вывод категорий

work_parser.py

@@ -1,6 +1,5 @@
 import psycopg2
 from psycopg2.extras import RealDictCursor
-from pydantic import BaseModel
 
 # Подключение к БД (укажи свои параметры)
 conn = psycopg2.connect(
@@ -9,6 +8,8 @@ conn = psycopg2.connect(
     password="qwertyqwerty123123",
     host="45.129.78.228",
     # host="127.0.0.1"
+    connect_timeout=10,
+    options="-c statement_timeout=30000"  # таймаут запроса 30 сек
 )
 conn.autocommit = True
 
@@ -77,7 +78,6 @@ def update_task(task_id, **fields):
     return True
 
 
-
 def create_table_config_gpt():
     with conn.cursor() as cur:
         cur.execute("""
@@ -89,15 +89,7 @@ def create_table_config_gpt():
         """)
     print("Таблица config_gpt создана или уже существует")
 
-class Source (BaseModel):
-    url: str
-    name: str
-    promt: str
-    
-def update_promt(data: Source):
-    if isinstance(data, dict): 
-        data = Source.model_validate(data)
-
+def update_promt(url: str, name: str, promt: str):
     with conn.cursor() as cur:
         cur.execute("""
             INSERT INTO config_gpt (url, name, promt)
@@ -105,7 +97,7 @@ def update_promt(data: Source):
             ON CONFLICT (url) DO UPDATE SET 
                 name = EXCLUDED.name,
                 promt = EXCLUDED.promt
-        """, (data.url, data.name, data.promt))
+        """, (url, name, promt))
     conn.commit()
 
 def get_promt(promt_name_url):
@@ -114,7 +106,6 @@ def get_promt(promt_name_url):
         promt = cur.fetchone()
     return promt['promt'] 
     
-
 def get_all_promt():
     with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
         cur.execute("SELECT * FROM config_gpt")
@@ -123,7 +114,13 @@ def get_all_promt():
     sources = [{"url": row["url"], "name": row["name"], "promt": row["promt"]} for row in rows]
     return {"sources": sources}
 
-
+def get_all_categories_promt():
+    """Возвращает список всех значений поля name из таблицы config_gpt"""
+    with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
+        cur.execute("SELECT name FROM config_gpt")
+        rows = cur.fetchall()
+    
+    return [row["name"] for row in rows]
 
 def create_table_error_url():
     with conn.cursor() as cur:
@@ -158,7 +155,6 @@ def check_error_url(error_sources_url: str) -> bool:
         """, (error_sources_url,))
         row = cur.fetchone()
     
-
     return row is None
 
 
@@ -170,5 +166,5 @@ def check_error_url(error_sources_url: str) -> bool:
 #         "name": "Корея",
 #         "promt":  "Задача: Перевод на русский язык и тематическая фильтрация новостных статей из китайской прессы.  \n        Необходимо переводить текст статьи и определять, относится ли она к КНР по указанным темам:  \n        1. Перевод\n        Переведи предоставленный китайский текст на русский язык, сохранив оригинальный смысл, стиль и структуру.\n        Текст:\n        {content}\n        -------------------------------------\n        2. Отбирай исключительно новости, прямо относящиеся к Китаю, его безопасности, соседним странам и территориям, влияющим на интересы Китая.\n        Если не относится к Китаю  — считаем, что статья НЕ подходит, и отдаем пустой JSON:\n        {\"text\": \"\", \"pereskas\": \"\", \"title\": \"\", \"topics\": []}\n        Если привязка есть — переходи к шагу 3. \n        -------------------------------------\n        3. Тематическая классификация\n        Определи, относится ли статья к одной или нескольким темам из списка:\n        1) Военные новости — конфликты, учения, мобилизация, закупки вооружений.   \n        2) Пограничная деятельность — охрана границы, пограничные учения, строительство или модернизация пограничной инфраструктуры, техника для пограничников.  \n        3) Пункты пропуска на границе с РФ — изменения режима работы, строительство, реконструкция, оборудование, логистика.  \n        4) Пограничные реки — состояние рек, экология, инфраструктурные проекты, мониторинг.  \n        5) Чрезвычайные ситуации — природные и техногенные происшествия, особенно затрагивающие пограничные реки и прилегающие земли.  \n        6) Санитарно-эпидемиологическая обстановка — эпидемии, эпизоотии, эпифитотии, угрозы и меры предотвращения.  \n        7) Индустриальные проекты (арктическое/антарктическое направление).  \n        8) Индустриальные проекты в приграничных районах — заводы, производства, технопарки, новые технологии.  \n        9) Инфраструктурные проекты в приграничных районах — дороги, мосты, транспорт, логистика.  \n        10) Культура малочисленных народностей (нанайцы, монголы, уйгуры, нанайцы и хэчжэ) — политика, традиции, бытовая жизнь нанайцев, монголов, уйгуров, и хэчжэ (малочисленных народов).\n\n        Отметь только те темы, которым статья действительно соответствует.\n\n        -------------------------------------\n        4. Формат ответа  \n        Вернуть строго JSON без пояснений и дополнительных слов:\n        {\n        \"translation_text\": \"<перевод текста статьи на русский язык (дословный, точный и без сокращений )  >\",\n        \"short_text\": \"<пересказ переведённого текста>\",\n        \"title\": \"<краткая суть новости (1–2 предложения)>\",\n        \"category\": \"<названий категорий, которым соответствует статья>\"\n        }\n        Если статья не относится ни к одной теме или не привязана к нужным регионам — вернуть:\n        {\"translation_text\": \"\", \"short_text\": \"\", \"title\": \"\", \"category\": \"\"}"
 #     })
-    # print(get_promt("japan"))
-    # create_table_error_url()
+#     # print(get_promt("japan"))
+#     # create_table_error_url()