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Dohyun Lim c6fc164c41 Merge branch 'facebook' of https://gitea.o2o.kr/castad/o2o-castad-backend into facebook
마지막 main 머지를 facebook 브렌치로 백업, 저장한 버전
2026-03-13 15:49:38 +09:00
Dohyun Lim 4fbfbf92a6 add exception error cases 2026-03-13 11:22:55 +09:00
Dohyun Lim 50796ac743 Merge facebook into main 2026-03-13 11:04:25 +09:00
Dohyun Lim 9c3f616f37 finish facebook login 2026-03-13 10:59:03 +09:00
Dohyun Lim 0dd0c8595f add fc 2026-03-09 13:54:10 +09:00
Dohyun Lim 6d86aaa1be first commit 2026-03-05 13:29:33 +09:00
132 changed files with 5389 additions and 10340 deletions

2
.gitignore vendored
View File

@ -52,5 +52,3 @@ Dockerfile
.dockerignore
zzz/
credentials/service_account.json
o2o-castad-scheduler/

View File

@ -276,5 +276,3 @@ fastapi run main.py
│◀───────────────│ │ │
│ │ │ │
```
testAc

674
WORK_PLAN_FACEBOOK_OAUTH.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,674 @@
# Facebook OAuth 구현 작업 계획서
> 작성일: 2026-03-03
> 프로젝트: O2O Castad Backend
> 대상 모듈: `app/sns/` (Facebook OAuth 연동)
---
## 1. 개요
Facebook OAuth 2.0 로그인 기능을 구현합니다.
Facebook Graph API를 통해 사용자 인증, 토큰 교환, 장기 토큰 발급, 페이지 토큰 조회 기능을 제공합니다.
### 참조 공식 문서
- Facebook Manual Login Flow: https://developers.facebook.com/docs/facebook-login/guides/advanced/manual-flow
- Facebook Graph API: https://developers.facebook.com/docs/graph-api
- Long-Lived Token Exchange: https://developers.facebook.com/docs/facebook-login/guides/access-tokens/get-long-lived
### Facebook OAuth 2.0 핵심 흐름
```
1. 사용자 → Facebook 인증 페이지 리다이렉트
URL: https://www.facebook.com/v21.0/dialog/oauth
Params: client_id, redirect_uri, state, scope, response_type=code
2. Facebook → 콜백 URL로 인가 코드(code) 전달
3. 서버 → 인가 코드를 액세스 토큰으로 교환
URL: https://graph.facebook.com/v21.0/oauth/access_token
Params: client_id, client_secret, code, redirect_uri
4. 서버 → 단기 토큰을 장기 토큰으로 교환 (약 60일)
URL: https://graph.facebook.com/v21.0/oauth/access_token
Params: grant_type=fb_exchange_token, client_id, client_secret, fb_exchange_token
5. 서버 → 사용자 정보 조회
URL: https://graph.facebook.com/v21.0/me
Params: fields=id,name,email,picture
6. 서버 → 페이지 목록 및 페이지 토큰 조회 (선택)
URL: https://graph.facebook.com/v21.0/{user-id}/accounts
```
---
## 2. 파일 구조 및 역할 분담
```
app/
├── utils/
│ └── facebook_oauth.py # [신규] Facebook OAuth 클래스 (API 통신 전담)
├── sns/
│ ├── api/routers/v1/
│ │ └── oauth.py # [구현] 엔드포인트 정의 (prefix: /sns)
│ ├── services/
│ │ └── facebook.py # [구현] 비즈니스 로직 (facebook_oauth.py 클래스 호출)
│ ├── models.py # [검토/수정] SNSUploadTask 필드 추가 여부 확인
│ ├── dependency.py # [구현] SNS 전용 Depends 정의
│ └── schemas/
│ └── facebook_schema.py # [신규] Facebook OAuth 스키마 정의
├── config.py # [수정] FacebookSettings 독립 클래스 신설 + 인스턴스 생성
├── .env # [수정] FACEBOOK_ 환경변수 추가
└── main.py # [수정] 라우터 등록 및 Scalar 문서 업데이트
```
---
## 3. 상세 작업 단계
### Phase 1: 설정 및 기반 작업
#### Step 1.1: config.py - FacebookSettings 독립 클래스 신설
- **파일**: `config.py`
- **작업**: `FacebookSettings` 독립 클래스를 신규 생성 (기존 `SocialOAuthSettings` 내 주석 코드는 삭제)
- **네이밍 패턴**: 기존 `KakaoSettings`, `JWTSettings` 등과 동일한 패턴 준수
- **환경변수**: 실제 값은 `.env` 파일에서 `FACEBOOK_` prefix 변수로 관리
**config.py에 추가할 클래스** (KakaoSettings 바로 아래에 배치):
```python
class FacebookSettings(BaseSettings):
"""Facebook OAuth 설정
Facebook Graph API를 통한 OAuth 2.0 인증 설정입니다.
Meta for Developers (https://developers.facebook.com/)에서 앱을 생성하고
App ID/Secret을 발급받아야 합니다.
"""
FACEBOOK_APP_ID: str = Field(
default="",
description="Facebook App ID (Meta 개발자 콘솔에서 발급)",
)
FACEBOOK_APP_SECRET: str = Field(
default="",
description="Facebook App Secret",
)
FACEBOOK_REDIRECT_URI: str = Field(
default="http://localhost:8000/sns/facebook/callback",
description="Facebook OAuth 콜백 URI",
)
FACEBOOK_GRAPH_API_VERSION: str = Field(
default="v21.0",
description="Facebook Graph API 버전",
)
FACEBOOK_OAUTH_SCOPE: str = Field(
default="public_profile,email,pages_show_list,pages_read_engagement,pages_manage_posts",
description="Facebook OAuth 요청 권한 범위 (쉼표 구분)",
)
model_config = _base_config
```
**인스턴스 생성** (파일 하단 인스턴스 블록에 추가):
```python
facebook_settings = FacebookSettings()
```
**SocialOAuthSettings 내 기존 Facebook 주석 코드 처리**:
- `SocialOAuthSettings` 내의 Facebook 관련 주석 처리된 코드 블록(524~530행)은 삭제
- 해당 책임이 `FacebookSettings` 클래스로 완전 이관됨
**.env 파일에 추가할 환경변수**:
```env
# ============================================================
# Facebook OAuth 설정
# ============================================================
FACEBOOK_APP_ID=your-facebook-app-id
FACEBOOK_APP_SECRET=your-facebook-app-secret
FACEBOOK_REDIRECT_URI=http://localhost:8000/sns/facebook/callback
FACEBOOK_GRAPH_API_VERSION=v21.0
FACEBOOK_OAUTH_SCOPE=public_profile,email,pages_show_list,pages_read_engagement,pages_manage_posts
```
- **주의**: redirect_uri는 sns 프리픽스 기준으로 설정 (`/sns/facebook/callback`)
---
### Phase 2: OAuth 클라이언트 구현
#### Step 2.1: app/utils/facebook_oauth.py - FacebookOAuthClient 클래스 구현
- **파일**: `app/utils/facebook_oauth.py` (신규)
- **클래스명**: `FacebookOAuthClient` (oauth 단어 포함 필수)
- **역할**: Facebook Graph API와의 HTTP 통신 전담
- **패턴**: `KakaoOAuthClient` (app/user/services/kakao.py) 패턴 준수
- **HTTP 클라이언트**: `httpx.AsyncClient` (기존 Instagram 패턴 사용)
- **Graph API 버전**: v21.0
**클래스 구조**:
```python
from config import facebook_settings
class FacebookOAuthClient:
"""Facebook OAuth 2.0 API 클라이언트"""
# URL 템플릿 (API 버전은 facebook_settings에서 동적 로드)
AUTH_URL_TEMPLATE = "https://www.facebook.com/{version}/dialog/oauth"
TOKEN_URL_TEMPLATE = "https://graph.facebook.com/{version}/oauth/access_token"
USER_INFO_URL_TEMPLATE = "https://graph.facebook.com/{version}/me"
PAGES_URL_TEMPLATE = "https://graph.facebook.com/{version}/{user_id}/accounts"
def __init__(self):
# facebook_settings에서 설정값 로드
self.client_id = facebook_settings.FACEBOOK_APP_ID
self.client_secret = facebook_settings.FACEBOOK_APP_SECRET
self.redirect_uri = facebook_settings.FACEBOOK_REDIRECT_URI
self.api_version = facebook_settings.FACEBOOK_GRAPH_API_VERSION
self.scope = facebook_settings.FACEBOOK_OAUTH_SCOPE
def get_authorization_url(self, state: str) -> str:
# Facebook 인증 페이지 URL 생성
# scope: facebook_settings.FACEBOOK_OAUTH_SCOPE에서 로드
async def get_access_token(self, code: str) -> dict:
# 인가 코드 → 단기 액세스 토큰 교환
# 반환: {access_token, token_type, expires_in}
async def exchange_long_lived_token(self, short_lived_token: str) -> dict:
# 단기 토큰 → 장기 토큰 교환 (약 60일)
# 반환: {access_token, token_type, expires_in}
async def get_user_info(self, access_token: str) -> dict:
# 사용자 프로필 조회
# fields: id, name, email, picture
# 반환: {id, name, email, picture}
async def get_user_pages(self, user_id: str, access_token: str) -> list[dict]:
# 사용자가 관리하는 Facebook 페이지 목록 조회
# 반환: [{id, name, access_token, category}, ...]
```
**예외 클래스** (같은 파일 내 정의):
```python
class FacebookOAuthException(HTTPException):
"""Facebook OAuth 기본 예외"""
class FacebookAuthFailedError(FacebookOAuthException):
"""인증 실패 (400)"""
class FacebookAPIError(FacebookOAuthException):
"""API 호출 오류 (500)"""
class FacebookTokenExpiredError(FacebookOAuthException):
"""토큰 만료 (401)"""
```
**필수 사항**:
- 모든 메서드에 `logger.debug()` 로 입력값, 호출 URL, 응답 상태 기록
- 중요 함수 호출 부분에 한글 주석 추가
- 모듈 로거: `get_logger(__name__)`
---
### Phase 3: 스키마 정의
#### Step 3.1: app/sns/schemas/facebook_schema.py - Facebook 스키마 구현
- **파일**: `app/sns/schemas/facebook_schema.py` (신규)
- **패턴**: 기존 `sns_schema.py` 패턴 준수
**스키마 정의**:
```python
class FacebookConnectResponse(BaseModel):
"""Facebook OAuth 연동 시작 응답"""
auth_url: str # Facebook 인증 페이지 URL
state: str # CSRF 방지용 state 토큰
class FacebookCallbackRequest(BaseModel):
"""Facebook OAuth 콜백 파라미터"""
code: str # 인가 코드
state: str # CSRF state 토큰
class FacebookTokenResponse(BaseModel):
"""Facebook 토큰 교환 응답"""
access_token: str # 액세스 토큰
token_type: str # Bearer
expires_in: int # 만료 시간 (초)
class FacebookUserInfo(BaseModel):
"""Facebook 사용자 정보"""
id: str # Facebook 사용자 ID
name: str # 이름
email: Optional[str] # 이메일 (선택)
picture: Optional[dict] # 프로필 사진 (선택)
class FacebookPageInfo(BaseModel):
"""Facebook 페이지 정보"""
id: str # 페이지 ID
name: str # 페이지 이름
access_token: str # 페이지 액세스 토큰
category: Optional[str] # 카테고리
class FacebookAccountResponse(BaseModel):
"""Facebook 연동 완료 응답"""
success: bool
message: str
account_id: int # SocialAccount.id
platform_user_id: str # Facebook 사용자 ID
platform_username: str # Facebook 사용자 이름
pages: Optional[list[FacebookPageInfo]] # 관리 가능한 페이지 목록
```
---
### Phase 4: 의존성 정의
#### Step 4.1: app/sns/dependency.py - SNS 전용 Depends 구현
- **파일**: `app/sns/dependency.py`
- **역할**: SNS 모듈에서만 사용하는 FastAPI 의존성
**정의 내용**:
```python
async def get_facebook_oauth_client() -> FacebookOAuthClient:
"""FacebookOAuthClient 인스턴스를 제공하는 의존성"""
async def get_facebook_social_account(
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> SocialAccount:
"""현재 사용자의 활성 Facebook 소셜 계정을 조회하는 의존성"""
# SocialAccount에서 platform=facebook, is_active=True, is_deleted=False 조회
# 없으면 SocialAccountNotFoundError 발생
async def validate_oauth_state(state: str) -> str:
"""OAuth state 토큰 유효성 검증 의존성"""
# Redis에서 state 조회 및 검증
# 유효하지 않으면 예외 발생
```
---
### Phase 5: 서비스 레이어 구현
#### Step 5.1: app/sns/services/facebook.py - 비즈니스 로직 구현
- **파일**: `app/sns/services/facebook.py`
- **역할**: 엔드포인트와 OAuth 클라이언트 사이의 비즈니스 로직
- **핵심 원칙**: 모든 Facebook API 호출은 `FacebookOAuthClient` 클래스를 통해서만 수행
**서비스 함수 구조**:
```python
class FacebookService:
def __init__(self):
self.oauth_client = FacebookOAuthClient()
async def start_connect(self, user_uuid: str) -> FacebookConnectResponse:
"""Facebook 연동 시작"""
# 1. CSRF state 토큰 생성 (secrets.token_urlsafe)
# 2. Redis에 state:user_uuid 매핑 저장 (TTL: OAUTH_STATE_TTL_SECONDS)
# 3. oauth_client.get_authorization_url(state) 호출
# 4. FacebookConnectResponse 반환
async def handle_callback(
self, code: str, state: str, session: AsyncSession
) -> FacebookAccountResponse:
"""OAuth 콜백 처리"""
# 1. Redis에서 state로 user_uuid 조회 및 검증
# 2. oauth_client.get_access_token(code) → 단기 토큰 획득
# 3. oauth_client.exchange_long_lived_token() → 장기 토큰 교환
# 4. oauth_client.get_user_info() → 사용자 정보 조회
# 5. oauth_client.get_user_pages() → 페이지 목록 조회
# 6. SocialAccount 생성 또는 업데이트 (DB 저장)
# - platform: facebook
# - access_token: 장기 토큰
# - platform_user_id: Facebook 사용자 ID
# - platform_username: Facebook 사용자 이름
# - platform_data: {pages: [...], picture_url: "..."}
# - token_expires_at: 현재시간 + expires_in
# - scope: 요청한 scope 문자열
# 7. FacebookAccountResponse 반환
async def disconnect(
self, user_uuid: str, session: AsyncSession
) -> None:
"""Facebook 연동 해제"""
# SocialAccount 소프트 삭제 (is_deleted=True, is_active=False)
facebook_service = FacebookService()
```
**필수 사항**:
- 모든 주요 단계에서 `logger.debug()` 호출
- 주요 함수 호출 부분에 한글 주석 추가
- 에러 발생 시 `logger.error()` 로 상세 에러 정보 기록
---
### Phase 6: 라우터 구현
#### Step 6.1: app/sns/api/routers/v1/oauth.py - 엔드포인트 구현
- **파일**: `app/sns/api/routers/v1/oauth.py`
- **prefix**: `/sns` (항목 1번 요구사항 - sns 프리픽스 필수)
- **tags**: `["SNS OAuth"]`
**엔드포인트 구조**:
```python
router = APIRouter(prefix="/sns", tags=["SNS OAuth"])
@router.get("/facebook/connect")
async def facebook_connect(
current_user: User = Depends(get_current_user),
) -> FacebookConnectResponse:
"""Facebook OAuth 연동 시작"""
# facebook_service.start_connect() 호출
@router.get("/facebook/callback")
async def facebook_callback(
code: str | None = Query(None),
state: str | None = Query(None),
error: str | None = Query(None),
error_description: str | None = Query(None),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> RedirectResponse:
"""Facebook OAuth 콜백 처리"""
# 에러/취소 처리
# facebook_service.handle_callback() 호출
# 성공/실패에 따라 프론트엔드로 리다이렉트
@router.delete("/facebook/disconnect")
async def facebook_disconnect(
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> dict:
"""Facebook 계정 연동 해제"""
# facebook_service.disconnect() 호출
```
---
### Phase 7: 모델 검토 및 수정
#### Step 7.1: SNSUploadTask 모델 필드 검토
- **파일**: `app/sns/models.py`
- **검토 항목**: Facebook 토큰 정보 저장을 위한 추가 필드 필요 여부
**분석 결과**:
- `SNSUploadTask`는 업로드 작업 관리용 모델이며, 토큰 저장 역할이 아님
- Facebook 토큰 정보는 기존 `SocialAccount` 모델에 이미 적절한 필드가 존재:
- `access_token` (Text): 장기 토큰 저장
- `refresh_token` (Text, nullable): Facebook은 refresh_token 미지원이므로 NULL
- `token_expires_at` (DateTime): 장기 토큰 만료 시간
- `platform_data` (JSON): 페이지 토큰, 페이지 ID 등 추가 정보
- `scope` (Text): OAuth scope 저장
- `SNSUploadTask`에 Facebook 업로드 시 필요한 필드 추가 검토:
- `platform` 필드 추가 (String(20)): 어떤 플랫폼에 업로드하는지 구분 (현재 Instagram 전용 구조)
- `platform_post_id` 필드 추가 (String(255), nullable): 업로드 후 플랫폼에서 반환한 게시물 ID
- `platform_post_url` 필드 추가 (String(2048), nullable): 업로드 후 게시물 URL
---
### Phase 8: main.py 라우터 등록 및 Scalar 문서 업데이트
#### Step 8.1: main.py 수정
- **파일**: `main.py`
**변경 내용**:
1. **라우터 import 추가**:
```python
from app.sns.api.routers.v1.oauth import router as sns_oauth_router
```
2. **라우터 등록**:
```python
app.include_router(sns_oauth_router) # SNS OAuth 라우터 (Facebook)
```
- 주의: oauth.py 내부 router에 이미 `/sns` prefix가 있으므로 main.py에서는 prefix 추가 불필요
3. **tags_metadata 업데이트** - SNS 태그 설명에 Facebook 추가:
```python
{
"name": "SNS OAuth",
"description": """SNS OAuth API - Facebook 계정 연동
**인증: 필요** - `Authorization: Bearer {access_token}` 헤더 필수
## Facebook OAuth 연동 흐름
1. `GET /sns/facebook/connect` - Facebook OAuth 인증 URL 획득
2. 사용자를 auth_url로 리다이렉트 → Facebook 로그인 및 권한 승인
3. Facebook에서 `/sns/facebook/callback`으로 인가 코드 전달
4. 서버에서 토큰 교환, 장기 토큰 발급, 사용자 정보 조회
5. 연동 완료 후 프론트엔드로 리다이렉트
## 계정 관리
- `DELETE /sns/facebook/disconnect` - Facebook 계정 연동 해제
""",
},
```
4. **공개 엔드포인트 추가** (인증 불필요):
```python
public_endpoints = [
...
"/sns/facebook/callback", # Facebook OAuth 콜백
]
```
5. **기존 SNS 태그 설명 업데이트**:
- SNS 태그 description에 Facebook 업로드 관련 엔드포인트 추가
---
## 4. 작업 순서 (실행 순서)
| 순서 | Phase | 작업 내용 | 대상 파일 | 의존성 |
|------|-------|----------|----------|--------|
| 1 | Phase 1 | config.py FacebookSettings 클래스 신설 + .env 변수 추가 | `config.py`, `.env` | 없음 |
| 2 | Phase 3 | Facebook 스키마 정의 | `app/sns/schemas/facebook_schema.py` | 없음 |
| 3 | Phase 2 | FacebookOAuthClient 클래스 구현 | `app/utils/facebook_oauth.py` | Step 1 (config) |
| 4 | Phase 4 | SNS 전용 Depends 구현 | `app/sns/dependency.py` | Step 3 |
| 5 | Phase 5 | Facebook 서비스 레이어 구현 | `app/sns/services/facebook.py` | Step 2, 3, 4 |
| 6 | Phase 6 | OAuth 라우터 엔드포인트 구현 | `app/sns/api/routers/v1/oauth.py` | Step 2, 5 |
| 7 | Phase 7 | SNSUploadTask 모델 필드 추가 | `app/sns/models.py` | Step 1~6 완료 후 검토 |
| 8 | Phase 8 | main.py 라우터 등록 및 Scalar 문서 | `main.py` | Step 6 |
| 9 | - | 코드리뷰 수행 (`/review`) | 전체 변경 파일 | Step 1~8 전체 |
| 10 | - | 코드리뷰 결과 기반 개선 | 해당 파일 | Step 9 |
---
## 5. 품질 기준 (전 단계 공통)
### 5.1 로깅 기준 (항목 7)
- **모든 엔드포인트 진입점**: `logger.info()` 로 요청 시작 기록
- **외부 API 호출 전/후**: `logger.debug()` 로 URL, 파라미터, 응답 상태 기록
- **중요 변수 할당**: `logger.debug()` 로 변수값 확인
- **에러 발생 시**: `logger.error()` 로 상세 에러 정보 기록
- **로거 패턴**: `from app.utils.logger import get_logger; logger = get_logger(__name__)`
### 5.2 주석 기준 (항목 8)
- 각 메서드의 주요 단계별 한글 주석 (예: `# 인가 코드를 액세스 토큰으로 교환`)
- 외부 API 호출 시 호출 대상 명시 (예: `# Facebook Graph API - 사용자 정보 조회`)
- 복잡한 분기 로직에 판단 기준 설명
### 5.3 코드 품질 기준
- 타입 힌트 필수
- async/await 패턴 준수
- Pydantic v2 스키마 사용
- 서비스 레이어 패턴 (router → service → oauth_client)
---
## 6. Scalar 문서 설정 (항목 9)
### 변경 파일: `main.py`
- `tags_metadata`에 "SNS OAuth" 태그 추가
- `custom_openapi()` 함수의 `public_endpoints`에 Facebook 콜백 경로 추가
- 기존 "SNS" 태그 description에 Facebook 업로드 안내 추가 (향후 확장)
---
## 7. 코드리뷰 수행 (항목 10, 11)
### 리뷰 범위
모든 구현 완료 후 1회 코드리뷰 수행:
1. **설계 검증**
- 레이어 분리 적정성 (router → service → oauth_client)
- 의존성 방향 확인 (순환 의존 없음)
- 예외 처리 체계 일관성
2. **코드 정의 검증**
- 타입 힌트 누락 확인
- async/await 적정 사용
- 로거 사용 패턴 일관성
- 주석 존재 여부
3. **보안 검증**
- CSRF state 토큰 검증 로직
- 토큰 노출 방지 (로그에 토큰 전체 미출력)
- redirect_uri 고정 검증
4. **기능 검증**
- OAuth 흐름 완전성
- 에러 케이스 처리 (취소, 코드 만료, 토큰 실패)
- DB 저장 정합성
### 리뷰 결과 처리 (항목 11)
- 설계적 오류: 구조 변경 및 수정
- 코드 정의 오류: 즉시 수정 반영
---
## 8. 검수 1차 - 작업 계획 완전성 검증
### 검수 항목별 준수 여부
| # | 요구사항 | 준수 여부 | 근거 |
|---|---------|----------|------|
| 1 | oauth.py 라우터에 sns 프리픽스 | **O** | `router = APIRouter(prefix="/sns")` - Phase 6 |
| 2 | utils/facebook_oauth.py에 단일 클래스, 이름에 oauth 포함 | **O** | `FacebookOAuthClient` 클래스 - Phase 2 |
| 3 | 비즈니스 로직은 facebook.py, facebook_oauth.py 클래스 사용 | **O** | `FacebookService``FacebookOAuthClient`를 호출 - Phase 5 |
| 4 | SNSUploadTask 모델 참조 후 필요 필드 추가 | **O** | Phase 7에서 platform, platform_post_id, platform_post_url 추가 검토 |
| 5 | SNS 전용 Depends는 sns/dependency.py | **O** | Phase 4에서 구현 |
| 6 | 스키마는 sns/schemas에 정의 | **O** | `facebook_schema.py` - Phase 3 |
| 7 | 중요 입력/호출/변수 logger.debug 출력 | **O** | 품질 기준 5.1 적용 |
| 8 | 중요 함수 호출 주석 | **O** | 품질 기준 5.2 적용 |
| 9 | Scalar 문서 설정 업데이트 | **O** | Phase 8에서 tags_metadata, public_endpoints 수정 |
| 10 | 1회 코드리뷰 수행 | **O** | Step 9에서 `/review` 수행 |
| 11 | 리뷰 후 설계적/코드 정의 오류 개선 | **O** | Step 10에서 수정 반영 |
### 1차 검수 발견 사항
**발견 1: redirect_uri 불일치 위험**
- config.py의 `SocialOAuthSettings` 내 기존 주석은 `/social/facebook/callback`으로 되어 있으나, 본 계획에서는 `/sns/facebook/callback`으로 설정
- **해결**: `FacebookSettings` 독립 클래스에서 redirect_uri를 `/sns/facebook/callback`으로 명확히 설정하고, `SocialOAuthSettings` 내 Facebook 주석 코드는 삭제
**발견 2: Redis 의존성 미확인**
- OAuth state 토큰 저장에 Redis 사용 예정이나, Redis 클라이언트 획득 방법 미명시
- **해결**: `app/database/session.py`의 Redis 연결 활용 또는 `dependency.py`에 Redis 의존성 추가 명시
**발견 3: 기존 SNS 라우터와의 prefix 충돌 가능성**
- 기존 `app/sns/api/routers/v1/sns.py`에 이미 `prefix="/sns"`가 설정되어 있음
- 새로운 `oauth.py`에도 `prefix="/sns"` 설정 시 main.py에서 중복 prefix 발생 가능
- **해결**: main.py에서 기존 sns_router는 prefix 없이 등록 (`app.include_router(sns_router)`), 새 oauth_router도 prefix 없이 등록하되 router 내부에 `/sns` prefix 유지
**발견 4: schemas 디렉토리 __init__.py 확인 필요**
- `app/sns/schemas/` 디렉토리에 `__init__.py`가 있는지 확인하여 import 가능하도록 보장
---
## 9. 검수 2차 - 설계 개선 검토
### 설계 관점 검토
**검토 1: 레이어 분리 적정성** - **적정**
```
Router (oauth.py)
↓ 호출
Service (facebook.py - FacebookService)
↓ 호출
OAuth Client (facebook_oauth.py - FacebookOAuthClient)
↓ HTTP 요청
Facebook Graph API
```
- 각 레이어의 책임이 명확히 분리됨
- OAuth 클라이언트는 HTTP 통신만, 서비스는 비즈니스 로직만, 라우터는 HTTP 요청/응답만 담당
**검토 2: 기존 social 모듈과의 관계** - **개선 필요 없음**
- `app/social/` 모듈은 YouTube OAuth 및 범용 업로드 담당
- `app/sns/` 모듈은 Instagram/Facebook 등 SNS 특화 기능 담당
- 역할이 명확히 분리되어 있으므로 현행 구조 유지
**검토 3: 토큰 갱신 전략** - **보완 필요**
- Facebook은 refresh_token을 미지원하며, 장기 토큰도 약 60일 만료
- **보완**: `FacebookOAuthClient`에 토큰 만료 확인 유틸리티 메서드 추가
```python
def is_token_expired(self, token_expires_at: datetime) -> bool:
"""토큰 만료 여부 확인 (만료 7일 전부터 True 반환)"""
```
- 서비스 레이어에서 API 호출 전 토큰 만료 확인 → 만료 시 재연동 안내 예외 발생
**검토 4: 페이지 토큰 관리** - **적정**
- 페이지 토큰은 `SocialAccount.platform_data` JSON 필드에 저장
- 이 방식은 기존 YouTube의 channel_id 저장 패턴과 일관됨
**검토 5: scope 범위** - **해결 완료**
- 기본 scope: `public_profile, email` (Facebook 앱 리뷰 없이 사용 가능)
- 페이지 관리 scope: `pages_show_list, pages_read_engagement, pages_manage_posts` (앱 리뷰 필요)
- 비디오 업로드 scope: `publish_video` (향후 확장 시)
- **해결**: `FacebookSettings.FACEBOOK_OAUTH_SCOPE` 필드에서 .env 변수로 관리
- 기본값: `public_profile,email,pages_show_list,pages_read_engagement,pages_manage_posts`
- 향후 확장 시 .env 파일에서 scope 변경만으로 대응 가능
**검토 6: 에러 코드 체계** - **적정**
- Facebook OAuth 예외 클래스가 기존 Kakao 패턴과 동일 구조
- HTTP 상태 코드 + 내부 에러 코드 + 메시지 3단계 체계
### 2차 검수 발견 사항
**발견 1: state 토큰 저장소 구현 세부사항 보완**
- Redis 키 패턴 명확화 필요: `facebook_oauth_state:{state}` → value: `user_uuid`
- TTL 설정: `social_oauth_settings.OAUTH_STATE_TTL_SECONDS` (기본 300초)
- **반영**: Phase 5의 `start_connect()` 구현 시 Redis 키 패턴 명시
**발견 2: 기존 SocialAccount 중복 체크 로직**
- 동일 Facebook 사용자가 재연동할 경우, 기존 레코드를 업데이트해야 함
- **반영**: `handle_callback()`에서 `(user_uuid, platform, platform_user_id)` 기준으로 UPSERT 로직 구현
**발견 3: 향후 확장성 확보**
- 현재 Facebook 전용이지만 TikTok 등 추가 시 패턴 재사용 가능한 구조
- `dependency.py``get_facebook_social_account()`는 플랫폼 파라미터화하여 범용화 가능
- **판단**: 현재 단계에서는 Facebook 전용으로 유지 (YAGNI 원칙)
---
## 10. 최종 작업 실행 순서 (확정)
```
1. config.py 수정 (FacebookSettings 독립 클래스 신설 + SocialOAuthSettings 내 Facebook 주석 삭제)
2. .env 파일에 FACEBOOK_ 환경변수 추가
3. app/sns/schemas/facebook_schema.py 생성 (스키마 정의)
4. app/utils/facebook_oauth.py 생성 (FacebookOAuthClient 클래스 - facebook_settings 참조)
5. app/sns/dependency.py 구현 (SNS 전용 Depends)
6. app/sns/services/facebook.py 구현 (비즈니스 로직)
7. app/sns/api/routers/v1/oauth.py 구현 (엔드포인트)
8. app/sns/models.py 검토 및 필드 추가
9. main.py 수정 (라우터 등록 + Scalar 문서 업데이트)
10. 코드리뷰 수행 (/review)
11. 코드리뷰 결과 기반 개선 수행
```
---
## 부록: 참조 소스
### 기존 코드 패턴 참조 파일
| 패턴 | 참조 파일 | 설명 |
|------|----------|------|
| OAuth 클래스 | `app/user/services/kakao.py` | KakaoOAuthClient 구조 |
| HTTP 클라이언트 | `app/utils/instagram.py` | httpx.AsyncClient 패턴 |
| SNS 라우터 | `app/sns/api/routers/v1/sns.py` | prefix, 예외 처리 패턴 |
| Social OAuth 라우터 | `app/social/api/routers/v1/oauth.py` | 콜백, 리다이렉트 패턴 |
| 모델 | `app/user/models.py` | SocialAccount, Platform enum |
| 스키마 | `app/sns/schemas/sns_schema.py` | Pydantic v2 패턴 |
| 설정 (독립 클래스) | `config.py` | KakaoSettings 패턴 → FacebookSettings |
| 설정 (OAuth 공통) | `config.py` | SocialOAuthSettings (state TTL, 프론트엔드 URL 등) |
| 로거 | `app/utils/logger.py` | get_logger 패턴 |

View File

@ -1,78 +1,48 @@
from pathlib import Path
from fastapi import FastAPI
from sqladmin import Admin
from sqladmin.authentication import login_required
from starlette.exceptions import HTTPException
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import Response
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncEngine
from app.backoffice.admin.admin_view import AdminAdmin
from app.backoffice.admin.auth import AdminAuthBackend
from app.backoffice.credit_view import CreditChargeRequestAdmin, CreditTransactionAdmin
from app.backoffice.dashboard import get_dashboard_context
from app.user.api.user_admin import SocialAccountAdmin, UserAdmin
from app.database.session import engine
from app.home.api.home_admin import ImageAdmin, ProjectAdmin
from app.lyric.api.lyrics_admin import LyricAdmin
from app.song.api.song_admin import SongAdmin
from app.sns.api.sns_admin import SNSUploadTaskAdmin
from app.user.api.user_admin import RefreshTokenAdmin, SocialAccountAdmin, UserAdmin
from app.video.api.video_admin import VideoAdmin
from config import prj_settings
TEMPLATES_DIR = Path(__file__).parent / "backoffice" / "frontend" / "templates"
class DashboardAdmin(Admin):
@login_required
async def index(self, request: Request) -> Response:
ctx = await get_dashboard_context()
admin_role = request.session.get("admin_role", "viewer")
return await self.templates.TemplateResponse(
request,
"sqladmin/index.html",
{"title": "대시보드", "subtitle": "", "admin_role": admin_role, **ctx},
)
@login_required
async def edit(self, request: Request) -> Response:
if request.session.get("admin_role") == "viewer":
raise HTTPException(status_code=403)
return await super().edit(request)
@login_required
async def create(self, request: Request) -> Response:
if request.session.get("admin_role") == "viewer":
raise HTTPException(status_code=403)
return await super().create(request)
@login_required
async def delete(self, request: Request) -> Response:
if request.session.get("admin_role") == "viewer":
raise HTTPException(status_code=403)
return await super().delete(request)
# https://github.com/aminalaee/sqladmin
def init_admin(
app: FastAPI,
db_engine: AsyncEngine,
db_engine: engine,
base_url: str = prj_settings.ADMIN_BASE_URL,
) -> Admin:
auth_backend = AdminAuthBackend(secret_key=prj_settings.ADMIN_SESSION_SECRET)
admin = DashboardAdmin(
admin = Admin(
app,
db_engine,
base_url=base_url,
authentication_backend=auth_backend,
title="ADO2 관리자",
templates_dir=str(TEMPLATES_DIR),
)
# 프로젝트 관리
admin.add_view(ProjectAdmin)
admin.add_view(ImageAdmin)
# 가사 관리
admin.add_view(LyricAdmin)
# 노래 관리
admin.add_view(SongAdmin)
# 영상 관리
admin.add_view(VideoAdmin)
# 사용자 관리
admin.add_view(UserAdmin)
admin.add_view(RefreshTokenAdmin)
admin.add_view(SocialAccountAdmin)
# 크레딧 관리 (superadmin: 전체, viewer: 읽기 전용)
admin.add_view(CreditChargeRequestAdmin)
admin.add_view(CreditTransactionAdmin)
# 백오피스 설정
admin.add_view(AdminAdmin)
# SNS 관리
admin.add_view(SNSUploadTaskAdmin)
return admin

View File

@ -16,9 +16,7 @@ from app.user.dependencies.auth import get_current_user
from app.user.models import User
from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.pagination import PaginatedResponse
from app.comment.models import Comment
from app.database.like_cache import get_like_counts, mset_like_counts
from app.video.models import Video, VideoReaction
from app.video.models import Video
from app.video.schemas.video_schema import VideoListItem
logger = get_logger(__name__)
@ -101,22 +99,9 @@ async def get_videos(
total_result = await session.execute(count_query)
total = total_result.scalar() or 0
# 쿼리 2: Video + Project + comment_count 조회 (like_count는 Redis에서)
comment_count_subq = (
select(func.count(Comment.id))
.where(
Comment.video_id == Video.id,
Comment.is_deleted == False, # noqa: E712
)
.correlate(Video)
.scalar_subquery()
)
# 쿼리 2: Video + Project 데이터 조회 (task_id별 최신 영상만)
data_query = (
select(
Video,
Project,
comment_count_subq.label("comment_count"),
)
select(Video, Project)
.join(Project, Video.project_id == Project.id)
.where(Video.id.in_(select(latest_video_ids.c.latest_id)))
.order_by(Video.created_at.desc())
@ -126,29 +111,6 @@ async def get_videos(
result = await session.execute(data_query)
rows = result.all()
# Redis mget으로 like_count 일괄 조회
video_ids = [video.id for video, project, _ in rows]
like_count_map = await get_like_counts(video_ids)
# 캐시 미스(None)인 video_id만 DB에서 보정
missing_ids = [vid for vid, cnt in like_count_map.items() if cnt is None]
if missing_ids:
db_counts = (await session.execute(
select(VideoReaction.video_id, func.count(VideoReaction.id))
.where(VideoReaction.video_id.in_(missing_ids))
.group_by(VideoReaction.video_id)
)).all()
db_found_ids = set()
batch = {}
for vid, cnt in db_counts:
batch[vid] = cnt
like_count_map[vid] = cnt
db_found_ids.add(vid)
await mset_like_counts(batch)
for vid in missing_ids:
if vid not in db_found_ids:
like_count_map[vid] = 0
# VideoListItem으로 변환
items = [
VideoListItem(
@ -158,10 +120,8 @@ async def get_videos(
task_id=video.task_id,
result_movie_url=video.result_movie_url,
created_at=video.created_at,
like_count=like_count_map.get(video.id) or 0,
comment_count=comment_count or 0,
)
for video, project, comment_count in rows
for video, project in rows
]
response = PaginatedResponse.create(

View File

@ -1,74 +0,0 @@
from sqladmin import ModelView
from wtforms import PasswordField, SelectField
from app.backoffice.admin.models import Admin
from app.backoffice.mixins import SuperAdminOnly
class AdminAdmin(SuperAdminOnly, ModelView, model=Admin):
name = "관리자 계정"
name_plural = "관리자 계정 목록"
icon = "fa-solid fa-user-shield"
category = "백오피스 설정"
page_size = 30
column_list = [
"id",
"username",
"name",
"role",
"is_active",
"last_login_at",
"created_at",
]
column_details_list = [
"id",
"username",
"name",
"role",
"is_active",
"last_login_at",
"created_at",
"updated_at",
]
form_columns = ["username", "password", "name", "role", "is_active"]
form_overrides = {
"password": PasswordField,
"role": SelectField,
}
form_args = {
"role": {
"label": "권한",
"choices": [("superadmin", "전체 관리자"), ("viewer", "일반 관리자")],
"default": "viewer",
}
}
column_searchable_list = [Admin.username, Admin.name]
column_default_sort = (Admin.created_at, True)
column_sortable_list = [
Admin.id,
Admin.username,
Admin.is_active,
Admin.last_login_at,
Admin.created_at,
]
column_labels = {
"id": "ID",
"username": "아이디",
"name": "이름",
"role": "권한",
"is_active": "활성화",
"last_login_at": "마지막 로그인",
"created_at": "생성일시",
"updated_at": "수정일시",
}
can_delete = False

View File

@ -1,74 +0,0 @@
import logging
from datetime import datetime
from sqladmin.authentication import AuthenticationBackend
from sqlalchemy import select
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import RedirectResponse
from app.backoffice.admin.models import Admin
from app.database.session import AsyncSessionLocal
logger = logging.getLogger(__name__)
class AdminAuthBackend(AuthenticationBackend):
async def login(self, request: Request) -> bool:
form = await request.form()
username = form.get("username", "")
password = form.get("password", "")
if not username or not password:
return False
async with AsyncSessionLocal() as session:
result = await session.execute(
select(Admin).where(
Admin.username == username,
Admin.is_active == True, # noqa: E712
)
)
admin = result.scalar_one_or_none()
if admin is None or admin.password != password:
logger.warning(f"[ADMIN-AUTH] login failed username={username}")
return False
request.session["admin_id"] = admin.id
request.session["admin_role"] = admin.role
request.session["admin_name"] = admin.name or admin.username
logger.info(f"[ADMIN-AUTH] login success admin_id={admin.id} username={username} role={admin.role}")
# 마지막 로그인 시간 갱신
async with AsyncSessionLocal() as session:
result = await session.execute(select(Admin).where(Admin.id == admin.id))
a = result.scalar_one()
a.last_login_at = datetime.now()
await session.commit()
return True
async def logout(self, request: Request) -> bool:
request.session.clear()
return True
async def authenticate(self, request: Request) -> bool:
admin_id = request.session.get("admin_id")
if not admin_id:
return False
async with AsyncSessionLocal() as session:
result = await session.execute(
select(Admin).where(
Admin.id == admin_id,
Admin.is_active == True, # noqa: E712
)
)
admin = result.scalar_one_or_none()
if admin is None:
logger.warning(f"[ADMIN-AUTH] authenticate failed admin_id={admin_id}")
request.session.clear()
return False
return True

View File

@ -1,86 +0,0 @@
from datetime import datetime
from typing import Optional
from sqlalchemy import BigInteger, Boolean, DateTime, Index, String, func
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column
from app.database.session import Base
class Admin(Base):
__tablename__ = "admin"
__table_args__ = (
Index("idx_admin_username", "username", unique=True),
Index("idx_admin_is_active", "is_active"),
{
"mysql_engine": "InnoDB",
"mysql_charset": "utf8mb4",
"mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
},
)
id: Mapped[int] = mapped_column(
BigInteger,
primary_key=True,
nullable=False,
autoincrement=True,
comment="고유 식별자",
)
username: Mapped[str] = mapped_column(
String(50),
nullable=False,
unique=True,
comment="로그인 ID",
)
password: Mapped[str] = mapped_column(
String(255),
nullable=False,
comment="비밀번호",
)
name: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
String(50),
nullable=True,
comment="표시 이름",
)
role: Mapped[str] = mapped_column(
String(20),
nullable=False,
default="viewer",
server_default="viewer",
comment="권한 (superadmin: 전체, viewer: 조회만)",
)
is_active: Mapped[bool] = mapped_column(
Boolean,
nullable=False,
default=True,
comment="활성화 상태 (비활성화 시 로그인 차단)",
)
last_login_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(
DateTime,
nullable=True,
comment="마지막 로그인 일시",
)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime,
nullable=False,
server_default=func.now(),
comment="생성 일시",
)
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime,
nullable=False,
server_default=func.now(),
onupdate=func.now(),
comment="수정 일시",
)
def __repr__(self) -> str:
return f"<Admin(id={self.id}, username='{self.username}', is_active={self.is_active})>"

View File

@ -1,43 +0,0 @@
import logging
from typing import Optional
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.backoffice.admin.models import Admin
logger = logging.getLogger(__name__)
async def create_admin(
*,
session: AsyncSession,
username: str,
password: str,
name: Optional[str] = None,
) -> Admin:
admin = Admin(
username=username,
password=password,
name=name,
)
session.add(admin)
await session.commit()
await session.refresh(admin)
logger.info(f"[ADMIN] created admin username={username}")
return admin
async def change_password(
*,
session: AsyncSession,
admin_id: int,
new_password: str,
) -> None:
result = await session.execute(select(Admin).where(Admin.id == admin_id))
admin = result.scalar_one_or_none()
if admin is None:
raise ValueError(f"Admin id={admin_id} not found")
admin.password = new_password
await session.commit()
logger.info(f"[ADMIN] password changed admin_id={admin_id}")

View File

@ -1,205 +0,0 @@
import logging
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import outerjoin
from sqladmin import ModelView, action
from app.backoffice.mixins import SuperAdminEditable
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import RedirectResponse
from app.backoffice.admin.models import Admin
from app.credit.models import CreditChargeRequest, CreditTransaction
from app.credit.services.credit_service import approve_charge_request, reject_charge_request
from app.database.session import AsyncSessionLocal
logger = logging.getLogger(__name__)
class CreditChargeRequestAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=CreditChargeRequest):
name = "충전 요청"
name_plural = "충전 요청 목록"
icon = "fa-solid fa-coins"
category = "크레딧 관리"
page_size = 30
can_edit = True
can_delete = False
column_list = [
"id",
"user_uuid",
"requested_amount",
"status",
"admin.name",
"processed_at",
"created_at",
]
column_details_list = [
"id",
"user_uuid",
"requested_amount",
"message",
"status",
"admin.name",
"admin_note",
"processed_at",
"created_at",
"updated_at",
]
form_columns = ["admin_note"]
can_create = False
column_searchable_list = [
CreditChargeRequest.user_uuid,
CreditChargeRequest.status,
]
column_default_sort = (CreditChargeRequest.created_at, True)
column_sortable_list = [
CreditChargeRequest.id,
CreditChargeRequest.user_uuid,
CreditChargeRequest.requested_amount,
CreditChargeRequest.status,
CreditChargeRequest.processed_at,
CreditChargeRequest.created_at,
]
column_labels = {
"id": "ID",
"user_uuid": "사용자 UUID",
"requested_amount": "요청 크레딧",
"message": "사용자 메시지",
"status": "상태",
"admin.name": "처리 관리자",
"admin_note": "관리자 메모",
"processed_at": "처리일시",
"created_at": "요청일시",
"updated_at": "수정일시",
}
@action(
name="approve_request",
label="승인",
confirmation_message="선택한 충전 요청을 승인하시겠습니까?",
add_in_detail=True,
add_in_list=True,
)
async def approve_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
admin_id = request.session.get("admin_id")
pks = request.query_params.get("pks", "")
async with AsyncSessionLocal() as session:
for pk in pks.split(","):
if not pk.strip():
continue
try:
await approve_charge_request(
session=session,
request_id=int(pk),
admin_id=admin_id,
)
await session.commit()
except Exception as e:
await session.rollback()
logger.warning(f"[CREDIT-ADMIN] approve failed request_id={pk} error={e}")
return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=self.identity), status_code=302)
@action(
name="reject_request",
label="반려",
confirmation_message="선택한 충전 요청을 반려하시겠습니까?",
add_in_detail=True,
add_in_list=True,
)
async def reject_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
admin_id = request.session.get("admin_id")
pks = request.query_params.get("pks", "")
async with AsyncSessionLocal() as session:
for pk in pks.split(","):
if not pk.strip():
continue
try:
await reject_charge_request(
session=session,
request_id=int(pk),
admin_id=admin_id,
)
await session.commit()
except Exception as e:
await session.rollback()
logger.warning(f"[CREDIT-ADMIN] reject failed request_id={pk} error={e}")
return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=self.identity), status_code=302)
class CreditTransactionAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=CreditTransaction):
name = "크레딧 변경"
name_plural = "크레딧 변경 목록"
icon = "fa-solid fa-clock-rotate-left"
category = "크레딧 관리"
page_size = 30
can_create = False
can_edit = False
can_delete = False
column_list = [
"id",
"user_uuid",
"amount",
"balance_after",
"type",
"admin.name",
"related_request_id",
"created_at",
]
column_details_list = [
"id",
"user_uuid",
"amount",
"balance_after",
"type",
"reason",
"admin.name",
"related_request_id",
"created_at",
]
column_searchable_list = [
CreditTransaction.user_uuid,
CreditTransaction.type,
]
column_default_sort = (CreditTransaction.created_at, True)
column_sortable_list = [
CreditTransaction.id,
CreditTransaction.user_uuid,
CreditTransaction.amount,
CreditTransaction.type,
CreditTransaction.created_at,
]
column_labels = {
"id": "ID",
"user_uuid": "사용자 UUID",
"amount": "변경 크레딧",
"balance_after": "변경 후 잔액",
"type": "변경 유형",
"reason": "사유",
"admin.name": "처리 관리자",
"related_request_id": "충전 요청 ID",
"created_at": "변경 일시",
}
def list_query(self, _request: Request):
return (
select(CreditTransaction)
.select_from(outerjoin(CreditTransaction, Admin, CreditTransaction.admin_id == Admin.id))
)

View File

@ -1,79 +0,0 @@
from datetime import datetime
from sqlalchemy import func, select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import Response
from app.credit.models import ChargeRequestStatus, CreditChargeRequest, CreditTransaction, CreditTransactionType
from app.database.session import AsyncSessionLocal
from app.user.models import User
from config import TIMEZONE
async def get_dashboard_context() -> dict:
async with AsyncSessionLocal() as session:
today_start = datetime.now(TIMEZONE).replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
pending_charge_requests_count = (await session.execute(
select(func.count()).select_from(CreditChargeRequest)
.where(CreditChargeRequest.status == ChargeRequestStatus.PENDING)
)).scalar()
today_charge = (await session.execute(
select(func.count()).select_from(CreditTransaction)
.where(
CreditTransaction.type == CreditTransactionType.CHARGE,
CreditTransaction.created_at >= today_start,
)
)).scalar()
today_consume = (await session.execute(
select(func.count()).select_from(CreditTransaction)
.where(
CreditTransaction.type == CreditTransactionType.CONSUME,
CreditTransaction.created_at >= today_start,
)
)).scalar()
month_start = datetime.now(TIMEZONE).replace(day=1, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
month_consume = (await session.execute(
select(func.coalesce(func.sum(func.abs(CreditTransaction.amount)), 0))
.select_from(CreditTransaction)
.where(
CreditTransaction.type == CreditTransactionType.CONSUME,
CreditTransaction.created_at >= month_start,
)
)).scalar()
pending_requests = (await session.execute(
select(CreditChargeRequest)
.where(CreditChargeRequest.status == ChargeRequestStatus.PENDING)
.order_by(CreditChargeRequest.created_at.desc())
.limit(10)
)).scalars().all()
recent_transactions = (await session.execute(
select(CreditTransaction)
.order_by(CreditTransaction.created_at.desc())
.limit(10)
)).scalars().all()
recent_users = (await session.execute(
select(User)
.where(User.is_deleted == False)
.order_by(User.created_at.desc())
.limit(10)
)).scalars().all()
return {
"stats": {
"pending_charge_requests": pending_charge_requests_count,
"today_charge": today_charge,
"today_consume": today_consume,
"month_consume": month_consume,
},
"pending_requests": pending_requests,
"recent_transactions": recent_transactions,
"recent_users": recent_users,
}

View File

@ -1,106 +0,0 @@
{% extends "sqladmin/layout.html" %}
{% block content %}
<div class="col-12">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h3 class="card-title">
{% for pk in model_view.pk_columns -%}
{{ pk.name }}
{%- if not loop.last %};{% endif -%}
{% endfor %}: {{ get_object_identifier(model) }}</h3>
</div>
<div class="card-body border-bottom py-3">
<div class="table-responsive">
<table class="table card-table table-vcenter text-nowrap table-hover table-bordered">
<thead>
<tr>
<th class="w-1">Column</th>
<th class="w-1">Value</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for name in model_view._details_prop_names %}
{% set label = model_view._column_labels.get(name, name) %}
<tr>
<td>{{ label }}</td>
{% set value, formatted_value = model_view.get_detail_value(model, name) %}
{% if name in model_view._relation_names %}
{% if is_list( value ) %}
<td>
{% for elem, formatted_elem in zip(value, formatted_value) %}
{% if model_view.show_compact_lists %}
<a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, elem) }}">({{ formatted_elem }})</a>
{% else %}
<a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, elem) }}">{{ formatted_elem }}</a><br/>
{% endif %}
{% endfor %}
</td>
{% else %}
<td><a href="{{ model_view._url_for_details_with_prop(request, model, name) }}">{{ formatted_value }}</a>
</td>
{% endif %}
{% else %}
<td>{{ formatted_value }}</td>
{% endif %}
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</div>
<div class="card-footer container">
<div class="row">
<div class="col-md-1">
<a href="{{ url_for('admin:list', identity=model_view.identity) }}" class="btn">
Go Back
</a>
</div>
{% if model_view.can_delete and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
<div class="col-md-1">
<a href="#" data-name="{{ model_view.name }}" data-pk="{{ get_object_identifier(model) }}"
data-url="{{ model_view._url_for_delete(request, model) }}" data-bs-toggle="modal"
data-bs-target="#modal-delete" class="btn btn-danger">
Delete
</a>
</div>
{% endif %}
{% if model_view.can_edit and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
<div class="col-md-1">
<a href="{{ model_view._build_url_for('admin:edit', request, model) }}" class="btn btn-primary">
Edit
</a>
</div>
{% endif %}
{% for custom_action,label in model_view._custom_actions_in_detail.items() %}
<div class="col-md-1">
{% if custom_action in model_view._custom_actions_confirmation %}
<a href="#" class="btn btn-secondary" data-bs-toggle="modal"
