173 lines
7.4 KiB
Python
173 lines
7.4 KiB
Python
from autoLoader.config import FILESAPTH
|
|
from autoLoader.loader.connector import ConnectorSFTP
|
|
import datetime, os
|
|
from autoLoader.database import Audio, get_db_session
|
|
from sqlalchemy import inspect
|
|
|
|
local_path = os.path.join(os.getcwd(), FILESAPTH)
|
|
|
|
class Loader():
|
|
def __init__(self):
|
|
self.call_types = ['in']
|
|
self.loaded_files = [] # Список загруженных файлов
|
|
|
|
def filter_call(self, filename: str):
|
|
if filename.split("-")[0] in self.call_types:
|
|
return True
|
|
return False
|
|
|
|
def check_database(self):
|
|
"""Проверяет существование таблиц в БД"""
|
|
from autoLoader.database import engine
|
|
|
|
inspector = inspect(engine)
|
|
existing_tables = inspector.get_table_names()
|
|
|
|
if 'audio' not in existing_tables:
|
|
print("❌ Таблица 'audio' не существует в базе данных!")
|
|
print("💡 Запустите 'python init_db.py' для создания таблиц")
|
|
return False
|
|
|
|
return True
|
|
|
|
def send_to_recognition(self, limit: int = None):
|
|
"""
|
|
Отправляет загруженные файлы на распознавание
|
|
|
|
Args:
|
|
limit: Максимальное количество файлов для отправки
|
|
"""
|
|
if not self.loaded_files:
|
|
print("⏭️ Нет файлов для отправки на распознавание")
|
|
return
|
|
|
|
from autoLoader.loader import RecognitionChecker
|
|
|
|
print(f"\n🎤 Отправка {len(self.loaded_files)} файлов на распознавание...")
|
|
|
|
checker = RecognitionChecker()
|
|
|
|
# Проверяем доступность API
|
|
if not checker.check_api_availability():
|
|
print("❌ GigaAM API недоступен. Пропускаем распознавание.")
|
|
return
|
|
|
|
# Проверяем БД
|
|
if not checker.check_database():
|
|
print("❌ База данных не готова. Пропускаем распознавание.")
|
|
return
|
|
|
|
# Фильтруем только что загруженные файлы без заключения
|
|
files_to_send = []
|
|
for audio in self.loaded_files:
|
|
# Проверяем, есть ли у файла заключение
|
|
with get_db_session() as db:
|
|
from autoLoader.database import AiConclusion
|
|
existing_conclusion = db.query(AiConclusion).filter(
|
|
AiConclusion.audio_id == audio.id
|
|
).first()
|
|
|
|
if existing_conclusion:
|
|
print(f"⏭️ Файл {audio.filename} уже имеет заключение")
|
|
continue
|
|
else:
|
|
# Конвертируем SQLAlchemy объект в словарь
|
|
files_to_send.append({
|
|
'id': str(audio.id),
|
|
'filename': audio.filename,
|
|
'file_size': audio.file_size,
|
|
'index_date': audio.index_date.isoformat() if audio.index_date else None
|
|
})
|
|
|
|
if not files_to_send:
|
|
print("✅ Все файлы уже имеют заключения")
|
|
return
|
|
|
|
# Отправляем файлы параллельно
|
|
print(f"🚀 Отправка {len(files_to_send)} файлов параллельно...")
|
|
results = checker.send_to_recognition_parallel(files_to_send)
|
|
|
|
print(f"✅ Отправлено {results['sent']} из {results['total']} файлов на распознавание")
|
|
|
|
def load(self):
|
|
# Проверяем БД перед началом работы
|
|
if not self.check_database():
|
|
exit(1)
|
|
|
|
date_now = datetime.datetime.now()# - datetime.timedelta(days=1)
|
|
remote_path = f"/{date_now.strftime('%Y/%m/%d')}"
|
|
|
|
connector = ConnectorSFTP()
|
|
connector.connect(remote_path=remote_path)
|
|
|
|
sftp_client = connector.sftp
|
|
ssh_client = connector.ssh
|
|
|
|
if sftp_client is None or ssh_client is None:
|
|
print("Не удалось подключиться к SFTP. Завершение работы.")
|
|
exit(1)
|
|
|
|
try:
|
|
listdir = sftp_client.listdir()
|
|
os.makedirs(local_path, exist_ok = True)
|
|
|
|
for file in listdir:
|
|
if self.filter_call(filename=file):
|
|
remote_file = f"{file}".lstrip('/')
|
|
filepath = os.path.join(local_path, file)
|
|
|
|
# Проверяем, существует ли файл локально
|
|
if os.path.exists(filepath):
|
|
print(f"Файл уже существует локально: {file}")
|
|
continue
|
|
|
|
try:
|
|
# Скачиваем файл
|
|
sftp_client.get(remote_file, filepath)
|
|
print(f"📥 Скачан файл: {remote_file}")
|
|
|
|
# Получаем размер файла
|
|
file_size = os.path.getsize(filepath)
|
|
|
|
# Сохраняем в БД через контекстный менеджер
|
|
with get_db_session() as db:
|
|
# Проверяем, есть ли уже такой файл в БД
|
|
existing_audio = db.query(Audio).filter(Audio.filename == file).first()
|
|
if existing_audio:
|
|
print(f"⏭️ Файл {file} уже есть в БД, пропускаем")
|
|
continue
|
|
|
|
# Создаём новую запись
|
|
audio = Audio()
|
|
audio.index_date = datetime.datetime.now()
|
|
audio.filename = file
|
|
audio.file_size = file_size
|
|
|
|
db.add(audio)
|
|
db.flush() # Чтобы получить audio.id
|
|
|
|
# Сохраняем в список для последующей отправки
|
|
self.loaded_files.append(audio)
|
|
|
|
print(f"✅ Файл {file} сохранён в БД")
|
|
|
|
except Exception as e:
|
|
print(f"❌ Ошибка при обработке файла {remote_file}: {e}")
|
|
# Если файл скачался, но ошибка в БД - удаляем файл
|
|
if os.path.exists(filepath):
|
|
try:
|
|
os.remove(filepath)
|
|
print(f"🗑️ Файл {file} удалён из-за ошибки")
|
|
except:
|
|
pass
|
|
|
|
finally:
|
|
# Закрываем соединения
|
|
sftp_client.close()
|
|
ssh_client.close()
|
|
|
|
# После загрузки всех файлов отправляем на распознавание
|
|
print(f"\n📊 Загружено файлов: {len(self.loaded_files)}")
|
|
self.send_to_recognition()
|
|
|