перевод

work_parser.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import psycopg2
 from psycopg2.extras import RealDictCursor
+from pydantic import BaseModel, HttpUrl
 
 # Подключение к БД (укажи свои параметры)
 conn = psycopg2.connect(
@@ -75,16 +76,59 @@ def update_task(task_id, **fields):
         cur.execute(f"UPDATE work_parser SET {set_sql} WHERE id = %s;", values)
     return True
 
+
+
+def create_table_config_gpt():
+    with conn.cursor() as cur:
+        cur.execute("""
+            CREATE TABLE IF NOT EXISTS config_gpt (
+                url TEXT PRIMARY KEY,
+                name VARCHAR(20),
+                promt TEXT
+            );
+        """)
+    print("Таблица config_gpt создана или уже существует")
+
+class Source (BaseModel):
+    url: HttpUrl
+    name: str
+    promt: str
+    
+def update_promt(data: Source):
+    if isinstance(data, dict): 
+        data = Source.model_validate(data)
+
+    with conn.cursor() as cur:
+        cur.execute("""
+            INSERT INTO config_gpt (url, name, promt)
+            VALUES (%s, %s, %s)
+            ON CONFLICT (url) DO UPDATE SET 
+                name = EXCLUDED.name,
+                promt = EXCLUDED.promt
+        """, (str(data.url), data.name, data.promt))
+    conn.commit()
+
+def get_promt(url):
+    with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
+        cur.execute("SELECT promt FROM config_gpt WHERE url = %s", (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")
+        rows = cur.fetchall()
+    
+    sources = [{"url": row["url"], "name": row["name"], "promt": row["promt"]} for row in rows]
+    return {"sources": sources}
+
+
 # Пример использования
 # if __name__ == "__main__":
-#     create_table()
-
-#     task_id = insert_task(status='queued', source_url='http://example.com', priority=5)
-#     print("Создана задача с id:", task_id)
-
-#     task = get_task(task_id)
-#     print("Получена задача:", task)
-
-#     update_task(task_id, status='in_progress', started_at=datetime.utcnow(), attempts=1)
-#     task = get_task(task_id)
-#     print("Обновленная задача:", task)
+    # create_table_config_gpt()  # <-- раскомментировать эту строку
+    # update_promt({
+    #     "url": "http://epaper.hljnews.cn/hljrb/pc/layout",
+    #     "name": "source1",
+    #     "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\": \"\"}"
+    # })