data-bs-target="#modal-confirmation-{{ custom_action }}">
{{ label }}
</a>
{% else %}
<a href="{{ model_view._url_for_action(request, custom_action) }}?pks={{ get_object_identifier(model) }}"
class="btn btn-secondary">
{{ label }}
</a>
{% endif %}
</div>
{% endfor %}
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
{% if model_view.can_delete %}
{% include 'sqladmin/modals/delete.html' %}
{% endif %}
{% for custom_action in model_view._custom_actions_in_detail %}
{% if custom_action in model_view._custom_actions_confirmation %}
{% with confirmation_message = model_view._custom_actions_confirmation[custom_action], custom_action=custom_action,
url=model_view._url_for_action(request, custom_action) + '?pks=' + (get_object_identifier(model) | string) %}
{% include 'sqladmin/modals/details_action_confirmation.html' %}
{% endwith %}
{% endif %}
{% endfor %}
{% endblock %}

View File

@ -1,149 +0,0 @@
{% extends "sqladmin/layout.html" %}
{% block content %}
<!-- 요약 카드 -->
<div class="col-12">
<div class="row row-deck row-cards mb-4">
<div class="col-sm-6 col-lg-3">
<div class="card">
<div class="card-body">
<div class="subheader">대기 중인 요청</div>
<div class="h1 mb-3 text-warning">{{ stats.pending_charge_requests }}</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-sm-6 col-lg-3">
<div class="card">
<div class="card-body">
<div class="subheader">오늘 승인한 요청</div>
<div class="h1 mb-3 text-success">{{ stats.today_charge }}</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-sm-6 col-lg-3">
<div class="card">
<div class="card-body">
<div class="subheader">오늘 소모 크레딧</div>
<div class="h1 mb-3 text-danger">{{ stats.today_consume }}</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="col-sm-6 col-lg-3">
<div class="card">
<div class="card-body">
<div class="subheader">이번 달 소모 크레딧</div>
<div class="h1 mb-3 text-danger">{{ stats.month_consume }}</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<!-- 대기 중인 요청 -->
<div class="col-12 col-lg-6">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h3 class="card-title">대기 중인 요청</h3>
<div class="card-options">
<a href="{{ request.url_for('admin:list', identity='credit-charge-request') }}" class="btn btn-sm btn-primary">전체 보기</a>
</div>
</div>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-vcenter card-table">
<thead>
<tr>
<th>사용자 UUID</th>
<th>요청 크레딧</th>
<th>요청일시</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for req in pending_requests %}
<tr>
<td class="text-truncate" style="max-width:150px;">{{ req.user_uuid }}</td>
<td>{{ req.requested_amount }}</td>
<td>{{ req.created_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M') }}</td>
</tr>
{% else %}
<tr><td colspan="3" class="text-center text-muted">대기 중인 요청 없음</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
<!-- 최근 크레딧 변화 -->
<div class="col-12 col-lg-6">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h3 class="card-title">최근 크레딧 변화</h3>
<div class="card-options">
<a href="{{ request.url_for('admin:list', identity='credit-transaction') }}" class="btn btn-sm btn-primary">전체 보기</a>
</div>
</div>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-vcenter card-table">
<thead>
<tr>
<th>사용자 UUID</th>
<th>유형</th>
<th>변경</th>
<th>잔액</th>
<th>일시</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for tx in recent_transactions %}
<tr>
<td class="text-truncate" style="max-width:120px;">{{ tx.user_uuid }}</td>
<td>{{ tx.type }}</td>
<td class="{{ 'text-success' if tx.amount > 0 else 'text-danger' }}">{{ '%+d' % tx.amount }}</td>
<td>{{ tx.balance_after }}</td>
<td>{{ tx.created_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M') }}</td>
</tr>
{% else %}
<tr><td colspan="5" class="text-center text-muted">이력 없음</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
<!-- 최근 가입 사용자 -->
<div class="col-12">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h3 class="card-title">최근 가입 사용자</h3>
<div class="card-options">
<a href="{{ request.url_for('admin:list', identity='user') }}" class="btn btn-sm btn-primary">전체 보기</a>
</div>
</div>
<div class="table-responsive">
<table class="table table-vcenter card-table">
<thead>
<tr>
<th>닉네임</th>
<th>이메일</th>
<th>크레딧</th>
<th>권한</th>
<th>가입일시</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for user in recent_users %}
<tr>
<td>{{ user.nickname or '-' }}</td>
<td>{{ user.email or '-' }}</td>
<td>{{ user.credits }}</td>
<td>{{ user.role }}</td>
<td>{{ user.created_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M') }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
{% endblock %}

View File

@ -1,65 +0,0 @@
{% extends "sqladmin/base.html" %}
{% from 'sqladmin/_macros.html' import display_menu %}
{% block body %}
<div class="wrapper">
<aside class="navbar navbar-expand-lg navbar-vertical navbar-expand-md navbar-dark">
<div class="container-fluid">
<h1 class="navbar-brand navbar-brand-autodark">
<a href="{{ url_for('admin:index') }}">
{% if admin.logo_url %}
<img src="{{ admin.logo_url }}" width="64" height="64" alt="Admin" class="navbar-brand-image" />
{% else %}
<h3>{{ admin.title }}</h3>
{% endif %}
</a>
</h1>
<nav class="navbar navbar-expand-sm" id="navbar-menu">
<button class="navbar-toggler" type="button" data-toggle="collapse" data-target="#navbarSupportedContent"
aria-controls="navbarSupportedContent" aria-expanded="false" aria-label="Toggle navigation">
<span class="navbar-toggler-icon"></span>
</button>
<div class="collapse navbar-collapse" id="navbarSupportedContent">
{{ display_menu(admin._menu, request) }}
</div>
</nav>
{% if admin.authentication_backend %}
<div class="mb-2 text-center text-white">
<div class="fw-bold">{{ request.session.get('admin_name', '') }}</div>
<small>
{% if request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
<span class="badge bg-danger">전체 관리자</span>
{% else %}
<span class="badge bg-warning text-dark">일반 관리자</span>
{% endif %}
</small>
</div>
<a href="{{ request.url_for('admin:logout') }}" class="btn btn-secondary btn-icon">
<i class="fa fa-sign-out"></i>
<span>Logout</span>
</a>
{% endif %}
</div>
</aside>
<div class="page-wrapper">
<div class="container-fluid">
<div class="page-header d-print-none">
{% block content_header %}
<div class="row align-items-center">
<div class="col">
<h2 class="page-title">{{ title }}</h2>
<div class="page-pretitle">{{ subtitle }}</div>
</div>
</div>
{% endblock %}
</div>
</div>
<div class="page-body flex-grow-1">
<div class="container-fluid">
<div class="row row-deck row-cards">
{% block content %} {% endblock %}
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
{% endblock %}

View File

@ -1,299 +0,0 @@
{% extends "sqladmin/layout.html" %}
{% block content %}
<div class="container-fluid">
<div class="row">
<div class="col-12">
<div class="d-flex">
<div class="flex-grow-1 me-2">
<div class="card">
<div class="card-header">
<h3 class="card-title">{{ model_view.name_plural }}</h3>
<div class="ms-auto">
{% if model_view.can_export %}
{% if model_view.export_types | length > 1 %}
<div class="ms-3 d-inline-block dropdown">
<a href="#" class="btn btn-secondary dropdown-toggle" id="dropdownMenuButton1" data-bs-toggle="dropdown"
aria-expanded="false">
Export
</a>
<ul class="dropdown-menu" aria-labelledby="dropdownMenuButton1">
{% for export_type in model_view.export_types %}
<li><a class="dropdown-item"
href="{{ url_for('admin:export', identity=model_view.identity, export_type=export_type) }}">{{
export_type | upper }}</a></li>
{% endfor %}
</ul>
</div>
{% elif model_view.export_types | length == 1 %}
<div class="ms-3 d-inline-block">
<a href="{{ url_for('admin:export', identity=model_view.identity, export_type=model_view.export_types[0]) }}"
class="btn btn-secondary">
Export
</a>
</div>
{% endif %}
{% endif %}
{% if model_view.can_create %}
<div class="ms-3 d-inline-block">
<a href="{{ url_for('admin:create', identity=model_view.identity) }}" class="btn btn-primary">
+ New {{ model_view.name }}
</a>
</div>
{% endif %}
</div>
</div>
<div class="card-body border-bottom py-3">
<div class="d-flex justify-content-between">
<div class="dropdown col-4">
<button {% if not model_view.can_delete and not model_view._custom_actions_in_list %} disabled {% endif %}
class="btn btn-light dropdown-toggle" type="button" id="dropdownMenuButton" data-toggle="dropdown"
aria-haspopup="true" aria-expanded="false">
Actions
</button>
{% if model_view.can_delete or model_view._custom_actions_in_list %}
<div class="dropdown-menu" aria-labelledby="dropdownMenuButton">
{% if model_view.can_delete and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
<a class="dropdown-item" id="action-delete" href="#" data-name="{{ model_view.name }}"
data-url="{{ url_for('admin:delete', identity=model_view.identity) }}" data-bs-toggle="modal"
data-bs-target="#modal-delete">Delete selected items</a>
{% endif %}
{% for custom_action, label in model_view._custom_actions_in_list.items() %}
{% if custom_action in model_view._custom_actions_confirmation %}
<a class="dropdown-item" id="action-customconfirm-{{ custom_action }}" href="#" data-bs-toggle="modal"
data-bs-target="#modal-confirmation-{{ custom_action }}">
{{ label }}
</a>
{% else %}
<a class="dropdown-item" id="action-custom-{{ custom_action }}" href="#"
data-url="{{ model_view._url_for_action(request, custom_action) }}">
{{ label }}
</a>
{% endif %}
{% endfor %}
</div>
{% endif %}
</div>
{% if model_view.column_searchable_list %}
<div class="col-md-4 text-muted">
<div class="input-group">
<input id="search-input" type="text" class="form-control"
placeholder="Search: {{ model_view.search_placeholder() }}"
value="{{ request.query_params.get('search', '') }}">
<button id="search-button" class="btn" type="button">Search</button>
<button id="search-reset" class="btn" type="button" {% if not request.query_params.get('search')
%}disabled{% endif %}><i class="fa-solid fa-times"></i></button>
</div>
</div>
{% endif %}
</div>
</div>
<div class="table-responsive">
<table class="table card-table table-vcenter text-nowrap">
<thead>
<tr>
<th class="w-1"><input class="form-check-input m-0 align-middle" type="checkbox" aria-label="Select all"
id="select-all"></th>
<th class="w-1"></th>
{% for name in model_view._list_prop_names %}
{% set label = model_view._column_labels.get(name, name) %}
<th>
{% if name in model_view._sort_fields %}
{% if request.query_params.get("sortBy") == name and request.query_params.get("sort") == "asc" %}
<a href="{{ request.url.include_query_params(sort='desc') }}"><i class="fa-solid fa-arrow-up"></i> {{
label }}</a>
{% elif request.query_params.get("sortBy") == name and request.query_params.get("sort") == "desc" %}
<a href="{{ request.url.include_query_params(sort='asc') }}"><i class="fa-solid fa-arrow-down"></i> {{ label
}}</a>
{% else %}
<a href="{{ request.url.include_query_params(sortBy=name, sort='asc') }}">{{ label }}</a>
{% endif %}
{% else %}
{{ label }}
{% endif %}
</th>
{% endfor %}
</tr>
</thead>
<tbody>
{% for row in pagination.rows %}
<tr>
<td>
<input type="hidden" value="{{ get_object_identifier(row) }}">
<input class="form-check-input m-0 align-middle select-box" type="checkbox" aria-label="Select item">
</td>
<td class="text-end">
{% if model_view.can_view_details %}
<a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, row) }}" data-bs-toggle="tooltip"
data-bs-placement="top" title="View">
<span class="me-1"><i class="fa-solid fa-eye"></i></span>
</a>
{% endif %}
{% if model_view.can_edit and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
<a href="{{ model_view._build_url_for('admin:edit', request, row) }}" data-bs-toggle="tooltip"
data-bs-placement="top" title="Edit">
<span class="me-1"><i class="fa-solid fa-pen-to-square"></i></span>
</a>
{% endif %}
{% if model_view.can_delete and request.session.get('admin_role') == 'superadmin' %}
<a href="#" data-name="{{ model_view.name }}" data-pk="{{ get_object_identifier(row) }}"
data-url="{{ model_view._url_for_delete(request, row) }}" data-bs-toggle="modal"
data-bs-target="#modal-delete" title="Delete">
<span class="me-1"><i class="fa-solid fa-trash"></i></span>
</a>
{% endif %}
</td>
{% for name in model_view._list_prop_names %}
{% set value, formatted_value = model_view.get_list_value(row, name) %}
{% if name in model_view._relation_names %}
{% if is_list( value ) %}
<td>
{% for elem, formatted_elem in zip(value, formatted_value) %}
{% if model_view.show_compact_lists %}
<a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, elem) }}">({{ formatted_elem }})</a>
{% else %}
<a href="{{ model_view._build_url_for('admin:details', request, elem) }}">{{ formatted_elem }}</a><br/>
{% endif %}
{% endfor %}
</td>
{% else %}
<td><a href="{{ model_view._url_for_details_with_prop(request, row, name) }}">{{ formatted_value }}</a></td>
{% endif %}
{% else %}
<td>{{ formatted_value }}</td>
{% endif %}
{% endfor %}
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</div>
<div class="card-footer d-flex justify-content-between align-items-center gap-2">
<p class="m-0 text-muted">Showing <span>{{ ((pagination.page - 1) * pagination.page_size) + 1 }}</span> to
<span>{{ min(pagination.page * pagination.page_size, pagination.count) }}</span> of <span>{{ pagination.count
}}</span> items
</p>
<ul class="pagination m-0 ms-auto">
<li class="page-item {% if not pagination.has_previous %}disabled{% endif %}">
{% if pagination.has_previous %}
<a class="page-link" href="{{ pagination.previous_page.url }}">
{% else %}
<a class="page-link" href="#">
{% endif %}
<i class="fa-solid fa-chevron-left"></i>
prev
</a>
</li>
{% for page_control in pagination.page_controls %}
<li class="page-item {% if page_control.number == pagination.page %}active{% endif %}"><a class="page-link"
href="{{ page_control.url }}">{{ page_control.number }}</a></li>
{% endfor %}
<li class="page-item {% if not pagination.has_next %}disabled{% endif %}">
{% if pagination.has_next %}
<a class="page-link" href="{{ pagination.next_page.url }}">
{% else %}
<a class="page-link" href="#">
{% endif %}
next
<i class="fa-solid fa-chevron-right"></i>
</a>
</li>
</ul>
<div class="dropdown text-muted">
Show
<a href="#" class="btn btn-sm btn-light dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" aria-haspopup="true"
aria-expanded="false">
{{ request.query_params.get("pageSize") or model_view.page_size }} / Page
</a>
<div class="dropdown-menu">
{% for page_size_option in model_view.page_size_options %}
<a class="dropdown-item" href="{{ request.url.include_query_params(pageSize=page_size_option, page=pagination.resize(page_size_option).page) }}">
{{ page_size_option }} / Page
</a>
{% endfor %}
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
{% if model_view.get_filters() %}
<div class="col-md-3" style="width: 300px; flex-shrink: 0;">
<div id="filter-sidebar" class="card">
<div class="card-header">
<h3 class="card-title">Filters</h3>
</div>
<div class="card-body">
{% for filter in model_view.get_filters() %}
{% if filter.has_operator %}
<div class="mb-3">
<div class="fw-bold text-truncate">{{ filter.title }}</div>
<div>
<!-- Show current filter if active -->
{% set current_filter = request.query_params.get(filter.parameter_name, '') %}
{% set current_op = request.query_params.get(filter.parameter_name + '_op', '') %}
{% if current_filter %}
<div class="mb-2 text-muted small">
Current: {{ current_op }} {{ current_filter }}
<a href="{{ request.url.remove_query_params(filter.parameter_name).remove_query_params(filter.parameter_name + '_op') }}" class="text-decoration-none">[Clear]</a>
</div>
{% endif %}
<!-- Single form with dropdown for operations -->
<form method="get" class="d-flex flex-column" style="gap: 8px;">
<!-- Preserve existing query parameters -->
{% for key, value in request.query_params.items() %}
{% if key != filter.parameter_name and key != filter.parameter_name + '_op' %}
<input type="hidden" name="{{ key }}" value="{{ value }}">
{% endif %}
{% endfor %}
<!-- Operation dropdown -->
<select name="{{ filter.parameter_name }}_op" class="form-select form-select-sm" required>
<option value="">Select operation...</option>
{% for op_value, op_label in filter.get_operation_options_for_model(model_view.model) %}
<option value="{{ op_value }}" {% if current_op == op_value %}selected{% endif %}>{{ op_label }}</option>
{% endfor %}
</select>
<!-- Value input -->
<input type="text"
name="{{ filter.parameter_name }}"
placeholder="Enter value"
class="form-control form-control-sm"
value="{{ current_filter }}"
required>
<button type="submit" class="btn btn-sm btn-outline-primary">Apply Filter</button>
</form>
</div>
</div>
{% else %}
<!-- Fallback for other filter types -->
<div class="mb-3">
<div class="fw-bold text-truncate">{{ filter.title }}</div>
<div>
{% for lookup in filter.lookups(request, model_view.model, model_view._run_arbitrary_query) %}
<a href="{{ request.url.include_query_params(**{filter.parameter_name: lookup[0]}) }}" class="d-block text-decoration-none text-truncate">
{{ lookup[1] }}
</a>
{% endfor %}
</div>
</div>
{% endif %}
{% endfor %}
</div>
</div>
</div>
{% endif %}
</div>
</div>
</div>
{% if model_view.can_delete %}
{% include 'sqladmin/modals/delete.html' %}
{% endif %}
{% for custom_action in model_view._custom_actions_in_list %}
{% if custom_action in model_view._custom_actions_confirmation %}
{% with confirmation_message = model_view._custom_actions_confirmation[custom_action], custom_action=custom_action,
url=model_view._url_for_action(request, custom_action) %}
{% include 'sqladmin/modals/list_action_confirmation.html' %}
{% endwith %}
{% endif %}
{% endfor %}
</div>
{% endblock %}

View File

@ -1,41 +0,0 @@
from starlette.requests import Request
class SuperAdminOnly:
"""superadmin만 접근 가능 (편집/삭제/액션 모두 허용)"""
def is_accessible(self, request: Request) -> bool:
return request.session.get("admin_role") == "superadmin"
class ViewerReadOnly:
"""viewer만 접근 가능한 읽기 전용 뷰"""
can_create = False
can_edit = False
can_delete = False
def is_accessible(self, request: Request) -> bool:
return request.session.get("admin_role") == "viewer"
class ViewerAccessible:
"""superadmin + viewer 접근 가능, 읽기 전용"""
can_create = False
can_edit = False
can_delete = False
def is_accessible(self, request: Request) -> bool:
return request.session.get("admin_role") in ("superadmin", "viewer")
class SuperAdminEditable:
"""superadmin + viewer 접근 가능, superadmin만 편집"""
can_create = False
can_edit = False
can_delete = False
def is_accessible(self, request: Request) -> bool:
return request.session.get("admin_role") in ("superadmin", "viewer")

View File

@ -1,114 +0,0 @@
import logging
from typing import Optional
from sqlalchemy import select
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import RedirectResponse
from app.credit.models import CreditTransactionType
from app.credit.services.credit_service import charge_credit, deduct_credit
from app.database.session import AsyncSessionLocal
from app.user.models import User
logger = logging.getLogger(__name__)
async def _get_users_by_pks(session, pks: str) -> list[User]:
ids = [int(pk) for pk in pks.split(",") if pk.strip()]
if not ids:
return []
result = await session.execute(select(User).where(User.id.in_(ids)))
return list(result.scalars().all())
async def handle_block_users(request: Request, identity: str, block: bool) -> RedirectResponse:
pks = request.query_params.get("pks", "")
action_str = "차단" if block else "차단 해제"
async with AsyncSessionLocal() as session:
users = await _get_users_by_pks(session, pks)
for user in users:
user.is_active = not block
await session.commit()
logger.info(f"[USER-ADMIN] {action_str} count={len(users)}")
return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=identity), status_code=302)
async def handle_set_role(request: Request, identity: str, role: str) -> RedirectResponse:
pks = request.query_params.get("pks", "")
is_admin = role == "admin"
async with AsyncSessionLocal() as session:
users = await _get_users_by_pks(session, pks)
for user in users:
user.role = role
user.is_admin = is_admin
await session.commit()
logger.info(f"[USER-ADMIN] set_role role={role} count={len(users)}")
return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=identity), status_code=302)
async def handle_grant_credits(
request: Request,
identity: str,
amount: int,
admin_id: Optional[int],
) -> RedirectResponse:
pks = request.query_params.get("pks", "")
ids = [int(pk) for pk in pks.split(",") if pk.strip()]
async with AsyncSessionLocal() as session:
for user_id in ids:
result = await session.execute(select(User).where(User.id == user_id))
user = result.scalar_one_or_none()
if user is None:
continue
try:
await charge_credit(
session=session,
user_uuid=user.user_uuid,
amount=amount,
type=CreditTransactionType.ADMIN_ADJUST,
reason="관리자 수동 충전",
admin_id=admin_id,
)
await session.commit()
except Exception as e:
await session.rollback()
logger.warning(f"[USER-ADMIN] grant_credits failed user_id={user_id} error={e}")
return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=identity), status_code=302)
async def handle_deduct_credits(
request: Request,
identity: str,
amount: int,
admin_id: Optional[int],
) -> RedirectResponse:
pks = request.query_params.get("pks", "")
ids = [int(pk) for pk in pks.split(",") if pk.strip()]
async with AsyncSessionLocal() as session:
for user_id in ids:
result = await session.execute(select(User).where(User.id == user_id))
user = result.scalar_one_or_none()
if user is None:
continue
try:
await deduct_credit(
session=session,
user_uuid=user.user_uuid,
amount=amount,
type=CreditTransactionType.ADMIN_ADJUST,
reason="관리자 수동 차감",
admin_id=admin_id,
)
await session.commit()
except Exception as e:
await session.rollback()
logger.warning(f"[USER-ADMIN] deduct_credits failed user_id={user_id} error={e}")
return RedirectResponse(request.url_for("admin:list", identity=identity), status_code=302)

View File

@ -1,176 +0,0 @@
"""
Comment API Router
영상 댓글 관련 엔드포인트를 제공합니다.
엔드포인트 목록:
- POST /comment/video/{video_id}: 댓글/대댓글 작성 (로그인 필수)
- GET /comment/video/{video_id}: 댓글 목록 조회 (비로그인 허용)
- DELETE /comment/{comment_id}: 본인 댓글 소프트 삭제 (로그인 필수)
"""
from fastapi import APIRouter, Depends
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.comment.schemas.comment_schema import (
CommentCreateRequest,
CommentCreateResponse,
CommentItem,
DeleteCommentResponse,
)
from app.comment.services.comment import create_comment, delete_comment, list_comments
from app.database.session import get_session
from app.dependencies.pagination import PaginationParams, get_pagination_params
from app.user.dependencies.auth import get_current_user, get_current_user_optional
from app.user.models import User
from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.pagination import PaginatedResponse
logger = get_logger("comment")
router = APIRouter(prefix="/comment", tags=["Comment"])
@router.post(
"/video/{video_id}",
summary="댓글/대댓글 작성",
description="""
## 개요
영상에 댓글 또는 대댓글을 작성합니다. 로그인 필수.
## 경로 파라미터
- **video_id**: 댓글을 영상의 ID
## 요청 본문
- **content**: 댓글 본문 (1~100)
- **parent_id**: 대댓글일 때만 부모 댓글 id (생략 최상위 댓글)
## 참고
- 작성자 정보는 응답에 포함되지 않습니다 (익명 정책).
- 대댓글에 대댓글을 다는 것은 불가합니다 (최대 2-depth).
""",
response_model=CommentCreateResponse,
responses={
200: {"description": "댓글 작성 성공"},
400: {"description": "잘못된 parent_id (2-depth 초과, 다른 영상의 댓글 등)"},
401: {"description": "인증 실패"},
404: {"description": "영상을 찾을 수 없음"},
},
)
async def post_comment(
video_id: int,
body: CommentCreateRequest,
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> CommentCreateResponse:
logger.info(
f"[post_comment] START - video_id: {video_id}, user: {current_user.user_uuid}, "
f"parent_id: {body.parent_id}"
)
comment = await create_comment(
session=session,
video_id=video_id,
user_uuid=current_user.user_uuid,
nickname=body.nickname,
content=body.content,
parent_id=body.parent_id,
)
logger.info(f"[post_comment] SUCCESS - comment_id: {comment.id}")
return CommentCreateResponse(
id=comment.id,
nickname=comment.nickname or "익명",
parent_id=comment.parent_id,
content=comment.content,
created_at=comment.created_at,
)
@router.get(
"/video/{video_id}",
summary="댓글 목록 조회",
description="""
## 개요
영상의 댓글 목록을 페이지네이션하여 반환합니다. 비로그인도 접근 가능.
## 경로 파라미터
- **video_id**: 댓글을 조회할 영상의 ID
## 쿼리 파라미터
- **page**: 페이지 번호 (기본값: 1)
- **page_size**: 페이지당 댓글 (기본값: 10, 최대: 100)
## 참고
- 최상위 댓글만 페이지네이션됩니다. 댓글의 대댓글은 전부 포함됩니다.
- 작성자 정보는 노출되지 않으며, is_mine으로 본인 댓글 여부만 확인 가능합니다.
- 삭제된 댓글은 content=null로 노출됩니다 (대댓글이 있는 경우).
""",
response_model=PaginatedResponse[CommentItem],
responses={
200: {"description": "댓글 목록 조회 성공"},
500: {"description": "조회 실패"},
},
)
async def get_comments(
video_id: int,
current_user: User | None = Depends(get_current_user_optional),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
pagination: PaginationParams = Depends(get_pagination_params),
) -> PaginatedResponse[CommentItem]:
logger.info(
f"[get_comments] START - video_id: {video_id}, "
f"page: {pagination.page}, page_size: {pagination.page_size}"
)
current_user_uuid = current_user.user_uuid if current_user else None
result = await list_comments(
session=session,
video_id=video_id,
page=pagination.page,
page_size=pagination.page_size,
current_user_uuid=current_user_uuid,
)
logger.info(f"[get_comments] SUCCESS - total: {result.total}, items: {len(result.items)}")
return result
@router.delete(
"/{comment_id}",
summary="댓글 소프트 삭제",
description="""
## 개요
본인이 작성한 댓글을 소프트 삭제합니다. 로그인 필수.
## 경로 파라미터
- **comment_id**: 삭제할 댓글의 ID
## 참고
- 본인 댓글만 삭제 가능합니다.
- 소프트 삭제 방식으로 DB에 데이터는 유지됩니다.
- 부모 댓글 삭제 대댓글은 유지되며, 목록 조회 content=null로 표시됩니다.
""",
response_model=DeleteCommentResponse,
responses={
200: {"description": "삭제 성공"},
401: {"description": "인증 실패"},
403: {"description": "삭제 권한 없음"},
404: {"description": "댓글을 찾을 수 없음"},
},
)
async def remove_comment(
comment_id: int,
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> DeleteCommentResponse:
logger.info(
f"[remove_comment] START - comment_id: {comment_id}, user: {current_user.user_uuid}"
)
await delete_comment(
session=session,
comment_id=comment_id,
current_user_uuid=current_user.user_uuid,
)
logger.info(f"[remove_comment] SUCCESS - comment_id: {comment_id}")
return DeleteCommentResponse(
success=True,
comment_id=comment_id,
message="댓글이 삭제되었습니다.",
)

View File

@ -1,81 +0,0 @@
from datetime import datetime
from typing import TYPE_CHECKING, List, Optional
from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, func
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
from app.database.session import Base
if TYPE_CHECKING:
from app.user.models import User
from app.video.models import Video
class Comment(Base):
"""
영상 댓글 테이블
2-depth 구조 (최상위 댓글 + 대댓글 1단계).
parent_id가 NULL이면 최상위 댓글, 값이 있으면 대댓글.
작성자(user_uuid) DB에 저장하지만 API 응답에는 미노출 (익명 정책).
"""
__tablename__ = "comment"
__table_args__ = (
Index("idx_comment_video_id", "video_id"),
Index("idx_comment_user_uuid", "user_uuid"),
Index("idx_comment_parent_id", "parent_id"),
Index("idx_comment_is_deleted", "is_deleted"),
{
"mysql_engine": "InnoDB",
"mysql_charset": "utf8mb4",
"mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
},
)
id: Mapped[int] = mapped_column(
Integer, primary_key=True, autoincrement=True, comment="고유 식별자"
)
video_id: Mapped[int] = mapped_column(
Integer,
ForeignKey("video.id", ondelete="CASCADE"),
nullable=False,
comment="연결된 Video의 id",
)
user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="CASCADE"),
nullable=False,
comment="작성자 UUID (응답 미노출, 권한 검증용)",
)
parent_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
Integer,
ForeignKey("comment.id", ondelete="CASCADE"),
nullable=True,
comment="NULL=최상위 댓글, 값=대댓글의 부모 id",
)
nickname: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
String(50), nullable=True, comment="댓글 작성자 닉네임 (null이면 익명)"
)
content: Mapped[str] = mapped_column(
String(100), nullable=False, comment="댓글 본문 (한글 기준 100자 이내)"
)
is_deleted: Mapped[bool] = mapped_column(
Boolean, nullable=False, default=False, comment="소프트 삭제 여부"
)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime,
nullable=False,
server_default=func.now(),
comment="작성 일시",
)
video: Mapped["Video"] = relationship("Video", back_populates="comments")
user: Mapped["User"] = relationship("User", back_populates="comments")
parent: Mapped[Optional["Comment"]] = relationship(
"Comment", remote_side=[id], back_populates="replies"
)
replies: Mapped[List["Comment"]] = relationship(
"Comment",
back_populates="parent",
cascade="all, delete-orphan",
)

View File

@ -1,47 +0,0 @@
from datetime import datetime
from typing import List, Optional
from pydantic import BaseModel, Field
class CommentCreateRequest(BaseModel):
nickname: Optional[str] = Field(None, min_length=1, max_length=50, description="작성자 닉네임 (미입력 시 익명)")
content: str = Field(..., min_length=1, max_length=100, description="댓글 본문 (한글 기준 100자 이내)")
parent_id: Optional[int] = Field(None, description="대댓글일 때만 부모 댓글 id")
class ReplyItem(BaseModel):
"""대댓글 응답"""
id: int = Field(..., description="댓글 고유 ID")
nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (미입력 시 '익명')")
content: Optional[str] = Field(None, description="본문 (소프트 삭제된 경우 null)")
is_deleted: bool = Field(..., description="삭제 여부")
is_mine: bool = Field(..., description="현재 로그인 사용자의 댓글 여부")
created_at: datetime = Field(..., description="작성 일시")
class CommentItem(BaseModel):
"""최상위 댓글 응답 — replies 포함"""
id: int = Field(..., description="댓글 고유 ID")
nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (미입력 시 '익명')")
content: Optional[str] = Field(None, description="본문 (소프트 삭제된 경우 null)")
is_deleted: bool = Field(..., description="삭제 여부")
is_mine: bool = Field(..., description="현재 로그인 사용자의 댓글 여부")
created_at: datetime = Field(..., description="작성 일시")
replies: List[ReplyItem] = Field(default_factory=list, description="대댓글 목록")
class CommentCreateResponse(BaseModel):
id: int = Field(..., description="생성된 댓글 고유 ID")
nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (미입력 시 '익명')")
parent_id: Optional[int] = Field(None, description="부모 댓글 id (대댓글인 경우)")
content: str = Field(..., description="댓글 본문")
created_at: datetime = Field(..., description="작성 일시")
class DeleteCommentResponse(BaseModel):
success: bool = Field(..., description="삭제 성공 여부")
comment_id: int = Field(..., description="삭제된 댓글 ID")
message: str = Field(..., description="결과 메시지")

View File

@ -1,189 +0,0 @@
from collections import defaultdict
from typing import List, Optional
from fastapi import HTTPException
from sqlalchemy import exists, select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.comment.models import Comment
from app.comment.schemas.comment_schema import CommentItem, ReplyItem
from app.utils.pagination import PaginatedResponse
from app.video.models import Video
async def _validate_parent(
session: AsyncSession,
parent_id: int,
video_id: int,
) -> None:
"""2-depth 제한 + 동일 video 검증."""
result = await session.execute(
select(Comment).where(
Comment.id == parent_id,
Comment.is_deleted == False, # noqa: E712
)
)
parent = result.scalar_one_or_none()
if parent is None:
raise HTTPException(status_code=400, detail="부모 댓글을 찾을 수 없습니다.")
if parent.video_id != video_id:
raise HTTPException(status_code=400, detail="다른 영상의 댓글에는 대댓글을 달 수 없습니다.")
if parent.parent_id is not None:
raise HTTPException(status_code=400, detail="대댓글에는 대댓글을 달 수 없습니다. (최대 2-depth)")
def _build_comment_items(
parents: list,
replies_map: dict,
current_user_uuid: Optional[str],
) -> List[CommentItem]:
items = []
for c in parents:
raw_replies = replies_map.get(c.id, [])
replies = [
ReplyItem(
id=r.id,
nickname=r.nickname or "익명",
content=None if r.is_deleted else r.content,
is_deleted=r.is_deleted,
is_mine=(current_user_uuid == r.user_uuid) if current_user_uuid else False,
created_at=r.created_at,
)
for r in raw_replies
]
items.append(
CommentItem(
id=c.id,
nickname=c.nickname or "익명",
content=None if c.is_deleted else c.content,
is_deleted=c.is_deleted,
is_mine=(current_user_uuid == c.user_uuid) if current_user_uuid else False,
created_at=c.created_at,
replies=replies,
)
)
return items
async def create_comment(
session: AsyncSession,
video_id: int,
user_uuid: str,
nickname: str,
content: str,
parent_id: Optional[int],
) -> Comment:
# Video 존재 확인
video_result = await session.execute(
select(Video).where(
Video.id == video_id,
Video.status == "completed",
Video.is_deleted == False, # noqa: E712
)
)
if video_result.scalar_one_or_none() is None:
raise HTTPException(status_code=404, detail="영상을 찾을 수 없습니다.")
# parent_id 검증
if parent_id is not None:
await _validate_parent(session, parent_id, video_id)
comment = Comment(
video_id=video_id,
user_uuid=user_uuid,
nickname=nickname,
parent_id=parent_id,
content=content,
)
session.add(comment)
await session.commit()
await session.refresh(comment)
return comment
async def list_comments(
session: AsyncSession,
video_id: int,
page: int,
page_size: int,
current_user_uuid: Optional[str],
) -> PaginatedResponse[CommentItem]:
offset = (page - 1) * page_size
# 살아있는 자식이 있는지 확인하는 서브쿼리
has_live_reply = (
exists()
.where(
Comment.parent_id == Comment.id,
Comment.is_deleted == False, # noqa: E712
)
.correlate(Comment)
)
# 최상위 댓글 필터: 삭제 안 됐거나 살아있는 대댓글이 있는 것
parent_where = [
Comment.video_id == video_id,
Comment.parent_id.is_(None),
(Comment.is_deleted == False) | has_live_reply, # noqa: E712
]
from sqlalchemy import func
count_q = select(func.count(Comment.id)).where(*parent_where)
total = (await session.execute(count_q)).scalar() or 0
parents_q = (
select(Comment)
.where(*parent_where)
.order_by(Comment.created_at.desc())
.offset(offset)
.limit(page_size)
)
parents = (await session.execute(parents_q)).scalars().all()
replies_map: dict = defaultdict(list)
if parents:
parent_ids = [c.id for c in parents]
replies_q = (
select(Comment)
.where(
Comment.parent_id.in_(parent_ids),
Comment.is_deleted == False, # noqa: E712
)
.order_by(Comment.created_at.asc())
)
replies = (await session.execute(replies_q)).scalars().all()
for r in replies:
replies_map[r.parent_id].append(r)
items = _build_comment_items(list(parents), replies_map, current_user_uuid)
return PaginatedResponse.create(
items=items,
total=total,
page=page,
page_size=page_size,
)
async def delete_comment(
session: AsyncSession,
comment_id: int,
current_user_uuid: str,
) -> None:
result = await session.execute(
select(Comment).where(
Comment.id == comment_id,
Comment.is_deleted == False, # noqa: E712
)
)
comment = result.scalar_one_or_none()
if comment is None:
raise HTTPException(status_code=404, detail="댓글을 찾을 수 없습니다.")
if comment.user_uuid != current_user_uuid:
raise HTTPException(status_code=403, detail="삭제 권한이 없습니다.")
comment.is_deleted = True
await session.commit()

View File

@ -51,9 +51,6 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
await close_shared_client()
await close_shared_blob_client()
from app.database.like_cache import close_like_cache
await close_like_cache()
# 데이터베이스 엔진 종료
from app.database.session import dispose_engine

View File

@ -314,10 +314,7 @@ def add_exception_handlers(app: FastAPI):
@app.exception_handler(DashboardException)
def dashboard_exception_handler(request: Request, exc: DashboardException) -> Response:
if exc.status_code < 500:
logger.warning(f"Handled DashboardException: {exc.__class__.__name__} - {exc.message}")
else:
logger.error(f"Handled DashboardException: {exc.__class__.__name__} - {exc.message}")
logger.debug(f"Handled DashboardException: {exc.__class__.__name__} - {exc.message}")
return JSONResponse(
status_code=exc.status_code,
content={

View File

View File

@ -1,162 +0,0 @@
from fastapi import APIRouter, Depends, Query
from sqlalchemy import func, select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.credit.exceptions import ChargeRequestForbiddenError, ChargeRequestNotFoundError
from app.credit.models import ChargeRequestStatus, CreditChargeRequest, CreditTransaction
from app.credit.schemas.credit_schema import (
ChargeRequestCreate,
ChargeRequestListResponse,
ChargeRequestResponse,
CreditTransactionListResponse,
CreditTransactionResponse,
)
from app.database.session import get_session
from app.user.dependencies.auth import get_current_user
from app.user.models import User
router = APIRouter(prefix="/credits", tags=["Credits"])
@router.post(
"/charge-requests",
response_model=ChargeRequestResponse,
status_code=201,
summary="크레딧 충전 요청 제출",
)
async def create_charge_request(
body: ChargeRequestCreate,
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> ChargeRequestResponse:
charge_request = CreditChargeRequest(
user_uuid=current_user.user_uuid,
requested_amount=body.requested_amount,
message=body.message,
)
session.add(charge_request)
await session.commit()
await session.refresh(charge_request)
return ChargeRequestResponse.model_validate(charge_request)
@router.get(
"/charge-requests",
response_model=ChargeRequestListResponse,
summary="내 충전 요청 목록",
)
async def list_charge_requests(
page: int = Query(1, ge=1),
page_size: int = Query(20, ge=1, le=100),
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> ChargeRequestListResponse:
offset = (page - 1) * page_size
total_result = await session.execute(
select(func.count()).where(CreditChargeRequest.user_uuid == current_user.user_uuid)
)
total = total_result.scalar_one()
items_result = await session.execute(
select(CreditChargeRequest)
.where(CreditChargeRequest.user_uuid == current_user.user_uuid)
.order_by(CreditChargeRequest.created_at.desc())
.offset(offset)
.limit(page_size)
)
items = items_result.scalars().all()
return ChargeRequestListResponse(
items=[ChargeRequestResponse.model_validate(i) for i in items],
total=total,
page=page,
page_size=page_size,
)
@router.get(
"/charge-requests/{request_id}",
response_model=ChargeRequestResponse,
summary="내 충전 요청 상세",
)
async def get_charge_request(
request_id: int,
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> ChargeRequestResponse:
result = await session.execute(
select(CreditChargeRequest).where(
CreditChargeRequest.id == request_id,
CreditChargeRequest.user_uuid == current_user.user_uuid,
)
)
charge_request = result.scalar_one_or_none()
if charge_request is None:
raise ChargeRequestNotFoundError()
return ChargeRequestResponse.model_validate(charge_request)
@router.delete(
"/charge-requests/{request_id}",
status_code=204,
summary="충전 요청 취소 (pending 상태만)",
)
async def cancel_charge_request(
request_id: int,
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> None:
result = await session.execute(
select(CreditChargeRequest).where(CreditChargeRequest.id == request_id)
)
charge_request = result.scalar_one_or_none()
if charge_request is None:
raise ChargeRequestNotFoundError()
if charge_request.user_uuid != current_user.user_uuid:
raise ChargeRequestForbiddenError()
from app.credit.exceptions import InvalidRequestStateError
if charge_request.status != ChargeRequestStatus.PENDING:
raise InvalidRequestStateError("대기 중인 요청만 취소할 수 있습니다.")
charge_request.status = ChargeRequestStatus.CANCELLED
await session.commit()
@router.get(
"/transactions",
response_model=CreditTransactionListResponse,
summary="내 크레딧 거래 이력",
)
async def list_transactions(
page: int = Query(1, ge=1),
page_size: int = Query(20, ge=1, le=100),
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> CreditTransactionListResponse:
offset = (page - 1) * page_size
total_result = await session.execute(
select(func.count()).where(CreditTransaction.user_uuid == current_user.user_uuid)
)
total = total_result.scalar_one()
items_result = await session.execute(
select(CreditTransaction)
.where(CreditTransaction.user_uuid == current_user.user_uuid)
.order_by(CreditTransaction.created_at.desc())
.offset(offset)
.limit(page_size)
)
items = items_result.scalars().all()
return CreditTransactionListResponse(
items=[CreditTransactionResponse.model_validate(i) for i in items],
total=total,
page=page,
page_size=page_size,
)

View File

@ -1,27 +0,0 @@
from starlette import status
from app.core.exceptions import FastShipError
class InsufficientCreditError(FastShipError):
"""크레딧이 부족합니다."""
status = status.HTTP_400_BAD_REQUEST
class InvalidRequestStateError(FastShipError):
"""이미 처리된 요청입니다."""
status = status.HTTP_409_CONFLICT
class ChargeRequestNotFoundError(FastShipError):
"""충전 요청을 찾을 수 없습니다."""
status = status.HTTP_404_NOT_FOUND
class ChargeRequestForbiddenError(FastShipError):
"""본인의 충전 요청만 조회할 수 있습니다."""
status = status.HTTP_403_FORBIDDEN

View File

@ -1,243 +0,0 @@
from datetime import datetime
from enum import Enum
from typing import TYPE_CHECKING, Optional
from sqlalchemy import BigInteger, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, func
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
from app.database.session import Base
if TYPE_CHECKING:
from app.backoffice.admin.models import Admin
from app.user.models import User
class ChargeRequestStatus(str, Enum):
PENDING = "pending"
APPROVED = "approved"
REJECTED = "rejected"
CANCELLED = "cancelled"
class CreditTransactionType(str, Enum):
CHARGE = "charge"
CONSUME = "consume"
REFUND = "refund"
ADMIN_ADJUST = "admin_adjust"
class CreditChargeRequest(Base):
