save

.env

@@ -0,0 +1,3 @@
+GEMINI_API_KEY=AIzaSyDTFKJscB72NY7R-zeyZcmO0iTnJRoMusw
+PROXY_URL=socks5://127.0.0.1:2080
+POLL_INTERVAL=300

main.py

@@ -2,15 +2,28 @@ import json
 import os
 import hashlib
 import requests
+import time
+import traceback
 from datetime import datetime
 
-# Конфигурация
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv()
+
+# ================= КОНФИГУРАЦИЯ =================
 URL_PARSER_ROOT = "https://fazziclay.com/api/v1/vstu_schedule_parser_v2/parser.json"
 BASE_URL_FILES = "https://fazziclay.com/api/v1/vstu_schedule_parser_v2/parsed/"
 FILE_RESULT = "result.json"
 FILE_CACHE = "raw_cache.json"
-FILE_TO_AI = "to_ai.txt"
+
-FILE_FROM_AI = "from_ai.txt"
+# Настройки для Docker / Окружения
+POLL_INTERVAL = int(os.environ.get("POLL_INTERVAL", 600))  # По умолчанию 10 минут
+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
+# =================================================
+
+def log(msg):
+    """Логирование с принудительным сбросом буфера (важно для Docker)."""
+    print(f"[{datetime.now().strftime('%d.%m.%Y %H:%M:%S')}] {msg}", flush=True)
 
 def get_raw_hash(raw_list):
     normalized = "|".join(sorted([str(i).strip() for i in raw_list]))
@@ -27,56 +40,102 @@ def save_json(filename, data):
     with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
         json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
 
-def process_ai_input(cache):
+def ask_gemini(unknown_raws):
-    if not os.path.exists(FILE_FROM_AI): return cache
+    """Отправляет неизвестные записи в Gemini API для разбора."""
-    with open(FILE_FROM_AI, 'r', encoding='utf-8') as f:
+    if not GEMINI_API_KEY:
-        content = f.read().strip()
+        log("[!] GEMINI_API_KEY не задан! ИИ-парсинг пропущен.")
-    if not content: return cache
+        return {}
-    try:
-        new_data = json.loads(content)
-        for r_hash, resolved_obj in new_data.items():
-            cache[r_hash] = resolved_obj
-        print(f"[*] Добавлено {len(new_data)} записей из ИИ в кэш.")
-        with open(FILE_FROM_AI, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("")
-    except Exception as e:
-        print(f"[!] Ошибка парсинга from_ai.txt: {e}")
-    return cache
 
-def main():
+    proxies = {}
-    print(f"--- Система Совместимости V1-V2 [{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] ---")
+    if PROXY_URL:
-    cache = load_json(FILE_CACHE, {})
+        # requests автоматически перенаправит трафик через proxy
-    cache = process_ai_input(cache)
+        proxies = {"http": PROXY_URL, "https": PROXY_URL}
-    save_json(FILE_CACHE, cache)
+
+    results = {}
+    items = list(unknown_raws.items())
+    batch_size = 40 # Разбиваем на батчи, чтобы не перегрузить лимиты вывода ИИ
+
+    for i in range(0, len(items), batch_size):
+        batch = dict(items[i:i+batch_size])
+        log(f"[*] Отправка батча в Gemini ({i+1}-{min(i+batch_size, len(items))} из {len(items)})...")
+
+        prompt = f"""
+        Ты парсер академического расписания. Я даю тебе JSON, где ключи - хэши, а значения - массив сырых строк расписания.
+        Твоя задача вернуть JSON, где ключи - те же хэши, а значения - объекты с ключами:
+        - "subject": строка, название предмета (или "Не указан")
+        - "location": строка, аудитории через запятую (или "Не указана")
+        - "teacher": строка, ФИО преподавателя(ей) через запятую (или "Не указан")
+        
+        Верни ТОЛЬКО валидный JSON без форматирования markdown.
+        Входные данные:
+        {json.dumps(batch, ensure_ascii=False)}
+        """
+
+        url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key={GEMINI_API_KEY}"
+        payload = {
+            "contents": [{"parts":[{"text": prompt}]}],
+            "generationConfig": {
+                "response_mime_type": "application/json" # Заставляем Gemini вернуть строго JSON
+            }
+        }
 
         try:
-        parser_data = requests.get(URL_PARSER_ROOT).json()
+            resp = requests.post(url, json=payload, proxies=proxies, timeout=60)
+            resp.raise_for_status()
+            
+            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.")
+            
         except Exception as e:
-        print(f"[!] Ошибка сети: {e}"); return
+            log(f"[!] Ошибка API Gemini в батче: {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()
 
     final_groups = {}
+    excels_list =[]
     unknown_raws = {}
 
     for file_info in parser_data.get("all_files",[]):
         file_url = f"{BASE_URL_FILES}{requests.utils.quote(file_info['json_represent'])}"
-        print(f"[*] Рендеринг: {file_info['json_represent']}")
+        log(f"[*] Обработка файла: {file_info['json_represent']}")
         
