, что файл не был уже зарегистрирован
|
||
existing_audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == filename).first()
|
||
if existing_audio:
|
||
logger.warning(f"⚠️ Файл уже зарегистрирован: {filename}")
|
||
raise HTTPException(
|
||
status_code=400,
|
||
detail=f'Файл {filename} уже зарегистрирован в БД'
|
||
)
|
||
|
||
# Получаем размер файла
|
||
file_size = os.path.getsize(file_path)
|
||
|
||
# Создаём запись в БД
|
||
audio = Audio()
|
||
audio.filename = filename
|
||
audio.file_size = file_size
|
||
audio.index_date = datetime.utcnow()
|
||
|
||
db.add(audio)
|
||
db.commit()
|
||
db.refresh(audio)
|
||
|
||
logger.info(f"✅ Файл зарегистрирован: {filename} (audio_id={audio.id})")
|
||
|
||
return AudioRegisterResponse(
|
||
id=str(audio.id),
|
||
filename=audio.filename,
|
||
file_size=audio.file_size,
|
||
created_at=audio.index_date
|
||
)
|
||
|
||
except HTTPException:
|
||
raise
|
||
except Exception as e:
|
||
db.rollback()
|
||
logger.error(f"❌ Ошибка при регистрации файла: {e}")
|
||
raise HTTPException(
|
||
status_code=500,
|
||
detail=f'Ошибка при регистрации: {str(e)}'
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def process_audio_file(audio_id: str, db: Session):
|
||
"""
|
||
Фоновая обработка одного аудиофайла
|
||
|
||
Отправляет запрос в GigaAM API для распознавания
|
||
"""
|
||
try:
|
||
audio = db.query(Audio).filter(Audio.id == audio_id).first()
|
||
if not audio:
|
||
logger.error(f"❌ Audio {audio_id} не найден")
|
||
return
|
||
|
||
logger.info(f"🎵 Запуск распознавания для {audio.filename}")
|
||
|
||
# Формируем запрос в GigaAM API
|
||
from apiApp.config import GIGAAM_API_URL
|
||
api_url = f"{GIGAAM_API_URL}/api/call/process"
|
||
|
||
payload = {
|
||
"filename": audio.filename
|
||
}
|
||
|
||
# Отправляем запрос в GigaAM API
|
||
import requests
|
||
response = requests.post(api_url, json=payload, timeout=10)
|
||
|
||
if response.status_code == 200 or response.status_code == 202:
|
||
logger.info(f"✅ Запущено распознавание для {audio.filename}")
|
||
else:
|
||
logger.error(f"❌ Ошибка запуска распознавания для {audio.filename}: {response.status_code} - {response.text}")
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"❌ Ошибка при обработке {audio_id}: {e}")
|
||
|
||
|
||
@audio_management_router.post("/audio/process-all")
|
||
async def process_all_pending_audio(
|
||
request: AudioProcessAllRequest,
|
||
background_tasks: BackgroundTasks,
|
||
db: Session = Depends(get_db)
|
||
):
|
||
"""
|
||
Запуск распознавания для всех Audio без AiConclusion
|
||
|
||
Находит все записи Audio, у которых нет AiConclusion, и запускает
|
||
распознавание для них (до указанного лимита).