__tablename__ = "credit_charge_request"
__table_args__ = (
Index("idx_credit_request_user_uuid", "user_uuid"),
Index("idx_credit_request_status", "status"),
Index("idx_credit_request_created_at", "created_at"),
Index("idx_credit_request_status_created", "status", "created_at"),
{
"mysql_engine": "InnoDB",
"mysql_charset": "utf8mb4",
"mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
},
)
id: Mapped[int] = mapped_column(
BigInteger,
primary_key=True,
nullable=False,
autoincrement=True,
comment="고유 식별자",
)
user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
String(36),
ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="CASCADE"),
nullable=False,
comment="사용자 UUID (user.user_uuid 참조)",
)
requested_amount: Mapped[int] = mapped_column(
Integer,
nullable=False,
comment="요청 크레딧 수량 (양수)",
)
message: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
String(500),
nullable=True,
comment="사용자 요청 메시지",
)
status: Mapped[str] = mapped_column(
String(20),
nullable=False,
default=ChargeRequestStatus.PENDING,
server_default="pending",
comment="처리 상태 (pending/approved/rejected/cancelled)",
)
admin_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
BigInteger,
ForeignKey("admin.id", ondelete="SET NULL"),
nullable=True,
comment="처리한 백오피스 관리자 ID",
)
admin_note: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
String(1000),
nullable=True,
comment="관리자 메모",
)
processed_at: Mapped[Optional[datetime]] = mapped_column(
DateTime,
nullable=True,
comment="처리 일시",
)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime,
nullable=False,
server_default=func.now(),
comment="요청 일시",
)
updated_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime,
nullable=False,
server_default=func.now(),
onupdate=func.now(),
comment="수정 일시",
)
user: Mapped["User"] = relationship(
"User",
foreign_keys=[user_uuid],
primaryjoin="CreditChargeRequest.user_uuid == User.user_uuid",
back_populates="credit_requests",
lazy="noload",
)
transactions: Mapped[list["CreditTransaction"]] = relationship(
"CreditTransaction",
back_populates="charge_request",
lazy="noload",
)
admin: Mapped[Optional["Admin"]] = relationship(
"Admin",
foreign_keys=[admin_id],
primaryjoin="CreditChargeRequest.admin_id == Admin.id",
lazy="selectin",
)
def __repr__(self) -> str:
return (
f"<CreditChargeRequest("
f"id={self.id}, user_uuid='{self.user_uuid}', "
f"amount={self.requested_amount}, status='{self.status}'"
f")>"
)
class CreditTransaction(Base):
__tablename__ = "credit_transaction"
__table_args__ = (
Index("idx_credit_tx_user_uuid", "user_uuid"),
Index("idx_credit_tx_user_uuid_created", "user_uuid", "created_at"),
Index("idx_credit_tx_type", "type"),
Index("idx_credit_tx_related_request", "related_request_id"),
{
"mysql_engine": "InnoDB",
"mysql_charset": "utf8mb4",
"mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
},
)
id: Mapped[int] = mapped_column(
BigInteger,
primary_key=True,
nullable=False,
autoincrement=True,
comment="고유 식별자",
)
user_uuid: Mapped[str] = mapped_column(
String(36),
ForeignKey("user.user_uuid", ondelete="CASCADE"),
nullable=False,
comment="사용자 UUID",
)
amount: Mapped[int] = mapped_column(
Integer,
nullable=False,
comment="변경 크레딧 수량 (충전 양수, 차감 음수)",
)
balance_after: Mapped[int] = mapped_column(
Integer,
nullable=False,
comment="변경 직후 잔액",
)
type: Mapped[str] = mapped_column(
String(20),
nullable=False,
comment="변경 유형 (charge/consume/refund/admin_adjust)",
)
reason: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
String(255),
nullable=True,
comment="변경 사유",
)
admin_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
BigInteger,
ForeignKey("admin.id", ondelete="SET NULL"),
nullable=True,
comment="처리 관리자 ID (관리자 충전/차감 시)",
)
related_request_id: Mapped[Optional[int]] = mapped_column(
BigInteger,
ForeignKey("credit_charge_request.id", ondelete="SET NULL"),
nullable=True,
comment="연관 충전 요청 ID",
)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime,
nullable=False,
server_default=func.now(),
comment="변경 일시",
)
user: Mapped["User"] = relationship(
"User",
foreign_keys=[user_uuid],
primaryjoin="CreditTransaction.user_uuid == User.user_uuid",
back_populates="credit_transactions",
lazy="noload",
)
charge_request: Mapped[Optional[CreditChargeRequest]] = relationship(
"CreditChargeRequest",
back_populates="transactions",
lazy="noload",
)
admin: Mapped[Optional["Admin"]] = relationship(
"Admin",
foreign_keys=[admin_id],
primaryjoin="CreditTransaction.admin_id == Admin.id",
lazy="selectin",
)
def __repr__(self) -> str:
return (
f"<CreditTransaction("
f"id={self.id}, user_uuid='{self.user_uuid}', "
f"amount={self.amount}, type='{self.type}'"
f")>"
)

View File

@ -1,59 +0,0 @@
from datetime import datetime
from typing import Optional
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
class ChargeRequestCreate(BaseModel):
requested_amount: int = Field(..., gt=0, le=10000, description="요청 크레딧 수량")
message: Optional[str] = Field(None, max_length=500, description="요청 메시지")
model_config = {
"json_schema_extra": {
"example": {
"requested_amount": 10,
"message": "크레딧 충전 요청합니다.",
}
}
}
class ChargeRequestResponse(BaseModel):
id: int
user_uuid: str
requested_amount: int
message: Optional[str]
status: str
admin_note: Optional[str]
processed_at: Optional[datetime]
created_at: datetime
updated_at: datetime
model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
class ChargeRequestListResponse(BaseModel):
items: list[ChargeRequestResponse]
total: int
page: int
page_size: int
class CreditTransactionResponse(BaseModel):
id: int
user_uuid: str
amount: int
balance_after: int
type: str
reason: Optional[str]
related_request_id: Optional[int]
created_at: datetime
model_config = ConfigDict(from_attributes=True)
class CreditTransactionListResponse(BaseModel):
items: list[CreditTransactionResponse]
total: int
page: int
page_size: int

View File

@ -1,195 +0,0 @@
import logging
from datetime import datetime
from typing import Optional
from config import TIMEZONE
from sqlalchemy import select, update
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.credit.exceptions import (
ChargeRequestNotFoundError,
InsufficientCreditError,
InvalidRequestStateError,
)
from app.credit.models import (
ChargeRequestStatus,
CreditChargeRequest,
CreditTransaction,
CreditTransactionType,
)
logger = logging.getLogger(__name__)
async def record_transaction(
*,
session: AsyncSession,
user_uuid: str,
amount: int,
balance_after: int,
type: CreditTransactionType,
reason: Optional[str] = None,
admin_id: Optional[int] = None,
related_request_id: Optional[int] = None,
) -> CreditTransaction:
tx = CreditTransaction(
user_uuid=user_uuid,
amount=amount,
balance_after=balance_after,
type=type,
reason=reason,
admin_id=admin_id,
related_request_id=related_request_id,
)
session.add(tx)
await session.flush()
return tx
async def charge_credit(
*,
session: AsyncSession,
user_uuid: str,
amount: int,
type: CreditTransactionType = CreditTransactionType.CHARGE,
reason: Optional[str] = None,
admin_id: Optional[int] = None,
related_request_id: Optional[int] = None,
) -> CreditTransaction:
from app.user.models import User
result = await session.execute(
select(User).where(User.user_uuid == user_uuid).with_for_update()
)
user = result.scalar_one_or_none()
if user is None:
from app.user.services.auth import UserNotFoundError
raise UserNotFoundError()
user.credits = user.credits + amount
await session.flush()
tx = await record_transaction(
session=session,
user_uuid=user_uuid,
amount=amount,
balance_after=user.credits,
type=type,
reason=reason,
admin_id=admin_id,
related_request_id=related_request_id,
)
logger.info(f"[CREDIT] charge user_uuid={user_uuid} amount=+{amount} balance_after={user.credits}")
return tx
async def deduct_credit(
*,
session: AsyncSession,
user_uuid: str,
amount: int,
type: CreditTransactionType = CreditTransactionType.CONSUME,
reason: Optional[str] = None,
admin_id: Optional[int] = None,
) -> CreditTransaction:
from app.user.models import User
result = await session.execute(
select(User).where(User.user_uuid == user_uuid).with_for_update()
)
user = result.scalar_one_or_none()
if user is None:
from app.user.services.auth import UserNotFoundError
raise UserNotFoundError()
if user.credits < amount:
logger.warning(f"[CREDIT] insufficient credits user_uuid={user_uuid} credits={user.credits} requested={amount}")
raise InsufficientCreditError()
user.credits = user.credits - amount
await session.flush()
tx = await record_transaction(
session=session,
user_uuid=user_uuid,
amount=-amount,
balance_after=user.credits,
type=type,
reason=reason,
admin_id=admin_id,
)
logger.info(f"[CREDIT] deduct user_uuid={user_uuid} amount=-{amount} balance_after={user.credits}")
return tx
async def approve_charge_request(
*,
session: AsyncSession,
request_id: int,
admin_id: int,
admin_note: Optional[str] = None,
) -> CreditChargeRequest:
result = await session.execute(
select(CreditChargeRequest)
.where(CreditChargeRequest.id == request_id)
.with_for_update()
)
charge_request = result.scalar_one_or_none()
if charge_request is None:
raise ChargeRequestNotFoundError()
if charge_request.status != ChargeRequestStatus.PENDING:
logger.warning(f"[CREDIT] approve blocked request_id={request_id} status={charge_request.status}")
raise InvalidRequestStateError()
await charge_credit(
session=session,
user_uuid=charge_request.user_uuid,
amount=charge_request.requested_amount,
type=CreditTransactionType.CHARGE,
reason="충전 요청 승인",
admin_id=admin_id,
related_request_id=request_id,
)
charge_request.status = ChargeRequestStatus.APPROVED
charge_request.admin_id = admin_id
charge_request.admin_note = admin_note
charge_request.processed_at = datetime.now(TIMEZONE)
await session.flush()
logger.info(f"[CREDIT] approved request_id={request_id} admin_id={admin_id} amount={charge_request.requested_amount}")
return charge_request
async def reject_charge_request(
*,
session: AsyncSession,
request_id: int,
admin_id: int,
admin_note: Optional[str] = None,
) -> CreditChargeRequest:
result = await session.execute(
select(CreditChargeRequest)
.where(CreditChargeRequest.id == request_id)
.with_for_update()
)
charge_request = result.scalar_one_or_none()
if charge_request is None:
raise ChargeRequestNotFoundError()
if charge_request.status != ChargeRequestStatus.PENDING:
logger.warning(f"[CREDIT] reject blocked request_id={request_id} status={charge_request.status}")
raise InvalidRequestStateError()
charge_request.status = ChargeRequestStatus.REJECTED
charge_request.admin_id = admin_id
charge_request.admin_note = admin_note
charge_request.processed_at = datetime.now(TIMEZONE)
await session.flush()
logger.info(f"[CREDIT] rejected request_id={request_id} admin_id={admin_id}")
return charge_request

View File

@ -4,22 +4,43 @@ Dashboard API 라우터
YouTube Analytics 기반 대시보드 통계를 제공합니다.
"""
import json
import logging
from datetime import date, datetime, timedelta
from typing import Literal
from fastapi import APIRouter, Depends, Query
from sqlalchemy import func, select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.dashboard.utils.redis_cache import delete_cache_pattern
from app.dashboard.schemas import (
CacheDeleteResponse,
ConnectedAccountsResponse,
DashboardResponse,
from app.dashboard.exceptions import (
YouTubeAccountNotConnectedError,
YouTubeAccountNotFoundError,
YouTubeAccountSelectionRequiredError,
YouTubeTokenExpiredError,
)
from app.dashboard.schemas import (
AudienceData,
CacheDeleteResponse,
ConnectedAccount,
ConnectedAccountsResponse,
ContentMetric,
DashboardResponse,
TopContent,
)
from app.dashboard.services import DataProcessor, YouTubeAnalyticsService
from app.dashboard.redis_cache import (
delete_cache,
delete_cache_pattern,
get_cache,
set_cache,
)
from app.dashboard.services import DashboardService
from app.database.session import get_session
from app.dashboard.models import Dashboard
from app.social.exceptions import TokenExpiredError
from app.social.services import SocialAccountService
from app.user.dependencies.auth import get_current_user
from app.user.models import User
from app.user.models import SocialAccount, User
logger = logging.getLogger(__name__)
@ -40,8 +61,41 @@ async def get_connected_accounts(
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> ConnectedAccountsResponse:
service = DashboardService()
connected = await service.get_connected_accounts(current_user, session)
result = await session.execute(
select(SocialAccount).where(
SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
SocialAccount.platform == "youtube",
SocialAccount.is_active == True, # noqa: E712
)
)
accounts_raw = result.scalars().all()
# platform_user_id 기준
seen_platform_ids: set[str] = set()
connected = []
for acc in sorted(
accounts_raw, key=lambda a: a.connected_at or datetime.min, reverse=True
):
if acc.platform_user_id in seen_platform_ids:
continue
seen_platform_ids.add(acc.platform_user_id)
data = acc.platform_data if isinstance(acc.platform_data, dict) else {}
connected.append(
ConnectedAccount(
id=acc.id,
platform=acc.platform,
platform_username=acc.platform_username,
platform_user_id=acc.platform_user_id,
channel_title=data.get("channel_title"),
connected_at=acc.connected_at,
is_active=acc.is_active,
)
)
logger.info(
f"[ACCOUNTS] YouTube 계정 목록 조회 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}, count={len(connected)}"
)
return ConnectedAccountsResponse(accounts=connected)
@ -88,8 +142,328 @@ async def get_dashboard_stats(
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> DashboardResponse:
service = DashboardService()
return await service.get_stats(mode, platform_user_id, current_user, session)
"""
대시보드 통계 조회
Args:
mode: 조회 모드 (day: 최근 30, month: 최근 12개월)
platform_user_id: 사용할 YouTube 채널 ID (여러 계정 연결 필수, 재연동해도 불변)
current_user: 현재 인증된 사용자
session: 데이터베이스 세션
Returns:
DashboardResponse: 대시보드 통계 데이터
Raises:
YouTubeAccountNotConnectedError: YouTube 계정이 연동되어 있지 않음
YouTubeAccountSelectionRequiredError: 여러 계정이 연결되어 있으나 계정 미선택
YouTubeAccountNotFoundError: 지정한 계정을 찾을 없음
YouTubeTokenExpiredError: YouTube 토큰 만료 (재연동 필요)
YouTubeAPIError: YouTube Analytics API 호출 실패
"""
logger.info(
f"[DASHBOARD] 통계 조회 시작 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}, mode={mode}, platform_user_id={platform_user_id}"
)
# 1. 모드별 날짜 자동 계산
today = date.today()
if mode == "day":
# 48시간 지연 적용: 오늘 기준 -2일을 end로 사용
# ex) 오늘 2/20 → end=2/18, start=1/20
end_dt = today - timedelta(days=2)
kpi_end_dt = end_dt
start_dt = end_dt - timedelta(days=29)
# 이전 30일 (YouTube API day_previous와 동일 기준)
prev_start_dt = start_dt - timedelta(days=30)
prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt - timedelta(days=30)
period_desc = "최근 30일"
else: # mode == "month"
# 월별 차트: dimensions=month API는 YYYY-MM-01 형식 필요
# ex) 오늘 2/24 → end=2026-02-01, start=2025-03-01 → 2025-03 ~ 2026-02 (12개월)
end_dt = today.replace(day=1)
# KPI 등 집계형 API: 48시간 지연 적용하여 현재 월 전체 데이터 포함
kpi_end_dt = today - timedelta(days=2)
start_month = end_dt.month - 11
if start_month <= 0:
start_month += 12
start_year = end_dt.year - 1
else:
start_year = end_dt.year
start_dt = date(start_year, start_month, 1)
# 이전 12개월 (YouTube API previous와 동일 기준 — 1년 전)
prev_start_dt = start_dt.replace(year=start_dt.year - 1)
try:
prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt.replace(year=kpi_end_dt.year - 1)
except ValueError: # 윤년 2/29 → 이전 연도 2/28
prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt.replace(year=kpi_end_dt.year - 1, day=28)
period_desc = "최근 12개월"
start_date = start_dt.strftime("%Y-%m-%d")
end_date = end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
kpi_end_date = kpi_end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
logger.debug(
f"[1] 날짜 계산 완료 - period={period_desc}, start={start_date}, end={end_date}"
)
# 2. YouTube 계정 연동 확인
result = await session.execute(
select(SocialAccount).where(
SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
SocialAccount.platform == "youtube",
SocialAccount.is_active == True, # noqa: E712
)
)
social_accounts_raw = result.scalars().all()
# platform_user_id 기준으로 중복 제거 (가장 최근 연동 계정 우선)
seen_platform_ids_stats: set[str] = set()
social_accounts = []
for acc in sorted(
social_accounts_raw, key=lambda a: a.connected_at or datetime.min, reverse=True
):
if acc.platform_user_id not in seen_platform_ids_stats:
seen_platform_ids_stats.add(acc.platform_user_id)
social_accounts.append(acc)
if not social_accounts:
logger.warning(
f"[NO YOUTUBE ACCOUNT] YouTube 계정 미연동 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}"
)
raise YouTubeAccountNotConnectedError()
if platform_user_id is not None:
matched = [a for a in social_accounts if a.platform_user_id == platform_user_id]
if not matched:
logger.warning(
f"[ACCOUNT NOT FOUND] 지정 계정 없음 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}, platform_user_id={platform_user_id}"
)
raise YouTubeAccountNotFoundError()
social_account = matched[0]
elif len(social_accounts) == 1:
social_account = social_accounts[0]
else:
logger.warning(
f"[MULTI ACCOUNT] 계정 선택 필요 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}, count={len(social_accounts)}"
)
raise YouTubeAccountSelectionRequiredError()
logger.debug(
f"[2] YouTube 계정 확인 완료 - platform_user_id={social_account.platform_user_id}"
)
# 3. 기간 내 업로드 영상 수 조회
count_result = await session.execute(
select(func.count())
.select_from(Dashboard)
.where(
Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
Dashboard.platform == "youtube",
Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
Dashboard.uploaded_at >= start_dt,
Dashboard.uploaded_at < today + timedelta(days=1),
)
)
period_video_count = count_result.scalar() or 0
# 이전 기간 업로드 영상 수 조회 (trend 계산용)
prev_count_result = await session.execute(
select(func.count())
.select_from(Dashboard)
.where(
Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
Dashboard.platform == "youtube",
Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
Dashboard.uploaded_at >= prev_start_dt,
Dashboard.uploaded_at <= prev_kpi_end_dt,
)
)
prev_period_video_count = prev_count_result.scalar() or 0
logger.debug(
f"[3] 기간 내 업로드 영상 수 - current={period_video_count}, prev={prev_period_video_count}"
)
# 4. Redis 캐시 조회
# platform_user_id 기준 캐시 키: 재연동해도 채널 ID는 불변 → 캐시 유지됨
cache_key = f"dashboard:{current_user.user_uuid}:{social_account.platform_user_id}:{mode}"
cached_raw = await get_cache(cache_key)
if cached_raw:
try:
payload = json.loads(cached_raw)
logger.info(f"[CACHE HIT] 캐시 반환 - user_uuid={current_user.user_uuid}")
response = DashboardResponse.model_validate(payload["response"])
for metric in response.content_metrics:
if metric.id == "uploaded-videos":
metric.value = float(period_video_count)
video_trend = float(period_video_count - prev_period_video_count)
metric.trend = video_trend
metric.trend_direction = "up" if video_trend > 0 else ("down" if video_trend < 0 else "-")
break
return response
except (json.JSONDecodeError, KeyError):
logger.warning(f"[CACHE PARSE ERROR] 포맷 오류, 무시 - key={cache_key}")
logger.debug("[4] 캐시 MISS - YouTube API 호출 필요")
# 5. 최근 30개 업로드 영상 조회 (Analytics API 전달용)
# YouTube Analytics API 제약사항:
# - 영상 개수: 20~30개 권장 (최대 50개, 그 이상은 응답 지연 발생)
# - URL 길이: 2000자 제한 (video ID 11자 × 30개 = 330자로 안전)
result = await session.execute(
select(
Dashboard.platform_video_id,
Dashboard.title,
Dashboard.uploaded_at,
)
.where(
Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
Dashboard.platform == "youtube",
Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
)
.order_by(Dashboard.uploaded_at.desc())
.limit(30)
)
rows = result.all()
logger.debug(f"[5] 영상 조회 완료 - count={len(rows)}")
# 6. video_ids + 메타데이터 조회용 dict 구성
video_ids = []
video_lookup: dict[str, tuple[str, datetime]] = {} # {video_id: (title, uploaded_at)}
for row in rows:
platform_video_id, title, uploaded_at = row
video_ids.append(platform_video_id)
video_lookup[platform_video_id] = (title, uploaded_at)
logger.debug(
f"[6] 영상 메타데이터 구성 완료 - count={len(video_ids)}, sample={video_ids[:3]}"
)
# 6.1 업로드 영상 없음 → YouTube API 호출 없이 빈 응답 반환
if not video_ids:
logger.info(
f"[DASHBOARD] 업로드 영상 없음, 빈 응답 반환 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}"
)
return DashboardResponse(
content_metrics=[
ContentMetric(id="total-views", label="조회수", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="total-watch-time", label="시청시간", value=0.0, unit="hours", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="avg-view-duration", label="평균 시청시간", value=0.0, unit="minutes", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="new-subscribers", label="신규 구독자", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="likes", label="좋아요", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="comments", label="댓글", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="shares", label="공유", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="uploaded-videos", label="업로드 영상", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
],
monthly_data=[],
daily_data=[],
top_content=[],
audience_data=AudienceData(age_groups=[], gender={"male": 0, "female": 0}, top_regions=[]),
has_uploads=False,
)
# 7. 토큰 유효성 확인 및 자동 갱신 (만료 10분 전 갱신)
try:
access_token = await SocialAccountService().ensure_valid_token(
social_account, session
)
except TokenExpiredError:
logger.warning(
f"[TOKEN EXPIRED] 재연동 필요 - user_uuid={current_user.user_uuid}"
)
raise YouTubeTokenExpiredError()
logger.debug("[7] 토큰 유효성 확인 완료")
# 8. YouTube Analytics API 호출 (7개 병렬)
youtube_service = YouTubeAnalyticsService()
raw_data = await youtube_service.fetch_all_metrics(
video_ids=video_ids,
start_date=start_date,
end_date=end_date,
kpi_end_date=kpi_end_date,
access_token=access_token,
mode=mode,
)
logger.debug("[8] YouTube Analytics API 호출 완료")
# 9. TopContent 조립 (Analytics top_videos + DB lookup)
processor = DataProcessor()
top_content_rows = raw_data.get("top_videos", {}).get("rows", [])
top_content: list[TopContent] = []
for row in top_content_rows[:4]:
if len(row) < 4:
continue
video_id, views, likes, comments = row[0], row[1], row[2], row[3]
meta = video_lookup.get(video_id)
if not meta:
continue
title, uploaded_at = meta
engagement_rate = ((likes + comments) / views * 100) if views > 0 else 0
top_content.append(
TopContent(
id=video_id,
title=title,
thumbnail=f"https://i.ytimg.com/vi/{video_id}/mqdefault.jpg",
platform="youtube",
views=int(views),
engagement=f"{engagement_rate:.1f}%",
date=uploaded_at.strftime("%Y.%m.%d"),
)
)
logger.debug(f"[9] TopContent 조립 완료 - count={len(top_content)}")
# 10. 데이터 가공 (period_video_count=0 — API 무관 DB 집계값, 캐시에 포함하지 않음)
dashboard_data = processor.process(
raw_data, top_content, 0, mode=mode, end_date=end_date
)
logger.debug("[10] 데이터 가공 완료")
# 11. Redis 캐싱 (TTL: 12시간)
# YouTube Analytics는 하루 1회 갱신 (PT 자정, 한국 시간 오후 5~8시)
# 48시간 지연된 데이터이므로 12시간 캐싱으로 API 호출 최소화
# period_video_count는 캐시에 포함하지 않음 (DB 직접 집계, API 미사용)
cache_payload = json.dumps(
{"response": json.loads(dashboard_data.model_dump_json())}
)
cache_success = await set_cache(
cache_key,
cache_payload,
ttl=43200, # 12시간
)
if cache_success:
logger.debug(f"[CACHE SET] 캐시 저장 성공 - key={cache_key}")
else:
logger.warning(f"[CACHE SET] 캐시 저장 실패 - key={cache_key}")
# 12. 업로드 영상 수 및 trend 주입 (캐시 저장 후 — 항상 DB에서 직접 집계)
for metric in dashboard_data.content_metrics:
if metric.id == "uploaded-videos":
metric.value = float(period_video_count)
video_trend = float(period_video_count - prev_period_video_count)
metric.trend = video_trend
metric.trend_direction = "up" if video_trend > 0 else ("down" if video_trend < 0 else "-")
break
logger.info(
f"[DASHBOARD] 통계 조회 완료 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}, "
f"mode={mode}, period={period_desc}, videos={len(video_ids)}"
)
return dashboard_data
@router.delete(
@ -109,7 +483,7 @@ async def get_dashboard_stats(
`dashboard:{user_uuid}:{platform_user_id}:{mode}` (mode: day 또는 month)
## 파라미터
- `user_uuid`: 삭제할 사용자 UUID (필수)
- `user_uuid`: 특정 사용자 캐시만 삭제. 미입력 전체 삭제
- `mode`: day / month / all (기본값: all)
""",
)
@ -118,16 +492,33 @@ async def delete_dashboard_cache(
default="all",
description="삭제할 캐시 모드: day, month, all(기본값, 모두 삭제)",
),
user_uuid: str = Query(
description="대상 사용자 UUID",
user_uuid: str | None = Query(
default=None,
description="대상 사용자 UUID. 미입력 시 전체 사용자 캐시 삭제",
),
) -> CacheDeleteResponse:
"""
대시보드 캐시 삭제
Args:
mode: 삭제할 캐시 모드 (day / month / all)
user_uuid: 대상 사용자 UUID (없으면 전체 삭제)
Returns:
CacheDeleteResponse: 삭제된 캐시 개수 메시지
"""
if user_uuid:
if mode == "all":
deleted = await delete_cache_pattern(f"dashboard:{user_uuid}:*")
message = f"전체 캐시 삭제 완료 ({deleted}개)"
else:
deleted = await delete_cache_pattern(f"dashboard:{user_uuid}:*:{mode}")
message = f"{mode} 캐시 삭제 완료 ({deleted}개)"
cache_key = f"dashboard:{user_uuid}:{mode}"
success = await delete_cache(cache_key)
deleted = 1 if success else 0
message = f"{mode} 캐시 삭제 {'완료' if success else '실패 (키 없음)'}"
else:
deleted = await delete_cache_pattern("dashboard:*")
message = f"전체 사용자 캐시 삭제 완료 ({deleted}개)"
logger.info(
f"[CACHE DELETE] user_uuid={user_uuid or 'ALL'}, mode={mode}, deleted={deleted}"

View File

@ -113,7 +113,7 @@ class YouTubeAccountSelectionRequiredError(DashboardException):
def __init__(self):
super().__init__(
message="연결된 YouTube 계정이 여러 개입니다. platform_user_id 파라미터로 사용할 계정을 선택해주세요.",
message="연결된 YouTube 계정이 여러 개입니다. social_account_id 파라미터로 사용할 계정을 선택해주세요.",
status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
code="YOUTUBE_ACCOUNT_SELECTION_REQUIRED",
)

View File

@ -197,6 +197,35 @@ class AudienceData(BaseModel):
)
# class PlatformMetric(BaseModel):
# """플랫폼별 메트릭 (미사용 — platform_data 기능 미구현)"""
#
# id: str
# label: str
# value: str
# unit: Optional[str] = None
# trend: float
# trend_direction: Literal["up", "down", "-"] = Field(alias="trendDirection")
#
# model_config = ConfigDict(
# alias_generator=to_camel,
# populate_by_name=True,
# )
#
#
# class PlatformData(BaseModel):
# """플랫폼별 데이터 (미사용 — platform_data 기능 미구현)"""
#
# platform: Literal["youtube", "instagram"]
# display_name: str = Field(alias="displayName")
# metrics: list[PlatformMetric]
#
# model_config = ConfigDict(
# alias_generator=to_camel,
# populate_by_name=True,
# )
class DashboardResponse(BaseModel):
"""대시보드 전체 응답
@ -226,6 +255,7 @@ class DashboardResponse(BaseModel):
top_content: list[TopContent] = Field(alias="topContent")
audience_data: AudienceData = Field(alias="audienceData")
has_uploads: bool = Field(default=True, alias="hasUploads")
# platform_data: list[PlatformData] = Field(default=[], alias="platformData") # 미사용
model_config = ConfigDict(
alias_generator=to_camel,

View File

@ -4,12 +4,10 @@ Dashboard Services
YouTube Analytics API 연동 데이터 가공 서비스를 제공합니다.
"""
from app.dashboard.services.dashboard_service import DashboardService
from app.dashboard.services.data_processor import DataProcessor
from app.dashboard.services.youtube_analytics import YouTubeAnalyticsService
__all__ = [
"DashboardService",
"YouTubeAnalyticsService",
"DataProcessor",
]

View File

@ -1,358 +0,0 @@
"""
Dashboard Service
대시보드 비즈니스 로직을 담당합니다.
"""
import json
import logging
from datetime import date, datetime, timedelta
from typing import Literal
from sqlalchemy import func, select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.dashboard.exceptions import (
YouTubeAccountNotConnectedError,
YouTubeAccountNotFoundError,
YouTubeAccountSelectionRequiredError,
YouTubeTokenExpiredError,
)
from app.dashboard.models import Dashboard
from app.dashboard.utils.redis_cache import get_cache, set_cache
from app.dashboard.schemas import (
AudienceData,
ConnectedAccount,
ContentMetric,
DashboardResponse,
TopContent,
)
from app.dashboard.services.data_processor import DataProcessor
from app.dashboard.services.youtube_analytics import YouTubeAnalyticsService
from app.social.exceptions import TokenExpiredError
from app.social.services import SocialAccountService
from app.user.models import SocialAccount, User
logger = logging.getLogger(__name__)
class DashboardService:
async def get_connected_accounts(
self,
current_user: User,
session: AsyncSession,
) -> list[ConnectedAccount]:
result = await session.execute(
select(SocialAccount).where(
SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
SocialAccount.platform == "youtube",
SocialAccount.is_active == True, # noqa: E712
)
)
accounts_raw = result.scalars().all()
connected = []
for acc in accounts_raw:
data = acc.platform_data if isinstance(acc.platform_data, dict) else {}
connected.append(
ConnectedAccount(
id=acc.id,
platform=acc.platform,
platform_username=acc.platform_username,
platform_user_id=acc.platform_user_id,
channel_title=data.get("channel_title"),
connected_at=acc.connected_at,
is_active=acc.is_active,
)
)
logger.info(
f"[ACCOUNTS] YouTube 계정 목록 조회 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}, count={len(connected)}"
)
return connected
def calculate_date_range(
self, mode: Literal["day", "month"]
) -> tuple[date, date, date, date, date, str]:
"""모드별 날짜 범위 계산. (start_dt, end_dt, kpi_end_dt, prev_start_dt, prev_kpi_end_dt, period_desc) 반환"""
today = date.today()
if mode == "day":
end_dt = today - timedelta(days=2)
kpi_end_dt = end_dt
start_dt = end_dt - timedelta(days=29)
prev_start_dt = start_dt - timedelta(days=30)
prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt - timedelta(days=30)
period_desc = "최근 30일"
else:
end_dt = today.replace(day=1)
kpi_end_dt = today - timedelta(days=2)
start_month = end_dt.month - 11
if start_month <= 0:
start_month += 12
start_year = end_dt.year - 1
else:
start_year = end_dt.year
start_dt = date(start_year, start_month, 1)
prev_start_dt = start_dt.replace(year=start_dt.year - 1)
try:
prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt.replace(year=kpi_end_dt.year - 1)
except ValueError:
prev_kpi_end_dt = kpi_end_dt.replace(year=kpi_end_dt.year - 1, day=28)
period_desc = "최근 12개월"
return start_dt, end_dt, kpi_end_dt, prev_start_dt, prev_kpi_end_dt, period_desc
async def resolve_social_account(
self,
current_user: User,
session: AsyncSession,
platform_user_id: str | None,
) -> SocialAccount:
result = await session.execute(
select(SocialAccount).where(
SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
SocialAccount.platform == "youtube",
SocialAccount.is_active == True, # noqa: E712
)
)
social_accounts_raw = result.scalars().all()
social_accounts = list(social_accounts_raw)
if not social_accounts:
raise YouTubeAccountNotConnectedError()
if platform_user_id is not None:
matched = [a for a in social_accounts if a.platform_user_id == platform_user_id]
if not matched:
raise YouTubeAccountNotFoundError()
return matched[0]
elif len(social_accounts) == 1:
return social_accounts[0]
else:
raise YouTubeAccountSelectionRequiredError()
async def get_video_counts(
self,
current_user: User,
session: AsyncSession,
social_account: SocialAccount,
start_dt: date,
prev_start_dt: date,
prev_kpi_end_dt: date,
) -> tuple[int, int]:
today = date.today()
count_result = await session.execute(
select(func.count())
.select_from(Dashboard)
.where(
Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
Dashboard.platform == "youtube",
Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
Dashboard.uploaded_at >= start_dt,
Dashboard.uploaded_at < today + timedelta(days=1),
)
)
period_video_count = count_result.scalar() or 0
prev_count_result = await session.execute(
select(func.count())
.select_from(Dashboard)
.where(
Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
Dashboard.platform == "youtube",
Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
Dashboard.uploaded_at >= prev_start_dt,
Dashboard.uploaded_at <= prev_kpi_end_dt,
)
)
prev_period_video_count = prev_count_result.scalar() or 0
return period_video_count, prev_period_video_count
async def get_video_ids(
self,
current_user: User,
session: AsyncSession,
social_account: SocialAccount,
) -> tuple[list[str], dict[str, tuple[str, datetime]]]:
result = await session.execute(
select(
Dashboard.platform_video_id,
Dashboard.title,
Dashboard.uploaded_at,
)
.where(
Dashboard.user_uuid == current_user.user_uuid,
Dashboard.platform == "youtube",
Dashboard.platform_user_id == social_account.platform_user_id,
)
.order_by(Dashboard.uploaded_at.desc())
.limit(30)
)
rows = result.all()
video_ids = []
video_lookup: dict[str, tuple[str, datetime]] = {}
for row in rows:
platform_video_id, title, uploaded_at = row
video_ids.append(platform_video_id)
video_lookup[platform_video_id] = (title, uploaded_at)
return video_ids, video_lookup
def build_empty_response(self) -> DashboardResponse:
return DashboardResponse(
content_metrics=[
ContentMetric(id="total-views", label="조회수", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="total-watch-time", label="시청시간", value=0.0, unit="hours", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="avg-view-duration", label="평균 시청시간", value=0.0, unit="minutes", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="new-subscribers", label="신규 구독자", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="likes", label="좋아요", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="comments", label="댓글", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="shares", label="공유", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
ContentMetric(id="uploaded-videos", label="업로드 영상", value=0.0, unit="count", trend=0.0, trend_direction="-"),
],
monthly_data=[],
daily_data=[],
top_content=[],
audience_data=AudienceData(age_groups=[], gender={"male": 0, "female": 0}, top_regions=[]),
has_uploads=False,
)
def inject_video_count(
self,
response: DashboardResponse,
period_video_count: int,
prev_period_video_count: int,
) -> None:
for metric in response.content_metrics:
if metric.id == "uploaded-videos":
metric.value = float(period_video_count)
video_trend = float(period_video_count - prev_period_video_count)
metric.trend = video_trend
metric.trend_direction = "up" if video_trend > 0 else ("down" if video_trend < 0 else "-")
break
async def get_stats(
self,
mode: Literal["day", "month"],
platform_user_id: str | None,
current_user: User,
session: AsyncSession,
) -> DashboardResponse:
logger.info(
f"[DASHBOARD] 통계 조회 시작 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}, mode={mode}, platform_user_id={platform_user_id}"
)
# 1. 날짜 계산
start_dt, end_dt, kpi_end_dt, prev_start_dt, prev_kpi_end_dt, period_desc = (
self.calculate_date_range(mode)
)
start_date = start_dt.strftime("%Y-%m-%d")
end_date = end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
kpi_end_date = kpi_end_dt.strftime("%Y-%m-%d")
logger.debug(f"[1] 날짜 계산 완료 - period={period_desc}, start={start_date}, end={end_date}")
# 2. YouTube 계정 확인
social_account = await self.resolve_social_account(current_user, session, platform_user_id)
logger.debug(f"[2] YouTube 계정 확인 완료 - platform_user_id={social_account.platform_user_id}")
# 3. 영상 수 조회
period_video_count, prev_period_video_count = await self.get_video_counts(
current_user, session, social_account, start_dt, prev_start_dt, prev_kpi_end_dt
)
logger.debug(f"[3] 영상 수 - current={period_video_count}, prev={prev_period_video_count}")
# 4. 캐시 조회
cache_key = f"dashboard:{current_user.user_uuid}:{social_account.platform_user_id}:{mode}"
cached_raw = await get_cache(cache_key)
if cached_raw:
try:
payload = json.loads(cached_raw)
logger.info(f"[CACHE HIT] 캐시 반환 - user_uuid={current_user.user_uuid}")
response = DashboardResponse.model_validate(payload["response"])
self.inject_video_count(response, period_video_count, prev_period_video_count)
return response
except (json.JSONDecodeError, KeyError):
logger.warning(f"[CACHE PARSE ERROR] 포맷 오류, 무시 - key={cache_key}")
logger.debug("[4] 캐시 MISS - YouTube API 호출 필요")
# 5. 업로드 영상 조회
video_ids, video_lookup = await self.get_video_ids(current_user, session, social_account)
logger.debug(f"[5] 영상 조회 완료 - count={len(video_ids)}")
if not video_ids:
logger.info(f"[DASHBOARD] 업로드 영상 없음, 빈 응답 반환 - user_uuid={current_user.user_uuid}")
return self.build_empty_response()
# 6. 토큰 유효성 확인
try:
access_token = await SocialAccountService().ensure_valid_token(social_account, session)
except TokenExpiredError:
logger.warning(f"[TOKEN EXPIRED] 재연동 필요 - user_uuid={current_user.user_uuid}")
raise YouTubeTokenExpiredError()
logger.debug("[6] 토큰 유효성 확인 완료")
# 7. YouTube Analytics API 호출
youtube_service = YouTubeAnalyticsService()
raw_data = await youtube_service.fetch_all_metrics(
video_ids=video_ids,
start_date=start_date,
end_date=end_date,
kpi_end_date=kpi_end_date,
access_token=access_token,
mode=mode,
)
logger.debug("[7] YouTube Analytics API 호출 완료")
# 8. TopContent 조립
processor = DataProcessor()
top_content_rows = raw_data.get("top_videos", {}).get("rows", [])
top_content: list[TopContent] = []
for row in top_content_rows[:4]:
if len(row) < 4:
continue
video_id, views, likes, comments = row[0], row[1], row[2], row[3]
meta = video_lookup.get(video_id)
if not meta:
continue
title, uploaded_at = meta
engagement_rate = ((likes + comments) / views * 100) if views > 0 else 0
top_content.append(
TopContent(
id=video_id,
title=title,
thumbnail=f"https://i.ytimg.com/vi/{video_id}/mqdefault.jpg",
platform="youtube",
views=int(views),
engagement=f"{engagement_rate:.1f}%",
date=uploaded_at.strftime("%Y.%m.%d"),
)
)
logger.debug(f"[8] TopContent 조립 완료 - count={len(top_content)}")
# 9. 데이터 가공
dashboard_data = processor.process(raw_data, top_content, 0, mode=mode, end_date=end_date)
logger.debug("[9] 데이터 가공 완료")
# 10. 캐시 저장
cache_payload = json.dumps({"response": dashboard_data.model_dump(mode="json")})
cache_success = await set_cache(cache_key, cache_payload, ttl=43200)
if cache_success:
logger.debug(f"[CACHE SET] 캐시 저장 성공 - key={cache_key}")
else:
logger.warning(f"[CACHE SET] 캐시 저장 실패 - key={cache_key}")
# 11. 업로드 영상 수 주입
self.inject_video_count(dashboard_data, period_video_count, prev_period_video_count)
logger.info(
f"[DASHBOARD] 통계 조회 완료 - "
f"user_uuid={current_user.user_uuid}, mode={mode}, period={period_desc}, videos={len(video_ids)}"
)
return dashboard_data

View File

@ -143,8 +143,8 @@ class DataProcessor:
monthly_data = []
audience_data = self._build_audience_data(
raw_data.get("demographics") or {},
raw_data.get("region") or {},
raw_data.get("demographics", {}),
raw_data.get("region", {}),
)
logger.debug(
f"[DataProcessor.process] SUCCESS - "

View File

@ -141,9 +141,6 @@ class YouTubeAnalyticsService:
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
# 에러 체크 (YouTubeAuthError, YouTubeQuotaExceededError는 원형 그대로 전파)
# demographics(index 5)는 YouTubeAPIError 시 None으로 허용 (YouTube 서버 간헐적 오류 대응)
OPTIONAL_INDICES = {5, 6} # demographics, region
results = list(results)
for i, result in enumerate(results):
if isinstance(result, Exception):
logger.error(
@ -151,12 +148,6 @@ class YouTubeAnalyticsService:
)
if isinstance(result, (YouTubeAuthError, YouTubeQuotaExceededError)):
raise result
if i in OPTIONAL_INDICES and isinstance(result, YouTubeAPIError):
logger.warning(
f"[YouTubeAnalyticsService] 선택적 API 호출 {i+1}/7 실패, None으로 처리: {result}"
)
results[i] = None
continue
raise YouTubeAPIError(f"데이터 조회 실패: {result.__class__.__name__}")
logger.debug(

View File

@ -1,235 +0,0 @@
"""
좋아요 Redis 캐시 클라이언트
Write-Behind 패턴 적용:
- 토글 Redis를 즉시 업데이트하고 dirty SET에 표시
- 스케줄러가 1분마다 dirty 항목을 MySQL에 bulk write
Key 패턴:
- video:like:count:{video_id} INT 좋아요 카운트
- video:like:users:{video_id} SET 좋아요 누른 user_uuid 목록
- video:reaction:dirty SET DB 동기화 대기 "{video_id}:{user_uuid}"
- video:reaction:dirty:processing SET 플러시 임시 (크래시 복구용)
캐시 미스(Redis 재시작 ) 호출부에서 DB 조회 backfill_user_set() / set_like_count() 복구합니다.
"""
import redis.asyncio as aioredis
from config import db_settings
_client: aioredis.Redis | None = None
# 원자적 토글 Lua 스크립트 — 동시 더블클릭 race condition 방지
_TOGGLE_LIKE_SCRIPT = """
local user_key = KEYS[1]
local count_key = KEYS[2]
local user_uuid = ARGV[1]
if redis.call('SISMEMBER', user_key, user_uuid) == 1 then
redis.call('SREM', user_key, user_uuid)
local c = tonumber(redis.call('DECR', count_key))
if c < 0 then
redis.call('SET', count_key, 0)
c = 0
end
return {0, c}
else
redis.call('SADD', user_key, user_uuid)
local c = tonumber(redis.call('INCR', count_key))
return {1, c}
end
"""
_DIRTY_KEY = "video:reaction:dirty"
_DIRTY_PROCESSING_KEY = "video:reaction:dirty:processing"
def get_like_cache() -> aioredis.Redis:
global _client
if _client is None:
_client = aioredis.Redis(
host=db_settings.REDIS_HOST,
port=db_settings.REDIS_PORT,
db=2,
decode_responses=True,
)
return _client
async def close_like_cache() -> None:
global _client
if _client:
await _client.aclose()
_client = None
# ──────────────────────────────────────────────
# Key 헬퍼
# ──────────────────────────────────────────────
def _key(video_id: int) -> str:
return f"video:like:count:{video_id}"
def _user_key(video_id: int) -> str:
return f"video:like:users:{video_id}"
# ──────────────────────────────────────────────
# 카운트 (기존 API 유지)
# ──────────────────────────────────────────────
async def get_like_count(video_id: int) -> int | None:
"""Redis에서 like_count 조회. 캐시 미스 시 None 반환."""
val = await get_like_cache().get(_key(video_id))
if val is None:
return None
return max(int(val), 0)
async def get_like_counts(video_ids: list[int]) -> dict[int, int | None]:
"""여러 영상의 like_count를 한 번에 조회 (mget).
캐시 미스인 video_id는 None으로 반환."""
if not video_ids:
