save

main.py

@@ -6,8 +6,10 @@ import time
 import traceback
 from datetime import datetime
 
+# --- Загрузка переменных окружения ---
 from dotenv import load_dotenv
 load_dotenv() 
+# -----------------------------------
 
 # ================= КОНФИГУРАЦИЯ =================
 URL_PARSER_ROOT = "https://fazziclay.com/api/v1/vstu_schedule_parser_v2/parser.json"
@@ -15,10 +17,11 @@ BASE_URL_FILES = "https://fazziclay.com/api/v1/vstu_schedule_parser_v2/parsed/"
 FILE_RESULT = "result.json"
 FILE_CACHE = "raw_cache.json"
 
-# Настройки для Docker / Окружения
+GEMINI_MODEL="gemini-flash-latest"
-POLL_INTERVAL = int(os.environ.get("POLL_INTERVAL", 600))  # По умолчанию 10 минут
+
+POLL_INTERVAL = int(os.environ.get("POLL_INTERVAL", 600))
 GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-PROXY_URL = os.environ.get("PROXY_URL")  # Например: socks5://user:pass@127.0.0.1:1080
+PROXY_URL = os.environ.get("PROXY_URL")
 # =================================================
 
 def log(msg):
@@ -40,20 +43,36 @@ def save_json(filename, data):
     with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
         json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
 
+def merge_week_keys_metadata(sheets):
+    """Объединяет week_keys_metadata со всех листов, исключая дубликаты дней."""
+    merged = {}
+    for sheet_data in sheets.values():
+        wkm = sheet_data.get("week_keys_metadata", {})
+        for day, months in wkm.items():
+            if day not in merged:
+                merged[day] = {}
+            for month, days in months.items():
+                if month not in merged[day]:
+                    merged[day][month] =[]
+                # Добавляем даты, сохраняя порядок и избегая дублей
+                for d in days:
+                    if d not in merged[day][month]:
+                        merged[day][month].append(d)
+    return merged
+
 def ask_gemini(unknown_raws):
-    """Отправляет неизвестные записи в Gemini API для разбора."""
     if not GEMINI_API_KEY:
         log("[!] GEMINI_API_KEY не задан! ИИ-парсинг пропущен.")
         return {}
 
     proxies = {}
     if PROXY_URL:
-        # requests автоматически перенаправит трафик через proxy
+        log("Using proxy")
         proxies = {"http": PROXY_URL, "https": PROXY_URL}
 
     results = {}
     items = list(unknown_raws.items())
-    batch_size = 40 # Разбиваем на батчи, чтобы не перегрузить лимиты вывода ИИ
+    batch_size = 40 
 
     for i in range(0, len(items), batch_size):
         batch = dict(items[i:i+batch_size])
@@ -71,34 +90,45 @@ def ask_gemini(unknown_raws):
         {json.dumps(batch, ensure_ascii=False)}
         """
 
-        url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key={GEMINI_API_KEY}"
+        url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{GEMINI_MODEL}:generateContent?key={GEMINI_API_KEY}"
         payload = {
-            "contents": [{"parts":[{"text": prompt}]}],
+            "contents": [{
+                "role": "user",
+                "parts": [{"text": prompt}]
+            }],
             "generationConfig": {
-                "response_mime_type": "application/json" # Заставляем Gemini вернуть строго JSON
+                "responseMimeType": "application/json" # ИСПРАВЛЕНИЕ: строго camelCase для REST API
             }
         }
 
         try:
             resp = requests.post(url, json=payload, proxies=proxies, timeout=60)
-            resp.raise_for_status()
+            resp.raise_for_status() # Выкинет ошибку для 400, 403, 404 и т.д.
             
             data = resp.json()
             text_response = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text']
             
             parsed_batch = json.loads(text_response)
             results.update(parsed_batch)
-            log(f"[+] Батч успешно обработан ИИ.")
+            log(f"[+] Батч успешно обработан ИИ ({GEMINI_MODEL}).")
             