|
||
|
||
Args:
|
||
request: {limit: 100} - максимум файлов для обработки
|
||
|
||
Returns:
|
||
200 OK + {
|
||
"started_count": 15,
|
||
"pending_files": ["file1.wav", "file2.wav", ...],
|
||
"total_pending": 50
|
||
}
|
||
"""
|
||
try:
|
||
from sqlalchemy import exists
|
||
|
||
limit = request.limit
|
||
|
||
logger.info(f"🚀 Поиск Audio без AiConclusion (limit={limit})")
|
||
|
||
# Находим все Audio без AiConclusion через подзапрос
|
||
subquery = db.query(AiConclusion.audio_id).filter(
|
||
AiConclusion.audio_id == Audio.id
|
||
)
|
||
|
||
pending_audio = db.query(Audio).filter(
|
||
~exists().where(subquery.exists())
|
||
).order_by(Audio.index_date.asc()).limit(limit).all()
|
||
|
||
total_pending = db.query(Audio).filter(
|
||
~exists().where(subquery.exists())
|
||
).count()
|
||
|
||
if not pending_audio:
|
||
logger.info("ℹ️ Нет файлов для распознавания")
|
||
return {
|
||
"started_count": 0,
|
||
"pending_files": [],
|
||
"total_pending": 0,
|
||
"message": "Нет файлов без AiConclusion"
|
||
}
|
||
|
||
logger.info(f"📋 Найдено файлов для обработки: {len(pending_audio)} из {total_pending}")
|
||
|
||
# Добавляем задачи в фон
|
||
started_count = 0
|
||
pending_files = []
|
||
|
||
for audio in pending_audio:
|
||
# Проверяем, что файл существует
|
||
file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
|
||
if not os.path.exists(file_path):
|
||
logger.warning(f"⚠️ Файл не найден на диске: {audio.filename}")
|
||
continue
|
||
|
||
# Добавляем в фон (асинхронно)
|
||
# В FastAPI используем BackgroundTasks
|
||
# Но нужно создавать новую сессию для каждого таска
|
||
pending_files.append(audio.filename)
|
||
started_count += 1
|
||
|
||
# Запускаем обработку в фоне
|
||
# Используем lambda для захвата audio_id
|
||
background_tasks.add_task(
|
||
process_single_audio,
|
||
str(audio.id)
|
||
)
|
||
|
||
logger.info(f"✅ Запущено распознавание для {started_count} файлов")
|
||
|
||
return {
|
||
"started_count": started_count,
|
||
"pending_files": pending_files,
|
||
"total_pending": total_pending
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"❌ Ошибка при запуске пакетного распознавания: {e}")
|
||
raise HTTPException(
|
||
status_code=500,
|
||
detail=f'Ошибка: {str(e)}'
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def process_single_audio(audio_id: str):
|
||
"""
|
||
Обработка одного аудиофайла в фоне
|
||
|
||
Создаёт новую DB сессию для обработки
|
||
"""
|
||
from apiApp.database import SessionLocal
|
||
|
||
db = SessionLocal()
|
||
try:
|
||
process_audio_file(audio_id, db)
|
||
finally:
|
||
db.close()
|
||
|
||
|
||
@audio_management_router.get("/audio/pending")
|
||
async def get_pending_audio(
|
||
db: Session = Depends(get_db),
|
||
limit: int = 100
|
||
):
|
||
"""
|
||
Получить список Audio без AiConclusion
|
||
|
||
Query Parameters:
|
||
limit: Максимум файлов (default: 100)
|
||
|
||
Returns:
|
||
Список файлов, ожидающих распознавания
|
||
"""
|
||
try:
|
||
from sqlalchemy import exists
|
||
|
||
subquery = db.query(AiConclusion.audio_id).filter(
|
||
AiConclusion.audio_id == Audio.id
|
||
)
|
||
|
||
pending_audio = db.query(Audio).filter(
|
||
~exists().where(subquery.exists())
|
||
).order_by(Audio.index_date.asc()).limit(limit).all()
|
||
|
||
files_info = []
|
||
for audio in pending_audio:
|
||
file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
|
||
exists = os.path.exists(file_path)
|
||
|
||
files_info.append({
|
||
"audio_id": str(audio.id),
|
||
"filename": audio.filename,
|
||
"file_size": audio.file_size,
|
||
"created_at": audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None,