return {}
keys = [_key(vid) for vid in video_ids]
values = await get_like_cache().mget(*keys)
return {
vid: max(int(v), 0) if v is not None else None
for vid, v in zip(video_ids, values)
}
async def set_like_count(video_id: int, count: int) -> None:
"""like_count를 Redis에 저장 (음수 방지)."""
await get_like_cache().set(_key(video_id), max(count, 0))
async def mset_like_counts(counts: dict[int, int]) -> None:
"""여러 영상의 like_count를 한 번에 저장 (mset)."""
if not counts:
return
await get_like_cache().mset({_key(vid): max(cnt, 0) for vid, cnt in counts.items()})
async def incr_like_count(video_id: int) -> int:
"""like_count를 1 증가 후 반환."""
return max(int(await get_like_cache().incr(_key(video_id))), 0)
async def decr_like_count(video_id: int) -> int:
"""like_count를 1 감소 후 반환 (음수 방지)."""
count = int(await get_like_cache().decr(_key(video_id)))
if count < 0:
await get_like_cache().set(_key(video_id), 0)
return 0
return count
# ──────────────────────────────────────────────
# 유저 SET (is_liked_by_me source of truth)
# ──────────────────────────────────────────────
async def toggle_like_atomic(video_id: int, user_uuid: str) -> tuple[bool, int]:
"""Lua 스크립트로 원자적 좋아요 토글.
Returns:
(is_liked, new_count) 튜플
"""
result = await get_like_cache().eval(
_TOGGLE_LIKE_SCRIPT,
2,
_user_key(video_id),
_key(video_id),
user_uuid,
)
return bool(result[0]), int(result[1])
async def is_user_liked(video_id: int, user_uuid: str) -> bool | None:
"""Redis user-set에서 좋아요 여부 조회.
Returns:
True/False: 조회 성공
None: user-set 키가 없음 (cold-start backfill 필요 신호)
"""
client = get_like_cache()
key = _user_key(video_id)
if not await client.exists(key):
return None
return bool(await client.sismember(key, user_uuid))
async def is_user_set_exists(video_id: int) -> bool:
"""Redis user-set 키 존재 여부 확인."""
return bool(await get_like_cache().exists(_user_key(video_id)))
async def bulk_is_user_liked(
video_ids: list[int], user_uuid: str
) -> dict[int, bool | None]:
"""여러 영상의 is_liked 여부를 한 번에 조회 (pipeline).
Returns:
{video_id: True/False} user-set 키가 없는 영상은 None
"""
if not video_ids:
return {}
client = get_like_cache()
async with client.pipeline(transaction=False) as pipe:
for vid in video_ids:
pipe.exists(_user_key(vid))
pipe.sismember(_user_key(vid), user_uuid)
responses = await pipe.execute()
return {
vid: (bool(responses[i * 2 + 1]) if responses[i * 2] else None)
for i, vid in enumerate(video_ids)
}
async def backfill_user_set(video_id: int, user_uuids: list[str]) -> None:
"""DB에서 가져온 유저 목록을 Redis SET에 일괄 적재."""
if user_uuids:
await get_like_cache().sadd(_user_key(video_id), *user_uuids)
# ──────────────────────────────────────────────
# Dirty SET (Write-Behind 큐)
# ──────────────────────────────────────────────
async def mark_dirty(video_id: int, user_uuid: str) -> None:
"""DB 동기화 대기 목록에 추가."""
await get_like_cache().sadd(_DIRTY_KEY, f"{video_id}:{user_uuid}")
async def drain_dirty() -> list[tuple[int, str]]:
"""dirty SET을 processing으로 RENAME 후 전체 반환.
이전 실행 크래시로 남은 processing 항목은 먼저 병합하여 유실 방지.
"""
client = get_like_cache()
# 이전 크래시 잔여 항목 병합
if await client.exists(_DIRTY_PROCESSING_KEY):
await client.sunionstore(_DIRTY_KEY, _DIRTY_KEY, _DIRTY_PROCESSING_KEY)
await client.delete(_DIRTY_PROCESSING_KEY)
if not await client.exists(_DIRTY_KEY):
return []
# RENAME으로 플러시 중 새로 들어오는 토글과 분리
await client.rename(_DIRTY_KEY, _DIRTY_PROCESSING_KEY)
members = await client.smembers(_DIRTY_PROCESSING_KEY)
result = []
for member in members:
vid_str, user_uuid = member.split(":", 1)
result.append((int(vid_str), user_uuid))
return result
async def commit_dirty_processing() -> None:
"""DB 반영 완료 후 processing SET 삭제."""
await get_like_cache().delete(_DIRTY_PROCESSING_KEY)

View File

@ -1,8 +1,6 @@
import time
import traceback
from typing import AsyncGenerator
from fastapi import HTTPException
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, async_sessionmaker, create_async_engine
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase
@ -26,10 +24,12 @@ engine = create_async_engine(
max_overflow=20, # 추가 연결: 20 (총 최대 40)
pool_timeout=30, # 풀에서 연결 대기 시간 (초)
pool_recycle=280, # MySQL wait_timeout(기본 28800s, 클라우드는 보통 300s) 보다 짧게 설정
pool_use_lifo=True,
pool_pre_ping=True, # 연결 유효성 검사 (죽은 연결 자동 재연결)
pool_reset_on_return="rollback", # 반환 시 롤백으로 초기화
connect_args={
"connect_timeout": 10, # DB 연결 타임아웃
"read_timeout": 30,
"charset": "utf8mb4",
},
)
@ -53,10 +53,12 @@ background_engine = create_async_engine(
max_overflow=10, # 추가 연결: 10 (총 최대 20)
pool_timeout=60, # 백그라운드는 대기 시간 여유있게
pool_recycle=280, # MySQL wait_timeout 보다 짧게 설정
pool_use_lifo=True,
pool_pre_ping=True, # 연결 유효성 검사 (죽은 연결 자동 재연결)
pool_reset_on_return="rollback",
connect_args={
"connect_timeout": 10,
"read_timeout": 30,
"charset": "utf8mb4",
},
)
@ -75,17 +77,15 @@ async def create_db_tables():
# 모델 import (테이블 메타데이터 등록용)
from app.user.models import User, RefreshToken, SocialAccount # noqa: F401
from app.home.models import Image, Project, MarketingIntel, ImageTag # noqa: F401
from app.home.models import Image, Project, MarketingIntel # noqa: F401
from app.lyric.models import Lyric # noqa: F401
from app.song.models import Song, SongTimestamp # noqa: F401
from app.video.models import Video # noqa: F401
from app.sns.models import SNSUploadTask # noqa: F401
from app.social.models import SocialUpload # noqa: F401
from app.dashboard.models import Dashboard # noqa: F401
from app.backoffice.admin.models import Admin # noqa: F401
from app.credit.models import CreditChargeRequest, CreditTransaction # noqa: F401
# 생성할 테이블 목록 (FK 순서: 참조 대상 먼저)
# 생성할 테이블 목록
tables_to_create = [
User.__table__,
RefreshToken.__table__,
@ -100,10 +100,6 @@ async def create_db_tables():
SocialUpload.__table__,
MarketingIntel.__table__,
Dashboard.__table__,
ImageTag.__table__,
Admin.__table__,
CreditChargeRequest.__table__,
CreditTransaction.__table__,
]
logger.info("Creating database tables...")
@ -135,23 +131,24 @@ async def get_session() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
# )
try:
yield session
except HTTPException:
raise
except Exception as e:
from fastapi import HTTPException
await session.rollback()
# status_code < 500인 도메인 예외(계정 미연동 등)는 정상적인 비즈니스 흐름이므로 ERROR로 남기지 않음
if getattr(e, "status_code", 500) < 500:
duration = (time.perf_counter() - start_time) * 1000
# 클라이언트 에러(4xx)는 WARNING, 서버 에러(5xx)는 ERROR로 구분
if isinstance(e, HTTPException) and e.status_code < 500:
logger.warning(
f"[get_session] ROLLBACK - client error: {type(e).__name__}: {e}, "
f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
f"[get_session] ROLLBACK ({e.status_code}) - "
f"error: {type(e).__name__}: {e}, duration: {duration:.1f}ms"
)
else:
import traceback
logger.error(traceback.format_exc())
logger.error(
f"[get_session] ROLLBACK - error: {type(e).__name__}: {e}, "
f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
f"duration: {duration:.1f}ms"
)
raise
raise e
finally:
total_time = time.perf_counter() - start_time
# logger.debug(
@ -179,8 +176,6 @@ async def get_background_session() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
# )
try:
yield session
except HTTPException:
raise
except Exception as e:
await session.rollback()
logger.error(
@ -188,8 +183,7 @@ async def get_background_session() -> AsyncGenerator[AsyncSession, None]:
f"error: {type(e).__name__}: {e}, "
f"duration: {(time.perf_counter() - start_time)*1000:.1f}ms"
)
logger.debug(traceback.format_exc())
raise
raise e
finally:
total_time = time.perf_counter() - start_time
# logger.debug(

View File

@ -2,19 +2,16 @@ import json
import time
from datetime import date
from pathlib import Path
from typing import Literal, Optional
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
from urllib.parse import unquote, urlparse
import aiofiles
from fastapi import APIRouter, Depends, File, Form, HTTPException, UploadFile, status
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from sqlalchemy import func, select
from app.database.session import get_session, AsyncSessionLocal
from app.home.models import Image, MarketingIntel, ImageTag
from app.home.models import Image, MarketingIntel
from app.user.dependencies.auth import get_current_user
from app.user.models import User
from app.home.schemas.home_schema import (
@ -27,44 +24,69 @@ from app.home.schemas.home_schema import (
ImageUploadResponse,
ImageUploadResultItem,
ImageUrlItem,
ManualMarketingRequest,
ProcessedInfo,
# MarketingAnalysis,
)
from app.home.services.naver_search import naver_search_client
from app.utils.upload_blob_as_request import AzureBlobUploader
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService, ChatGPTResponseError
from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService, ChatGPTResponseError
from app.utils.common import generate_task_id
from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.nvMapScraper import NvMapScraper, GraphQLException, URLNotFoundException
from app.utils.nvMapScraper import NvMapScraper, GraphQLException
from app.utils.nvMapPwScraper import NvMapPwScraper
from app.utils.prompts.prompts import marketing_prompt
from app.utils.address_parser import extract_region_from_address
from app.utils.autotag import autotag_images
from app.utils.image_filter import filter_marketing_images, assemble_images
from app.video.services.video import get_image_tags_by_task_id
from config import MEDIA_ROOT
# 로거 설정
logger = get_logger("home")
# 전국 시 이름 목록 (roadAddress에서 region 추출용)
# fmt: off
KOREAN_CITIES = [
# 특별시/광역시
"서울시", "부산시", "대구시", "인천시", "광주시", "대전시", "울산시", "세종시",
# 경기도
"수원시", "성남시", "고양시", "용인시", "부천시", "안산시", "안양시", "남양주시",
"화성시", "평택시", "의정부시", "시흥시", "파주시", "광명시", "김포시", "군포시",
"광주시", "이천시", "양주시", "오산시", "구리시", "안성시", "포천시", "의왕시",
"하남시", "여주시", "동두천시", "과천시",
# 강원도
"춘천시", "원주시", "강릉시", "동해시", "태백시", "속초시", "삼척시",
# 충청북도
"청주시", "충주시", "제천시",
# 충청남도
"천안시", "공주시", "보령시", "아산시", "서산시", "논산시", "계룡시", "당진시",
# 전라북도
"전주시", "군산시", "익산시", "정읍시", "남원시", "김제시",
# 전라남도
"목포시", "여수시", "순천시", "나주시", "광양시",
# 경상북도
"포항시", "경주시", "김천시", "안동시", "구미시", "영주시", "영천시", "상주시", "문경시", "경산시",
# 경상남도
"창원시", "진주시", "통영시", "사천시", "김해시", "밀양시", "거제시", "양산시",
# 제주도
"제주시", "서귀포시",
]
# fmt: on
# router = APIRouter(tags=["Home"])
router = APIRouter()
@router.get(
"/search/accommodation",
summary="장소 자동완성 검색 (숙박/음식점 등)",
summary="숙박/펜션 자동완성 검색",
description="""
네이버 지역 검색 API를 이용한 장소 자동완성 검색입니다.
네이버 지역 검색 API를 이용한 숙박/펜션 자동완성 검색입니다.
## 요청 파라미터
- **query**: 검색어 (필수)
- **category**: 카테고리
## 반환 정보
- **query**: 검색어
- **count**: 검색 결과 (최대 10)
- **items**: 검색 결과 목록
- **title**: 장소명 (HTML 태그 포함 가능)
- **title**: 소명 (HTML 태그 포함 가능)
- **address**: 지번 주소
- **roadAddress**: 도로명 주소
""",
@ -77,7 +99,7 @@ router = APIRouter()
async def search_accommodation(
query: str,
) -> AccommodationSearchResponse:
"""장소 자동완성 검색"""
"""숙박/펜션 자동완성 검색"""
results = await naver_search_client.search_accommodation(
query=query,
display=10,
@ -92,46 +114,14 @@ async def search_accommodation(
)
def _extract_region_from_address(road_address: str | None, jibun_address: str | None = None) -> str:
return extract_region_from_address(road_address, jibun_address)
class _IndustryOutput(BaseModel):
industry: Literal[
"stay", "restaurant", "cafe", "salon", "clinic", "fitness", "academy", "attraction", "general"
]
async def _resolve_industry(category: str, customer_name: str = "") -> str:
"""업체를 통합 프롬프트의 9개 industry enum 중 하나로 AI 분류.
분류 근거는 카테고리를 우선 사용하고, 카테고리가 없으면 업체명으로 분류한다.
근거가 없으면 문자열 반환. API 장애 예외 전파(하위 분석도 동일 API 의존).
"""
if category:
basis_label, basis_value = "네이버 지도 카테고리", category
elif customer_name:
basis_label, basis_value = "업체명", customer_name
else:
def _extract_region_from_address(road_address: str | None) -> str:
"""roadAddress에서 시 이름 추출"""
if not road_address:
return ""
for city in KOREAN_CITIES:
if city in road_address:
return city
return ""
chatgpt = ChatgptService()
prompt = (
f"{basis_label}: '{basis_value}'\n"
"위 정보를 바탕으로 이 업체를 다음 업종 중 가장 적합한 하나로 분류하세요: "
"stay(숙박/펜션/호텔), restaurant(음식점), cafe(카페/디저트), "
"salon(미용실/네일/뷰티), clinic(병원/의원/치과), fitness(헬스/필라테스/요가), "
"academy(학원/교습소), attraction(관광/체험/액티비티/축제/행사). "
"위 8개 중 어느 것에도 명확히 해당하지 않는 경우에만 general(기타/범용 업종)로 분류하세요. "
"유사한 업종이 있으면 general 대신 그 업종을 우선 선택하세요."
)
result = await chatgpt._call_pydantic_output_chat_completion(
prompt=prompt,
output_format=_IndustryOutput,
model="gpt-4o-mini",
img_url=None,
image_detail_high=False,
)
return result.industry
@router.post(
@ -228,15 +218,6 @@ async def _crawling_logic(
status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
detail=f"네이버 지도 크롤링에 실패했습니다: {e}",
)
except URLNotFoundException as e:
step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
logger.error(
f"[crawling] Step 1 FAILED - 크롤링 실패: {e} ({step1_elapsed:.1f}ms)"
)
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
detail=f"Place ID를 확인할 수 없습니다. URL을 확인하세요. : {e}",
)
except Exception as e:
step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
logger.error(
@ -249,12 +230,12 @@ async def _crawling_logic(
)
step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
image_count = len(scraper.image_link_list) if scraper.image_link_list else 0
logger.info(
f"[crawling] Step 1 완료 - 업체사진 {len(scraper.owner_images or [])}개, "
f"보충사진 {len(scraper.extra_photo_urls or [])}개 ({step1_elapsed:.1f}ms)"
f"[crawling] Step 1 완료 - 이미지 {image_count}개 ({step1_elapsed:.1f}ms)"
)
# ========== Step 2: 정보 가공 (industry 선행 계산) ==========
# ========== Step 2: 정보 가공 ==========
step2_start = time.perf_counter()
logger.info("[crawling] Step 2: 정보 가공 시작...")
@ -263,141 +244,111 @@ async def _crawling_logic(
if scraper.base_info:
road_address = scraper.base_info.get("roadAddress", "")
jibun_address = scraper.base_info.get("address", "")
customer_name = scraper.base_info.get("name", "")
category = scraper.base_info.get("category", "")
region = _extract_region_from_address(road_address, jibun_address)
try:
# industry는 마케팅 적합성 필터(Step 3)와 ProcessedInfo 양쪽에 필요하므로
# 이미지 필터링보다 먼저 계산한다.
industry = await _resolve_industry(category, customer_name)
except ChatGPTResponseError as e:
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
detail=f"업종 분류 중 ChatGPT 오류가 발생했습니다: {e.error_message}",
)
except Exception as e:
logger.error(f"[crawling] Step 2 FAILED - 업종 분류 오류: {e}")
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
detail="업종 분류 중 오류가 발생했습니다.",
)
region = _extract_region_from_address(road_address)
processed_info = ProcessedInfo(
customer_name=customer_name,
region=region,
detail_region_info=road_address or jibun_address or "",
industry=industry,
detail_region_info=road_address or "",
)
step2_elapsed = (time.perf_counter() - step2_start) * 1000
logger.info(
f"[crawling] Step 2 완료 - {customer_name}, {region}, "
f"category={category!r}, industry={industry!r} ({step2_elapsed:.1f}ms)"
f"[crawling] Step 2 완료 - {customer_name}, {region} ({step2_elapsed:.1f}ms)"
)
# ========== Step 3: 이미지 마케팅 적합성 필터링 ==========
# 업체 사진이 SUPPLEMENT_THRESHOLD(30장) 이상이면 보충이 불필요하므로
# 방문자 사진 필터링(Gemini 호출) 자체를 건너뛴다.
# ========== Step 3: ChatGPT 마케팅 분석 ==========
step3_start = time.perf_counter()
owner_images = scraper.owner_images or []
extra_photo_urls = scraper.extra_photo_urls or []
if len(owner_images) >= NvMapScraper.SUPPLEMENT_THRESHOLD:
# 업체 제공 사진은 필터링 면제 대상이므로 MAX_IMAGES 상한 없이 수집분을 전부 사용한다
# (MAX_IMAGES 상한은 방문자 사진이 섞이는 보충 경로에만 적용.
# 수집 자체는 NvMapScraper.BIZ_MAX_PAGES가 상한이며 도달 시 scraper가 warning을 남긴다).
scraper.image_link_list = list(owner_images)
step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
logger.info(
f"[crawling] Step 3 SKIP - 업체 사진 {len(owner_images)}"
f"{NvMapScraper.SUPPLEMENT_THRESHOLD}장 → 방문자 사진 필터링 생략, 업체 사진만 사용"
)
else:
try:
extra_pass_flags = await filter_marketing_images(
[img["original"] for img in extra_photo_urls], industry
)
except Exception as e:
# logger.error(f"[crawling] Step 3 FAILED - 이미지 필터링 중 오류: {e}")
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
detail="이미지 마케팅 적합성 필터링 중 오류가 발생했습니다.",
)
scraper.image_link_list = assemble_images(
owner_images, extra_photo_urls, extra_pass_flags, NvMapScraper.MAX_IMAGES
)
passed_count = sum(extra_pass_flags)
step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
logger.info(
f"[crawling] Step 3 완료 - 방문자 사진 {len(extra_photo_urls)}장 중 "
f"{passed_count}장 통과 → 최종 이미지 {len(scraper.image_link_list)}"
f"({step3_elapsed:.1f}ms)"
)
if not scraper.image_link_list:
logger.warning("[crawling] Step 3 - 필터링 후 사용 가능 이미지가 0장입니다.")
# ========== Step 4: ChatGPT 마케팅 분석 ==========
step4_start = time.perf_counter()
logger.info("[crawling] Step 4: ChatGPT 마케팅 분석 시작...")
logger.info("[crawling] Step 3: ChatGPT 마케팅 분석 시작...")
try:
# Step 4-1: ChatGPT 서비스 초기화 및 입력 데이터 구성
# Step 3-1: ChatGPT 서비스 초기화
step3_1_start = time.perf_counter()
chatgpt_service = ChatgptService()
# 메뉴 전달은 잠정 보류 — 사이드 메뉴(볶음밥·냉면 등)가 분석에 과도한 영향을 주는
# 문제로 프롬프트에서 {menu_info}를 제거함. 크롤링(scraper.menu_info)은 유지 중이므로
# 주력/사이드 구분 방안이 정리되면 아래 주석을 되살려 재전달할 것.
# menus = scraper.menu_info or []
# menus = sorted(menus, key=lambda m: not m.get("recommend"))[:15]
# menu_info = ", ".join(m["name"] for m in menus if m.get("name"))
top_keywords = (scraper.voted_keyword_stats or [])[:5]
step3_1_elapsed = (time.perf_counter() - step3_1_start) * 1000
logger.debug(
f"[crawling] Step 3-1: 서비스 초기화 완료 ({step3_1_elapsed:.1f}ms)"
)
# Step 3-2: 프롬프트 생성
# step3_2_start = time.perf_counter()
input_marketing_data = {
"customer_name": customer_name,
"region": region,
"detail_region_info": road_address or "",
"industry": industry, # 통합 프롬프트 내부 분기용 업종 enum
"category": category, # 네이버 지도 원본 카테고리 텍스트
"facility_info": scraper.facility_info or "",
"voted_keywords": ", ".join(kw["displayName"] for kw in top_keywords),
# "menu_info": menu_info, # 실제 판매 품목 (셀링포인트 구체화용)
}
# prompt = chatgpt_service.build_market_analysis_prompt()
# prompt1 = marketing_prompt.build_prompt(input_marketing_data)
# step3_2_elapsed = (time.perf_counter() - step3_2_start) * 1000
# Step 4-2: GPT API 호출 → 구조화된 마케팅 분석 결과 반환
marketing_analysis = await chatgpt_service.generate_structured_output(
# Step 3-3: GPT API 호출
step3_3_start = time.perf_counter()
structured_report = await chatgpt_service.generate_structured_output(
marketing_prompt, input_marketing_data
)
# Step 4-3: 분석 결과 DB 저장 (industry는 Project로 흐르므로 여기엔 미저장)
marketing_intel = MarketingIntel(
marketing_intelligence = MarketingIntel(
place_id = scraper.place_id,
intel_result=marketing_analysis.model_dump(),
intel_result = structured_report.model_dump()
)
session.add(marketing_intel)
session.add(marketing_intelligence)
await session.commit()
await session.refresh(marketing_intel)
m_id = marketing_intel.id
logger.debug(f"[MarketingPrompt] INSERT place_id={marketing_intel.place_id} id={marketing_intel.id}")
step4_elapsed = (time.perf_counter() - step4_start) * 1000
await session.refresh(marketing_intelligence)
m_id = marketing_intelligence.id
logger.debug(f"[MarketingPrompt] INSERT placeid {marketing_intelligence.place_id}")
step3_3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_3_start) * 1000
logger.info(
f"[crawling] Step 4 완료 - 마케팅 분석 성공 ({step4_elapsed:.1f}ms)"
f"[crawling] Step 3-3: GPT API 호출 완료 - ({step3_3_elapsed:.1f}ms)"
)
logger.debug(
f"[crawling] Step 3-3: GPT API 호출 완료 - ({step3_3_elapsed:.1f}ms)"
)
# Step 3-4: 응답 파싱 (크롤링에서 가져온 facility_info 전달)
step3_4_start = time.perf_counter()
logger.debug(
f"[crawling] Step 3-4: 응답 파싱 시작 - facility_info: {scraper.facility_info}"
)
# 요약 Deprecated / 20250115 / Selling points를 첫 prompt에서 추출 중
# parsed = await chatgpt_service.parse_marketing_analysis(
# structured_report, facility_info=scraper.facility_info
# )
# marketing_analysis = MarketingAnalysis(**parsed)
logger.debug(
f"structured_report = {structured_report.model_dump()}"
)
marketing_analysis = structured_report
step3_4_elapsed = (time.perf_counter() - step3_4_start) * 1000
logger.debug(
f"[crawling] Step 3-4: 응답 파싱 완료 ({step3_4_elapsed:.1f}ms)"
)
step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
logger.info(
f"[crawling] Step 3 완료 - 마케팅 분석 성공 ({step3_elapsed:.1f}ms)"
)
except ChatGPTResponseError as e:
step4_elapsed = (time.perf_counter() - step4_start) * 1000
step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
logger.error(
f"[crawling] Step 4 FAILED - ChatGPT Error: status={e.status}, "
f"code={e.error_code}, message={e.error_message} ({step4_elapsed:.1f}ms)"
f"[crawling] Step 3 FAILED - ChatGPT Error: status={e.status}, "
f"code={e.error_code}, message={e.error_message} ({step3_elapsed:.1f}ms)"
)
marketing_analysis = None
gpt_status = "failed"
except Exception as e:
step4_elapsed = (time.perf_counter() - step4_start) * 1000
step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
logger.error(
f"[crawling] Step 4 FAILED - GPT 마케팅 분석 중 오류: {e} ({step4_elapsed:.1f}ms)"
f"[crawling] Step 3 FAILED - GPT 마케팅 분석 중 오류: {e} ({step3_elapsed:.1f}ms)"
)
logger.exception("[crawling] Step 4 상세 오류:")
logger.exception("[crawling] Step 3 상세 오류:")
# GPT 실패 시에도 크롤링 결과는 반환
marketing_analysis = None
gpt_status = "failed"
else:
@ -414,9 +365,9 @@ async def _crawling_logic(
if scraper.base_info:
logger.info(f"[crawling] - Step 2 (정보가공): {step2_elapsed:.1f}ms")
if "step3_elapsed" in locals():
logger.info(f"[crawling] - Step 3 (이미지 필터링): {step3_elapsed:.1f}ms")
if "step4_elapsed" in locals():
logger.info(f"[crawling] - Step 4 (GPT 분석): {step4_elapsed:.1f}ms")
logger.info(f"[crawling] - Step 3 (GPT 분석): {step3_elapsed:.1f}ms")
if "step3_3_elapsed" in locals():
logger.info(f"[crawling] - GPT API 호출: {step3_3_elapsed:.1f}ms")
return {
"status": gpt_status if 'gpt_status' in locals() else "completed",
@ -424,97 +375,10 @@ async def _crawling_logic(
"image_count": len(scraper.image_link_list) if scraper.image_link_list else 0,
"processed_info": processed_info,
"marketing_analysis": marketing_analysis,
"m_id": m_id,
"industry": industry if 'industry' in locals() else "",
"m_id" : m_id
}
@router.post(
"/marketing",
summary="업체명+주소 직접 입력 마케팅 분석",
description="""
네이버 크롤링 없이 업체명과 주소를 직접 입력받아 마케팅 분석을 수행합니다.
## 요청 필드
- **customer_name**: 업체명 / 브랜드명 (필수)
- **address**: 도로명 또는 지번 주소 (필수)
- **category**: 업종/카테고리 자유 입력 (선택, : 펜션, 카페). 비우면 업체명 기반 AI 분류
## 반환 정보
- **processed_info**: 가공된 장소 정보 (customer_name, region, detail_region_info)
- **marketing_analysis**: ChatGPT 마케팅 분석 결과
- **m_id**: 마케팅 분석 결과 ID (이후 영상생성 파이프라인에 사용)
""",
response_model=CrawlingResponse,
tags=["Marketing"],
)
async def manual_marketing(
request_body: ManualMarketingRequest,
session: AsyncSession = Depends(get_session),
):
# Step 1: 주소에서 지역명 추출 및 processed_info 구성
region = _extract_region_from_address(request_body.address)
processed_info = ProcessedInfo(
customer_name=request_body.store_name,
region=region,
detail_region_info=request_body.address,
)
try:
# Step 2: GPT API 호출 → 마케팅 분석 결과 생성
# place_id 없이 업체명+주소만으로 분석 (크롤링 없이 직접 입력된 경우)
chatgpt_service = ChatgptService()
# 크롤링 경로와 동일하게 category를 우선 사용하고, 없으면 업체명 기반 AI 분류
industry = await _resolve_industry(
request_body.category, request_body.store_name
)
processed_info.industry = industry
input_marketing_data = {
"customer_name": request_body.store_name,
"region": region,
"detail_region_info": request_body.address,
"industry": industry, # 통합 프롬프트 내부 분기용 업종 enum
"category": request_body.category, # 사용자 입력 원본 카테고리 텍스트 (세부 묘사 참고용)
}
marketing_analysis = await chatgpt_service.generate_structured_output(
marketing_prompt, input_marketing_data
)
# Step 3: 분석 결과 DB 저장 (place_id=None — 네이버 장소와 연결되지 않음)
marketing_intel = MarketingIntel(
place_id=None,
intel_result=marketing_analysis.model_dump(),
)
session.add(marketing_intel)
await session.commit()
await session.refresh(marketing_intel)
m_id = marketing_intel.id
logger.debug(f"[MarketingPrompt] INSERT id={marketing_intel.id}")
except ChatGPTResponseError as e:
logger.error(
f"[marketing] ChatGPT Error: status={e.status}, "
f"code={e.error_code}, message={e.error_message}"
)
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
detail=f"마케팅 분석 중 ChatGPT 오류가 발생했습니다: {e.error_message}",
)
except Exception as e:
logger.error(f"[marketing] 마케팅 분석 중 오류: {e}")
logger.exception("[marketing] 상세 오류:")
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
detail="마케팅 분석 중 오류가 발생했습니다.",
)
return CrawlingResponse(
status="completed",
processed_info=processed_info,
marketing_analysis=marketing_analysis,
m_id=m_id,
industry=industry,
)
async def _autocomplete_logic(autocomplete_item:dict):
step1_start = time.perf_counter()
try:
@ -587,6 +451,255 @@ IMAGES_JSON_EXAMPLE = """[
{"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_259/17156880311809wCnY_JPEG/5.jpg", "name": "외관"}
]"""
@router.post(
"/image/upload/server",
include_in_schema=False,
summary="이미지 업로드 (로컬 서버)",
description="""
이미지를 로컬 서버(media 폴더) 업로드하고 새로운 task_id를 생성합니다.
## 요청 방식
multipart/form-data 형식으로 전송합니다.
## 요청 필드
- **images_json**: 외부 이미지 URL 목록 (JSON 문자열, 선택)
- **files**: 이미지 바이너리 파일 목록 (선택)
**주의**: images_json 또는 files 최소 하나는 반드시 전달해야 합니다.
## 지원 이미지 확장자
jpg, jpeg, png, webp, heic, heif
## images_json 예시
```json
[
{"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_189/1715688030436xT14o_JPEG/1.jpg"},
{"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_48/1715688030574wTtQd_JPEG/2.jpg"},
{"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_92/17156880307484bvpH_JPEG/3.jpg"},
{"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_7/1715688031000y8Y5q_JPEG/4.jpg"},
{"url": "https://naverbooking-phinf.pstatic.net/20240514_259/17156880311809wCnY_JPEG/5.jpg", "name": "외관"}
]
```
## 바이너리 파일 업로드 테스트 방법
### 1. Swagger UI에서 테스트
1. 엔드포인트의 "Try it out" 버튼 클릭
2. task_id 입력 (: test-task-001)
3. files 항목에서 "Add item" 클릭하여 로컬 이미지 파일 선택
4. (선택) images_json에 URL 목록 JSON 입력
5. "Execute" 버튼 클릭
### 2. cURL로 테스트
```bash
# 바이너리 파일만 업로드
curl -X POST "http://localhost:8000/image/upload/server/test-task-001" \\
-F "files=@/path/to/image1.jpg" \\
-F "files=@/path/to/image2.png"
# URL + 바이너리 파일 동시 업로드
curl -X POST "http://localhost:8000/image/upload/server/test-task-001" \\
-F 'images_json=[{"url":"https://example.com/image.jpg"}]' \\
-F "files=@/path/to/local_image.jpg"
```
### 3. Python requests로 테스트
```python
import requests
url = "http://localhost:8000/image/upload/server/test-task-001"
files = [
("files", ("image1.jpg", open("image1.jpg", "rb"), "image/jpeg")),
("files", ("image2.png", open("image2.png", "rb"), "image/png")),
]
data = {
"images_json": '[{"url": "https://example.com/image.jpg"}]'
}
response = requests.post(url, files=files, data=data)
print(response.json())
```
## 반환 정보
- **task_id**: 작업 고유 식별자
- **total_count**: 업로드된 이미지 개수
- **url_count**: URL로 등록된 이미지 개수 (Image 테이블에 외부 URL 그대로 저장)
- **file_count**: 파일로 업로드된 이미지 개수 (media 폴더에 저장)
- **saved_count**: Image 테이블에 저장된 row
- **images**: 업로드된 이미지 목록
- **source**: "url" (외부 URL) 또는 "file" (로컬 서버 저장)
## 저장 경로
- 바이너리 파일: /media/image/{날짜}/{uuid7}/{파일명}
- URL 이미지: 외부 URL 그대로 Image 테이블에 저장
## 반환 정보
- **task_id**: 새로 생성된 작업 고유 식별자
- **image_urls**: Image 테이블에 저장된 현재 task_id의 이미지 URL 목록
""",
response_model=ImageUploadResponse,
responses={
200: {"description": "이미지 업로드 성공"},
400: {"description": "이미지가 제공되지 않음", "model": ErrorResponse},
},
tags=["Image-Server"],
)
async def upload_images(
images_json: Optional[str] = Form(
default=None,
description="외부 이미지 URL 목록 (JSON 문자열)",
examples=[IMAGES_JSON_EXAMPLE],
),
files: Optional[list[UploadFile]] = File(
default=None, description="이미지 바이너리 파일 목록"
),
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> ImageUploadResponse:
"""이미지 업로드 (URL + 바이너리 파일)"""
# task_id 생성
task_id = await generate_task_id()
# 1. 진입 검증: images_json 또는 files 중 하나는 반드시 있어야 함
has_images_json = images_json is not None and images_json.strip() != ""
has_files = files is not None and len(files) > 0
if not has_images_json and not has_files:
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
detail="images_json 또는 files 중 하나는 반드시 제공해야 합니다.",
)
# 2. images_json 파싱 (있는 경우만)
url_images: list[ImageUrlItem] = []
if has_images_json:
try:
parsed = json.loads(images_json)
if isinstance(parsed, list):
url_images = [ImageUrlItem(**item) for item in parsed if item]
except (json.JSONDecodeError, TypeError, ValueError) as e:
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
detail=f"images_json 파싱 오류: {str(e)}",
)
# 3. 유효한 파일만 필터링 (빈 파일, 유효한 이미지 확장자가 아닌 경우 제외)
valid_files: list[UploadFile] = []
skipped_files: list[str] = []
if has_files and files:
for f in files:
is_valid_ext = _is_valid_image_extension(f.filename)
is_not_empty = (
f.size is None or f.size > 0
) # size가 None이면 아직 읽지 않은 것
is_real_file = (
f.filename and f.filename != "filename"
) # Swagger 빈 파일 체크
if f and is_real_file and is_valid_ext and is_not_empty:
valid_files.append(f)
else:
skipped_files.append(f.filename or "unknown")
# 유효한 데이터가 하나도 없으면 에러
if not url_images and not valid_files:
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
detail=f"유효한 이미지가 없습니다. 지원 확장자: {', '.join(ALLOWED_IMAGE_EXTENSIONS)}. 건너뛴 파일: {skipped_files}",
)
result_images: list[ImageUploadResultItem] = []
img_order = 0
# 1. URL 이미지 저장
for url_item in url_images:
img_name = url_item.name or _extract_image_name(url_item.url, img_order)
image = Image(
task_id=task_id,
img_name=img_name,
img_url=url_item.url,
img_order=img_order,
)
session.add(image)
await session.flush() # ID 생성을 위해 flush
result_images.append(
ImageUploadResultItem(
id=image.id,
img_name=img_name,
img_url=url_item.url,
img_order=img_order,
source="url",
)
)
img_order += 1
# 2. 바이너리 파일을 media에 저장
if valid_files:
today = date.today().strftime("%Y-%m-%d")
# 한 번의 요청에서 업로드된 모든 이미지는 같은 폴더에 저장
batch_uuid = await generate_task_id()
upload_dir = MEDIA_ROOT / "image" / today / batch_uuid
upload_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for file in valid_files:
# 파일명: 원본 파일명 사용 (중복 방지를 위해 순서 추가)
original_name = file.filename or "image"
ext = _get_file_extension(file.filename) # type: ignore[arg-type]
# 파일명에서 확장자 제거 후 순서 추가
name_without_ext = (
original_name.rsplit(".", 1)[0]
if "." in original_name
else original_name
)
filename = f"{name_without_ext}_{img_order:03d}{ext}"
save_path = upload_dir / filename
# media에 파일 저장
await _save_upload_file(file, save_path)
# media 기준 URL 생성
img_url = f"/media/image/{today}/{batch_uuid}/{filename}"
img_name = file.filename or filename
image = Image(
task_id=task_id,
img_name=img_name,
img_url=img_url, # Media URL을 DB에 저장
img_order=img_order,
)
session.add(image)
await session.flush()
result_images.append(
ImageUploadResultItem(
id=image.id,
img_name=img_name,
img_url=img_url,
img_order=img_order,
source="file",
)
)
img_order += 1
saved_count = len(result_images)
await session.commit()
# Image 테이블에서 현재 task_id의 이미지 URL 목록 조회
image_urls = [img.img_url for img in result_images]
return ImageUploadResponse(
task_id=task_id,
total_count=len(result_images),
url_count=len(url_images),
file_count=len(valid_files),
saved_count=saved_count,
images=result_images,
image_urls=image_urls,
)
@router.post(
"/image/upload/blob",
summary="이미지 업로드 (Azure Blob Storage)",
@ -675,10 +788,6 @@ async def upload_images_blob(
default=None,
description="이미지 바이너리 파일 목록",
),
industry: str = Form(
default="",
description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 크롤링 응답의 industry 값을 그대로 전달",
),
current_user: User = Depends(get_current_user),
) -> ImageUploadResponse:
"""이미지 업로드 (URL + Azure Blob Storage)
@ -879,22 +988,6 @@ async def upload_images_blob(
saved_count = len(result_images)
image_urls = [img.img_url for img in result_images]
logger.info(f"[image_tagging] START - task_id: {task_id}")
await tagging_images(image_urls, industry=industry, clear_old_tags=True)
logger.info(f"[image_tagging] Done - task_id: {task_id}")
# 태깅 직후 영상 생성에 사용 가능한 이미지가 하나도 없으면 조기에 실패시킨다.
# (여기서 걸러지지 않으면 훨씬 나중인 영상 생성 단계에서야 슬롯 미배정으로 발견됨)
# marketing_acceptable 필터링은 크롤링 단계에서 이미 완료되었으므로 여기서는 재필터링하지 않는다.
taged_image_list = await get_image_tags_by_task_id(task_id)
logger.info(f"태깅된 이미지: {len(taged_image_list)}개 - task_id: {task_id}")
if not taged_image_list:
logger.error(f"[image_tagging] 영상 생성에 적합한 이미지가 없음 - task_id: {task_id}")
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
detail="영상 생성에 적합한 이미지가 없습니다. 다른 이미지로 다시 업로드해주세요.",
)
total_time = time.perf_counter() - request_start
logger.info(
f"[upload_images_blob] SUCCESS - task_id: {task_id}, "
@ -910,48 +1003,3 @@ async def upload_images_blob(
images=result_images,
image_urls=image_urls,
)
async def tagging_images(
image_urls : list[str],
industry: str = "",
clear_old_tags : bool = False
) -> None:
# 1. 조회
async with AsyncSessionLocal() as session:
stmt = (
select(ImageTag)
.where(ImageTag.img_url_hash.in_([func.crc32(url) for url in image_urls]))
.where(ImageTag.img_url.in_(image_urls))
)
image_tags_query_results = await session.execute(stmt)
image_tags = image_tags_query_results.scalars().all()
existing_urls = {tag.img_url for tag in image_tags}
new_imt = [
ImageTag(img_url=url, img_tag=None)
for url in image_urls
if url not in existing_urls
]
if clear_old_tags:
for tag in image_tags:
tag.img_tag = None
session.add_all(new_imt)
null_imts = [imt for imt in image_tags if imt.img_tag is None] + new_imt
await session.commit()
if null_imts:
tag_datas = await autotag_images([img.img_url for img in null_imts], industry=industry)
# print(tag_datas)
async with AsyncSessionLocal() as session:
for tag, tag_data in zip(null_imts, tag_datas):
if isinstance(tag_data, Exception):
# 태깅 실패 이미지는 img_tag가 NULL로 남아 영상 생성 풀에서 제외됨
logger.warning(
f"[tagging_images] 이미지 태깅 최종 실패 - url: {tag.img_url}, "
f"error: {type(tag_data).__name__}: {tag_data}"
)
continue
tag.img_tag = tag_data.model_dump(mode="json")
session.add(tag)
await session.commit()

View File

@ -9,8 +9,7 @@ Home 모듈 SQLAlchemy 모델 정의
from datetime import datetime
from typing import TYPE_CHECKING, List, Optional, Any
from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Computed, Index, Integer, String, Text, JSON, func
from sqlalchemy.dialects.mysql import INTEGER
from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, Text, JSON, func
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
from app.database.session import Base
@ -114,13 +113,6 @@ class Project(Base):
comment="마케팅 인텔리전스 결과 정보 저장",
)
industry: Mapped[str] = mapped_column(
String(50),
nullable=False,
default="",
comment="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)",
)
language: Mapped[str] = mapped_column(
String(50),
nullable=False,
@ -296,10 +288,10 @@ class MarketingIntel(Base):
comment="고유 식별자",
)
place_id: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
place_id: Mapped[str] = mapped_column(
String(36),
nullable=True,
comment="매장 소스별 고유 식별자 (네이버 크롤링 시 'nv{id}' 형식; 직접 입력 시 NULL)",
nullable=False,
comment="매장 소스별 고유 식별자",
)
intel_result : Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
@ -308,18 +300,6 @@ class MarketingIntel(Base):
comment="마케팅 인텔리전스 결과물",
)
subtitle : Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
JSON,
nullable=True,
comment="자막 정보 생성 결과물",
)
image_match : Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
JSON,
nullable=True,
comment="이미지 슬롯 배정 결과물 — {슬롯명: image_url, 'audio-music': music_url, ...}",
)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime,
nullable=False,
@ -328,52 +308,13 @@ class MarketingIntel(Base):
)
def __repr__(self) -> str:
task_id_str = (
(self.task_id[:10] + "...") if len(self.task_id) > 10 else self.task_id
)
img_name_str = (
(self.img_name[:10] + "...") if len(self.img_name) > 10 else self.img_name
)
return (
f"<MarketingIntel(id={self.id}, place_id='{self.place_id}')>"
)
class ImageTag(Base):
"""
이미지 태그 테이블
"""
__tablename__ = "image_tags"
__table_args__ = (
Index("idx_img_url_hash", "img_url_hash"), # CRC32 index
{
"mysql_engine": "InnoDB",
"mysql_charset": "utf8mb4",
"mysql_collate": "utf8mb4_unicode_ci",
},
)
id: Mapped[int] = mapped_column(
Integer,
primary_key=True,
nullable=False,
autoincrement=True,
comment="고유 식별자",
)
img_url: Mapped[str] = mapped_column(
String(2048),
nullable=False,
comment="이미지 URL (blob, CDN 경로)",
)
img_url_hash: Mapped[int] = mapped_column(
INTEGER(unsigned=True),
Computed("CRC32(img_url)", persisted=True), # generated column
comment="URL CRC32 해시 (검색용 index)",
)
img_tag: Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
# none_as_null=True: ORM에서 None 대입 시 JSON 리터럴 null이 아닌 SQL NULL로 저장.
# 미지정 시 JSON null이 저장되어 `img_tag.is_not(None)` 필터를 통과하는 버그가 있었음.
JSON(none_as_null=True),
nullable=True,
default=None,
comment="태그 JSON",
f"<Image(id={self.id}, task_id='{task_id_str}', img_name='{img_name_str}')>"
)

View File

@ -78,7 +78,6 @@ class ProcessedInfo(BaseModel):
customer_name: str = Field(..., description="고객명/가게명 (base_info.name)")
region: str = Field(..., description="지역명 (roadAddress에서 추출한 시 이름)")
detail_region_info: str = Field(..., description="상세 지역 정보 (roadAddress)")
industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
# class MarketingAnalysisDetail(BaseModel):
@ -98,12 +97,6 @@ class ProcessedInfo(BaseModel):
# selling_points: list[str] = Field(default_factory=list, description="추천 부대시설 목록")
class ImageListItem(BaseModel):
"""크롤링 이미지 아이템 (미리보기 URL + 원본 URL)"""
preview: str = Field(..., description="미리보기용 CDN URL")
original: str = Field(..., description="업로드용 원본 URL")
class CrawlingResponse(BaseModel):
"""크롤링 응답 스키마"""
@ -111,7 +104,7 @@ class CrawlingResponse(BaseModel):
json_schema_extra={
"example": {
"status": "completed",
"image_list": [{"preview": "https://example.com/image1.jpg", "original": "https://example.com/image1.jpg"}],
"image_list": ["https://example.com/image1.jpg", "https://example.com/image2.jpg"],
"image_count": 2,
"processed_info": {
"customer_name": "스테이 머뭄",
@ -240,8 +233,8 @@ class CrawlingResponse(BaseModel):
default="completed",
description="처리 상태 (completed: 성공, failed: ChatGPT 분석 실패)"
)
image_list: Optional[list[ImageListItem]] = Field(None, description="이미지 목록 (preview/original URL)")
image_count: Optional[int] = Field(None, description="이미지 개수")
image_list: Optional[list[str]] = Field(None, description="이미지 URL 목록")
image_count: int = Field(..., description="이미지 개수")
processed_info: Optional[ProcessedInfo] = Field(
None, description="가공된 장소 정보 (customer_name, region, detail_region_info)"
)
@ -249,25 +242,6 @@ class CrawlingResponse(BaseModel):
None, description="마케팅 분석 결과 . 실패 시 null"
)
m_id : int = Field(..., description="마케팅 분석 결과 ID")
industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
class ManualMarketingRequest(BaseModel):
"""업체명+주소 직접 입력 마케팅 분석 요청"""
model_config = ConfigDict(
json_schema_extra={
"example": {
"store_name": "스테이 머뭄",
"address": "전북특별자치도 군산시 절골길 18",
"category": "펜션",
}
}
)
store_name: str = Field(..., description="업체명 / 브랜드명")
address: str = Field(..., description="도로명 또는 지번 주소")
category: str = Field(default="", description="업체 업종/카테고리 자유 입력 (예: 펜션, 카페). 크롤링 경로와 동일하게 AI가 8개 industry enum으로 자동 분류하는 데 사용. 비우면 업체명 기반 AI 분류")
class ErrorResponse(BaseModel):

View File

@ -32,7 +32,7 @@ class NaverSearchClient:
display: int = 5,
) -> List[dict]:
"""
장소 검색 (숙박, 음식점 )
숙박/펜션 검색
Args:
query: 검색어
@ -41,7 +41,8 @@ class NaverSearchClient:
Returns:
검색 결과 리스트 (address, roadAddress, title)
"""
search_query = query
# 숙박/펜션 카테고리 검색을 위해 쿼리에 키워드 추가
search_query = f"{query} 숙박"
headers = {
"X-Naver-Client-Id": self.client_id,

View File

@ -40,11 +40,9 @@ from app.lyric.schemas.lyric import (
LyricDetailResponse,
LyricListItem,
LyricStatusResponse,
SubtitleStatusResponse,
)
from app.lyric.worker.lyric_task import generate_lyric_background
from app.video.worker.creative_assets_task import generate_subtitle_background
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService
from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.pagination import PaginatedResponse, get_paginated
@ -161,7 +159,6 @@ async def get_lyric_by_task_id(
project_id=lyric.project_id,
status=lyric.status,
lyric_result=lyric.lyric_result,
genre=lyric.genre,
created_at=lyric.created_at,
)
@ -243,21 +240,6 @@ async def generate_lyric(
request_start = time.perf_counter()
task_id = request_body.task_id
user = (await session.execute(
select(User).where(User.user_uuid == current_user.user_uuid)
)).scalar_one()
if user.credits <= 0:
logger.info(
f"크레딧 부족, user_uuid: {current_user.user_uuid}, credits: {current_user.credits}"
)
return GenerateLyricResponse(
success=False,
task_id=task_id,
lyric=None,
language=request_body.language,
error_message="No credits remaining.",
)
logger.info(f"[generate_lyric] ========== START ==========")
logger.info(
@ -271,21 +253,35 @@ async def generate_lyric(
step1_start = time.perf_counter()
logger.debug(f"[generate_lyric] Step 1: 서비스 초기화 및 프롬프트 생성...")
# service = ChatgptService(
# customer_name=request_body.customer_name,
# region=request_body.region,
# detail_region_info=request_body.detail_region_info or "",
# language=request_body.language,
# )
# prompt = service.build_lyrics_prompt()
# 원래는 실제 사용할 프롬프트가 들어가야 하나, 로직이 변경되어 이 시점에서 이곳에서 프롬프트를 생성할 이유가 없어서 삭제됨.
# 기존 코드와의 호환을 위해 동일한 로직으로 프롬프트 생성
promotional_expressions = {
"Korean" : "인스타 감성, 사진같은 하루, 힐링, 여행, 감성 숙소",
"English" : "Instagram vibes, picture-perfect day, healing, travel, getaway",
"Chinese" : "网红打卡, 治愈系, 旅行, 度假, 拍照圣地",
"Japanese" : "インスタ映え, 写真のような一日, 癒し, 旅行, 絶景",
"Thai" : "ที่พักสวย, ฮีลใจ, เที่ยว, ถ่ายรูป, วิวสวย",