+        except requests.exceptions.HTTPError as e:
+            # ИСПРАВЛЕНИЕ: Читаем текст ответа от Google (там написана причина)
+            error_body = e.response.text if e.response is not None else "Нет тела ответа"
+            
+            if e.response.status_code == 404:
+                log(f"[!] Ошибка 404: Модель '{GEMINI_MODEL}' не найдена. Обновите GEMINI_MODEL в .env!")
+            elif e.response.status_code == 400:
+                log(f"[!] Ошибка 400 (Bad Request): Неверный формат запроса. Ответ Google:\n{error_body}")
+            else:
+                log(f"[!] HTTP Ошибка API Gemini: {e}\nОтвет: {error_body}")
         except Exception as e:
-            log(f"[!] Ошибка API Gemini в батче: {e}")
+            log(f"[!] Ошибка обращения к API Gemini: {e}")
-            # Не останавливаем процесс, просто вернем те результаты, которые успели распарситься.
-            # Ошибочные записи отправятся при следующем цикле через 10 минут.
 
     return results
 
+
 def fetch_and_build(cache):
-    """Основной этап скачивания файлов V2 и построения структуры."""
     log("[*] Загрузка списка файлов парсера V2...")
     parser_data = requests.get(URL_PARSER_ROOT, timeout=30).json()
 
@@ -116,14 +146,22 @@ def fetch_and_build(cache):
             log(f"[!] Ошибка скачивания {file_url}: {e}")
             continue
 
-        # В-третьих: Добавляем копию excel без 'sheets'
+        file_ds_hash = faculty_data.get("sha1hash", faculty_data.get("excel", {}).get("sha1hash", "UNKNOWN"))
-        excel_meta = {k: v for k, v in faculty_data.items() if k != 'sheets'}
-        excels_list.append(excel_meta)
-        
-        # Получаем data_source_hash из файла excel
-        file_ds_hash = faculty_data.get("data_source_hash", faculty_data.get("excel", {}).get("data_source_hash", "UNKNOWN"))
-
         sheets = faculty_data.get("sheets", {})
+
+        # --- СБОРКА ОБЪЕКТА EXCEL (Обновлено) ---
+        excel_meta = {
+            "data_source_hash": file_ds_hash,
+            "week_keys_metadata": merge_week_keys_metadata(sheets)
+        }
+        # Переносим остальные корневые ключи из оригинального json эксельки (за исключением уже обработанных)
+        for k, v in faculty_data.items():
+            if k not in ["sheets", "data_source_hash", "week_keys_metadata"]:
+                excel_meta[k] = v
+
+        excels_list.append(excel_meta)
+        # ----------------------------------------
+
         for sheet_data in sheets.values():
             groups = sheet_data.get("groups", {})
             
@@ -135,7 +173,7 @@ def fetch_and_build(cache):
                         "position": group_data.get("position"),
                         "position_human": group_data.get("position_human"),
                         "slots": {},
-                        "data_source_hash": file_ds_hash # ИЗМЕНЕНИЕ: Берем хэш из метаданных экселя
+                        "data_source_hash": file_ds_hash 
                     }
                 
                 slots = group_data.get("slots", {})
@@ -148,7 +186,7 @@ def fetch_and_build(cache):
                     for pair_key, pair_data in pair_value.items():
                         if not (isinstance(pair_key, str) and '-' in pair_key): continue
                         
-                        events = pair_data if isinstance(pair_data, list) else [pair_data]
+                        events = pair_data if isinstance(pair_data, list) else[pair_data]
                         
                         for i, event in enumerate(events):
                             current_pair_id = pair_key if i == 0 else f"{pair_key}_{i}"
@@ -159,8 +197,8 @@ def fetch_and_build(cache):
 
                             if r_hash in cache:
                                 res = cache[r_hash]
-                                locs =[l.strip() for l in res.get("location", "").split(",")] if res.get("location") and res.get("location") not in ["Не указана", "Не указан"] else []
+                                locs =[l.strip() for l in res.get("location", "").split(",")] if res.get("location") and res.get("location") not in["Не указана", "Не указан"] else []
-                                leads =[l.strip() for l in res.get("teacher", "").split(",")] if res.get("teacher") and res.get("teacher") not in ["Не указана", "Не указан"] else[]
+                                leads =[l.strip() for l in res.get("teacher", "").split(",")] if res.get("teacher") and res.get("teacher") not in["Не указана", "Не указан"] else []
 