-        try: faculty_data = requests.get(file_url).json()
+        try:
-        except: continue
+            faculty_data = requests.get(file_url, timeout=30).json()
+        except Exception as e:
+            log(f"[!] Ошибка скачивания {file_url}: {e}")
+            continue
+
+        # В-третьих: Добавляем копию excel без 'sheets'
+        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", {})
         for sheet_data in sheets.values():
             groups = sheet_data.get("groups", {})
             
             for group_id, group_data in groups.items():
-                # Инициализация группы в формате V1
+                if group_data["name"] not in final_groups:
-                if group_id not in final_groups:
                     final_groups[group_data["name"]] = {
                         "name": group_data["name"],
-                        "facultet": faculty_data['excel']['facultet'],
+                        "facultet": faculty_data.get('excel', {}).get('facultet', 'Неизвестно'),
                         "position": group_data.get("position"),
                         "position_human": group_data.get("position_human"),
                         "slots": {},
-                        "data_source_hash": "TODO"
+                        "data_source_hash": file_ds_hash # ИЗМЕНЕНИЕ: Берем хэш из метаданных экселя
                     }
                 
                 slots = group_data.get("slots", {})
@@ -87,18 +146,12 @@ def main():
                         final_groups[group_data["name"]]["slots"][slot_key] = {}
 
                     for pair_key, pair_data in pair_value.items():
-                        # Фильтр мета-ключей (пропускаем excel_range и т.д.)
                         if not (isinstance(pair_key, str) and '-' in pair_key): continue
                         
-                        # НОВЫЙ БЛОК: Обработка списка событий (если пара раздвоена)
-                        # Превращаем всё в список, даже если там один объект
                         events = pair_data if isinstance(pair_data, list) else [pair_data]
                         
                         for i, event in enumerate(events):
-                            # Если событий больше одного, добавляем суффикс к ключу (напр. "5-6_1")
                             current_pair_id = pair_key if i == 0 else f"{pair_key}_{i}"
-                            
-                            # Теперь event — это гарантированно словарь
                             if not isinstance(event, dict): continue
                             
                             raw_list = event.get("raw",[])
@@ -106,12 +159,9 @@ def main():
 
                             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 []
+                                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[]
 
-                                # Парсим списки
-                                locs = [l.strip() for l in res.get("location", "").split(",")] if res.get("location") and res.get("location") != "Не указана" else []
-                                leads = [l.strip() for l in res.get("teacher", "").split(",")] if res.get("teacher") and res.get("teacher") != "Не указан" else []
-
-                                # Записываем в финальную структуру
                                 final_groups[group_data["name"]]["slots"][slot_key][current_pair_id] = {
                                     "discipline_name": res.get("subject", "Не указан"),
                                     "locations": locs,
@@ -127,20 +177,58 @@ def main():
                             else:
                                 unknown_raws[r_hash] = raw_list
 
-    # Управление to_ai.txt
+    return final_groups, excels_list, unknown_raws
-    if unknown_raws:
-        save_json(FILE_TO_AI, unknown_raws)
-        print(f"[!] Найдено {len(unknown_raws)} новых записей. См. {FILE_TO_AI}")
-    else:
-        with open(FILE_TO_AI, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("")
 
-    # Сохранение итогового результата
+def job_iteration():
+    """Выполнение одной итерации обновления расписания."""
+    log("--- Начало итерации обновления расписания ---")
+    cache = load_json(FILE_CACHE, {})
+    
+    # ПЕРВЫЙ ПРОХОД: собираем данные и ищем неизвестные строки
+    final_groups, excels_list, unknown_raws = fetch_and_build(cache)
+
+    # Если есть неизвестные строки — отправляем в ИИ
+    if unknown_raws:
+        log(f"[*] Найдено {len(unknown_raws)} новых уникальных записей. Обращаемся к Gemini API...")
+        ai_data = ask_gemini(unknown_raws)
+        
+        if ai_data:
+            cache.update(ai_data)
+            save_json(FILE_CACHE, cache)
+            log(f"[+] Кэш обновлен, добавлено {len(ai_data)} записей.")
+            
+            # ВТОРОЙ ПРОХОД: пересобираем расписание уже с новыми кэшированными данными ИИ
+            log("[*] Пересборка структуры с учетом новых данных от ИИ...")
+            final_groups, excels_list, _ = fetch_and_build(cache)
+
+    # Формируем финальный результат
     output = {
         "actual_at": int(datetime.now().timestamp()),
-        "groups": final_groups
+        "groups": final_groups,
+        "excels": excels_list
     }
+    
     save_json(FILE_RESULT, output)
-    print(f"[*] Успешно: {FILE_RESULT} обновлен.")
+    log(f"[+] Итерация завершена. Файл {FILE_RESULT} успешно обновлен.")
+
+
+def main():
+    log("=== Система Совместимости V1-V2 (Служба) запущена ===")
+    if PROXY_URL:
+        log(f"[*] Настроен прокси-сервер: {PROXY_URL}")
+    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()
+        except Exception as e:
+            log(f"[!!!] Критическая ошибка на верхнем уровне: {e}")
+            traceback.print_exc()
+        
+        log(f"[*] Ожидание {POLL_INTERVAL} секунд перед следующей итерацией...\n")
+        time.sleep(POLL_INTERVAL)
 
 if __name__ == "__main__":
     main()