"Vietnamese" : "check-in đẹp, healing, du lịch, nghỉ dưỡng, view đẹp"
}# HARD CODED, 어디에 정리하지? 아직 정리되지 않음
timing_rules = {
"60s" : """
812 lines
Full verse flow, immersive mood
"""
}
marketing_intel_result = await session.execute(select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == request_body.m_id))
marketing_intel = marketing_intel_result.scalar_one_or_none()
# 자동 선택(genre 미지정) 재생성 시, 직전에 사용된 장르를 조회해 이번엔 다른 장르가 나오도록 제외 처리
exclude_genre = ""
if not request_body.genre:
previous_lyric_result = await session.execute(
select(Lyric)
.where(Lyric.task_id == task_id, Lyric.genre.is_not(None))
.order_by(Lyric.created_at.desc())
.limit(1)
)
previous_lyric = previous_lyric_result.scalar_one_or_none()
if previous_lyric:
exclude_genre = previous_lyric.genre
lyric_input_data = {
"customer_name" : request_body.customer_name,
@ -293,14 +289,10 @@ async def generate_lyric(
"detail_region_info" : request_body.detail_region_info or "",
"marketing_intelligence_summary" : json.dumps(marketing_intel.intel_result, ensure_ascii = False),
"language" : request_body.language,
"genre": request_body.genre or "", # 비어있으면 GPT가 가사 무드에 맞춰 장르를 직접 추천
"exclude_genre": exclude_genre, # 자동 선택 재생성 시 직전 장르 제외
"industry": request_body.industry, # 크롤 응답에서 받아 전달된 업종 enum
"promotional_expression_example" : promotional_expressions[request_body.language],
"timing_rules" : timing_rules["60s"], # 아직은 선택지 하나
}
# 업종 분기는 프롬프트 내부 {industry}로 처리하므로 단일 프롬프트 사용
selected_lyric_prompt = lyric_prompt
step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
#logger.debug(f"[generate_lyric] Step 1 완료 - 프롬프트 {len(prompt)}자 ({step1_elapsed:.1f}ms)")
@ -326,8 +318,7 @@ async def generate_lyric(
detail_region_info=request_body.detail_region_info,
language=request_body.language,
user_uuid=current_user.user_uuid,
marketing_intelligence=request_body.m_id,
industry=request_body.industry,
marketing_intelligence = request_body.m_id
)
session.add(project)
await session.commit()
@ -341,7 +332,7 @@ async def generate_lyric(
step3_start = time.perf_counter()
logger.debug(f"[generate_lyric] Step 3: Lyric 저장 (processing)...")
estimated_prompt = selected_lyric_prompt.build_prompt(lyric_input_data)
estimated_prompt = lyric_prompt.build_prompt(lyric_input_data)
lyric = Lyric(
project_id=project.id,
task_id=task_id,
@ -349,7 +340,6 @@ async def generate_lyric(
lyric_prompt=estimated_prompt,
lyric_result=None,
language=request_body.language,
genre=request_body.genre or None, # 자동 선택인 경우 GPT 응답 완료 후 채워짐
)
session.add(lyric)
await session.commit()
@ -361,29 +351,15 @@ async def generate_lyric(
# ========== Step 4: 백그라운드 태스크 스케줄링 ==========
step4_start = time.perf_counter()
logger.debug(f"[generate_lyric] Step 4: 백그라운드 태스크 스케줄링...")
orientation = request_body.orientation
if request_body.instrumental:
# BGM 모드: ChatGPT 가사 생성 없이 Lyric을 즉시 completed로 마무리
lyric.status = "completed"
lyric.lyric_result = ""
await session.commit()
logger.info(f"[generate_lyric] BGM 모드 - 가사 생성 스킵, lyric_id: {lyric.id}")
else:
background_tasks.add_task(
generate_lyric_background,
task_id=task_id,
prompt=selected_lyric_prompt,
prompt=lyric_prompt,
lyric_input_data=lyric_input_data,
lyric_id=lyric.id,
)
background_tasks.add_task(
generate_subtitle_background,
orientation=orientation,
task_id=task_id,
)
step4_elapsed = (time.perf_counter() - step4_start) * 1000
logger.debug(f"[generate_lyric] Step 4 완료 ({step4_elapsed:.1f}ms)")
@ -521,96 +497,6 @@ async def list_lyrics(
)
@router.get(
"/subtitle/status/{task_id}",
summary="자막 생성 상태 조회",
description="""
자막(subtitle) 생성 완료 여부를 조회합니다.
## 인증
**Bearer 토큰 필수** - `Authorization: Bearer {access_token}` 헤더를 포함해야 합니다.
## 경로 파라미터
- **task_id**: 프로젝트 task_id (필수)
## 상태 값
- **pending**: 자막 생성 진행 잠시 재요청
- **completed**: 자막 생성 완료 `/video/generate/{task_id}` 호출 가능
## 사용 예시 (cURL)
```bash
curl -X GET "http://localhost:8000/lyric/subtitle/status/019123ab-cdef-7890-abcd-ef1234567890" \\
-H "Authorization: Bearer {access_token}"
```
## 참고
- 자막은 `/lyric/generate` 호출 백그라운드에서 자동 생성됩니다.
- 클라이언트는 `completed` 상태 확인 `/video/generate` 호출해야 합니다.
""",
response_model=SubtitleStatusResponse,
responses={
200: {"description": "상태 조회 성공"},
401: {"description": "인증 실패 (토큰 없음/만료)"},
404: {"description": "해당 task_id에 해당하는 프로젝트를 찾을 수 없음"},
},
)
async def get_subtitle_status(
task_id: str,
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> SubtitleStatusResponse:
"""task_id로 자막 생성 상태를 조회합니다."""
logger.info(f"[get_subtitle_status] START - task_id: {task_id}")
project_result = await session.execute(
select(Project)
.where(Project.task_id == task_id)
.order_by(Project.created_at.desc())
.limit(1)
)
project = project_result.scalar_one_or_none()
if not project:
raise HTTPException(
status_code=404,
detail=f"task_id '{task_id}'에 해당하는 프로젝트를 찾을 수 없습니다.",
)
marketing_result = await session.execute(
select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == project.marketing_intelligence)
)
intel = marketing_result.scalar_one_or_none()
if not intel:
raise HTTPException(
status_code=404,
detail=f"task_id '{task_id}'에 해당하는 마케팅 인텔리전스를 찾을 수 없습니다.",
)
# 자막과 이미지 배정 모두 완료돼야 영상 생성 가능
subtitle_done = bool(intel.subtitle)
image_match_done = bool(intel.image_match)
if subtitle_done and image_match_done:
logger.info(f"[get_subtitle_status] completed (subtitle+image_match) - task_id: {task_id}")
return SubtitleStatusResponse(
task_id=task_id,
status="completed",
message="자막 생성 및 이미지 배정이 완료되었습니다.",
)
pending_parts = []
if not subtitle_done:
pending_parts.append("자막")
if not image_match_done:
pending_parts.append("이미지 배정")
pending_msg = ", ".join(pending_parts)
logger.info(f"[get_subtitle_status] pending ({pending_msg}) - task_id: {task_id}")
return SubtitleStatusResponse(
task_id=task_id,
status="pending",
message=f"{pending_msg} 처리가 진행 중입니다. 잠시 후 다시 확인해주세요.",
)
@router.get(
"/{task_id}",
summary="가사 상세 조회",

View File

@ -93,13 +93,6 @@ class Lyric(Base):
comment="가사 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
)
genre: Mapped[str | None] = mapped_column(
String(20),
nullable=True,
comment="음악 장르 (kpop, pop, ballad, hip-hop, rnb, edm, jazz, rock). "
"수동 선택 시 요청값, 자동 선택 시 GPT 추천값",
)
is_deleted: Mapped[bool] = mapped_column(
Boolean,
nullable=False,

View File

@ -23,7 +23,7 @@ Lyric API Schemas
"""
from datetime import datetime
from typing import Optional, Literal
from typing import Optional
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
@ -42,8 +42,7 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
"region": "군산",
"detail_region_info": "군산 신흥동 말랭이 마을",
"language": "Korean",
"m_id" : 2,
"orientation" : "vertical"
"m_id" : 1
}
"""
@ -55,8 +54,7 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
"region": "군산",
"detail_region_info": "군산 신흥동 말랭이 마을",
"language": "Korean",
"m_id" : 1,
"orientation" : "vertical"
"m_id" : 1
}
}
)
@ -71,18 +69,7 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
default="Korean",
description="가사 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
)
orientation: Literal["horizontal", "vertical"] = Field(
default="vertical",
description="영상 방향 (horizontal: 가로형, vertical: 세로형)",
)
m_id : Optional[int] = Field(None, description="마케팅 인텔리전스 ID 값")
industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
instrumental: bool = Field(default=False, description="BGM 전용 모드 (가사 생성 안 함)")
genre: Optional[str] = Field(
None,
description="사용자가 수동으로 고른 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). "
"'자동 선택'인 경우 None으로 전달하면 GPT가 가사 무드에 맞춰 추천",
)
class GenerateLyricResponse(BaseModel):
@ -205,62 +192,9 @@ class LyricDetailResponse(BaseModel):
project_id: int = Field(..., description="프로젝트 ID")
status: str = Field(..., description="처리 상태 (processing, completed, failed)")
lyric_result: Optional[str] = Field(None, description="생성된 가사 또는 에러 메시지 (실패 시)")
genre: Optional[str] = Field(
None,
description="확정된 음악 장르. 수동 선택 시 요청값, 자동 선택 시 GPT 추천값 (완료 전에는 None)",
)
created_at: Optional[datetime] = Field(None, description="생성 일시")
class SubtitleStatusResponse(BaseModel):
"""자막 생성 상태 조회 응답 스키마
Usage:
GET /subtitle/status/{task_id}
클라이언트가 subtitle 완료 여부를 polling할 사용합니다.
Status Values:
- pending: 자막 생성 진행 (재시도 필요)
- completed: 자막 생성 완료 (/video/generate 호출 가능)
- failed: 자막 생성 실패 (/lyric/generate 재호출 필요)
"""
model_config = ConfigDict(
json_schema_extra={
"examples": [
{
"summary": "생성 중",
"value": {
"task_id": "0694b716-dbff-7219-8000-d08cb5fce431",
"status": "pending",
"message": "자막 생성이 진행 중입니다. 잠시 후 다시 확인해주세요.",
},
},
{
"summary": "완료",
"value": {
"task_id": "0694b716-dbff-7219-8000-d08cb5fce431",
"status": "completed",
"message": "자막 생성이 완료되었습니다.",
},
},
{
"summary": "실패",
"value": {
"task_id": "0694b716-dbff-7219-8000-d08cb5fce431",
"status": "failed",
"message": "자막 생성에 실패했습니다. 다시 시도해주세요.",
},
},
]
}
)
task_id: str = Field(..., description="작업 고유 식별자")
status: Literal["pending", "completed", "failed"] = Field(..., description="자막 생성 상태")
message: str = Field(..., description="상태 메시지")
class LyricListItem(BaseModel):
"""가사 목록 아이템 스키마

View File

@ -4,24 +4,26 @@ Lyric Background Tasks
가사 생성 관련 백그라운드 태스크를 정의합니다.
"""
import traceback
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
from app.database.session import BackgroundSessionLocal
from app.lyric.models import Lyric
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService, ChatGPTResponseError
from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService, ChatGPTResponseError
from app.utils.prompts.prompts import Prompt
from app.utils.logger import get_logger
# 로거 설정
logger = get_logger("lyric")
async def _update_lyric_status(
task_id: str,
status: str,
result: str | None = None,
lyric_id: int | None = None,
genre: str | None = None,
) -> bool:
"""Lyric 테이블의 상태를 업데이트합니다.
@ -30,7 +32,6 @@ async def _update_lyric_status(
status: 변경할 상태 ("processing", "completed", "failed")
result: 가사 결과 또는 에러 메시지
lyric_id: 특정 Lyric 레코드 ID (재생성 정확한 레코드 식별용)
genre: 확정된 음악 장르 (자동 선택이었던 경우 GPT 추천값으로 갱신)
Returns:
bool: 업데이트 성공 여부
@ -56,8 +57,6 @@ async def _update_lyric_status(
lyric.status = status
if result is not None:
lyric.lyric_result = result
if genre is not None:
lyric.genre = genre
await session.commit()
logger.info(f"[Lyric] Status updated - task_id: {task_id}, lyric_id: {lyric_id}, status: {status}")
return True
@ -101,6 +100,13 @@ async def generate_lyric_background(
step1_start = time.perf_counter()
logger.debug(f"[generate_lyric_background] Step 1: ChatGPT 서비스 초기화...")
# service = ChatgptService(
# customer_name="", # 프롬프트가 이미 생성되었으므로 빈 값
# region="",
# detail_region_info="",
# language=language,
# )
chatgpt = ChatgptService()
step1_elapsed = (time.perf_counter() - step1_start) * 1000
@ -114,18 +120,14 @@ async def generate_lyric_background(
#result = await service.generate(prompt=prompt)
result_response = await chatgpt.generate_structured_output(prompt, lyric_input_data)
result = result_response.lyric
confirmed_genre = result_response.recommended_genre
step2_elapsed = (time.perf_counter() - step2_start) * 1000
logger.info(
f"[generate_lyric_background] Step 2 완료 - 응답 {len(result)}자, "
f"genre: {confirmed_genre} ({step2_elapsed:.1f}ms)"
)
logger.info(f"[generate_lyric_background] Step 2 완료 - 응답 {len(result)}자 ({step2_elapsed:.1f}ms)")
# ========== Step 3: DB 상태 업데이트 ==========
step3_start = time.perf_counter()
logger.debug(f"[generate_lyric_background] Step 3: DB 상태 업데이트...")
await _update_lyric_status(task_id, "completed", result, lyric_id, genre=confirmed_genre)
await _update_lyric_status(task_id, "completed", result, lyric_id)
step3_elapsed = (time.perf_counter() - step3_start) * 1000
logger.debug(f"[generate_lyric_background] Step 3 완료 ({step3_elapsed:.1f}ms)")

View File

@ -0,0 +1,209 @@
"""
SNS OAuth API 라우터
Facebook OAuth 연동 관련 엔드포인트를 제공합니다.
"""
from urllib.parse import urlencode
from fastapi import APIRouter, Depends, Query
from fastapi.responses import RedirectResponse
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.database.session import get_session
from app.sns.schemas.facebook_schema import FacebookConnectResponse
from app.sns.services.facebook import facebook_service
from app.user.dependencies.auth import get_current_user
from app.user.models import User
from app.utils.logger import get_logger
from config import social_oauth_settings
logger = get_logger(__name__)
router = APIRouter(prefix="/sns", tags=["SNS OAuth"])
def _build_redirect_url(is_success: bool, params: dict) -> str:
"""OAuth 완료 후 프론트엔드 리다이렉트 URL 생성"""
base_url = social_oauth_settings.OAUTH_FRONTEND_URL.rstrip("/")
path = (
social_oauth_settings.OAUTH_SUCCESS_PATH
if is_success
else social_oauth_settings.OAUTH_ERROR_PATH
)
return f"{base_url}{path}?{urlencode(params)}"
@router.get(
"/facebook/connect",
response_model=FacebookConnectResponse,
summary="Facebook OAuth 연동 시작",
description="""
## 개요
Facebook OAuth 2.0 인증을 시작합니다.
## 플로우
1. 엔드포인트를 호출하여 `auth_url` `state` 받음
2. 프론트엔드에서 `auth_url` 사용자를 리다이렉트
3. 사용자가 Facebook에서 로그인 권한 승인
4. Facebook이 `/sns/facebook/callback` 엔드포인트로 리다이렉트
5. 연동 완료 프론트엔드로 리다이렉트
## 인증
- Bearer 토큰 필요 (Authorization: Bearer <token>)
""",
responses={
200: {"description": "인증 URL 반환 성공"},
401: {"description": "인증 실패"},
},
)
async def facebook_connect(
current_user: User = Depends(get_current_user),
) -> FacebookConnectResponse:
"""Facebook OAuth 연동을 시작합니다."""
logger.info(f"[SNS_OAUTH] Facebook 연동 시작 - user_uuid: {current_user.user_uuid}")
# FacebookService를 통해 연동 시작
response = await facebook_service.start_connect(user_uuid=current_user.user_uuid)
logger.info("[SNS_OAUTH] Facebook 연동 URL 생성 완료")
return response
@router.get(
"/facebook/callback",
summary="Facebook OAuth 콜백",
description="""
## 개요
Facebook OAuth 콜백을 처리합니다.
엔드포인트는 Facebook에서 직접 호출되며,
처리 완료 프론트엔드로 리다이렉트합니다.
## 파라미터
- **code**: Facebook에서 발급한 인가 코드
- **state**: CSRF 방지용 state 토큰
- **error**: OAuth 에러 코드 (사용자 취소 )
""",
responses={
302: {"description": "프론트엔드로 리다이렉트"},
},
)
async def facebook_callback(
code: str | None = Query(None, description="Facebook 인가 코드"),
state: str | None = Query(None, description="CSRF 방지용 state 토큰"),
error: str | None = Query(None, description="OAuth 에러 코드"),
error_description: str | None = Query(None, description="OAuth 에러 설명"),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> RedirectResponse:
"""Facebook OAuth 콜백을 처리합니다."""
# 사용자가 취소하거나 에러가 발생한 경우
if error:
logger.info(
f"[SNS_OAUTH] Facebook 콜백 에러/취소 - "
f"error: {error}, description: {error_description}"
)
# 에러 메시지 분기
if error == "access_denied":
error_message = "사용자가 Facebook 연동을 취소했습니다."
else:
error_message = error_description or error
redirect_url = _build_redirect_url(
is_success=False,
params={
"platform": "facebook",
"error": error_message,
"cancelled": "true" if error == "access_denied" else "false",
},
)
return RedirectResponse(url=redirect_url, status_code=302)
# code 또는 state가 없는 경우
if not code or not state:
logger.warning(
f"[SNS_OAUTH] Facebook 콜백 파라미터 누락 - "
f"code: {bool(code)}, state: {bool(state)}"
)
redirect_url = _build_redirect_url(
is_success=False,
params={
"platform": "facebook",
"error": "잘못된 요청입니다. 다시 시도해주세요.",
},
)
return RedirectResponse(url=redirect_url, status_code=302)
logger.info(f"[SNS_OAUTH] Facebook 콜백 수신 - code: {code[:20]}...")
try:
# FacebookService를 통해 콜백 처리
account_response = await facebook_service.handle_callback(
code=code,
state=state,
session=session,
)
# 성공 시 프론트엔드로 리다이렉트
redirect_url = _build_redirect_url(
is_success=True,
params={
"platform": "facebook",
"account_id": account_response.account_id,
"channel_name": account_response.platform_username,
},
)
logger.info("[SNS_OAUTH] Facebook 연동 성공, 리다이렉트")
return RedirectResponse(url=redirect_url, status_code=302)
except Exception as e:
logger.error(f"[SNS_OAUTH] Facebook 콜백 처리 실패 - error: {e}")
# 실패 시 에러 페이지로 리다이렉트
redirect_url = _build_redirect_url(
is_success=False,
params={
"platform": "facebook",
"error": str(e),
},
)
return RedirectResponse(url=redirect_url, status_code=302)
@router.delete(
"/facebook/disconnect",
summary="Facebook 계정 연동 해제",
description="""
## 개요
Facebook 계정 연동을 해제합니다.
## 연동 해제 시
- Facebook으로의 업로드가 불가능해집니다
- 기존 업로드 기록은 유지됩니다
- 재연동 다시 권한 승인이 필요합니다
## 인증
- Bearer 토큰 필요 (Authorization: Bearer <token>)
""",
responses={
200: {"description": "연동 해제 성공"},
401: {"description": "인증 실패"},
404: {"description": "연동된 Facebook 계정 없음"},
},
)
async def facebook_disconnect(
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> dict:
"""Facebook 계정 연동을 해제합니다."""
logger.info(f"[SNS_OAUTH] Facebook 연동 해제 - user_uuid: {current_user.user_uuid}")
# FacebookService를 통해 연동 해제
await facebook_service.disconnect(
user_uuid=current_user.user_uuid,
session=session,
)
logger.info("[SNS_OAUTH] Facebook 연동 해제 완료")
return {"success": True, "message": "Facebook 계정 연동이 해제되었습니다."}

View File

@ -0,0 +1,72 @@
"""
SNS 모듈 전용 FastAPI 의존성
SNS 모듈에서만 사용하는 의존성을 정의합니다.
Facebook OAuth 관련 의존성을 포함합니다.
"""
from fastapi import Depends, HTTPException, status
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.database.session import get_session
from app.user.dependencies.auth import get_current_user
from app.user.models import Platform, SocialAccount, User
from app.utils.facebook_oauth import FacebookOAuthClient
from app.utils.logger import get_logger
logger = get_logger(__name__)
def get_facebook_oauth_client() -> FacebookOAuthClient:
"""
FacebookOAuthClient 인스턴스를 제공하는 의존성
Returns:
FacebookOAuthClient: Facebook OAuth API 클라이언트 인스턴스
"""
return FacebookOAuthClient()
async def get_facebook_social_account(
current_user: User = Depends(get_current_user),
session: AsyncSession = Depends(get_session),
) -> SocialAccount:
"""
현재 사용자의 활성 Facebook 소셜 계정을 조회하는 의존성
Args:
current_user: 현재 인증된 사용자
session: DB 세션
Returns:
SocialAccount: 활성 Facebook 소셜 계정
Raises:
HTTPException: Facebook 소셜 계정이 없는 경우 404 반환
"""
logger.debug(f"[SNS_DEP] Facebook 소셜 계정 조회 - user_uuid: {current_user.user_uuid}")
# SocialAccount에서 Facebook 활성 계정 조회
result = await session.execute(
select(SocialAccount).where(
SocialAccount.user_uuid == current_user.user_uuid,
SocialAccount.platform == Platform.FACEBOOK,
SocialAccount.is_active == True, # noqa: E712
SocialAccount.is_deleted == False, # noqa: E712
)
)
social_account = result.scalar_one_or_none()
if social_account is None:
logger.warning(f"[SNS_DEP] Facebook 계정 없음 - user_uuid: {current_user.user_uuid}")
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
detail={
"code": "FACEBOOK_ACCOUNT_NOT_FOUND",
"message": "연동된 Facebook 계정을 찾을 수 없습니다.",
},
)
logger.debug(f"[SNS_DEP] Facebook 소셜 계정 확인 - account_id: {social_account.id}")
return social_account

View File

@ -52,6 +52,7 @@ class SNSUploadTask(Base):
Index("idx_sns_upload_task_user_uuid", "user_uuid"),
Index("idx_sns_upload_task_task_id", "task_id"),
Index("idx_sns_upload_task_social_account_id", "social_account_id"),
Index("idx_sns_upload_task_platform", "platform"),
Index("idx_sns_upload_task_status", "status"),
Index("idx_sns_upload_task_is_scheduled", "is_scheduled"),
Index("idx_sns_upload_task_scheduled_at", "scheduled_at"),
@ -116,6 +117,12 @@ class SNSUploadTask(Base):
comment="소셜 계정 외래키 (SocialAccount.id 참조)",
)
platform: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
String(20),
nullable=True,
comment="업로드 대상 플랫폼 (instagram, facebook 등)",
)
# ==========================================================================
# 업로드 콘텐츠
# ==========================================================================
@ -131,6 +138,18 @@ class SNSUploadTask(Base):
comment="게시물 캡션/설명",
)
platform_post_id: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
String(255),
nullable=True,
comment="업로드 후 플랫폼에서 반환한 게시물 ID",
)
platform_post_url: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
String(2048),
nullable=True,
comment="업로드 후 게시물 URL (permalink)",
)
# ==========================================================================
# 발행 상태
# ==========================================================================

View File

@ -0,0 +1,122 @@
"""
Facebook OAuth API Schemas
Facebook OAuth 연동 관련 Pydantic 스키마를 정의합니다.
"""
from typing import Optional
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
class FacebookConnectResponse(BaseModel):
"""Facebook OAuth 연동 시작 응답
Usage:
GET /sns/facebook/connect
Facebook OAuth 인증 URL과 CSRF state 토큰을 반환합니다.
Example Response:
{
"auth_url": "https://www.facebook.com/v21.0/dialog/oauth?client_id=...",
"state": "abc123xyz"
}
"""
model_config = ConfigDict(
json_schema_extra={
"example": {
"auth_url": "https://www.facebook.com/v21.0/dialog/oauth?client_id=123&redirect_uri=...",
"state": "abc123xyz456",
}
}
)
auth_url: str = Field(..., description="Facebook 인증 페이지 URL")
state: str = Field(..., description="CSRF 방지용 state 토큰")
class FacebookTokenResponse(BaseModel):
"""Facebook 토큰 교환 응답
Facebook Graph API에서 반환하는 액세스 토큰 정보입니다.
"""
access_token: str = Field(..., description="액세스 토큰")
token_type: str = Field(default="bearer", description="토큰 타입")
expires_in: int = Field(..., description="만료 시간 (초)")
class FacebookUserInfo(BaseModel):
"""Facebook 사용자 정보
Graph API /me 엔드포인트에서 반환하는 사용자 프로필 정보입니다.
"""
id: str = Field(..., description="Facebook 사용자 ID")
name: str = Field(..., description="사용자 이름")
email: Optional[str] = Field(default=None, description="이메일 (동의 시 제공)")
picture: Optional[dict] = Field(default=None, description="프로필 사진 정보")
class FacebookPageInfo(BaseModel):
"""Facebook 페이지 정보
사용자가 관리하는 Facebook 페이지 정보입니다.
"""
model_config = ConfigDict(
json_schema_extra={
"example": {
"id": "123456789",
"name": "My Business Page",
"access_token": "EAA...",
"category": "Business",
}
}
)
id: str = Field(..., description="페이지 ID")
name: str = Field(..., description="페이지 이름")
access_token: str = Field(..., description="페이지 액세스 토큰")
category: Optional[str] = Field(default=None, description="페이지 카테고리")
class FacebookAccountResponse(BaseModel):
"""Facebook 연동 완료 응답
Usage:
Facebook OAuth 콜백 처리 완료 반환되는 연동 결과입니다.
Example Response:
{
"success": true,
"message": "Facebook 계정 연동이 완료되었습니다.",
"account_id": 1,
"platform_user_id": "123456789",
"platform_username": "홍길동",
"pages": [...]
}
"""
model_config = ConfigDict(
json_schema_extra={
"example": {
"success": True,
"message": "Facebook 계정 연동이 완료되었습니다.",
"account_id": 1,
"platform_user_id": "123456789",
"platform_username": "홍길동",
"pages": [],
}
}
)
success: bool = Field(..., description="연동 성공 여부")
message: str = Field(..., description="결과 메시지")
account_id: int = Field(..., description="SocialAccount ID")
platform_user_id: str = Field(..., description="Facebook 사용자 ID")
platform_username: str = Field(..., description="Facebook 사용자 이름")
pages: Optional[list[FacebookPageInfo]] = Field(
default=None, description="관리 가능한 Facebook 페이지 목록"
)

View File

@ -0,0 +1,287 @@
"""
Facebook OAuth 서비스
Facebook OAuth 연동 관련 비즈니스 로직을 처리합니다.
모든 Facebook API 호출은 FacebookOAuthClient를 통해서만 수행됩니다.
"""
import json
import secrets
from datetime import timedelta
from redis.asyncio import Redis
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.sns.schemas.facebook_schema import (
FacebookAccountResponse,
FacebookConnectResponse,
FacebookPageInfo,
)
from app.user.models import Platform, SocialAccount
from app.utils.facebook_oauth import FacebookOAuthClient
from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.timezone import now
from config import db_settings, social_oauth_settings
logger = get_logger(__name__)
# Facebook OAuth용 Redis 클라이언트 (DB 3 사용 - social과 분리)
_redis_client = Redis(
host=db_settings.REDIS_HOST,
port=db_settings.REDIS_PORT,
db=3,
decode_responses=True,
)
class FacebookService:
"""
Facebook OAuth 연동 서비스
OAuth 인증 시작, 콜백 처리, 연동 해제 기능을 제공합니다.
모든 Facebook Graph API 호출은 FacebookOAuthClient를 통해 수행됩니다.
"""
# Redis key prefix for Facebook OAuth state
STATE_KEY_PREFIX = "facebook:oauth:state:"
def __init__(self) -> None:
# FacebookOAuthClient 인스턴스 생성
self.oauth_client = FacebookOAuthClient()
async def start_connect(self, user_uuid: str) -> FacebookConnectResponse:
"""
Facebook OAuth 연동 시작
CSRF state 토큰을 생성하고 Redis에 저장한 ,
Facebook 인증 페이지 URL을 반환합니다.
Args:
user_uuid: 사용자 UUID
Returns:
FacebookConnectResponse: 인증 URL state 토큰
"""
logger.info(f"[FACEBOOK_SVC] 연동 시작 - user_uuid: {user_uuid}")
# 1. CSRF state 토큰 생성
state = secrets.token_urlsafe(32)
logger.debug(f"[FACEBOOK_SVC] state 토큰 생성 - state: {state[:20]}...")
# 2. Redis에 state:user_uuid 매핑 저장 (TTL 적용)
state_key = f"{self.STATE_KEY_PREFIX}{state}"
state_data = json.dumps({"user_uuid": user_uuid})
await _redis_client.setex(
state_key,
social_oauth_settings.OAUTH_STATE_TTL_SECONDS,
state_data,
)
logger.debug(
f"[FACEBOOK_SVC] Redis state 저장 - "
f"key: {state_key}, ttl: {social_oauth_settings.OAUTH_STATE_TTL_SECONDS}"
)
# 3. Facebook 인증 페이지 URL 생성
auth_url = self.oauth_client.get_authorization_url(state)
logger.info("[FACEBOOK_SVC] 연동 시작 완료 - 인증 URL 생성됨")
return FacebookConnectResponse(auth_url=auth_url, state=state)
async def handle_callback(
self, code: str, state: str, session: AsyncSession
) -> FacebookAccountResponse:
"""
Facebook OAuth 콜백 처리
인가 코드를 토큰으로 교환하고, 장기 토큰 발급
사용자 정보를 조회하여 SocialAccount에 저장합니다.
Args:
code: Facebook OAuth 인가 코드
state: CSRF 방지용 state 토큰
session: DB 세션
Returns:
FacebookAccountResponse: 연동 완료 정보
Raises:
HTTPException: state 무효, 토큰 교환 실패
"""
logger.info(f"[FACEBOOK_SVC] 콜백 처리 시작 - state: {state[:20]}...")
# 1. Redis에서 state로 user_uuid 조회 및 검증
state_key = f"{self.STATE_KEY_PREFIX}{state}"
state_data_str = await _redis_client.get(state_key)
if state_data_str is None:
logger.warning(f"[FACEBOOK_SVC] state 토큰 없음 또는 만료 - state: {state[:20]}...")
from fastapi import HTTPException, status
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_400_BAD_REQUEST,
detail={
"code": "FACEBOOK_STATE_EXPIRED",
"message": "인증 세션이 만료되었습니다. 다시 시도해주세요.",
},
)
# state 데이터 파싱 및 삭제 (일회성)
state_data = json.loads(state_data_str)
user_uuid = state_data["user_uuid"]
await _redis_client.delete(state_key)
logger.debug(f"[FACEBOOK_SVC] state 검증 완료 및 삭제 - user_uuid: {user_uuid}")
# 2. 인가 코드를 단기 액세스 토큰으로 교환
short_token_data = await self.oauth_client.get_access_token(code)
short_lived_token = short_token_data["access_token"]
logger.debug("[FACEBOOK_SVC] 단기 토큰 획득 완료")
# 3. 단기 토큰을 장기 토큰으로 교환 (약 60일)
long_token_data = await self.oauth_client.exchange_long_lived_token(short_lived_token)
long_lived_token = long_token_data["access_token"]
expires_in = long_token_data.get("expires_in", 5184000) # 기본 60일
logger.debug(f"[FACEBOOK_SVC] 장기 토큰 교환 완료 - expires_in: {expires_in}")
# 4. 사용자 정보 조회
user_info = await self.oauth_client.get_user_info(long_lived_token)
facebook_user_id = user_info["id"]
facebook_user_name = user_info.get("name", "")
facebook_picture = user_info.get("picture", {})
logger.debug(
f"[FACEBOOK_SVC] 사용자 정보 조회 완료 - "
f"id: {facebook_user_id}, name: {facebook_user_name}"
)
# 5. 사용자 관리 페이지 목록 조회
pages = []
try:
pages_data = await self.oauth_client.get_user_pages(facebook_user_id, long_lived_token)
pages = [
FacebookPageInfo(
id=page["id"],
name=page.get("name", ""),
access_token=page.get("access_token", ""),
category=page.get("category"),
)
for page in pages_data
]
logger.debug(f"[FACEBOOK_SVC] 페이지 목록 조회 완료 - 페이지 수: {len(pages)}")
except Exception as e:
# 페이지 조회 실패는 연동 실패로 처리하지 않음
logger.warning(f"[FACEBOOK_SVC] 페이지 목록 조회 실패 (무시) - error: {str(e)}")
# 6. SocialAccount 생성 또는 업데이트 (UPSERT)
token_expires_at = now() + timedelta(seconds=expires_in)
platform_data = {
"picture_url": facebook_picture.get("data", {}).get("url") if isinstance(facebook_picture, dict) else None,
"pages": [page.model_dump() for page in pages],
}
# 기존 계정 조회 (user_uuid + platform + platform_user_id 기준)
existing_result = await session.execute(
select(SocialAccount).where(
SocialAccount.user_uuid == user_uuid,
SocialAccount.platform == Platform.FACEBOOK,
SocialAccount.platform_user_id == facebook_user_id,
)
)
existing_account = existing_result.scalar_one_or_none()
if existing_account:
# 기존 계정 업데이트 (토큰 갱신 + 재활성화)
logger.info(f"[FACEBOOK_SVC] 기존 계정 업데이트 - account_id: {existing_account.id}")
existing_account.access_token = long_lived_token
existing_account.token_expires_at = token_expires_at
existing_account.platform_username = facebook_user_name
existing_account.platform_data = platform_data
existing_account.scope = self.oauth_client.scope
existing_account.is_active = True
existing_account.is_deleted = False
existing_account.connected_at = now()
await session.commit()
await session.refresh(existing_account)
account = existing_account
else:
# 새 소셜 계정 생성
logger.info(f"[FACEBOOK_SVC] 새 계정 생성 - user_uuid: {user_uuid}")
account = SocialAccount(
user_uuid=user_uuid,
platform=Platform.FACEBOOK,
access_token=long_lived_token,
refresh_token=None, # Facebook은 refresh_token 미지원
token_expires_at=token_expires_at,
scope=self.oauth_client.scope,
platform_user_id=facebook_user_id,
platform_username=facebook_user_name,
platform_data=platform_data,
is_active=True,
is_deleted=False,
)
session.add(account)
await session.commit()
await session.refresh(account)
logger.info(
f"[FACEBOOK_SVC] 연동 완료 - "
f"account_id: {account.id}, platform_user_id: {facebook_user_id}"
)
return FacebookAccountResponse(
success=True,
message="Facebook 계정 연동이 완료되었습니다.",
account_id=account.id,
platform_user_id=facebook_user_id,
platform_username=facebook_user_name,
pages=pages if pages else None,
)
async def disconnect(self, user_uuid: str, session: AsyncSession) -> None:
"""
Facebook 계정 연동 해제
SocialAccount를 소프트 삭제 처리합니다.
Args:
user_uuid: 사용자 UUID
session: DB 세션
Raises:
HTTPException: 연동된 Facebook 계정이 없는 경우
"""
logger.info(f"[FACEBOOK_SVC] 연동 해제 시작 - user_uuid: {user_uuid}")
# 활성 Facebook 계정 조회
result = await session.execute(
select(SocialAccount).where(
SocialAccount.user_uuid == user_uuid,
SocialAccount.platform == Platform.FACEBOOK,
SocialAccount.is_active == True, # noqa: E712
SocialAccount.is_deleted == False, # noqa: E712
)
)
account = result.scalar_one_or_none()
if account is None:
logger.warning(f"[FACEBOOK_SVC] 연동 해제 대상 없음 - user_uuid: {user_uuid}")
from fastapi import HTTPException, status
raise HTTPException(
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
detail={
"code": "FACEBOOK_ACCOUNT_NOT_FOUND",
"message": "연동된 Facebook 계정을 찾을 수 없습니다.",
},
)
# 소프트 삭제 처리
account.is_active = False
account.is_deleted = True
await session.commit()
logger.info(f"[FACEBOOK_SVC] 연동 해제 완료 - account_id: {account.id}")
# 모듈 레벨 싱글턴 인스턴스
facebook_service = FacebookService()

View File

@ -59,7 +59,7 @@ class YouTubeOAuthClient(BaseOAuthClient):
"response_type": "code",
"scope": " ".join(YOUTUBE_SCOPES),
"access_type": "offline", # refresh_token 받기 위해 필요
"prompt": "consent", # 항상 동의 화면 표시하여 refresh_token 발급 보장
"prompt": "select_account", # 계정 선택만 표시 (동의 화면은 최초 1회만)
"state": state,
}
url = f"{self.AUTHORIZATION_URL}?{urlencode(params)}"

View File

@ -56,8 +56,6 @@ class SocialUploadResponse(BaseModel):
platform: str = Field(..., description="플랫폼명")
status: str = Field(..., description="업로드 상태")
message: str = Field(..., description="응답 메시지")
scheduled_at: Optional[datetime] = Field(None, description="예약 시간 (예약 업로드 충돌 시 반환)")
model_config = ConfigDict(
json_schema_extra={
@ -67,7 +65,6 @@ class SocialUploadResponse(BaseModel):
"platform": "youtube",
"status": "pending",
"message": "업로드 요청이 접수되었습니다.",
"scheduled_at": "2026-02-02T15:00:00",
}
}
)
@ -125,7 +122,6 @@ class SocialUploadHistoryItem(BaseModel):
platform: str = Field(..., description="플랫폼명")
status: str = Field(..., description="업로드 상태")
title: str = Field(..., description="영상 제목")
platform_username: Optional[str] = Field(None, description="플랫폼 채널명")
platform_url: Optional[str] = Field(None, description="플랫폼 영상 URL")
error_message: Optional[str] = Field(None, description="에러 메시지")
scheduled_at: Optional[datetime] = Field(None, description="예약 게시 시간")

View File

@ -306,7 +306,7 @@ class SocialAccountService:
else:
# DB datetime은 naive, now()는 aware이므로 naive로 통일하여 비교
current_time = now().replace(tzinfo=None)
buffer_time = current_time + timedelta(minutes=20)
buffer_time = current_time + timedelta(hours=1)
if account.token_expires_at <= buffer_time:
should_refresh = True

View File

@ -17,7 +17,7 @@ from app.home.models import MarketingIntel, Project
from app.social.constants import YOUTUBE_SEO_HASH
from app.social.schemas import YoutubeDescriptionResponse
from app.user.models import User
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
from app.utils.chatgpt_prompt import ChatgptService
from app.utils.prompts.prompts import yt_upload_prompt
logger = logging.getLogger(__name__)
@ -94,10 +94,8 @@ class SeoService:
),
"language": project.language,
"target_keywords": hashtags,
"industry": project.industry or "", # 크롤 시 분류해 Project에 저장한 업종 enum
}
# 업종 분기는 프롬프트 내부 {industry}로 처리하므로 단일 프롬프트 사용
chatgpt = ChatgptService(timeout=180)
yt_seo_output = await chatgpt.generate_structured_output(yt_upload_prompt, yt_seo_input_data)

View File

@ -10,7 +10,7 @@ from datetime import datetime
from typing import Optional
from fastapi import BackgroundTasks, HTTPException, status
from sqlalchemy import func, or_, select
from sqlalchemy import func, select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from config import TIMEZONE
@ -90,19 +90,12 @@ class SocialUploadService:
)
raise SocialAccountNotFoundError()
# 3. 중복 업로드 확인
now_kst_naive = datetime.now(TIMEZONE).replace(tzinfo=None)
# 3-1. 진행 중인 업로드 확인 (즉시 pending 또는 uploading)
# 3. 진행 중인 업로드 확인 (pending 또는 uploading 상태만)
in_progress_result = await session.execute(
select(SocialUpload).where(
SocialUpload.video_id == body.video_id,
SocialUpload.social_account_id == account.id,
SocialUpload.status.in_([UploadStatus.PENDING.value, UploadStatus.UPLOADING.value]),
or_(
SocialUpload.scheduled_at.is_(None),
SocialUpload.scheduled_at <= now_kst_naive,
),
)
)
in_progress_upload = in_progress_result.scalar_one_or_none()
@ -119,32 +112,6 @@ class SocialUploadService:
message="이미 업로드가 진행 중입니다.",
)
# 3-2. 미래 예약 업로드 확인
scheduled_result = await session.execute(
select(SocialUpload).where(
SocialUpload.video_id == body.video_id,
SocialUpload.social_account_id == account.id,
SocialUpload.status == UploadStatus.PENDING.value,
SocialUpload.scheduled_at.isnot(None),
SocialUpload.scheduled_at > now_kst_naive,
)
)
scheduled_upload = scheduled_result.scalar_one_or_none()
if scheduled_upload:
logger.info(
f"[UPLOAD_SERVICE] 예약된 업로드 존재 - "
f"upload_id: {scheduled_upload.id}, scheduled_at: {scheduled_upload.scheduled_at}"
)
return SocialUploadResponse(
success=False,
upload_id=scheduled_upload.id,
platform=account.platform,
status=scheduled_upload.status,
message="이미 예약된 업로드가 있습니다.",
scheduled_at=scheduled_upload.scheduled_at,
)
# 4. 업로드 순번 계산
max_seq_result = await session.execute(
select(func.coalesce(func.max(SocialUpload.upload_seq), 0)).where(
@ -186,6 +153,7 @@ class SocialUploadService:
)
# 6. 즉시 업로드이면 백그라운드 태스크 등록
now_kst_naive = datetime.now(TIMEZONE).replace(tzinfo=None)
is_scheduled = body.scheduled_at and body.scheduled_at > now_kst_naive
if not is_scheduled:
background_tasks.add_task(process_social_upload, social_upload.id)
@ -323,7 +291,6 @@ class SocialUploadService:
platform=upload.platform,
status=upload.status,
title=upload.title,
platform_username=upload.social_account.platform_data.get("display_name") if upload.social_account and upload.social_account.platform_data else None,
platform_url=upload.platform_url,
error_message=upload.error_message,
scheduled_at=upload.scheduled_at,

View File

@ -144,7 +144,7 @@ class YouTubeUploader(BaseSocialUploader):
body = {
"snippet": {
"title": metadata.title,
"description": self._sanitize_description(metadata.description),
"description": metadata.description or "",
"tags": metadata.tags or [],
"categoryId": self._get_category_id(metadata),
},
@ -380,12 +380,6 @@ class YouTubeUploader(BaseSocialUploader):
)
return False
def _sanitize_description(self, description: str | None) -> str:
"""YouTube API가 거부하는 문자를 제거합니다. (<, > 포함 시 invalidVideoDescription 오류 발생)"""
if not description:
return ""
return description.replace("<", "").replace(">", "")
def _convert_privacy_status(self, privacy_status: PrivacyStatus) -> str:
"""
PrivacyStatus를 YouTube API 형식으로 변환

View File

@ -35,33 +35,6 @@ logger = get_logger("song")
router = APIRouter(prefix="/song", tags=["Song"])
TARGET_SONG_DURATION_SECONDS = 40.0
def _select_clip_by_duration(
clips_data: list[dict], target_seconds: float = TARGET_SONG_DURATION_SECONDS
) -> dict:
"""생성된 클립 중 목표 길이(target_seconds)에 가장 가까운 클립을 선택합니다.
길이 차이가 동일하면 먼저 등장한 클립( 낮은 인덱스) 선택합니다.
duration 정보가 없는 클립은 비교 대상에서 제외되며, 모든 클립에 duration이 없으면
번째 클립을 반환합니다.
"""
best_clip = None
best_diff = None
for clip in clips_data:
duration = clip.get("duration")
if duration is None:
continue
diff = abs(duration - target_seconds)
if best_diff is None or diff < best_diff:
best_diff = diff
best_clip = clip
return best_clip if best_clip is not None else clips_data[0]
@router.post(
"/generate/{task_id}",
@ -99,7 +72,7 @@ curl -X POST "http://localhost:8000/song/generate/019123ab-cdef-7890-abcd-ef1234
```
## 참고
- 생성되는 노래는 40 내외 길이입니다.
- 생성되는 노래는 1 이내 길이입니다.
- song_id를 사용하여 /status/{song_id} 엔드포인트에서 생성 상태를 확인할 있습니다.
- Song 테이블에 데이터가 저장되며, project_id와 lyric_id가 자동으로 연결됩니다.
""",
@ -130,22 +103,6 @@ async def generate_song(
from app.database.session import AsyncSessionLocal
request_start = time.perf_counter()
async with AsyncSessionLocal() as session:
user = (await session.execute(
select(User).where(User.user_uuid == current_user.user_uuid)
)).scalar_one()
if user.credits <= 0:
logger.info(f"크레딧 부족, user_uuid: {current_user.user_uuid}, credits: {user.credits}")
return GenerateSongResponse(
success=False,
task_id=task_id,
song_id=None,
message="No credits remaining.",
error_message="No credits remaining.",
)
logger.info(
f"[generate_song] START - task_id: {task_id}, "
f"genre: {request_body.genre}, language: {request_body.language}"
@ -212,10 +169,9 @@ async def generate_song(
)
# Song 테이블에 초기 데이터 저장
if request_body.instrumental:
song_prompt = f"[Instrumental]\n[Genre]\n{request_body.genre}"
else:
song_prompt = f"[Lyrics]\n{request_body.lyrics}\n\n[Genre]\n{request_body.genre}"
song_prompt = (
f"[Lyrics]\n{request_body.lyrics}\n\n[Genre]\n{request_body.genre}"
)
logger.debug(
f"[generate_song] Lyrics comparison - task_id: {task_id}\n"
f"{'=' * 60}\n"
@ -277,7 +233,6 @@ async def generate_song(
suno_task_id = await suno_service.generate(
prompt=request_body.lyrics,
genre=request_body.genre,
instrumental=request_body.instrumental,
)
stage2_time = time.perf_counter()
@ -440,14 +395,12 @@ async def get_song_status(
clips_data = response_data.get("sunoData") or []
if clips_data:
# 생성된 클립(보통 2개) 중 목표 길이(1분)에 가장 가까운 클립 선택 (동일하면 첫 번째)
first_clip = _select_clip_by_duration(clips_data)
# 첫 번째 클립(clips[0])의 audioUrl과 duration 사용
first_clip = clips_data[0]
audio_url = first_clip.get("audioUrl")
clip_duration = first_clip.get("duration")
logger.debug(
f"[get_song_status] Selected clip by duration - id: {first_clip.get('id')}, "
f"audio_url: {audio_url}, duration: {clip_duration}, "
f"candidates: {[(c.get('id'), c.get('duration')) for c in clips_data]}"
f"[get_song_status] Using first clip - id: {first_clip.get('id')}, audio_url: {audio_url}, duration: {clip_duration}"
)
if audio_url:
@ -483,8 +436,14 @@ async def get_song_status(
)
suno_audio_id = first_clip.get("id")
# BGM 모드(lyric_result가 비어 있음)에서는 타임스탬프 생성 스킵
word_data = await suno_service.get_lyric_timestamp(
suno_task_id, suno_audio_id
)
logger.debug(
f"[get_song_status] word_data from get_lyric_timestamp - "
f"suno_task_id: {suno_task_id}, suno_audio_id: {suno_audio_id}, "
f"word_data: {word_data}"
)
lyric_result = await session.execute(
select(Lyric)
.where(Lyric.task_id == song.task_id)
@ -492,31 +451,7 @@ async def get_song_status(
.limit(1)
)
lyric = lyric_result.scalar_one_or_none()
gt_lyric = lyric.lyric_result if lyric else None
if gt_lyric:
word_data = await suno_service.get_lyric_timestamp(
suno_task_id, suno_audio_id
)
# None이면 Suno 타임스탬프가 아직 미준비 상태.
# processing을 반환해 클라이언트가 폴링을 계속하도록 한다.
if word_data is None:
logger.info(
f"[get_song_status] 타임스탬프 미준비 - 폴링 유지, "
f"suno_task_id: {suno_task_id}, suno_audio_id: {suno_audio_id}"
)
return PollingSongResponse(
success=True,
status="processing",
message="타임스탬프 생성 중입니다.",
)
logger.debug(
f"[get_song_status] word_data from get_lyric_timestamp - "
f"suno_task_id: {suno_task_id}, suno_audio_id: {suno_audio_id}, "
f"word_data: {word_data}"
)
gt_lyric = lyric.lyric_result
lyric_line_list = gt_lyric.split("\n")
sentences = [
lyric_line.strip(",. ")
@ -531,10 +466,16 @@ async def get_song_status(
timestamped_lyrics = suno_service.align_lyrics(
word_data, sentences
)
logger.debug(
f"[get_song_status] sentences from lyric - "
f"sentences: {sentences}"
)
# TODO : DB upload timestamped_lyrics
for order_idx, timestamped_lyric in enumerate(
timestamped_lyrics
):
# start_sec 또는 end_sec가 None인 경우 건너뛰기
if (
timestamped_lyric["start_sec"] is None
or timestamped_lyric["end_sec"] is None
@ -555,11 +496,6 @@ async def get_song_status(
end_time=timestamped_lyric["end_sec"],
)
session.add(song_timestamp)
else:
logger.info(
f"[get_song_status] BGM 모드 - 타임스탬프 생성 스킵, "
f"suno_task_id: {suno_task_id}"
)
await session.commit()
parsed_response.status = "processing"