                                 final_groups[group_data["name"]]["slots"][slot_key][current_pair_id] = {
                                     "discipline_name": res.get("subject", "Не указан"),
@@ -180,7 +218,6 @@ def fetch_and_build(cache):
     return final_groups, excels_list, unknown_raws
 
 def job_iteration():
-    """Выполнение одной итерации обновления расписания."""
     log("--- Начало итерации обновления расписания ---")
     cache = load_json(FILE_CACHE, {})
     
@@ -203,6 +240,27 @@ def job_iteration():
 
     # Формируем финальный результат
     output = {
+        "version": 1,
+        "notice": "ОТКАЗ ОТ ОТВЕТСТВЕННОСТИ: Данные, доступ к API и т.д. предоставляется КАК-ЕСТЬ (AS-IS) без каких либо, явно или не явно подразумеваемых гарантий.\n\nПарсер написал: Миронов Станислав\n\nИсточник данных: https://www.vstu.ru/student/raspisaniya/zanyatiy/index.php",
+        "documentation": "vstu_compat_v1",
+        "daypicture": "vstu_compat_v1",
+        "daycite": "vstu_compat_v1 | running on a rope",
+        "contact": "https://fazziclay.com/",
+        "university": "VSTU",
+        "university_site": "https://www.vstu.ru/",
+        "source": "https://fazziclay.com/api/v1/vstu_schedule_parser/result.json (vstu_compat_v1)",
+        "stat": {"total_parsing_time": -1},
+        "api_notices": {
+            "updated_at": 1774101882,
+            "text_old": "Пожалуйста сохраняйте 'updated_at', это время изменения ЭТОГО текста. Тут возможно будут появлятся важные BREAKING CHANGES и дедлайны к ним.\nПо хорошему если updated_at другой по сравнению с вашем кэшем это сообщение должно отправляться вам в телеграм как уведомление о поедстоящих изменениях\nwarning=True значит 'text' содержит важное а не как щас hint.\n\n  ~fazziclay aka Stanislav;",
+            "text": "ОБНОВЛЕНИЕ 2026-03: теперь этот файл не является результатом работы парсера. Но продолжает функционировать благодаря vstu_compat_v1 (слою совместимости) Новый парсер https://fazziclay.com/api/v1/vstu_schedule_parser_v2/",
+            "vstu_compat_v1": "Этот файл сгенерирован для поддержки совместимости, данные на самом деле взяты из парсера v2: https://fazziclay.com/api/v1/vstu_schedule_parser_v2/",
+            "warning": True,
+            "tut-plavayuschaya-struktura": "required only 'updated_at', 'text' and 'warning'"
+        },
+        "doubled_groups": [],
+        "debug": {"bleu~~": 1},
+        
         "actual_at": int(datetime.now().timestamp()),
         "groups": final_groups,
         "excels": excels_list
@@ -219,7 +277,6 @@ def main():
     if not GEMINI_API_KEY:
         log("[!] ВНИМАНИЕ: GEMINI_API_KEY не задан. Интеллектуальный парсинг работать не будет!")
 
-    # Бесконечный цикл - требование №1
     while True:
         try:
             job_iteration()

raw_cache.json

@@ -15303,5 +15303,25 @@
     "subject": "АВТОМАТИЗ. ЭЛЕКТРОПРИВОД, МОДЕЛ. ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ (лаб. 4 час.)",
     "teacher": "Ветлицын М.Ю., Нелюбова А.В.",
     "location": "Б 308, Б 310"
+  },
+  "a0e2952aa9203a212f6359dfec331829bd009d95": {
+    "subject": "И Н. Я З Ы К, нем.",
+    "location": "121",
+    "teacher": "Чечет"
+  },
+  "3ce8b8e9ecefab0f4f62b3edb0594800fc466c66": {
+    "subject": "ИНОСТР. ЯЗЫК, нем.",
+    "location": "124",
+    "teacher": "Чечет"
+  },
+  "0c598d43bf5340b2814773005d827b73b1edad7a": {
+    "subject": "ЭКОНОМИКА ОТРАСЛИ",
+    "location": "В-1004",
+    "teacher": "Иванюк"
+  },
+  "b1acdcf1e47ef1d2826e58865face9c230efc5d0": {
+    "subject": "МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ",
+    "location": "В-403",
+    "teacher": "Казьмин И.В."
   }
 }