|
||
"exists_on_disk": exists
|
||
})
|
||
|
||
total_pending = db.query(Audio).filter(
|
||
~exists().where(subquery.exists())
|
||
).count()
|
||
|
||
return {
|
||
"total_pending": total_pending,
|
||
"count": len(files_info),
|
||
"files": files_info
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"❌ Ошибка при получении списка: {e}")
|
||
raise HTTPException(
|
||
status_code=500,
|
||
detail=str(e)
|
||
)
|
||
|
||
|
||
@audio_management_router.get("/audio/stats")
|
||
async def get_audio_stats(db: Session = Depends(get_db)):
|
||
"""
|
||
Получить статистику по аудиофайлам
|
||
|
||
Returns:
|
||
Статистика по Audio записям
|
||
"""
|
||
try:
|
||
from sqlalchemy import exists
|
||
|
||
total_audio = db.query(Audio).count()
|
||
|
||
subquery = db.query(AiConclusion.audio_id).filter(
|
||
AiConclusion.audio_id == Audio.id
|
||
)
|
||
|
||
with_conclusion = db.query(Audio).filter(
|
||
exists().where(subquery.exists())
|
||
).count()
|
||
|
||
without_conclusion = total_audio - with_conclusion
|
||
|
||
# Проверяем существование файлов на диске
|
||
all_audio = db.query(Audio).all()
|
||
existing_count = 0
|
||
for audio in all_audio:
|
||
file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
|
||
if os.path.exists(file_path):
|
||
existing_count += 1
|
||
|
||
return {
|
||
"total_audio": total_audio,
|
||
"with_conclusion": with_conclusion,
|
||
"without_conclusion": without_conclusion,
|
||
"existing_on_disk": existing_count,
|
||
"missing_on_disk": total_audio - existing_count
|
||
}
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"❌ Ошибка при получении статистики: {e}")
|
||
raise HTTPException(
|
||
status_code=500,
|
||
detail=str(e)
|
||
)
|
||
|
||
|
||
def auto_restore_on_startup(db: Session, limit: int = 100):
|
||
"""
|
||
Автоматическое восстановление распознавания при старте FileAudioAPI
|
||
|
||
Проверяет, есть ли файлы без AiConclusion, и запускает их распознавание
|
||
|
||
Args:
|
||
db: Сессия БД
|
||
limit: Максимум файлов для восстановления
|
||
"""
|
||
try:
|
||
from sqlalchemy import or_
|
||
|
||
# Проверяем, есть ли файлы без AiConclusion
|
||
pending_audio = db.query(Audio).filter(
|
||
or_(
|
||
Audio.AiConclusion == None,
|
||
Audio.AiConclusion == ''
|
||
)
|
||
).limit(limit).all()
|
||
|
||
if not pending_audio:
|
||
logger.info("ℹ️ Auto-restore: нет файлов для распознавания")
|
||
return
|
||
|
||
logger.info(f"🔄 Auto-restore: найдено {len(pending_audio)} файлов без AiConclusion")
|
||
|
||
# Запускаем распознавание
|
||
started_count = 0
|
||
for audio in pending_audio:
|
||
file_path = os.path.join(AUDIOFILES_PATH, audio.filename)
|
||
|
||
if not os.path.exists(file_path):
|
||
logger.warning(f"⚠️ Файл не найден: {audio.filename}")
|
||
continue
|
||
|
||
# Отправляем в GigaAM API
|
||
from apiApp.config import GIGAAM_API_URL
|
||
api_url = f"{GIGAAM_API_URL}/api/call/process"
|
||
|
||
payload = {"filename": audio.filename}
|
||
|
||
try:
|
||
import requests
|
||
response = requests.post(api_url, json=payload, timeout=5)
|
||
|
||
if response.status_code in [200, 202]:
|
||
logger.info(f"✅ Запущено распознавание: {audio.filename}")
|
||
started_count += 1
|
||
else:
|
||
logger.warning(f"⚠️ Ошибка запуска {audio.filename}: {response.status_code}")
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"❌ Ошибка при запуске {audio.filename}: {e}")
|
||
|
||
logger.info(f"🎉 Auto-restore завершено: запущено {started_count} файлов")
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
logger.error(f"❌ Ошибка при auto-restore: {e}")
|