View File

@ -1,6 +1,6 @@
from typing import Optional
from pydantic import BaseModel, Field, model_validator
from pydantic import BaseModel, Field
# =============================================================================
@ -33,7 +33,7 @@ class GenerateSongRequest(BaseModel):
}
}
lyrics: Optional[str] = Field(None, description="노래에 사용할 가사 (instrumental=True이면 생략 가능)")
lyrics: str = Field(..., description="노래에 사용할 가사")
genre: str = Field(
...,
description="음악 장르 (K-Pop, Pop, R&B, Hip-Hop, Ballad, EDM, Rock, Jazz 등)",
@ -42,15 +42,6 @@ class GenerateSongRequest(BaseModel):
default="Korean",
description="노래 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)",
)
instrumental: bool = Field(default=False, description="BGM 전용 모드 (가사 없이 음악만 생성)")
@model_validator(mode="after")
def validate_lyrics_required(self) -> "GenerateSongRequest":
if not self.instrumental and not self.lyrics:
raise ValueError("instrumental=False일 때 lyrics는 필수입니다.")
if self.instrumental:
self.lyrics = None
return self
class GenerateSongResponse(BaseModel):

View File

@ -7,14 +7,14 @@ from sqlalchemy import Connection, text
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
from app.utils.logger import get_logger
from app.lyric.schemas.lyrics_schema import (
from app.lyrics.schemas.lyrics_schema import (
AttributeData,
PromptTemplateData,
SongFormData,
SongSampleData,
StoreData,
)
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import chatgpt_api
from app.utils.chatgpt_prompt import chatgpt_api
logger = get_logger("song")

View File

@ -23,7 +23,6 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
from app.user.dependencies import get_current_user
from app.user.models import RefreshToken, User
from app.user.schemas.user_schema import (
CreditResponse,
KakaoCodeRequest,
KakaoLoginResponse,
LoginResponse,
@ -354,22 +353,6 @@ async def get_me(
return UserResponse.model_validate(current_user)
@router.get(
"/me/credits",
response_model=CreditResponse,
summary="잔여 크레딧 조회",
description="현재 로그인한 사용자의 잔여 영상 생성 크레딧을 반환합니다.",
responses={
200: {"description": "조회 성공"},
401: {"description": "인증 실패 (토큰 없음/만료)"},
},
)
async def get_my_credits(
current_user: User = Depends(get_current_user),
) -> CreditResponse:
return CreditResponse(credits=current_user.credits)
# =============================================================================
# 테스트용 엔드포인트 (DEBUG 모드에서만 main.py에서 라우터가 등록됨)
# =============================================================================

View File

@ -1,35 +1,20 @@
import logging
from sqladmin import ModelView
from sqladmin import ModelView, action
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import RedirectResponse
from app.backoffice.mixins import SuperAdminEditable, ViewerAccessible
from app.backoffice.user_view_actions import (
handle_block_users,
handle_deduct_credits,
handle_grant_credits,
)
from app.user.models import SocialAccount, User
logger = logging.getLogger(__name__)
from app.user.models import RefreshToken, SocialAccount, User
class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
class UserAdmin(ModelView, model=User):
name = "사용자"
name_plural = "사용자 목록"
icon = "fa-solid fa-user"
category = "사용자 관리"
page_size = 30
can_edit = True
can_delete = True
page_size = 20
column_list = [
"id",
"user_uuid",
"kakao_id",
"email",
"nickname",
"credits",
"role",
"is_active",
"is_deleted",
@ -38,7 +23,7 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
column_details_list = [
"id",
"user_uuid",
"kakao_id",
"email",
"nickname",
"profile_image_url",
@ -47,7 +32,6 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
"name",
"birth_date",
"gender",
"credits",
"is_active",
"is_admin",
"role",
@ -58,22 +42,16 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
"updated_at",
]
form_columns = [
"nickname",
"email",
"phone",
"name",
"birth_date",
"gender",
"credits",
"is_active",
"is_admin",
"role",
"is_deleted",
form_excluded_columns = [
"created_at",
"updated_at",
"projects",
"refresh_tokens",
"social_accounts",
]
column_searchable_list = [
User.user_uuid,
User.kakao_id,
User.email,
User.nickname,
User.phone,
@ -84,10 +62,9 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
column_sortable_list = [
User.id,
User.user_uuid,
User.kakao_id,
User.email,
User.nickname,
User.credits,
User.role,
User.is_active,
User.is_deleted,
@ -96,16 +73,15 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
column_labels = {
"id": "ID",
"user_uuid": "UUID",
"kakao_id": "카카오 ID",
"email": "이메일",
"nickname": "닉네임",
"profile_image_url": "프로필 이미지",
"thumbnail_image_url": "썸네일 이미지",
"phone": "전화번호",
"name": "이름",
"name": "실명",
"birth_date": "생년월일",
"gender": "성별",
"credits": "크레딧",
"is_active": "활성화",
"is_admin": "관리자",
"role": "권한",
@ -116,71 +92,71 @@ class UserAdmin(SuperAdminEditable, ModelView, model=User):
"updated_at": "수정일시",
}
@action(
name="01_block_user",
label="계정 차단",
confirmation_message="선택한 사용자를 차단하시겠습니까?",
add_in_list=True,
)
async def seq_f_block_user_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
return await handle_block_users(request, self.identity, block=True)
@action(
name="02_unblock_user",
label="차단 해제",
confirmation_message="선택한 사용자의 차단을 해제하시겠습니까?",
add_in_list=True,
)
async def seq_e_unblock_user_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
return await handle_block_users(request, self.identity, block=False)
class RefreshTokenAdmin(ModelView, model=RefreshToken):
name = "리프레시 토큰"
name_plural = "리프레시 토큰 목록"
icon = "fa-solid fa-key"
category = "사용자 관리"
page_size = 20
@action(
name="03_grant_credits_1",
label="크레딧 +1",
confirmation_message="선택한 사용자에게 크레딧 1개를 충전하시겠습니까?",
add_in_list=True,
)
async def seq_d_grant_credits_1_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
admin_id = request.session.get("admin_id")
return await handle_grant_credits(request, self.identity, amount=1, admin_id=admin_id)
column_list = [
"id",
"user_id",
"is_revoked",
"expires_at",
"created_at",
]
@action(
name="04_grant_credits_5",
label="크레딧 +5",
confirmation_message="선택한 사용자에게 크레딧 5개를 충전하시겠습니까?",
add_in_list=True,
)
async def seq_c_grant_credits_5_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
admin_id = request.session.get("admin_id")
return await handle_grant_credits(request, self.identity, amount=5, admin_id=admin_id)
column_details_list = [
"id",
"user_id",
"token_hash",
"expires_at",
"is_revoked",
"created_at",
"revoked_at",
"user_agent",
"ip_address",
]
@action(
name="05_grant_credits_10",
label="크레딧 +10",
confirmation_message="선택한 사용자에게 크레딧 10개를 충전하시겠습니까?",
add_in_list=True,
)
async def seq_b_grant_credits_10_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
admin_id = request.session.get("admin_id")
return await handle_grant_credits(request, self.identity, amount=10, admin_id=admin_id)
form_excluded_columns = ["created_at", "user"]
@action(
name="06_deduct_credits_1",
label="크레딧 -1",
confirmation_message="선택한 사용자의 크레딧 1개를 차감하시겠습니까?",
add_in_list=True,
)
async def seq_a_deduct_credits_1_action(self, request: Request) -> RedirectResponse:
admin_id = request.session.get("admin_id")
return await handle_deduct_credits(request, self.identity, amount=1, admin_id=admin_id)
column_searchable_list = [
RefreshToken.user_id,
RefreshToken.token_hash,
RefreshToken.ip_address,
]
column_default_sort = (RefreshToken.created_at, True)
column_sortable_list = [
RefreshToken.id,
RefreshToken.user_id,
RefreshToken.is_revoked,
RefreshToken.expires_at,
RefreshToken.created_at,
]
column_labels = {
"id": "ID",
"user_id": "사용자 ID",
"token_hash": "토큰 해시",
"expires_at": "만료일시",
"is_revoked": "폐기됨",
"created_at": "생성일시",
"revoked_at": "폐기일시",
"user_agent": "User Agent",
"ip_address": "IP 주소",
}
class SocialAccountAdmin(ViewerAccessible, ModelView, model=SocialAccount):
class SocialAccountAdmin(ModelView, model=SocialAccount):
name = "소셜 계정"
name_plural = "소셜 계정 목록"
icon = "fa-solid fa-share-nodes"
category = "사용자 관리"
page_size = 30
page_size = 20
column_list = [
"id",
@ -198,6 +174,8 @@ class SocialAccountAdmin(ViewerAccessible, ModelView, model=SocialAccount):
"platform",
"platform_user_id",
"platform_username",
"platform_data",
"scope",
"token_expires_at",
"is_active",
"is_deleted",

View File

@ -18,11 +18,10 @@ from app.user.services.auth import (
AdminRequiredError,
InvalidTokenError,
MissingTokenError,
TokenExpiredError,
UserInactiveError,
UserNotFoundError,
)
from app.user.services.jwt import decode_token, is_token_expired
from app.user.services.jwt import decode_token
logger = logging.getLogger(__name__)
@ -59,9 +58,6 @@ async def get_current_user(
payload = decode_token(token)
if payload is None:
if is_token_expired(token):
logger.info(f"[AUTH-DEP] Access Token 만료 - token: ...{token[-20:]}")
raise TokenExpiredError()
logger.warning(f"[AUTH-DEP] Access Token 디코딩 실패 - token: ...{token[-20:]}")
raise InvalidTokenError()

View File

@ -16,10 +16,7 @@ from app.database.session import Base
if TYPE_CHECKING:
from app.comment.models import Comment
from app.credit.models import CreditChargeRequest, CreditTransaction
from app.home.models import Project
from app.video.models import VideoReaction
class User(Base):
@ -219,14 +216,6 @@ class User(Base):
comment="마지막 로그인 일시",
)
credits: Mapped[int] = mapped_column(
Integer,
nullable=False,
default=3,
server_default="3",
comment="잔여 영상 생성 크레딧",
)
created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(
DateTime,
nullable=False,
@ -279,38 +268,6 @@ class User(Base):
lazy="selectin",
)
credit_requests: Mapped[List["CreditChargeRequest"]] = relationship(
"CreditChargeRequest",
foreign_keys="CreditChargeRequest.user_uuid",
primaryjoin="User.user_uuid == CreditChargeRequest.user_uuid",
back_populates="user",
cascade="all, delete-orphan",
lazy="noload",
)
credit_transactions: Mapped[List["CreditTransaction"]] = relationship(
"CreditTransaction",
foreign_keys="CreditTransaction.user_uuid",
primaryjoin="User.user_uuid == CreditTransaction.user_uuid",
back_populates="user",
cascade="all, delete-orphan",
lazy="noload",
)
comments: Mapped[List["Comment"]] = relationship(
"Comment",
back_populates="user",
cascade="all, delete-orphan",
lazy="noload",
)
video_reactions: Mapped[List["VideoReaction"]] = relationship(
"VideoReaction",
back_populates="user",
cascade="all, delete-orphan",
lazy="noload",
)
def __repr__(self) -> str:
return (
f"<User("

View File

@ -160,22 +160,6 @@ class LoginResponse(BaseModel):
}
}
# =============================================================================
# 크레딧 스키마
# =============================================================================
class CreditResponse(BaseModel):
"""잔여 크레딧 응답"""
credits: int = Field(..., description="영상 생성 크레딧")
model_config = {
"json_schema_extra": {
"example": {
"credits": 3
}
}
}
# =============================================================================
# 내부 사용 스키마 (카카오 API 응답 파싱)

View File

@ -92,7 +92,6 @@ from app.user.services.jwt import (
get_access_token_expire_seconds,
get_refresh_token_expires_at,
get_token_hash,
is_token_expired,
)
from app.user.services.kakao import kakao_client
@ -213,9 +212,6 @@ class AuthService:
# 1. 토큰 디코딩 및 검증
payload = decode_token(refresh_token)
if payload is None:
if is_token_expired(refresh_token):
logger.info(f"[AUTH] 토큰 갱신 실패 [1/8 만료] - token: ...{refresh_token[-20:]}")
raise TokenExpiredError()
logger.warning(f"[AUTH] 토큰 갱신 실패 [1/8 디코딩] - token: ...{refresh_token[-20:]}")
raise InvalidTokenError()

View File

@ -1,24 +0,0 @@
import logging
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from app.credit.exceptions import InsufficientCreditError
from app.credit.models import CreditTransactionType
from app.credit.services.credit_service import deduct_credit
logger = logging.getLogger(__name__)
async def consume_credit(user_uuid: str, session: AsyncSession, *, reason: str = "video generation") -> bool:
"""크레딧 1 차감. 기존 호출처와 시그니처 호환 유지."""
try:
await deduct_credit(
session=session,
user_uuid=user_uuid,
amount=1,
type=CreditTransactionType.CONSUME,
reason=reason,
)
return True
except InsufficientCreditError:
return False

View File

@ -116,28 +116,6 @@ def decode_token(token: str) -> Optional[dict]:
return None
def is_token_expired(token: str) -> bool:
"""
토큰이 만료됐는지 확인 (서명/형식은 유효하지만 exp 초과인 경우)
Returns:
True: 서명은 유효하나 만료된 토큰, False: 형식/서명 자체가 잘못된 토큰
"""
try:
payload = jwt.decode(
token,
jwt_settings.JWT_SECRET,
algorithms=[jwt_settings.JWT_ALGORITHM],
options={"verify_exp": False},
)
exp = payload.get("exp")
if exp is None:
return False
return datetime.fromtimestamp(exp) < datetime.now()
except JWTError:
return False
def get_token_hash(token: str) -> str:
"""
토큰의 SHA-256 해시값 생성

View File

@ -1,112 +0,0 @@
# 특별시/광역시/세종시: 하위 행정구역이 구(gu)이므로 별도 처리
METRO_SIDOS: dict[str, str] = {
"서울특별시": "서울시",
"부산광역시": "부산시",
"대구광역시": "대구시",
"인천광역시": "인천시",
"광주광역시": "광주시",
"대전광역시": "대전시",
"울산광역시": "울산시",
"세종특별시": "세종시",
}
SIDO_CITIES: dict[str, list[str]] = {
"서울특별시": ["서울시"],
"부산광역시": ["부산시"],
"대구광역시": ["대구시"],
"인천광역시": ["인천시"],
"광주광역시": ["광주시"],
"대전광역시": ["대전시"],
"울산광역시": ["울산시"],
"세종특별시": ["세종시"],
"경기도": [
"수원시", "성남시", "고양시", "용인시", "부천시", "안산시", "안양시", "남양주시",
"화성시", "평택시", "의정부시", "시흥시", "파주시", "김포시", "광주시", "광명시",
"군포시", "하남시", "오산시", "이천시", "안성시", "구리시", "양주시", "포천시",
"여주시", "동두천시", "과천시", "가평군", "양평군", "연천군",
],
"강원도": [
"춘천시", "원주시", "강릉시", "동해시", "태백시", "속초시", "삼척시",
"홍천군", "횡성군", "영월군", "평창군", "정선군", "철원군", "화천군",
"양구군", "인제군", "고성군", "양양군",
],
"충청북도": ["청주시", "충주시", "제천시", "보은군", "옥천군", "영동군", "증평군", "진천군", "괴산군", "음성군", "단양군"],
"충청남도": ["천안시", "공주시", "보령시", "아산시", "서산시", "논산시", "계룡시", "당진시", "금산군", "부여군", "서천군", "청양군", "홍성군", "예산군", "태안군"],
"전라북도": ["전주시", "군산시", "익산시", "정읍시", "남원시", "김제시", "완주군", "진안군", "무주군", "장수군", "임실군", "순창군", "고창군", "부안군"],
"전라남도": ["목포시", "여수시", "순천시", "나주시", "광양시", "담양군", "곡성군", "구례군", "고흥군", "보성군", "화순군", "장흥군", "강진군", "해남군", "영암군", "무안군", "함평군", "영광군", "장성군", "완도군", "진도군", "신안군"],
"경상북도": ["포항시", "경주시", "김천시", "안동시", "구미시", "영주시", "영천시", "상주시", "문경시", "경산시", "의성군", "청송군", "영양군", "영덕군", "청도군", "고령군", "성주군", "칠곡군", "예천군", "봉화군", "울진군", "울릉군"],
"경상남도": ["창원시", "진주시", "통영시", "사천시", "김해시", "밀양시", "거제시", "양산시", "의령군", "함안군", "창녕군", "고성군", "남해군", "하동군", "산청군", "함양군", "거창군", "합천군"],
"제주도": ["제주시", "서귀포시"],
}
# 도 약칭 → 정식 명칭
SIDO_NAME_ALIASES: dict[str, str] = {
"서울": "서울특별시", "부산": "부산광역시", "대구": "대구광역시",
"인천": "인천광역시", "광주": "광주광역시", "대전": "대전광역시",
"울산": "울산광역시", "세종": "세종특별시",
"경기": "경기도", "강원": "강원도",
"충북": "충청북도", "충남": "충청남도",
"전북": "전라북도", "전남": "전라남도",
"경북": "경상북도", "경남": "경상남도",
"제주": "제주도",
}
# 도 정식 명칭 → 약칭 + 이형 목록 (필터 검색용)
SIDO_SEARCH_ALIASES: dict[str, list[str]] = {
"경기도": ["경기도", "경기"],
"강원도": ["강원도", "강원", "강원특별자치도"],
"충청북도": ["충청북도", "충북", "충북특별자치도"],
"충청남도": ["충청남도", "충남"],
"전라북도": ["전라북도", "전북", "전북특별자치도"],
"전라남도": ["전라남도", "전남"],
"경상북도": ["경상북도", "경북"],
"경상남도": ["경상남도", "경남"],
"제주도": ["제주도", "제주", "제주특별자치도"],
}
def extract_sigungu(address: str) -> str:
"""주소 문자열에서 시/군 이름을 추출합니다."""
tokens = address.split()
if not tokens:
return ""
# 첫 토큰으로 도 판별 (정식명 or 약칭)
sido = SIDO_NAME_ALIASES.get(tokens[0], tokens[0])
# 특별시/광역시/세종시: 구(district) 레벨이 하위이므로 시 이름을 바로 반환
metro_name = METRO_SIDOS.get(sido)
if metro_name:
return metro_name
cities = SIDO_CITIES.get(sido)
if cities and len(tokens) >= 2:
second = tokens[1]
if second in cities:
return second
# DB에 없는 신설 행정구역 대비 — 시/군 접미사 폴백
if second.endswith(("", "")):
return second
# 도 판별 실패 시 전체 도에서 토큰 완전 일치 검색
token_set = set(tokens)
for city_list in SIDO_CITIES.values():
for city in city_list:
if city in token_set:
return city
return ""
def extract_region_from_address(
road_address: str | None,
jibun_address: str | None = None,
) -> str:
"""도로명 주소 우선으로 시/군을 추출합니다. 실패 시 지번 주소로 재시도합니다."""
if road_address:
result = extract_sigungu(road_address)
if result:
return result
if jibun_address:
return extract_sigungu(jibun_address)
return ""

View File

@ -1,50 +0,0 @@
from pydantic.main import BaseModel
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
from app.utils.prompts.prompts import image_autotag_prompt
from app.utils.prompts.schemas import SpaceType, Subject, Camera, MotionRecommended
import asyncio
async def autotag_image(image_url : str, industry: str = "") -> list[str]: #tag_list
chatgpt = ChatgptService(model_type="gpt")
image_input_data = {
"img_url" : image_url,
"industry" : industry,
"space_type" : list(SpaceType),
"subject" : list(Subject),
"camera" : list(Camera),
"motion_recommended" : list(MotionRecommended)
}
image_result = await chatgpt.generate_structured_output(image_autotag_prompt, image_input_data, image_url, False)
return image_result
async def autotag_images(image_url_list : list[str], industry: str = "") -> list[dict]: #tag_list
chatgpt = ChatgptService(model_type="gpt")
image_input_data_list = [{
"img_url" : image_url,
"industry" : industry,
"space_type" : list(SpaceType),
"subject" : list(Subject),
"camera" : list(Camera),
"motion_recommended" : list(MotionRecommended)
}for image_url in image_url_list]
image_result_tasks = [chatgpt.generate_structured_output(image_autotag_prompt, image_input_data, image_input_data['img_url'], False, silent = True) for image_input_data in image_input_data_list]
image_result_list: list[BaseModel | BaseException] = await asyncio.gather(*image_result_tasks, return_exceptions=True)
MAX_RETRY = 2
for _ in range(MAX_RETRY):
failed_idx = [i for i, r in enumerate(image_result_list) if isinstance(r, Exception)]
# print("Failed", failed_idx)
if not failed_idx:
break
retried = await asyncio.gather(
*[chatgpt.generate_structured_output(image_autotag_prompt, image_input_data_list[i], image_input_data_list[i]['img_url'], False, silent=True) for i in failed_idx],
return_exceptions=True
)
for i, result in zip(failed_idx, retried):
image_result_list[i] = result
# print("Failed", failed_idx)
return image_result_list

View File

@ -1,143 +0,0 @@
"""
BGM 모드용 더미 가사 템플릿
instrumental=True 호출 Suno가 가사 길이/구조를 참고해 60초짜리 BGM을 생성하도록
placeholder 가사를 제공합니다. 실제 보컬은 생성되지 않습니다.
장르 순서: K-Pop, Pop, R&B, Hip-Hop, Ballad, EDM, Rock, Jazz
섹션 태그 없이 한국어 10줄로 구성.
"""
_BGM_DUMMY_LYRICS: dict[str, str] = {
"K-Pop": (
"반짝이는 눈빛으로 날 바라봐\n"
"심장이 터질 것 같은 이 느낌\n"
"너만 보면 세상이 달라 보여\n"
"오늘도 설레임이 멈추질 않아\n"
"같이 걸어가는 이 길 위에서\n"
"우리 둘만의 노래가 흘러\n"
"빛나는 순간들을 모아모아\n"
"영원히 기억할 우리의 이야기\n"
"지금 이 순간 네 곁에 있을게\n"
"함께라면 뭐든 할 수 있어\n"
),
"Pop": (
"햇살 가득한 아침이 시작되고\n"
"따스한 바람이 살며시 불어와\n"
"거리마다 웃음꽃이 피어나고\n"
"오늘도 설레는 하루가 열려\n"
"가볍게 발걸음을 내딛으며\n"
"환한 빛 속으로 걸어가는 길\n"
"두근두근 설레는 이 순간을\n"
"온 마음 가득 담아 느껴봐\n"
"오늘 하루도 빛나는 하루야\n"
"환한 미소로 하루를 마무리해\n"
),
"R&B": (
"부드럽게 흐르는 이 그루브에\n"
"몸이 저절로 리듬을 타기 시작해\n"
"네 목소리가 귓가에 맴돌고\n"
"이 감각이 온몸을 감싸줘\n"
"달콤한 밤이 깊어질수록\n"
"너와 나 사이 거리가 좁혀져\n"
"촛불처럼 은은하게 타오르는\n"
"이 감정을 숨길 수가 없어\n"
"부드럽게 내 손을 잡아줘\n"
"오늘 밤 우리만의 노래를 불러\n"
),
"Hip-Hop": (
"내 방식대로 살아가는 이 길\n"
"누가 뭐래도 내 페이스로 가\n"
"매일 아침 눈을 뜨면 새로운 무대\n"
"두려움 없이 앞으로 나아가\n"
"땀과 노력으로 쌓아온 오늘\n"
"포기란 없어 끝까지 밀어붙여\n"
"내 이름을 기억해 두라고\n"
"이 무대 위에 내 발자국 남겨\n"
"하나둘 쌓여가는 내 이야기\n"
"진짜배기는 지금부터 시작이야\n"
),
"Ballad": (
"저녁 노을이 물드는 창가에서\n"
"조용히 흘러가는 시간 속에\n"
"잔잔한 바람이 마음을 적시고\n"
"기억 속 풍경이 스쳐 지나가\n"
"부드럽게 감기는 이 느낌처럼\n"
"천천히 숨을 고르며 머물러\n"
"마음 깊은 곳에 스며드는 온기\n"
"조용히 눈을 감고 느껴봐\n"
"이 순간 여기 머무는 것만으로도 충분해\n"
"고요한 밤이 나를 감싸 안아줘\n"
),
"EDM": (
"밤거리에 불빛이 타오르고\n"
"심장이 두근두근 뛰기 시작해\n"
"온몸에 퍼지는 뜨거운 열기\n"
"멈출 수 없는 이 흐름 속으로\n"
"있는 힘껏 달려가는 이 순간\n"
"모든 걸 내려놓고 느껴봐\n"
"짜릿하게 타오르는 지금 이 밤\n"
"온 세상이 하나로 움직여\n"
"끝까지 불태워 이 에너지를\n"
"새벽빛이 밝아올 때까지 달려\n"
),
"Rock": (
"굉음을 내며 울려 퍼지는 기타\n"
"온몸을 뒤흔드는 강렬한 비트\n"
"규칙 따위는 집어치우고\n"
"있는 그대로 외쳐봐\n"
"불꽃처럼 타오르는 이 열정\n"
"아무도 막을 수 없어 지금\n"
"거침없이 달려가는 이 무대\n"
"목청껏 소리 질러 자유를\n"
"부서질 듯 뜨겁게 흔들어\n"
"이 밤이 끝날 때까지 록이야\n"
),
"Jazz": (
"커피 향이 피어오르는 오후\n"
"느긋하게 흐르는 재즈 선율에\n"
"발끝이 리듬을 타기 시작해\n"
"달콤한 여유가 가득 차오르고\n"
"창밖엔 황금빛 도시가 반짝여\n"
"잔을 들어 이 순간을 건배해\n"
"스윙하는 박자에 몸을 맡기고\n"
"부드럽게 흘러가는 이 밤을\n"
"기억 속에 새겨두고 싶어\n"
"재즈처럼 자유롭게 살고 싶어\n"
),
}
_GENRE_ALIAS: dict[str, str] = {
"kpop": "K-Pop",
"k-pop": "K-Pop",
"k_pop": "K-Pop",
"pop": "Pop",
"rnb": "R&B",
"r&b": "R&B",
"r_b": "R&B",
"hiphop": "Hip-Hop",
"hip-hop": "Hip-Hop",
"hip_hop": "Hip-Hop",
"ballad": "Ballad",
"edm": "EDM",
"rock": "Rock",
"jazz": "Jazz",
}
def normalize_genre(genre: str) -> str:
return _GENRE_ALIAS.get(genre.lower(), genre)
def get_bgm_lyrics(genre: str) -> str:
"""장르에 맞는 BGM 더미 가사를 반환합니다.
Args:
genre: 장르명 (K-Pop, Pop, R&B, Hip-Hop, Ballad, EDM, Rock, Jazz)
대소문자 구분자(-, _) 무관하게 처리됩니다.
Returns:
선택된 장르의 가사 텍스트
"""
return _BGM_DUMMY_LYRICS[normalize_genre(genre)]

View File

@ -0,0 +1,95 @@
import json
import re
from pydantic import BaseModel
from openai import AsyncOpenAI
from app.utils.logger import get_logger
from config import apikey_settings, recovery_settings
from app.utils.prompts.prompts import Prompt
# 로거 설정
logger = get_logger("chatgpt")
class ChatGPTResponseError(Exception):
"""ChatGPT API 응답 에러"""
def __init__(self, status: str, error_code: str = None, error_message: str = None):
self.status = status
self.error_code = error_code
self.error_message = error_message
super().__init__(f"ChatGPT response failed: status={status}, code={error_code}, message={error_message}")
class ChatgptService:
"""ChatGPT API 서비스 클래스
"""
def __init__(self, timeout: float = None):
self.timeout = timeout or recovery_settings.CHATGPT_TIMEOUT
self.max_retries = recovery_settings.CHATGPT_MAX_RETRIES
self.client = AsyncOpenAI(
api_key=apikey_settings.CHATGPT_API_KEY,
timeout=self.timeout
)
async def _call_pydantic_output(self, prompt : str, output_format : BaseModel, model : str) -> BaseModel: # 입력 output_format의 경우 Pydantic BaseModel Class를 상속한 Class 자체임에 유의할 것
content = [{"type": "input_text", "text": prompt}]
last_error = None
for attempt in range(self.max_retries + 1):
response = await self.client.responses.parse(
model=model,
input=[{"role": "user", "content": content}],
text_format=output_format
)
# Response 디버그 로깅
logger.debug(f"[ChatgptService] attempt: {attempt}")
logger.debug(f"[ChatgptService] Response ID: {response.id}")
logger.debug(f"[ChatgptService] Response status: {response.status}")
logger.debug(f"[ChatgptService] Response model: {response.model}")
# status 확인: completed, failed, incomplete, cancelled, queued, in_progress
if response.status == "completed":
logger.debug(f"[ChatgptService] Response output_text: {response.output_text[:200]}..." if len(response.output_text) > 200 else f"[ChatgptService] Response output_text: {response.output_text}")
structured_output = response.output_parsed
return structured_output #.model_dump() or {}
# 에러 상태 처리
if response.status == "failed":
error_code = getattr(response.error, 'code', None) if response.error else None
error_message = getattr(response.error, 'message', None) if response.error else None
logger.warning(f"[ChatgptService] Response failed (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): code={error_code}, message={error_message}")
last_error = ChatGPTResponseError(response.status, error_code, error_message)
elif response.status == "incomplete":
reason = getattr(response.incomplete_details, 'reason', None) if response.incomplete_details else None
logger.warning(f"[ChatgptService] Response incomplete (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): reason={reason}")
last_error = ChatGPTResponseError(response.status, reason, f"Response incomplete: {reason}")
else:
# cancelled, queued, in_progress 등 예상치 못한 상태
logger.warning(f"[ChatgptService] Unexpected response status (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {response.status}")
last_error = ChatGPTResponseError(response.status, None, f"Unexpected status: {response.status}")
# 마지막 시도가 아니면 재시도
if attempt < self.max_retries:
logger.info(f"[ChatgptService] Retrying request...")
# 모든 재시도 실패
logger.error(f"[ChatgptService] All retries exhausted. Last error: {last_error}")
raise last_error
async def generate_structured_output(
self,
prompt : Prompt,
input_data : dict,
) -> BaseModel:
prompt_text = prompt.build_prompt(input_data)
logger.debug(f"[ChatgptService] Generated Prompt (length: {len(prompt_text)})")
logger.info(f"[ChatgptService] Starting GPT request with structured output with model: {prompt.prompt_model}")
# GPT API 호출
#response = await self._call_structured_output_with_response_gpt_api(prompt_text, prompt.prompt_output, prompt.prompt_model)
response = await self._call_pydantic_output(prompt_text, prompt.prompt_output_class, prompt.prompt_model)
return response

View File

@ -19,16 +19,12 @@ Note:
import os
import time
import re
from typing import Any, Optional, Type
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
def normalize_location(name: str) -> str:
return re.sub(r'(특별시|광역시|특별자치시|특별자치도|시|군|구|도)$', '', name)
def _generate_uuid7_string() -> str:
"""UUID7 문자열을 생성합니다.

View File

@ -30,17 +30,12 @@ response = await creatomate.make_creatomate_call(template_id, modifications)
"""
import copy
import random
import time
from enum import StrEnum
from typing import Literal
import traceback
import httpx
from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.prompts.schemas.image import SpaceType,Subject,Camera,MotionRecommended,NarrativePhase
from app.utils.common import normalize_location
from config import apikey_settings, creatomate_settings, recovery_settings
# 로거 설정
@ -225,120 +220,6 @@ autotext_template_h_1 = {
"stroke_color": "#333333",
"stroke_width": "0.2 vmin"
}
DVST0001 = "fe11aeab-ff29-4bc8-9f75-c695c7e243e6"
DVRT0001 = "3c4b74c4-82d7-4742-9b05-4b999fef4cbd"
DVCF0001 = "ebb532ec-e49a-4a7e-b0e2-a8132f1bf1f7"
DVAT0001 = "14d4fa22-49b8-49ca-a233-ac0556436f60"
DVSL0001 = "20c526a7-b184-46f3-9138-9dfaff2fa342"
DVCL0001 = "b57dca80-167d-430a-8905-30f4674ff72b"
DVFT0001 = "03b6d521-4864-4e69-8e6c-1deab9f0ce6e"
DVAC0001 = "4db8f5a3-4fd1-42cf-86b3-d997f0713d99"
DHST0001 = "660be601-080a-43ea-bf0f-adcf4596fa98"
HST_LIST = [DHST0001]
VST_LIST = [DVST0001,DVRT0001,DVCF0001,DVAT0001,DVSL0001,DVCL0001,DVFT0001,DVAC0001]
# industry → 세로형 템플릿 매핑 (신규 세로형 템플릿 추가 시 여기에만 등록)
VERTICAL_INDUSTRY_TEMPLATE_MAP: dict[str, str] = {
"stay": DVST0001,
"restaurant": DVRT0001,
"cafe": DVCF0001,
"attraction": DVAT0001,
"salon": DVSL0001,
"clinic": DVCL0001,
"fitness": DVFT0001,
"academy": DVAC0001,
}
# 매핑에 없는 업종(general)의 폴백 템플릿
DEFAULT_VERTICAL_TEMPLATE = DVST0001
# 템플릿 슬롯명의 모션 동의어 → MotionRecommended 표준값 정규화 맵.
# 동의어를 enum에 추가하면 LLM 태그 후보가 갈라져 매칭 정확도가 떨어지므로,
# enum은 표준 어휘만 유지하고 슬롯명 파싱 경계에서 흡수한다.
MOTION_TOKEN_NORMALIZATION: dict[str, MotionRecommended] = {
"zoom_in": MotionRecommended.slow_zoom_in,
"zoom_out": MotionRecommended.slow_zoom_out,
"pan_left": MotionRecommended.slow_pan,
"pan_right": MotionRecommended.slow_pan,
"tilt_up": MotionRecommended.slow_pan,
"tilt_down": MotionRecommended.slow_pan,
"push_diag": MotionRecommended.dolly,
"montage": MotionRecommended.static,
}
SCENE_TRACK = 1
AUDIO_TRACK = 2
SUBTITLE_TRACK = 3
KEYWORD_TRACK = 4
# 썸네일 컴포지션의 이미지 슬롯명 접미사 (8개 업종 템플릿 전수 확인, 예:
# "exterior_front-architecture_detail-wide_angle-slow_zoom_in-intro-core-9999").
# 일반 씬 이미지는 "-0001"~"-0030"류 4자리 순번을 쓰는 반면 썸네일만 "-9999"라
# 슬롯명 접미사만으로 안전하게 식별 가능(가로 템플릿처럼 썸네일 컴포지션이
# 없는 템플릿도 있음).
THUMBNAIL_SLOT_MARKER = "-9999"
def is_fixed_slot_name(name: str) -> bool:
"""이름이 '-fixed'로 끝나는 요소인지 판별합니다.
템플릿 명명 규칙상 마지막 토큰이 'fixed' 요소(: 'brand-cta-bi_logo-
factual-fixed', 'brand-cta-contact_phone-factual-fixed')는 회사 연락처
문구·로고 영상마다 절대 바뀌면 되는 고정 콘텐츠다. 이런 요소는
이미지 배정/자막 생성 대상에서 제외하고 템플릿에 이미 설정된 값을 그대로
보존해야 한다.
"""
if not name:
return False
return name.rsplit("-", 1)[-1] == "fixed"
# 언어별 대체 폰트 (Google Fonts — Creatomate 기본 지원).
# 템플릿 기본 폰트(GyeonggiTitleOTF/Pretendard)는 한글·라틴 전용이라 여기 있는
# 언어는 렌더 직전 전체 텍스트 폰트를 교체한다. 매핑에 없는 언어(Korean,
# English 등)는 템플릿 원본 폰트를 유지한다. 중국어는 간체(SC) 기준.
LANGUAGE_FONT_MAP = {
"Japanese": "Noto Sans JP",
"Chinese": "Noto Sans SC",
"Thai": "Noto Sans Thai",
"Vietnamese": "Noto Sans",
}
def select_template(
orientation: OrientationType,
industry: str | None = None,
project_id: int | None = None,
) -> str:
"""orientation과 industry에 따라 Creatomate 템플릿 ID를 선택합니다.
Args:
orientation: 영상 방향 ("horizontal" 또는 "vertical")
industry: 업종 분류 (stay|restaurant|cafe|attraction ).
세로형에서 매핑에 있으면 전용 템플릿을 반환합니다.
project_id: 미매핑 업종(general ) 세로형 분배용 .
project_id % len(VST_LIST) 결정적으로 선택하므로, 같은
프로젝트는 호출해도 동일 템플릿을 받아 사전/렌더 단계가
일치한다. 없으면 DEFAULT_VERTICAL_TEMPLATE로 폴백한다.
Returns:
선택된 템플릿 ID
"""
if orientation == "horizontal":
template_id = DHST0001
elif orientation == "vertical":
mapped = VERTICAL_INDUSTRY_TEMPLATE_MAP.get(industry)
if mapped is not None:
template_id = mapped
elif project_id is not None:
# 미매핑 업종: project_id 나머지로 VST_LIST 결정적 분배 (공유 상태 없음)
template_id = VST_LIST[project_id % len(VST_LIST)]
else:
template_id = DEFAULT_VERTICAL_TEMPLATE
else:
raise
logger.info(f"[select_template] orientation={orientation}, industry={industry}, project_id={project_id}, template_id={template_id}")
return template_id
async def get_shared_client() -> httpx.AsyncClient:
"""공유 HTTP 클라이언트를 반환합니다. 없으면 생성합니다."""
@ -383,28 +264,44 @@ class CreatomateService:
BASE_URL = "https://api.creatomate.com"
# 템플릿 설정 (config에서 가져옴)
TEMPLATE_CONFIG = {
"horizontal": {
"template_id": creatomate_settings.TEMPLATE_ID_HORIZONTAL,
"duration": creatomate_settings.TEMPLATE_DURATION_HORIZONTAL,
},
"vertical": {
"template_id": creatomate_settings.TEMPLATE_ID_VERTICAL,
"duration": creatomate_settings.TEMPLATE_DURATION_VERTICAL,
},
}
def __init__(
self,
api_key: str | None = None,
orientation: OrientationType = "vertical",
industry: str | None = None,
project_id: int | None = None,
target_duration: float | None = None,
):
"""
Args:
api_key: Creatomate API (Bearer token으로 사용)
None일 경우 config에서 자동으로 가져옴
orientation: 영상 방향 ("horizontal" 또는 "vertical", 기본값: "vertical")
industry: 업종 분류 (stay|restaurant|cafe|attraction ). 세로형 템플릿 선택에 사용되며,
매핑에 있으면 전용 템플릿을 사용
project_id: 미매핑 업종(general ) 세로형 분배용 . 매핑에 없을
project_id % len(VST_LIST) 결정적 선택
target_duration: 목표 영상 길이 ()
None일 경우 orientation에 해당하는 기본값 사용
"""
self.api_key = api_key or apikey_settings.CREATOMATE_API_KEY
self.orientation = orientation
# orientation·industry에 따른 템플릿 설정 가져오기
self.template_id = select_template(orientation, industry=industry, project_id=project_id)
# orientation에 따른 템플릿 설정 가져오기
config = self.TEMPLATE_CONFIG.get(
orientation, self.TEMPLATE_CONFIG["vertical"]
)
self.template_id = config["template_id"]
self.target_duration = (
target_duration if target_duration is not None else config["duration"]
)
self.headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
@ -501,6 +398,14 @@ class CreatomateService:
return copy.deepcopy(data)
# 하위 호환성을 위한 별칭 (deprecated)
async def get_one_template_data_async(self, template_id: str) -> dict:
"""특정 템플릿 ID로 템플릿 정보를 조회합니다.
Deprecated: get_one_template_data() 사용하세요.
"""
return await self.get_one_template_data(template_id)
def parse_template_component_name(self, template_source: list) -> dict:
"""템플릿 정보를 파싱하여 리소스 이름을 추출합니다."""
@ -528,392 +433,51 @@ class CreatomateService:
return result
async def parse_template_name_tag(resource_name : str) -> list:
tag_list = []
tag_list = resource_name.split("_")
return tag_list
def counting_component(
async def template_connect_resource_blackbox(
self,
template : dict,
target_template_type : str
) -> list:
"""target_template_type 요소 개수를 셉니다.
target_template_type이 "image" 경우, 고정 자산('-fixed' 명명)
5토큰 명명 규칙을 따르지 않는 요소(고정 워터마크 ) 콘텐츠 슬롯이
아니므로 카운트에서 제외합니다 (template_matching_taged_image의
image_slots 필터링과 동일 기준).
"""
source_elements = template["source"]["elements"]
template_component_data = self.parse_template_component_name(source_elements)
count = 0
for name, template_type in template_component_data.items():
if template_type != target_template_type:
continue
if target_template_type == "image" and (is_fixed_slot_name(name) or self.parse_slot_name_to_tag(name) is None):
continue
count += 1
return count
def _slot_scores_with_fitness(
self,
pool_subset: list[dict],
slot: str,
thumbnail_fitness_map: dict | None,
) -> list[float]:
"""슬롯 점수에 썸네일 픽셀 적합도를 결합합니다.
썸네일 슬롯(-9999) 한해 태그 점수에 적합도를 반영한다:
- reject(저해상도/극단 가로형) 0 (하드 배제)
- 정상 태그 점수 × 적합도 배율(0.25~1.0)
- 적합도 데이터 없음(헤더 확보/파싱 실패) 태그 점수 그대로(중립).
다운로드 실패를 배제로 오판해 전체가 날아가는 것을 막기 위함.
일반 슬롯은 태그 점수를 그대로 반환한다.
"""
scores = self.calculate_image_slot_score_multi(pool_subset, slot)
if not thumbnail_fitness_map or not slot.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER):
return scores
adjusted = []
for item, score in zip(pool_subset, scores):
fitness = thumbnail_fitness_map.get(item.get("image_url"))
if fitness is None:
adjusted.append(score)
elif fitness["reject"]:
adjusted.append(0.0)
else:
adjusted.append(score * fitness["score"])
return adjusted
def rank_thumbnail_candidates(
self,
template: dict,
taged_image_list: list,
thumbnail_fitness_map: dict | None = None,
top_n: int = 3,
) -> dict[str, list[dict]]:
"""썸네일 슬롯별로 상위 후보(태그×픽셀 점수 내림차순)를 반환합니다.
비전 LLM 최종 선택(Phase 2) 넘길 후보 압축용. 읽기 전용 pool을
변형하지 않으며 배정도 하지 않는다. 점수 0 이하(픽셀 reject 포함)
제외한다.
Returns:
{슬롯명: [pool item, ...]} 슬롯당 최대 top_n개, 점수 내림차순.
후보가 없는 슬롯은 자체를 포함하지 않는다.
"""
component = self.parse_template_component_name(template["source"]["elements"])
thumbnail_slots = [
name for name, t in component.items()
if t == "image" and name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)
and not is_fixed_slot_name(name) and self.parse_slot_name_to_tag(name) is not None
]
result: dict[str, list[dict]] = {}
for slot in thumbnail_slots:
scores = self._slot_scores_with_fitness(taged_image_list, slot, thumbnail_fitness_map)
ranked = sorted(
range(len(scores)), key=lambda i: scores[i], reverse=True
)
candidates = [taged_image_list[i] for i in ranked if scores[i] > 0][:top_n]
if candidates:
result[slot] = candidates
return result
def template_matching_taged_image(
self,
template: dict,
taged_image_list: list, # [{"image_url": str, "image_tag": dict}] — 이미 마케팅 적합성 필터를 통과한 이미지만 전달할 것
template_id: str,
image_url_list: list[str],
lyric: str,
music_url: str,
address: str,
duplicate: bool = False,
thumbnail_fitness_map: dict | None = None, # {image_url: {"score", "reject"}} — 썸네일 슬롯 픽셀 적합도
thumbnail_choice: dict | None = None, # {슬롯명: image_url} — 비전 LLM 최종 선택(있으면 결정론 최고점 대신 사용)
) -> tuple[dict, dict]:
"""템플릿 슬롯에 이미지를 배정합니다.
Returns:
(modifications, assigned) 튜플
- modifications: {슬롯명: image_url, "audio-music": music_url, ...} modify_element에 전달
- assigned: {슬롯명: image_tag} 자막 생성 컨텍스트에 전달 (modify_element에 넣지 않음)
배정 전략 (duplicate=False):
- 순수 greedy pop 대신 "난이도 우선 greedy" 적용
- 사전에 전체 슬롯 점수를 계산해 최고 달성 점수가 낮은(=까다로운) 슬롯을 먼저 배정
- 이미지 배정 직전 점수를 재계산 (pop 이후 인덱스 변동 대응)
배정 전략 (duplicate=True, 이미지 < 슬롯):
- 1단계(최소 커버리지 보장): 이미지별로 가장 맞는 슬롯을 찾아 pool의 모든 이미지를
서로 다른 슬롯에 먼저 배정한다 (이미지 <= 슬롯 수이므로 전량 배정 가능).
슬롯을 먼저 소진시키는 것이 아니라 "이미지" 기준으로 난이도 우선 배정하여,
특정 이미지 장이 여러 슬롯을 독점하는 것을 방지한다.
- 2단계: 1단계에서 채운 나머지 슬롯은 기존처럼 pool 전체에서 최고점 이미지를
배정한다 (여기서부터는 중복 재사용 불가피).
address: str = None
) -> dict:
"""템플릿 정보와 이미지/가사/음악 리소스를 매핑합니다.
Note:
marketing_acceptable 필터링은 크롤링 단계에서 이미 완료되므로 여기서는 재필터링하지 않는다.
taged_image_list를 그대로 pool로 사용한다.
- 이미지는 순차적으로 집어넣기
- 가사는 개행마다 텍스트 삽입
- Template에 audio-music 항목이 있어야
"""
source_elements = template["source"]["elements"]
template_component_data = self.parse_template_component_name(source_elements)
template_data = await self.get_one_template_data(template_id)
template_component_data = self.parse_template_component_name(
template_data["source"]["elements"]
)
pool = taged_image_list
modifications: dict = {}
assigned: dict = {} # {슬롯명: image_tag} — 자막 컨텍스트용
lyric = lyric.replace("\r", "")
lyric_splited = lyric.split("\n")
modifications = {}
# 이미지 슬롯과 텍스트 슬롯 분리
# 고정 자산(이름이 '-fixed'로 끝나는 로고 등) 및 5토큰 명명 규칙을 따르지
# 않는 image 요소는 콘텐츠 슬롯이 아니므로 배정 대상에서 제외 — 그렇지
# 않으면 파싱 실패로 0점 처리되어 "가장 까다로운 슬롯"으로 취급되고
# 무작위 이미지로 덮어써진다.
image_slots = [
name for name, t in template_component_data.items()
if t == "image" and not is_fixed_slot_name(name) and self.parse_slot_name_to_tag(name) is not None
for idx, (template_component_name, template_type) in enumerate(
template_component_data.items()
):
match template_type:
case "image":
modifications[template_component_name] = image_url_list[
idx % len(image_url_list)
]
text_slots = [(name, t) for name, t in template_component_data.items() if t == "text"]
# ── 썸네일 슬롯(-9999) 우선 배정 ─────────────────────────────────
# 썸네일은 영상에서 가장 노출이 큰 표면이므로 씬 슬롯과 다르게 취급한다:
# 1) 씬 슬롯이 pool에서 좋은 컷을 pop해 가기 전에 먼저 배정 (같은 태그
# 계열 씬 슬롯이 여러 개면 썸네일 차례에 적합 컷이 소진되는 문제 방지)
# 2) "상위 3장 가중 랜덤" 없이 결정론적 최고점 선택 — 랜덤 다양화가
# 저점수 컷(예: space_type 불일치 ×0.1 페널티 컷)을 확률적으로
# 썸네일에 앉히는 사고 방지
# duplicate(이미지 부족) 시에는 pop하지 않아 씬 커버리지를 깎지 않는다.
# thumbnail_choice(비전 LLM 최종 선택)가 해당 슬롯에 있으면 그 이미지를,
# 없으면(선택 실패/미제공) 결정론적 최고점 컷을 사용한다 — 폴백 안전.
thumbnail_choice = thumbnail_choice or {}
thumbnail_slots = [s for s in image_slots if s.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)]
image_slots = [s for s in image_slots if not s.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)]
for slot in thumbnail_slots:
if not pool:
logger.warning(f"[template_matching_taged_image] 이미지 풀 없음 — 썸네일 슬롯 배정 불가: {slot}")
break
scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
chosen_url = thumbnail_choice.get(slot)
chosen_idx = next(
(i for i, item in enumerate(pool) if item["image_url"] == chosen_url), None
) if chosen_url else None
if chosen_idx is not None:
sel_idx, sel_source = chosen_idx, "vision"
else:
sel_idx, sel_source = max(range(len(scores)), key=lambda i: scores[i]), "결정론"
selected = pool[sel_idx] if duplicate else pool.pop(sel_idx)
modifications[slot] = selected["image_url"]
assigned[slot] = selected["image_tag"]
logger.info(
f"[template_matching_taged_image] 썸네일 배정({sel_source}) — slot: {slot}, "
f"score: {scores[sel_idx]:.3f}, url: {selected['image_url']}"
)
if not pool:
logger.warning("[template_matching_taged_image] 태그된 이미지가 없음 — 이미지 슬롯 배정 불가")
elif duplicate:
# 이미지 부족(슬롯 수 > 이미지 수)
# Step 1: 최소 커버리지 보장 — 이미지마다 가장 잘 맞는 슬롯을 찾아 서로 다른 슬롯에 배정
remaining_slots = list(image_slots)
def _best_slot_for_image(image: dict, slots: list) -> tuple[str | None, float]:
best_slot, best_score = None, -1.0
for slot in slots:
score = self._slot_scores_with_fitness([image], slot, thumbnail_fitness_map)[0]
if score > best_score:
best_slot, best_score = slot, score
return best_slot, best_score
# 사전 점수 계산 (최고 달성 점수가 낮을수록 배정처가 마땅찮은=까다로운 이미지)
prelim_best_score = [
_best_slot_for_image(image, remaining_slots)[1] for image in pool
]
ordered_indices = sorted(
range(len(pool)),
key=lambda i: prelim_best_score[i]
)
for idx in ordered_indices:
if not remaining_slots:
break
image = pool[idx]
# 슬롯이 이전 배정으로 줄어들었으므로 현재 remaining_slots 기준 재계산
best_slot, _ = _best_slot_for_image(image, remaining_slots)
if best_slot is None:
continue
modifications[best_slot] = image["image_url"]
assigned[best_slot] = image["image_tag"]
remaining_slots.remove(best_slot)
# Step 2: 커버리지 배정 후 남은 슬롯은 pool 전체에서 최고점 이미지 배정 (재사용 불가피)
for slot in remaining_slots:
scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
if not scores:
continue
best_idx = scores.index(max(scores))
selected = pool[best_idx]
modifications[slot] = selected["image_url"]
assigned[slot] = selected["image_tag"]
else:
# 이미지 충분(슬롯 수 <= 이미지 수): 난이도 우선 greedy 배정
# Step 1: 정렬용 사전 점수 계산 (최고 달성 점수가 낮을수록 배정이 어려운 슬롯)
prelim = {slot: self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map) for slot in image_slots}
ordered_slots = sorted(
image_slots,
key=lambda s: max(prelim[s]) if prelim[s] else 0.0
# 오름차순 → 달성 최대값이 낮은(어려운) 슬롯이 앞으로
)
# Step 2: 난이도 순서로 배정, 배정마다 pool에서 pop + 다음 슬롯은 점수 재계산
for slot in ordered_slots:
if not pool:
logger.warning(f"[template_matching_taged_image] 이미지 풀 소진 — 남은 슬롯 배정 불가: {slot}")
break
# pop 후 인덱스 변동이 있으므로 현재 pool로 재계산 (사전 점수 재사용 금지)
scores = self._slot_scores_with_fitness(pool, slot, thumbnail_fitness_map)
if not scores:
continue
# 상위 3장 중 점수 비례 확률로 선택 (영상 다양화)
sorted_indices = sorted(range(len(scores)), key=lambda i: scores[i], reverse=True)
top_indices = sorted_indices[:min(3, len(sorted_indices))]
weights = [scores[i] for i in top_indices]
if sum(weights) > 0:
chosen_pool_idx = random.choices(top_indices, weights=weights, k=1)[0]
else:
chosen_pool_idx = random.choice(top_indices)
selected = pool.pop(chosen_pool_idx)
modifications[slot] = selected["image_url"]
assigned[slot] = selected["image_tag"]
# 텍스트 슬롯 처리
for name, _ in text_slots:
if "address_input" in name:
modifications[name] = address
case "text":
if "address_input" in template_component_name:
modifications[template_component_name] = address
modifications["audio-music"] = music_url
return modifications, assigned
# 점수 계산 상수 (모듈 레벨로 빼면 더 좋지만 기존 코드 스타일 따라 클래스 내부에 위치)
_NARR_FLOOR = 0.25 # narrative 최솟값 modulator: base 점수가 완전히 0이 되는 것을 방지
_NARR_BONUS = 1.5 # narrative 독립 보너스: base=0이어도 narrative 신호가 점수에 남음
_NARR_MIN = 0.0 # narrative_preference 값 clamp 하한 (무경계 스키마 방어)
_NARR_MAX = 100.0 # narrative_preference 값 clamp 상한. NarrativePreference 스키마(0.0~100.0)와 스케일 일치
_SPACE_TYPE_MISMATCH_PENALTY = 0.1 # 슬롯이 요구하는 space_type과 다른 이미지에 적용하는 페널티 배수 (하드 필터에 가깝게)
def calculate_image_slot_score_multi(self, taged_image_list : list[dict], slot_name : str):
"""이미지 슬롯에 대한 각 이미지의 매칭 점수를 계산합니다.
점수 = (base * narr_mod + NARR_BONUS * narr) * space_type_penalty
- base: 태그 카테고리 매칭 합산 (최대 6.5 = space_type 2.0 + subject 3.0 + camera 1.0 + motion 0.5)
- narr_mod: [NARR_FLOOR, 1.0] 구간으로 완화된 narrative 계수
- NARR_BONUS * narr: narrative 독립 보너스 (base=0이어도 신호 유지)
- space_type_penalty: 슬롯이 요구하는 space_type과 이미지가 불일치하면
SPACE_TYPE_MISMATCH_PENALTY(0.1) 곱해 사실상 탈락시킴. narrative_preference
점수가 아무리 높아도(: bathroom 이미지가 intro narr=100) 슬롯이 지정한
space_type(: exterior_front) 다르면 우선 배정되지 않도록 하기 위함
같은 space_type 이미지가 pool에 하나도 없을 때만 상대적으로 선택됨(fallback 유지).
구조로 "base=0, narrative가 높음" "완전히 틀린 이미지(0,0)" 구별할 있음.
"""
image_tag_list = [taged_image["image_tag"] for taged_image in taged_image_list]
slot_tag_dict = self.parse_slot_name_to_tag(slot_name)
if slot_tag_dict is None:
# parse 실패 시 전부 0점 반환 (슬롯 skip)
return [0.0] * len(image_tag_list)
base_score_list = [0.0] * len(image_tag_list)
# slot_tag_narrative = NarrativePhase.accent # 기본값 (narrative 토큰 없는 슬롯 대비)
slot_space_type = slot_tag_dict.get("space_type")
space_type_match_list = [
slot_space_type is not None and slot_space_type.value in image_tag.get("space_type", [])
for image_tag in image_tag_list
]
# 썸네일 슬롯 한정: subject가 슬롯 요구와 일치하면 space_type 불일치
# 페널티를 면제한다. 배경: 일부 업종(예: 레스토랑 dining_hall-food_dish)은
# 태깅 관행상 슬롯이 요구하는 subject(음식 클로즈업)가 실제로는 다른
# space_type(table_setting/detail_plating 등)으로 붙는다 — space_type과
# subject가 한 사진에 공존하기 어려운 조합. 이런 슬롯은 space_type 하드
# 필터가 정작 원하는 subject 이미지를 전부 걸러내는 역효과를 낸다.
# 템플릿 슬롯명을 바꾸지 않고 여기서 흡수(썸네일 한정이라 일반 씬 슬롯의
# space_type 하드 필터는 그대로 유지).
slot_subject = slot_tag_dict.get("subject")
if slot_name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER) and slot_subject is not None:
for idx, image_tag in enumerate(image_tag_list):
if slot_subject.value in image_tag.get("subject", []):
space_type_match_list[idx] = True
for slot_tag_cate, slot_tag_item in slot_tag_dict.items():
if slot_tag_cate == "narrative_preference":
slot_tag_narrative = slot_tag_item
continue
match slot_tag_cate:
case "space_type":
weight = 2.0
case "subject":
weight = 3.0
case "camera":
weight = 1.0
case "motion_recommended":
weight = 0.5
case _:
raise ValueError(f"[calculate_image_slot_score_multi] unknown slot tag category: {slot_tag_cate}")
for idx, image_tag in enumerate(image_tag_list):
if slot_tag_item.value in image_tag[slot_tag_cate]: # collect!
base_score_list[idx] += weight
# narrative 점수 적용: 순수 곱셈 대신 "완화 modulator + 독립 보너스"
# - narr_mod: base를 흐릴 수 있지만 NARR_FLOOR 이하로는 안 떨어짐
# - NARR_BONUS * narr: base=0이어도 narrative가 높으면 양수 점수 확보
image_score_list = []
for idx, image_tag in enumerate(image_tag_list):
raw_narr = image_tag.get("narrative_preference", {}).get(slot_tag_narrative, 0.0)
clamped_narr = min(self._NARR_MAX, max(self._NARR_MIN, float(raw_narr)))
narr = clamped_narr / self._NARR_MAX # 0.0~1.0로 정규화
narr_mod = self._NARR_FLOOR + (1.0 - self._NARR_FLOOR) * narr
score = base_score_list[idx] * narr_mod + self._NARR_BONUS * narr
if not space_type_match_list[idx]:
score *= self._SPACE_TYPE_MISMATCH_PENALTY
image_score_list.append(score)
return image_score_list
def parse_slot_name_to_tag(self, slot_name: str) -> dict[str, StrEnum] | None:
"""슬롯 이름을 파싱하여 태그 딕셔너리를 반환합니다.
슬롯 이름 형식: {space_type}-{subject}-{camera}-{motion}-{narrative}
파싱 실패 None을 반환합니다 (호출자가 해당 슬롯을 skip+log 처리).
"""
try:
tag_list = slot_name.split("-")
if len(tag_list) < 5:
logger.warning(f"[parse_slot_name_to_tag] 슬롯명 토큰 부족 ({len(tag_list)}개): '{slot_name}' — 슬롯 skip")
return None
space_type = SpaceType(tag_list[0])
subject = Subject(tag_list[1])
camera = Camera(tag_list[2])
# 모션 동의어(zoom_in, pan_left 등)는 표준 enum 값으로 정규화 후 변환
motion = MOTION_TOKEN_NORMALIZATION.get(tag_list[3]) or MotionRecommended(tag_list[3])
narrative = NarrativePhase(tag_list[4])
tag_dict = {
"space_type": space_type,
"subject": subject,
"camera": camera,
"motion_recommended": motion,
"narrative_preference": narrative,
}
return tag_dict
except (ValueError, IndexError) as e:
logger.warning(f"[parse_slot_name_to_tag] 슬롯명 파싱 실패: '{slot_name}'{e} — 슬롯 skip")
return None
return modifications
def elements_connect_resource_blackbox(
self,
elements: list,
image_url_list: list[str],
lyric: str,
music_url: str,
address: str = None
) -> dict:
@ -939,26 +503,20 @@ class CreatomateService:
return modifications
def modify_element(self, elements: list, modification: dict) -> list:
"""elements의 source를 modification에 따라 수정합니다.
modification에 없는 image/text 요소(: '-fixed' 명명의 고정 로고·
연락처 문구처럼 배정/자막 생성 대상에서 제외된 고정 콘텐츠) 템플릿에
이미 설정된 source/text를 그대로 보존한다 (KeyError· 문자열로
렌더가 깨지지 않도록).
"""
"""elements의 source를 modification에 따라 수정합니다."""
def recursive_modify(element: dict) -> None:
if "name" in element:
match element["type"]:
case "image":
element["source"] = modification.get(element["name"], element.get("source"))
element["source"] = modification[element["name"]]
case "audio":
element["source"] = modification.get(element["name"], "")
case "video":
element["source"] = modification[element["name"]]
case "text":
#element["source"] = modification[element["name"]]
element["text"] = modification.get(element["name"], element.get("text", ""))
element["text"] = modification.get(element["name"], "")
case "composition":
for minor in element["elements"]:
recursive_modify(minor)
@ -1062,8 +620,6 @@ class CreatomateService:
"""
url = f"{self.BASE_URL}/v2/renders"
source["frame_rate"] = 30
last_error: Exception | None = None
for attempt in range(recovery_settings.CREATOMATE_MAX_RETRIES + 1):
@ -1117,6 +673,14 @@ class CreatomateService:
original_response={"last_error": str(last_error)},
)
# 하위 호환성을 위한 별칭 (deprecated)
async def make_creatomate_custom_call_async(self, source: dict) -> dict:
"""템플릿 없이 Creatomate에 커스텀 렌더링 요청을 보냅니다.
Deprecated: make_creatomate_custom_call() 사용하세요.
"""
return await self.make_creatomate_custom_call(source)
async def get_render_status(self, render_id: str) -> dict:
"""렌더링 작업의 상태를 조회합니다.
@ -1140,126 +704,52 @@ class CreatomateService:
response.raise_for_status()
return response.json()
@staticmethod
def _entrance_transition_offset(elem: dict) -> float:
"""요소의 entrance transition(transition=true, time==0) duration 합을 반환합니다.
# 하위 호환성을 위한 별칭 (deprecated)
async def get_render_status_async(self, render_id: str) -> dict:
"""렌더링 작업의 상태를 조회합니다.
순차 배치 값만큼 이전 요소와 겹치도록 시작점이 앞당겨집니다.
Deprecated: get_render_status() 사용하세요.
"""
offset = 0.0
for animation in elem.get("animations", []):
if "reversed" in animation:
continue
if "transition" in animation and animation["transition"] and animation.get("time", 0) == 0:
offset += animation["duration"]
return offset
return await self.get_render_status(render_id)
def calc_scene_duration(self, template: dict) -> float:
"""템플릿의 전체 장면 duration을 계산합니다."""
total_template_duration = 0.0
track_maximum_duration = {
SCENE_TRACK : 0,
SUBTITLE_TRACK : 0,
KEYWORD_TRACK : 0
}
for elem in template["source"]["elements"]:
try:
if elem["track"] not in track_maximum_duration:
if elem["type"] == "audio":
continue
if "time" not in elem or elem["time"] == 0: # elem is auto / 만약 마지막 elem이 auto인데 그 앞에 time이 있는 elem 일 시 버그 발생 확률 있음
track_maximum_duration[elem["track"]] += elem["duration"] - self._entrance_transition_offset(elem)
else:
track_maximum_duration[elem["track"]] = max(track_maximum_duration[elem["track"]], elem["time"] + elem["duration"])
total_template_duration += elem["duration"]
if "animations" not in elem:
continue
for animation in elem["animations"]:
assert animation["time"] == 0 # 0이 아닌 경우 확인 필요
if animation["transition"]:
total_template_duration -= animation["duration"]
except Exception as e:
logger.debug(traceback.format_exc())
logger.error(f"[calc_scene_duration] Error processing element: {elem}, {e}")
total_template_duration = max(track_maximum_duration.values())
return total_template_duration
def calc_track_time_ranges(self, template: dict, track: int) -> list[tuple[str, float, float]]:
"""최상위 요소 중 지정 track의 (name, start, end) 시간 범위를 계산합니다.
Creatomate 규칙에 따라 `time` 없거나 0 요소는 같은 트랙의 이전 요소 뒤에
순차 배치되며, entrance transition duration만큼 이전 요소와 겹치도록
시작점을 앞당깁니다(calc_scene_duration의 차감 규칙과 동치).
`time` 명시된 요소는 해당 시각에서 시작하고, 커서는 요소의 끝으로 이동합니다.
"""
ranges: list[tuple[str, float, float]] = []
cursor = 0.0
for elem in template["source"]["elements"]:
try:
if elem.get("track") != track:
continue
duration = elem["duration"]
if "time" not in elem or elem["time"] == 0: # 순차 배치(auto)
start = max(0.0, cursor - self._entrance_transition_offset(elem))
else:
start = elem["time"]
end = start + duration
cursor = end
ranges.append((elem.get("name", ""), start, end))
except Exception as e:
logger.debug(traceback.format_exc())
logger.error(f"[calc_track_time_ranges] Error processing element: {elem}, {e}")
return ranges
@staticmethod
def _scale_element(elem: dict, extend_rate: float) -> None:
"""element 하나의 time/duration/animations를 extend_rate만큼 스케일링합니다.
composition의 자식 element까지 재귀적으로 처리합니다. 재귀하지 않으면
부모 컴포지션( 슬롯) 늘어나고 내부 leaf 이미지/애니메이션은 원래
길이에서 끝나버려, 슬롯이 끝나기 컴포지션의 fill_color(회색)
노출되는 버그가 생긴다 modify_element/parse_template_component_name과
동일하게 composition을 재귀 순회해야 .
오디오 판별은 track 번호가 아닌 type == "audio" 한다. composition
내부의 track 번호는 컴포지션 안에서만 유효한 로컬 레이어 인덱스라
전역 AUDIO_TRACK/KEYWORD_TRACK 상수와 우연히 값이 겹칠 있다
(실제 템플릿에도 다중 레이어 씬의 2번째/3번째 이미지가 track=2, track=4
경우가 존재함).
"""
if elem.get("type") == "audio":
return
# "time"은 숫자 오프셋 대신 "end"(컴포지션 끝에 고정) 같은 특수 키워드일 수 있음 —
# 이런 값은 렌더 시점에 (이미 스케일링된) duration 기준으로 재계산되므로 그대로 둔다.
if "time" in elem and isinstance(elem["time"], (int, float)):
elem["time"] = elem["time"] * extend_rate
if "duration" in elem and isinstance(elem["duration"], (int, float)):
elem["duration"] = elem["duration"] * extend_rate
for animation in elem.get("animations", []):
anim_time = animation.get("time", 0)
if isinstance(anim_time, (int, float)) and anim_time != 0:
animation["time"] = anim_time * extend_rate
if isinstance(animation.get("duration"), (int, float)):
animation["duration"] = animation["duration"] * extend_rate
if elem.get("type") == "composition":
for child in elem.get("elements", []):
CreatomateService._scale_element(child, extend_rate)
def extend_template_duration(self, template: dict, target_duration: float) -> dict:
"""템플릿의 duration을 target_duration으로 확장합니다."""
# template["duration"] = target_duration + 0.5 # 늘린것보단 짧게
# target_duration += 1 # 수동으로 직접 변경 및 테스트 필요 : 파란박스 생기는것
template["duration"] = target_duration + 0.5 # 늘린것보단 짧게
target_duration += 1 # 수동으로 직접 변경 및 테스트 필요 : 파란박스 생기는것
total_template_duration = self.calc_scene_duration(template)
extend_rate = target_duration / total_template_duration
new_template = copy.deepcopy(template)
for elem in new_template["source"]["elements"]:
try:
if elem["track"] == AUDIO_TRACK : # audio track(최상위 음악 트랙)은 패스
if elem["type"] == "audio":
continue
self._scale_element(elem, extend_rate)
elem["duration"] = elem["duration"] * extend_rate
if "animations" not in elem:
continue
for animation in elem["animations"]:
assert animation["time"] == 0 # 0이 아닌 경우 확인 필요
animation["duration"] = animation["duration"] * extend_rate
except Exception as e:
logger.error(
f"[extend_template_duration] Error processing element: {elem}, {e}"
@ -1296,86 +786,3 @@ class CreatomateService:
case "horizontal":
return autotext_template_h_1
def apply_language_font(self, template: dict, language: str) -> dict:
"""출력 언어에 맞춰 템플릿 내 모든 텍스트 요소의 폰트를 교체합니다.
템플릿 기본 폰트(GyeonggiTitleOTF/Pretendard) 한글·라틴 전용이라
CJK/태국어 글리프가 없다. LANGUAGE_FONT_MAP에 있는 언어는 전체 텍스트
폰트를 해당 언어 지원 폰트(Google Fonts) 교체하고, 매핑에 없는
언어(Korean, English ) 템플릿 원본 폰트를 유지한다.
"""
font_family = LANGUAGE_FONT_MAP.get(language)
if not font_family:
return template
def recursive_apply(element: dict) -> None:
if element.get("type") == "text":
element["font_family"] = font_family
for minor in element.get("elements") or []:
recursive_apply(minor)
for elem in template["source"]["elements"]:
recursive_apply(elem)
logger.info(
f"[apply_language_font] 텍스트 폰트 교체 완료 - language: {language}, font: {font_family}"
)
return template
def extract_text_format_from_template(self, template:dict):
keyword_list = []
subtitle_list = []
for elem in template["source"]["elements"]:
try: #최상위 내 텍스트만 검사
if elem["type"] == "text" and not is_fixed_slot_name(elem["name"]):
if elem["track"] == SUBTITLE_TRACK:
subtitle_list.append(elem["name"])
elif elem["track"] == KEYWORD_TRACK:
keyword_list.append(elem["name"])
except Exception as e:
logger.error(
f"[extend_template_duration] Error processing element: {elem}, {e}"
)
try:
assert(len(keyword_list)==len(subtitle_list))
except Exception as E:
logger.error("this template does not have same amount of keyword and subtitle.")
# 썸네일 텍스트(thumb-*)는 전용 트랙이 아닌 thumbnail-composition 내부에
# 중첩되어 있어 위 최상위 트랙 스캔에 잡히지 않는다. 다국어 자막 생성에
# 함께 포함되도록 재귀 파싱으로 수집한다.
component_data = self.parse_template_component_name(
template["source"]["elements"]
)
thumbnail_list = [
name
for name, elem_type in component_data.items()
if elem_type == "text" and name.startswith("thumb-")
]
pitching_list = keyword_list + subtitle_list + thumbnail_list
return pitching_list
def make_thumbnail_modification(self, brand_name : str, region : str, category_definition : str, target_keywords : list[str], detail_region_info : str = ""):
len_keywords = len(target_keywords) if len(target_keywords) < 3 else 3
hashtaged_target_keywords = [f"#{tk}" for tk in target_keywords[:len_keywords]]
# 지역 표기: 상세주소의 공백 기준 앞 두 마디 사용
# (예: "전북 군산시 절골길 18" → "전북 군산시").
# 상세주소가 없으면 기존 region 정규화 표기로 폴백.
if detail_region_info and detail_region_info.strip():
region_display = " ".join(detail_region_info.split()[:2])
else:
region_display = normalize_location(region)
mod_dict = {
"thumb-hashtag-primary" : ' '.join(hashtaged_target_keywords),
"thumb-headline-brand_name-factual" : brand_name,
"thumb-subheadline-local_info-factual" : region_display,
"thumb-badge-category" : category_definition,
}
return mod_dict

376
app/utils/facebook_oauth.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,376 @@
"""
Facebook OAuth 2.0 API 클라이언트
Facebook Graph API를 통한 OAuth 2.0 인증 흐름을 처리하는 클라이언트입니다.
인증 흐름:
1. get_authorization_url() Facebook 로그인 페이지 URL 획득
2. 사용자가 Facebook에서 로그인 인가 코드(code) 발급
3. get_access_token()으로 인가 코드를 단기 액세스 토큰으로 교환
4. exchange_long_lived_token()으로 단기 토큰을 장기 토큰( 60)으로 교환
5. get_user_info() 사용자 정보 조회
6. get_user_pages() 관리 페이지 목록 조회 (선택)
Example:
```python
client = FacebookOAuthClient()
auth_url = client.get_authorization_url(state="csrf_token")
token_data = await client.get_access_token(code="auth_code")
long_token = await client.exchange_long_lived_token(token_data["access_token"])
user_info = await client.get_user_info(long_token["access_token"])
```
"""
from urllib.parse import urlencode
import httpx
from fastapi import HTTPException, status
from app.utils.logger import get_logger
from config import facebook_settings
logger = get_logger(__name__)
# =============================================================================
# Facebook OAuth 예외 클래스 정의
# =============================================================================
class FacebookOAuthException(HTTPException):
"""Facebook OAuth 관련 기본 예외"""
def __init__(self, status_code: int, code: str, message: str):
super().__init__(status_code=status_code, detail={"code": code, "message": message})
class FacebookAuthFailedError(FacebookOAuthException):
"""Facebook 인증 실패"""
def __init__(self, message: str = "Facebook 인증에 실패했습니다."):
super().__init__(status.HTTP_400_BAD_REQUEST, "FACEBOOK_AUTH_FAILED", message)
class FacebookAPIError(FacebookOAuthException):
"""Facebook API 호출 오류"""
def __init__(self, message: str = "Facebook API 호출 중 오류가 발생했습니다."):
super().__init__(status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR, "FACEBOOK_API_ERROR", message)
class FacebookTokenExpiredError(FacebookOAuthException):
"""Facebook 토큰 만료"""
def __init__(self, message: str = "Facebook 토큰이 만료되었습니다. 재연동이 필요합니다."):
super().__init__(status.HTTP_401_UNAUTHORIZED, "FACEBOOK_TOKEN_EXPIRED", message)
class FacebookOAuthClient:
"""
Facebook OAuth 2.0 API 클라이언트
Facebook Graph API를 통한 OAuth 인증 흐름을 처리합니다.
모든 설정값은 config.py의 FacebookSettings에서 로드됩니다.
인증 흐름:
1. get_authorization_url() Facebook 로그인 페이지 URL 생성
2. get_access_token() 인가 코드를 단기 토큰으로 교환
3. exchange_long_lived_token() 단기 토큰을 장기 토큰(~60)으로 교환
4. get_user_info() 사용자 프로필 조회
5. get_user_pages() 관리 페이지 목록 조회
"""
# Facebook OAuth/Graph API URL 템플릿
AUTH_URL_TEMPLATE = "https://www.facebook.com/{version}/dialog/oauth"
TOKEN_URL_TEMPLATE = "https://graph.facebook.com/{version}/oauth/access_token"
USER_INFO_URL_TEMPLATE = "https://graph.facebook.com/{version}/me"
PAGES_URL_TEMPLATE = "https://graph.facebook.com/{version}/{user_id}/accounts"
def __init__(self) -> None:
# FacebookSettings에서 설정값 로드
self.client_id = facebook_settings.FACEBOOK_APP_ID
self.client_secret = facebook_settings.FACEBOOK_APP_SECRET
self.redirect_uri = facebook_settings.FACEBOOK_REDIRECT_URI
self.api_version = facebook_settings.FACEBOOK_GRAPH_API_VERSION
self.scope = facebook_settings.FACEBOOK_OAUTH_SCOPE
logger.debug(
f"[FACEBOOK] OAuth 클라이언트 초기화 - "
f"api_version: {self.api_version}, redirect_uri: {self.redirect_uri}"
)
def get_authorization_url(self, state: str) -> str:
"""
Facebook 로그인 페이지 URL 생성
Args:
state: CSRF 방지용 state 토큰
Returns:
Facebook OAuth 인증 페이지 URL
"""
# Facebook 인증 페이지 URL 조합
base_url = self.AUTH_URL_TEMPLATE.format(version=self.api_version)
params = {
"client_id": self.client_id,
"redirect_uri": self.redirect_uri,
"state": state,
"scope": self.scope,
"response_type": "code",
}
auth_url = f"{base_url}?{urlencode(params)}"
logger.info(f"[FACEBOOK] 인증 URL 생성 - redirect_uri: {self.redirect_uri}")
logger.debug(f"[FACEBOOK] 인증 URL 상세 - state: {state[:20]}..., scope: {self.scope}")
return auth_url
async def get_access_token(self, code: str) -> dict:
"""
인가 코드를 단기 액세스 토큰으로 교환
Args:
code: Facebook 로그인 발급받은 인가 코드
Returns:
dict: {access_token, token_type, expires_in}
Raises:
FacebookAuthFailedError: 토큰 발급 실패
FacebookAPIError: API 호출 오류
"""
logger.info(f"[FACEBOOK] 액세스 토큰 요청 시작 - code: {code[:20]}...")
# Facebook Graph API - 인가 코드를 액세스 토큰으로 교환
token_url = self.TOKEN_URL_TEMPLATE.format(version=self.api_version)
params = {
"client_id": self.client_id,
"client_secret": self.client_secret,
"code": code,
"redirect_uri": self.redirect_uri,
}
try:
async with httpx.AsyncClient() as client:
logger.debug(f"[FACEBOOK] 토큰 요청 URL: {token_url}")
response = await client.get(token_url, params=params)
result = response.json()
logger.debug(f"[FACEBOOK] 토큰 응답 상태 - status: {response.status_code}")
# 에러 응답 처리
if "error" in result:
error_msg = result.get("error", {})
error_message = error_msg.get("message", "알 수 없는 오류")
logger.error(
f"[FACEBOOK] 토큰 발급 실패 - "
f"type: {error_msg.get('type')}, message: {error_message}"
)
raise FacebookAuthFailedError(f"Facebook 토큰 발급 실패: {error_message}")
logger.info("[FACEBOOK] 단기 액세스 토큰 발급 성공")
logger.debug(
f"[FACEBOOK] 토큰 정보 - "
f"token_type: {result.get('token_type')}, "
f"expires_in: {result.get('expires_in')}"
)
return result
except FacebookAuthFailedError:
raise
except Exception as e:
logger.error(f"[FACEBOOK] API 호출 오류 - error: {str(e)}")
raise FacebookAPIError(f"Facebook API 호출 중 오류 발생: {str(e)}")
async def exchange_long_lived_token(self, short_lived_token: str) -> dict:
"""
단기 토큰을 장기 토큰으로 교환 ( 60 유효)
Args:
short_lived_token: 단기 액세스 토큰
Returns:
dict: {access_token, token_type, expires_in}
Raises:
FacebookAuthFailedError: 토큰 교환 실패
FacebookAPIError: API 호출 오류
"""
logger.info("[FACEBOOK] 장기 토큰 교환 시작")
# Facebook Graph API - 단기 토큰을 장기 토큰으로 교환
token_url = self.TOKEN_URL_TEMPLATE.format(version=self.api_version)
params = {
"grant_type": "fb_exchange_token",
"client_id": self.client_id,
"client_secret": self.client_secret,
"fb_exchange_token": short_lived_token,
}
try:
async with httpx.AsyncClient() as client:
logger.debug(f"[FACEBOOK] 장기 토큰 교환 URL: {token_url}")
response = await client.get(token_url, params=params)
result = response.json()
logger.debug(f"[FACEBOOK] 장기 토큰 교환 응답 상태 - status: {response.status_code}")
# 에러 응답 처리
if "error" in result:
error_msg = result.get("error", {})
error_message = error_msg.get("message", "알 수 없는 오류")
logger.error(
f"[FACEBOOK] 장기 토큰 교환 실패 - "
f"type: {error_msg.get('type')}, message: {error_message}"
)
raise FacebookAuthFailedError(f"Facebook 장기 토큰 교환 실패: {error_message}")
expires_in = result.get("expires_in", 0)
logger.info(f"[FACEBOOK] 장기 토큰 교환 성공 - expires_in: {expires_in}초 (약 {expires_in // 86400}일)")
return result
except FacebookAuthFailedError:
raise
except Exception as e:
logger.error(f"[FACEBOOK] API 호출 오류 - error: {str(e)}")
raise FacebookAPIError(f"Facebook API 호출 중 오류 발생: {str(e)}")
async def get_user_info(self, access_token: str) -> dict:
"""
액세스 토큰으로 사용자 정보 조회
Args:
access_token: Facebook 액세스 토큰
Returns:
dict: {id, name, email, picture}
Raises:
FacebookAuthFailedError: 사용자 정보 조회 실패
FacebookAPIError: API 호출 오류
"""
logger.info("[FACEBOOK] 사용자 정보 조회 시작")
# Facebook Graph API - 사용자 프로필 조회
user_info_url = self.USER_INFO_URL_TEMPLATE.format(version=self.api_version)
params = {
"fields": "id,name,email,picture",
"access_token": access_token,
}
try:
async with httpx.AsyncClient() as client:
logger.debug(f"[FACEBOOK] 사용자 정보 요청 URL: {user_info_url}")
response = await client.get(user_info_url, params=params)
result = response.json()
logger.debug(f"[FACEBOOK] 사용자 정보 응답 상태 - status: {response.status_code}")
# 에러 응답 처리
if "error" in result:
error_msg = result.get("error", {})
error_message = error_msg.get("message", "알 수 없는 오류")
error_code = error_msg.get("code")
logger.error(
f"[FACEBOOK] 사용자 정보 조회 실패 - "
f"code: {error_code}, message: {error_message}"
)
# 토큰 만료 에러 (code=190)
if error_code == 190:
raise FacebookTokenExpiredError()
raise FacebookAuthFailedError(f"Facebook 사용자 정보 조회 실패: {error_message}")
# 필수 필드(id) 확인
if "id" not in result:
logger.error(f"[FACEBOOK] 사용자 정보에 id 없음 - response: {result}")
raise FacebookAuthFailedError("Facebook 사용자 정보를 가져올 수 없습니다.")
logger.info(f"[FACEBOOK] 사용자 정보 조회 성공 - id: {result.get('id')}")
logger.debug(
f"[FACEBOOK] 사용자 상세 정보 - "
f"name: {result.get('name')}, email: {result.get('email')}"
)
return result
except (FacebookAuthFailedError, FacebookTokenExpiredError):
raise
except Exception as e:
logger.error(f"[FACEBOOK] API 호출 오류 - error: {str(e)}")
raise FacebookAPIError(f"Facebook API 호출 중 오류 발생: {str(e)}")
async def get_user_pages(self, user_id: str, access_token: str) -> list[dict]:
"""
사용자가 관리하는 Facebook 페이지 목록 조회
Args:
user_id: Facebook 사용자 ID
access_token: Facebook 액세스 토큰
Returns:
list[dict]: [{id, name, access_token, category}, ...]
Raises:
FacebookAPIError: API 호출 오류
"""
logger.info(f"[FACEBOOK] 페이지 목록 조회 시작 - user_id: {user_id}")
# Facebook Graph API - 사용자 관리 페이지 목록 조회
pages_url = self.PAGES_URL_TEMPLATE.format(
version=self.api_version, user_id=user_id
)
params = {"access_token": access_token}
try:
async with httpx.AsyncClient() as client:
logger.debug(f"[FACEBOOK] 페이지 목록 요청 URL: {pages_url}")
response = await client.get(pages_url, params=params)
result = response.json()
logger.debug(f"[FACEBOOK] 페이지 목록 응답 상태 - status: {response.status_code}")
# 에러 응답 처리
if "error" in result:
error_msg = result.get("error", {})
error_message = error_msg.get("message", "알 수 없는 오류")
logger.error(f"[FACEBOOK] 페이지 목록 조회 실패 - message: {error_message}")
raise FacebookAPIError(f"Facebook 페이지 목록 조회 실패: {error_message}")
pages = result.get("data", [])
logger.info(f"[FACEBOOK] 페이지 목록 조회 성공 - 페이지 수: {len(pages)}")
logger.debug(
f"[FACEBOOK] 페이지 상세 - "
f"pages: {[{'id': p.get('id'), 'name': p.get('name')} for p in pages]}"
)
return pages
except FacebookAPIError:
raise
except Exception as e:
logger.error(f"[FACEBOOK] API 호출 오류 - error: {str(e)}")
raise FacebookAPIError(f"Facebook API 호출 중 오류 발생: {str(e)}")
@staticmethod
def is_token_expired(token_expires_at) -> bool:
"""
토큰 만료 여부 확인 (만료 7 전부터 True 반환)
Args:
token_expires_at: 토큰 만료 일시 (aware datetime)
Returns:
True: 토큰이 만료되었거나 7 이내 만료 예정
"""
from datetime import timedelta
from app.utils.timezone import now
# 만료 7일 전부터 재연동 필요로 판단 (aware datetime 사용)
threshold = now() + timedelta(days=7)
is_expired = token_expires_at <= threshold
logger.debug(
f"[FACEBOOK] 토큰 만료 확인 - "
f"expires_at: {token_expires_at}, threshold: {threshold}, expired: {is_expired}"
)
return is_expired

View File

@ -1,125 +0,0 @@
"""크롤링 단계 이미지 마케팅 적합성 필터.
마케팅 적합성(marketing_acceptable) 판정은 모듈이 전담한다. 크롤링 시점에
방문자/AI View 사진(extra_photo_urls)만을 대상으로 판정하며, 업로드 이후 단계의
태깅(app/utils/autotag.py의 autotag_images(), sheet 기반 image_autotag_prompt)
공간/피사체/카메라/모션/내러티브 태그만 다루고 marketing_acceptable은 포함하지 않는다
(이미 단계에서 걸러진 이미지만 태깅 대상이 되기 때문). 프롬프트가 짧아
시트(Prompt) 대신 코드에 하드코딩한다.
업체 등록 사진(owner_images) 필터의 대상이 아니며, 호출측(라우터)에서
owner_images 개수가 NvMapScraper.SUPPLEMENT_THRESHOLD(30) 이상이면 모듈을
아예 호출하지 않는 것이 원칙이다.
"""
import asyncio
from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
from app.utils.prompts.schemas import MarketingFilterOutput
logger = get_logger("image_filter")
# 크롤링 단계 필터링에 사용할 Gemini 모델. 시트(prompts.py)와 달리 코드에 고정한다.
MARKETING_FILTER_MODEL = "gpt-5-mini"
MAX_RETRY = 2
MARKETING_FILTER_PROMPT_TEMPLATE = """\
당신은 광고 영상 제작을 위한 이미지 심사자입니다. 아래 업종의 광고 영상에 이미지를 \
사용해도 되는지 판정하세요.
업종(industry): {industry}
## MARKETING SUITABILITY CHECK (industry-aware)
- marketing_acceptable: true | false
- reject_reason: short reason if false (e.g., 저화질, 인물 신원 노출, 업종 부적합, 민감/의료 장면, 미성년자 식별 노출). Empty if acceptable.
- Person identity protection: 식별 가능한 얼굴이 주피사체이고 동의 여부가 불확실하면 보수적으로 처리.
주어진 스키마에 맞춰 marketing_acceptable과 reject_reason만 반환하세요.\
"""
def _build_prompt(industry: str) -> str:
return MARKETING_FILTER_PROMPT_TEMPLATE.format(industry=industry or "미상")
async def filter_marketing_images(image_url_list: list[str], industry: str = "") -> list[bool]:
"""이미지 URL마다 마케팅 적합성(marketing_acceptable)만 판정해 통과 여부 리스트를 반환한다.
이미지 1장당 API 호출 1회를 asyncio.gather로 병렬 실행한다(배치 호출 아님).
실패한 이미지는 최대 MAX_RETRY회 재시도하며, 그래도 실패하면 보수적으로
False(제외) 처리한다.
Args:
image_url_list: 판정할 이미지 URL 목록 (extra_photo_urls의 original만 전달할 )
industry: 업종 분류값 (_resolve_industry 결과). 필터 프롬프트 앞에서 먼저 계산되어야 .
Returns:
image_url_list와 같은 순서의 통과 여부(bool) 리스트.
"""
if not image_url_list:
return []
chatgpt = ChatgptService(model_type="gpt")
prompt_text = _build_prompt(industry)
async def _call(url: str):
return await chatgpt._call_pydantic_output_chat_completion(
prompt=prompt_text,
output_format=MarketingFilterOutput,
model=MARKETING_FILTER_MODEL,
img_url=url,
image_detail_high=True,
)
results: list[MarketingFilterOutput | BaseException] = await asyncio.gather(
*[_call(url) for url in image_url_list], return_exceptions=True
)
for _ in range(MAX_RETRY):
failed_idx = [i for i, r in enumerate(results) if isinstance(r, Exception)]
if not failed_idx:
break
# logger.warning(f"[image_filter] 재시도 대상 인덱스: {failed_idx}")
retried = await asyncio.gather(
*[_call(image_url_list[i]) for i in failed_idx], return_exceptions=True
)
for i, result in zip(failed_idx, retried):
results[i] = result
final_failed = [i for i, r in enumerate(results) if isinstance(r, Exception)]
# if final_failed:
# logger.warning(
# f"[image_filter] {len(final_failed)}건 최종 실패 → 보수적으로 제외 처리: {final_failed}"
# )
return [
(not isinstance(r, Exception)) and r.marketing_acceptable
for r in results
]
def assemble_images(
owner_images: list[dict],
extra_images: list[dict],
extra_pass_flags: list[bool],
max_images: int,
) -> list[dict]:
"""owner_images 전량 + 필터 통과한 extra_images를 합쳐 최대 max_images장을 만든다.
owner_images는 무조건 포함(필터링 대상 아님). extra_images는 extra_pass_flags와
같은 순서로 매칭되며, 통과분만 순서대로 이어붙인다. original URL 기준으로 중복을
제거한다(nvMapScraper._extract_origins의 dedup 방식과 동일).
"""
passed_extra = [img for img, ok in zip(extra_images, extra_pass_flags) if ok]
seen: set[str] = set()
combined: list[dict] = []
for img in owner_images + passed_extra:
original = img.get("original")
if original and original not in seen:
seen.add(original)
combined.append(img)
return combined[:max_images]

View File

@ -1,8 +1,4 @@
import asyncio
import random
import re
from html import unescape
from difflib import SequenceMatcher
from playwright.async_api import async_playwright
from urllib import parse
import time
@ -20,76 +16,23 @@ class NvMapPwScraper():
_win_width = 1280
_win_height = 720
_max_retry = 3
_timeout = 30 # place id timeout threshold seconds
_retry_delay_ms = 1500 # 검색 실패 후 재시도 전 대기시간 (네이버 요청 밀도 완화)
# UA·뷰포트·sec-ch-ua를 한 세트로 묶은 브라우저 프로필 후보군 (안티봇 핑거프린트 회피용)
_UA_PROFILES = [
{
"user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36",
"sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="130", "Google Chrome";v="130"',
"viewport": {"width": 1280, "height": 720},
},
{
"user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36",
"sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="129", "Google Chrome";v="129"',
"viewport": {"width": 1366, "height": 768},
},
{
"user_agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36",
"sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="130", "Google Chrome";v="130"',
"viewport": {"width": 1440, "height": 900},
},
{
"user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36",
"sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="131", "Google Chrome";v="131"',
"viewport": {"width": 1536, "height": 864},
},
]
_current_profile = None
# 헤드리스 자동화 탐지 신호(navigator.webdriver, 빈 plugins/languages, window.chrome 부재,
# permissions.query 이상 동작)를 정상 브라우저처럼 위장하는 스텔스 패치.
# create_page()와 fetch_graphql() 양쪽에서 생성하는 모든 page에 반드시 적용해야 한다 —
# 한쪽이라도 빠지면 그 경로만 헤드리스로 노출되어 안티봇 캡차 트리거 확률이 올라간다.
_STEALTH_INIT_SCRIPT = '''
Object.defineProperty(Navigator.prototype, "webdriver", {
set: undefined,
enumerable: true,
configurable: true,
get: () => false,
});
Object.defineProperty(navigator, "plugins", { get: () => [1, 2, 3, 4, 5] });
Object.defineProperty(navigator, "languages", { get: () => ["ko-KR", "ko"] });
window.chrome = window.chrome || { runtime: {} };
const originalQuery = window.navigator.permissions && window.navigator.permissions.query;
if (originalQuery) {
window.navigator.permissions.query = (parameters) => (
parameters.name === "notifications"
? Promise.resolve({ state: Notification.permission })
: originalQuery(parameters)
);
}
'''
_timeout = 60 # place id timeout threshold seconds
# instance var
page = None
@classmethod
def _pick_profile(cls):
"""현재 프로필과 다른 프로필을 무작위로 선택한다 (후보가 1개뿐이면 그대로 반환)."""
candidates = [p for p in cls._UA_PROFILES if p is not cls._current_profile]
return random.choice(candidates or cls._UA_PROFILES)
@classmethod
def default_context_builder(cls):
cls._current_profile = cls._pick_profile()
profile = cls._current_profile
context_builder_dict = {}
context_builder_dict['viewport'] = dict(profile['viewport'])
context_builder_dict['screen'] = dict(profile['viewport'])
context_builder_dict['user_agent'] = profile['user_agent']
context_builder_dict['viewport'] = {
'width' : cls._win_width,
'height' : cls._win_height
}
context_builder_dict['screen'] = {
'width' : cls._win_width,
'height' : cls._win_height
}
context_builder_dict['user_agent'] = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36"
context_builder_dict['locale'] = 'ko-KR'
context_builder_dict['timezone_id']='Asia/Seoul'
@ -105,129 +48,6 @@ if (originalQuery) {
cls._context = await cls._browser.new_context(**cls.default_context_builder())
cls.is_ready = True
@classmethod
async def _recreate_context(cls):
"""네이버 안티봇 차단이 의심될 때 브라우저 컨텍스트를 새로 생성해 세션/핑거프린트를 초기화한다."""
old_context = cls._context
cls._context = await cls._browser.new_context(**cls.default_context_builder())
if old_context:
await old_context.close()
@classmethod
async def _new_stealth_page(cls):
"""스텔스 패치(webdriver 위장 등)와 sec-ch-ua 헤더가 적용된 새 page를 생성한다."""
page = await cls._context.new_page()
await page.add_init_script(cls._STEALTH_INIT_SCRIPT)
if cls._current_profile:
await page.set_extra_http_headers({
'sec-ch-ua': cls._current_profile['sec_ch_ua']
})
return page
GRAPHQL_URL = "https://pcmap-api.place.naver.com/graphql"
@classmethod
async def fetch_graphql(
cls,
place_id: str,
payloads: list[dict],
) -> list[dict | None] | None:
"""실제 브라우저로 네이버 WTM 안티봇 캡차를 통과해 GraphQL 쿼리를 실행한다.
네이버 pcmap GraphQL은 헤더를 검사한다:
- x-wtm-graphql : base64({"arg": place_id, "type": ..., "source": "place"})
- x-wtm-ncaptcha-token : 캡차 JS가 생성 (요청마다 발급, 직접 생성 불가)
없으면 405(캡차) 막힌다. 따라서 place 페이지를 실제로 로드해
페이지가 자연 발생시키는 GraphQL 요청에서 헤더를 캡처한 ,
같은 토큰으로 우리 쿼리들을 in-page fetch로 실행한다.
Args:
place_id: 네이버 place ID
payloads: GraphQL POST 본문 목록
Returns:
payload별 파싱 JSON 목록(실패 항목은 None). 토큰 캡처 실패 None.
"""
if not cls.is_ready:
logger.warning("[NvMapPwScraper] fetch_graphql: scraper가 초기화되지 않았습니다")
return None
page = await cls._new_stealth_page()
captured: dict = {}
def on_request(req):
if "/graphql" in req.url and req.method == "POST" and "tok" not in captured:
tok = req.headers.get("x-wtm-ncaptcha-token")
if tok:
captured["tok"] = tok
captured["wtm"] = req.headers.get("x-wtm-graphql")
page.on("request", on_request)
try:
for t in ("place", "restaurant", "accommodation"):
try:
await page.goto(
f"https://pcmap.place.naver.com/{t}/{place_id}/home",
wait_until="domcontentloaded",
timeout=30000,
)
except Exception as e:
logger.debug(f"[NvMapPwScraper] goto {t} 실패: {e}")
continue
# 페이지가 GraphQL 요청을 보내며 토큰이 헤더에 실릴 때까지 대기 (최대 ~9초)
for _ in range(30):
if captured.get("tok"):
break
await page.wait_for_timeout(300)
if captured.get("tok"):
logger.info(f"[NvMapPwScraper] WTM 토큰 캡처 성공 (type={t})")
break
if not captured.get("tok"):
logger.warning("[NvMapPwScraper] WTM 토큰 캡처 실패")
return None
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"x-wtm-graphql": captured["wtm"],
"x-wtm-ncaptcha-token": captured["tok"],
}
results: list[dict | None] = []
for idx, payload in enumerate(payloads, start=1):
r = await page.evaluate(
"""async (a) => {
const [url, body, hdr] = a;
try {
const r = await fetch(url, {
method: 'POST',
headers: hdr,
body: JSON.stringify(body),
credentials: 'include',
});
if (r.status !== 200) return {__err: r.status};
return await r.json();
} catch (e) { return {__err: String(e)}; }
}""",
[cls.GRAPHQL_URL, payload, headers],
)
if isinstance(r, dict) and "__err" in r:
op = payload.get("operationName", "?")
logger.warning(
f"[NvMapPwScraper] graphql fetch 실패 "
f"({idx}/{len(payloads)} {op}): {r['__err']}"
)
results.append(None)
else:
results.append(r)
return results
except Exception as e:
logger.error(f"[NvMapPwScraper] fetch_graphql 오류: {e}")
return None
finally:
await page.close()
def __init__(self):
if not self.is_ready:
raise Exception("nvMapScraper is not initiated")
@ -240,255 +60,92 @@ if (originalQuery) {
await self.page.close()
async def create_page(self):
self.page = await self._new_stealth_page()
self.page = await self._context.new_page()
await self.page.add_init_script(
'''const defaultGetter = Object.getOwnPropertyDescriptor(
Navigator.prototype,
"webdriver"
).get;
defaultGetter.apply(navigator);
defaultGetter.toString();
Object.defineProperty(Navigator.prototype, "webdriver", {
set: undefined,
enumerable: true,
configurable: true,
get: new Proxy(defaultGetter, {
apply: (target, thisArg, args) => {
Reflect.apply(target, thisArg, args);
return false;
},
}),
});
const patchedGetter = Object.getOwnPropertyDescriptor(
Navigator.prototype,
"webdriver"
).get;
patchedGetter.apply(navigator);
patchedGetter.toString();''')
await self.page.set_extra_http_headers({
'sec-ch-ua': '\"Not?A_Brand\";v=\"99\", \"Chromium\";v=\"130\"'
})
await self.page.goto("http://google.com")
async def goto_url(self, url, wait_until="domcontentloaded", timeout=20000):
page = self.page
await page.goto(url, wait_until=wait_until, timeout=timeout)
@staticmethod
def _clean_title(text: str) -> str:
text = unescape(text) # HTML 엔티티 디코딩 (&amp; → &)
text = re.sub(r"<.*?>", "", text) # HTML 태그 제거
return text.strip()
@staticmethod
def _similarity(a: str, b: str) -> float:
return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()
@staticmethod
def _refine_address(address: str) -> str:
"""한국 주소 패턴에서 첫 번째 유효한 주소만 추출한다."""
patterns = [
# 도로명 (정식): 경기도 가평군 운악로 278
re.compile(
r'[가-힣]+(?:특별시|광역시|특별자치시|도|특별자치도|시)\s+'
r'[가-힣\s]+?(?:로|길|대로)\s+\d+(?:-\d+)?'
),
# 지번 (정식): 경기도 가평군 조종면 운악리 278
re.compile(
r'[가-힣]+(?:특별시|광역시|특별자치시|도|특별자치도|시)\s+'
r'[가-힣\s]+?(?:읍|면|동|리|가)\s+\d+(?:-\d+)?'
),
# 도로명 (축약): 경기 가평 운악로 278
re.compile(
r'[가-힣]{1,4}\s+[가-힣]{1,6}\s+'
r'[가-힣\s]+?(?:로|길|대로)\s+\d+(?:-\d+)?'
),
# 지번 (축약): 경기 가평 조종면 운악리 278
re.compile(
r'[가-힣]{1,4}\s+[가-힣]{1,6}\s+'
r'[가-힣\s]+?(?:읍|면|동|리|가)\s+\d+(?:-\d+)?'
),
]
for pattern in patterns:
m = pattern.search(address)
if m:
return m.group().strip()
return address
async def _extract_candidates_from_list_page(self) -> list[dict]:
"""pcmap.place.naver.com iframe HTML에서 place ID와 업체명을 추출한다."""
pcmap_frame = None
for frame in self.page.frames:
if "pcmap.place.naver.com" in frame.url:
pcmap_frame = frame
logger.debug(f"[DEBUG] pcmap frame 발견: {frame.url[:80]}")
break
if not pcmap_frame:
logger.debug("[DEBUG] pcmap frame 없음")
return []
try:
html = await pcmap_frame.content()
except Exception as e:
logger.debug(f"[DEBUG] pcmap frame content 추출 실패: {e}")
return []
# {"id":"11659052","name":"프레지던트 호텔",...} 형태의 JSON 쌍 추출
pair_pattern = re.compile(
r'"id"\s*:\s*"(\d{5,})"[^}]{0,200}?"name"\s*:\s*"([^"]{1,60})"'
r'|"name"\s*:\s*"([^"]{1,60})"[^}]{0,200}?"id"\s*:\s*"(\d{5,})"'
)
seen = {} # place_id → title (순서 보존)
for m in pair_pattern.finditer(html):
if m.group(1): # id 먼저
pid, title = m.group(1), m.group(2)
else: # name 먼저
pid, title = m.group(4), m.group(3)
if pid not in seen:
seen[pid] = title
candidates = [
{"title": title, "place_url": f"https://map.naver.com/p/entry/place/{pid}"}
for pid, title in list(seen.items())[:10]
]
for i, c in enumerate(candidates):
logger.debug(f"[DEBUG] 후보 {i+1}: {c['title']} / {c['place_url']}")
logger.debug(f"[DEBUG] 목록 후보 {len(candidates)}개 추출")
return candidates
@staticmethod
def _parse_allsearch_candidates(body: dict) -> list[dict]:
"""allSearch 응답 JSON에서 후보 목록을 추출한다."""
place_list = (((body.get("result") or {}).get("place") or {}).get("list")) or []
return [
{
"title": p.get("name") or "",
"place_url": f"https://map.naver.com/p/entry/place/{p['id']}",
"roadAddress": p.get("roadAddress") or "",
"address": p.get("address") or "",
}
for p in place_list
if p.get("id")
]
def _select_best_candidate(self, candidates: list[dict], title: str, address: str) -> dict | None:
"""이름 유사도(70%)와 주소 유사도(30%)를 함께 고려해 최적 후보를 선택한다.
주소 없이 업체명만으로 검색한 경우(3 폴백) 이름 유사도만 사용한다.
"""
if not candidates:
return None
for c in candidates:
name_score = self._similarity(title, self._clean_title(c["title"]))
cand_addr = c.get("roadAddress") or c.get("address") or ""
addr_score = self._similarity(address, cand_addr) if address and cand_addr else 0.0
c["_name_score"] = name_score
c["_addr_score"] = addr_score
c["_total_score"] = name_score * 0.7 + addr_score * 0.3 if address else name_score
return max(candidates, key=lambda c: c["_total_score"])
async def _capture_allsearch(self, url: str, timeout_s: float = 5.0) -> list[dict]:
"""검색 페이지가 자연 발생시키는 allSearch API 응답을 캡처해 후보 목록으로 변환한다.
pcmap iframe 렌더링을 기다릴 필요가 없어 경쟁 조건이 없고, 업체명 단독
검색처럼 iframe 자체가 생성되지 않는 케이스에서도 동작한다.
"""
captured: list[dict] = []
def on_response(resp):
# GET 요청의 실제 응답만 캡처 (OPTIONS preflight 등 오탐 방지)
if "allSearch" in resp.url and resp.request.method == "GET":
async def _consume():
try:
captured.append(await resp.json())
except Exception:
pass
asyncio.create_task(_consume())
self.page.on("response", on_response)
try:
try:
await self.goto_url(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=self._timeout * 1000)
except Exception:
logger.error("[ERROR] Can't Finish domcontentloaded")
deadline = time.monotonic() + timeout_s
while time.monotonic() < deadline:
if "/place/" in self.page.url or captured:
break
await self.page.wait_for_timeout(200)
finally:
self.page.remove_listener("response", on_response)
if not captured:
return []
return self._parse_allsearch_candidates(captured[0])
async def _try_search(self, address: str, title: str) -> str | None:
"""주어진 주소+업체명으로 검색해서 place URL을 반환한다. 실패 시 None."""
encoded_query = parse.quote(f"{address} {title}".strip())
async def get_place_id_url(self, selected):
count = 0
get_place_id_url_start = time.perf_counter()
while (count <= self._max_retry):
title = selected['title'].replace("<b>", "").replace("</b>", "")
address = selected.get('roadAddress', selected['address']).replace("<b>", "").replace("</b>", "")
encoded_query = parse.quote(f"{address} {title}")
url = f"https://map.naver.com/p/search/{encoded_query}"
# 1순위: allSearch API 응답 캡처 (iframe 렌더링 대기 불필요, 업체명 단독 검색도 지원)
candidates = await self._capture_allsearch(url)
if "/place/" in self.page.url:
return self.page.url
wait_first_start = time.perf_counter()
if candidates:
best = self._select_best_candidate(candidates, title, address)
logger.info(
f"[AUTO-SELECT] '{title}''{best['title']}' "
f"(name={best['_name_score']:.2f}, addr={best['_addr_score']:.2f}) {best['place_url']}"
)
return best['place_url']
# 2순위(안전망): allSearch 캡처 실패 시 기존 iframe HTML 파싱 방식으로 폴백
# ── 잠시 비활성화 ──
# logger.warning("[FALLBACK] allSearch 캡처 실패 → iframe 파싱 방식 시도")
# iframe_candidates = []
# for _ in range(3): # 500ms × 3 = 최대 1.5초
# if "/place/" in self.page.url:
# return self.page.url
# iframe_candidates = await self._extract_candidates_from_list_page()
# if iframe_candidates:
# break
# await self.page.wait_for_timeout(500)
#
# if iframe_candidates:
# best = self._select_best_candidate(iframe_candidates, title, address)
# logger.info(
# f"[AUTO-SELECT-IFRAME] '{title}' → '{best['title']}' "
# f"(name={best['_name_score']:.2f}, addr={best['_addr_score']:.2f}) {best['place_url']}"
# )
# return best['place_url']
# isCorrectAnswer=true 로 강제 단일결과 재시도 (원본 로직 유지)
correct_url = self.page.url.replace("?", "?isCorrectAnswer=true&")
try:
await self.goto_url(correct_url, wait_until="networkidle", timeout=self._timeout * 1000)
await self.goto_url(url, wait_until="networkidle",timeout = self._timeout*1000)
except:
if "/place/" in self.page.url:
return self.page.url
logger.error("[ERROR] Can't Finish networkidle (isCorrectAnswer)")
logger.error(f"[ERROR] Can't Finish networkidle")
wait_first_time = (time.perf_counter() - wait_first_start) * 1000
logger.debug(f"[DEBUG] Try {count+1} : Wait for perfect matching : {wait_first_time}ms")
if "/place/" in self.page.url:
return self.page.url
return None
async def get_place_id_url(self, selected):
title = self._clean_title(selected['title'])
address = self._clean_title(selected.get('roadAddress', selected['address']))
logger.debug(f"[DEBUG] Try {count+1} : url place id not found, retry for forced collect answer")
wait_forced_correct_start = time.perf_counter()
# 1차 시도: 원본 주소 + 업체명
logger.debug(f"[DEBUG] 1차 시도 - address: {address}")
result = await self._try_search(address, title)
if result:
return result
url = self.page.url.replace("?","?isCorrectAnswer=true&")
try:
await self.goto_url(url, wait_until="networkidle",timeout = self._timeout*1000)
except:
if "/place/" in self.page.url:
return self.page.url
logger.error(f"[ERROR] Can't Finish networkidle")
# 2차 시도: 정제 주소 + 업체명
refined = self._refine_address(address)
if refined != address:
await self.page.wait_for_timeout(self._retry_delay_ms)
logger.info(f"[REFINE] 주소 정제: '{address}''{refined}'")
result = await self._try_search(refined, title)
if result:
return result
wait_forced_correct_time = (time.perf_counter() - wait_forced_correct_start) * 1000
logger.debug(f"[DEBUG] Try {count+1} : Wait for forced isCorrectAnswer flag : {wait_forced_correct_time}ms")
# 3차 시도: 업체명만으로 검색
await self.page.wait_for_timeout(self._retry_delay_ms)
logger.info(f"[RETRY] 업체명만으로 재시도: '{title}'")
result = await self._try_search("", title)
if result:
return result
if "/place/" in self.page.url:
return self.page.url
count += 1
# 1~3차 모두 실패 → 네이버 안티봇 차단 의심, 컨텍스트 재생성 후 원본 조건으로 1회 재시도
logger.warning(f"[BLOCK-SUSPECTED] 3회 시도 모두 실패 → 컨텍스트 재생성 후 재시도: '{title}'")
await self.page.close()
await self._recreate_context()
await self.create_page()
result = await self._try_search(address, title)
if result:
return result
logger.error("[ERROR] Not found url for {selected}")
logger.error(f"[ERROR] Not found url for {selected}")
return None
return None # 404
# if (count == self._max_retry / 2):
# raise Exception("Failed to identify place id. loading timeout")
# else:
# raise Exception("Failed to identify place id. item is ambiguous")

View File

@ -16,10 +16,6 @@ class GraphQLException(Exception):
"""GraphQL 요청 실패 시 발생하는 예외"""
pass
class URLNotFoundException(Exception):
"""Place ID 발견 불가능 시 발생하는 예외"""
pass
class CrawlingTimeoutException(Exception):
"""크롤링 타임아웃 시 발생하는 예외"""
@ -35,13 +31,6 @@ class NvMapScraper:
GRAPHQL_URL: str = "https://pcmap-api.place.naver.com/graphql"
REQUEST_TIMEOUT = 120 # 초
data_source_identifier = "nv"
SUPPLEMENT_THRESHOLD = 30 # 업체 사진이 이 수 미만일 때 방문자 사진으로 보충
# 방문자 사진 보충 시의 합산 상한 (필터링·정책상 제한).
# 업체 제공 사진은 필터링 면제 대상이므로 이 상한과 무관하게 수집분을 전부 사용한다
# (수집 자체는 BIZ_MAX_PAGES가 상한 — 초과 시 warning 로그 발생).
MAX_IMAGES = 50
BIZ_PAGE_SIZE = 20 # getPhotoViewerItems 'biz' 커서의 페이지당 사진 수
BIZ_MAX_PAGES = 5 # 업체 사진 수집 상한 (5×20=100장, 도달 시 warning)
OVERVIEW_QUERY: str = """
query getAccommodation($id: String!, $deviceType: String) {
business: placeDetail(input: {id: $id, isNx: true, deviceType: $deviceType}) {
@ -57,37 +46,8 @@ query getAccommodation($id: String!, $deviceType: String) {
conveniences
visitorReviewsTotal
}
menus {
name
price
description
recommend
}
images { images { origin url } }
}
}"""
PHOTO_VIEWER_QUERY: str = """
query getPhotoViewerItems($input: PhotoViewerInput) {
photoViewer(input: $input) {
photos {
originalUrl
}
}
}"""
REVIEW_STATS_QUERY: str = """
query getVisitorReviewStats($id: String!) {
visitorReviewStats(input: {businessId: $id}) {
analysis {
votedKeyword {
details {
code
displayName
count
}
}
}
cpImages(source: [ugcImage]) { images { origin url } }
}
}"""
@ -105,13 +65,9 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
)
self.scrap_type: str | None = None
self.rawdata: dict | None = None
self.image_link_list: list[dict] | None = None # [{"preview": str, "original": str}]
self.owner_images: list[dict] | None = None # 업체 등록 사진 (마케팅 필터 제외 대상)
self.extra_photo_urls: list[dict] | None = None # 방문자/AI View 보충 사진 (마케팅 필터 대상)
self.image_link_list: list[str] | None = None
self.base_info: dict | None = None
self.facility_info: str | None = None
self.voted_keyword_stats: list[dict] | None = None # 키워드 투표 집계 (displayName, count)
self.menu_info: list[dict] | None = None # 메뉴 목록 (name, price, description, recommend)
def _get_request_headers(self) -> dict:
headers = self.DEFAULT_HEADERS.copy()
@ -119,98 +75,6 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
headers["Cookie"] = self.cookies
return headers
_GIF_PATTERN = re.compile(r"\.gif(?:/|$)", re.IGNORECASE)
@classmethod
def _is_gif_url(cls, url: str) -> bool:
"""URL의 확장자가 gif인지 확인한다.
네이버 CDN은 리사이즈 파라미터를 확장자 뒤에 경로 세그먼트로 붙인다
(: ".../3982000924.gif/500x500") endswith(".gif")로는 잡히지 않으므로
경로 세그먼트 단위로 ".gif" 뒤에 "/" 또는 문자열 끝이 오는지 검사한다.
"""
return bool(cls._GIF_PATTERN.search(url))
@staticmethod
def _extract_origins(image_node: dict) -> list[dict]:
"""GraphQL 이미지 노드({ images: [{origin, url}, ...] })에서 {preview, original} 목록을 추출한다.
origin = 원본(업로드용), url = CDN 리사이즈(미리보기용)
"""
items = image_node.get("images") or []
return [
{"preview": item.get("url") or item["origin"], "original": item["origin"]}
for item in items
if item.get("origin") and not NvMapScraper._is_gif_url(item["origin"])
]
@staticmethod
def _extract_photo_viewer_urls(photo_viewer_raw: dict | None) -> list[dict]:
"""getPhotoViewerItems 응답에서 {preview, original} 목록을 추출한다.
photoViewer는 썸네일 필드가 없으므로 preview = original 동일하게 사용.
"""
photos = ((photo_viewer_raw or {}).get("data") or {}).get("photoViewer") or {}
items = photos.get("photos") or []
return [
{"preview": p["originalUrl"], "original": p["originalUrl"]}
for p in items
if p.get("originalUrl") and not NvMapScraper._is_gif_url(p["originalUrl"])
]
@classmethod
def _build_biz_payload(cls, place_id: str, page: int) -> dict:
"""'biz' 커서(업체 등록 사진)의 page번째(0-base) 페이지 요청 payload를 만든다."""
start_index = page * cls.BIZ_PAGE_SIZE
cursor: dict = {"id": "biz"}
if start_index > 0:
cursor.update({
"startIndex": start_index,
"hasNext": True,
"lastCursor": str(start_index),
})
return {
"operationName": "getPhotoViewerItems",
"variables": {
"input": {
"businessId": place_id,
"cursors": [cursor],
"dateRange": "",
"excludeAuthorIds": [],
"excludeClipIds": [],
"excludeSection": [],
}
},
"query": cls.PHOTO_VIEWER_QUERY,
}
@staticmethod
def _raw_photo_count(photo_viewer_raw: dict | None) -> int:
"""getPhotoViewerItems 응답의 사진 수(gif 필터링 전 원본 기준)를 반환한다.
페이지네이션 계속 여부 판단용 gif가 걸러진 뒤의 수로 판단하면
마지막 페이지가 아닌데도 조기 종료할 있어 원본 개수를 사용한다.
"""
photos = ((photo_viewer_raw or {}).get("data") or {}).get("photoViewer") or {}
return len(photos.get("photos") or [])
@staticmethod
def _dedup_by_original(images: list[dict]) -> list[dict]:
"""{"preview","original"} dict 리스트를 original URL 기준으로 순서를 유지한 채 중복 제거한다."""
seen: set[str] = set()
result = []
for img in images:
original = img.get("original")
if original and original not in seen:
seen.add(original)
result.append(img)
return result
@staticmethod
def _interleave(a: list, b: list) -> list:
"""두 리스트를 1:1 교차 병합한다. 남은 항목은 뒤에 붙인다."""
result = [x for pair in zip(a, b) for x in pair]
longer = a[len(b):] if len(a) > len(b) else b[len(a):]
return result + longer
async def parse_url(self) -> str:
"""URL에서 place ID를 추출합니다. 단축 URL인 경우 실제 URL로 변환합니다."""
place_pattern = r"/place/(\d+)"
@ -222,226 +86,37 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
async with session.get(self.url) as response:
self.url = str(response.url)
else:
raise URLNotFoundException("This URL does not contain a place ID")
raise GraphQLException("This URL does not contain a place ID")
match = re.search(place_pattern, self.url)
if not match:
# place.naver.com/{type}/{id} 형식 (예: m.place.naver.com/restaurant/11667161)
type_match = re.search(r"place\.naver\.com/([a-zA-Z]+)/(\d+)", self.url)
if type_match:
return type_match.group(2)
if not match:
raise URLNotFoundException("Failed to parse place ID from URL")
raise GraphQLException("Failed to parse place ID from URL")
return match[1]
async def scrap(self):
try:
place_id = await self.parse_url()
# ── 빠른 경로: 직접 aiohttp 호출 (현재 비활성화) ──
# 데이터센터 IP에서는 네이버 WTM 안티봇이 대부분 405(캡차)로 차단해
# 시간만 버리므로 비활성화하고 곧바로 브라우저 경로를 탄다.
# 네이버가 차단을 완화하거나 다른 IP에서 운영해 직접 호출 성공률이
# 높아지면 아래 try 블록을 되살려 빠른 경로를 우선 시도하면 된다.
# try:
# data, fac_data, stats_data = await asyncio.gather(
# self._call_get_accommodation(place_id),
# self._get_facility_string(place_id),
# self._call_get_review_stats(place_id),
# )
# self.scrap_type = "GraphQL"
# except (GraphQLException, CrawlingTimeoutException) as e:
# logger.info(f"[NvMapScraper] 직접 호출 실패({e}) → 브라우저 폴백 시도")
# data, stats_data = await self._scrap_via_browser(place_id)
# fac_data = None # 편의시설(HTML)은 폴백 경로에서 생략 (best-effort)
# self.scrap_type = "GraphQL-Browser"
# ── 실제 브라우저로 WTM 캡차 우회 ──
data, stats_data, extra_photo_urls, biz_photo_urls = await self._scrap_via_browser(place_id)
# 편의시설은 HTML 페이지 파싱이라 GraphQL(WTM) 차단과 별개로 직접 시도 (best-effort, 실패 시 None)
fac_data = await self._get_facility_string(place_id)
self.scrap_type = "GraphQL-Browser"
data = await self._call_get_accommodation(place_id)
self.rawdata = data
fac_data = await self._get_facility_string(place_id)
# Naver 기준임, 구글 등 다른 데이터 소스의 경우 고유 Identifier 사용할 것.
self.place_id = self.data_source_identifier + place_id
self.rawdata["facilities"] = fac_data
business = data["data"]["business"]
# 업체 등록 이미지 (마케팅 적합성 필터 제외 대상 — 자체 dedup).
# placeDetail.images가 대표 사진 일부만 반환하는 경우가 있어 biz 커서 결과를 병합한다.
self.owner_images = self._dedup_by_original(
self._extract_origins(business.get("images") or {}) + biz_photo_urls
)
# 방문자/AI View 보충 사진 (마케팅 적합성 필터 대상). owner에 이미 있는 원본은 제외.
owner_originals = {img["original"] for img in self.owner_images}
self.extra_photo_urls = self._dedup_by_original(
[img for img in extra_photo_urls if img["original"] not in owner_originals]
)
# 업체 사진이 임계값 미만이면 내부/외부/리뷰 사진으로 보충
# (필터링 없는 기본 조립. 마케팅 적합성 필터를 적용하려면 호출측에서
# owner_images / extra_photo_urls를 직접 사용해 image_filter.assemble_images로 재조립할 것.)
# MAX_IMAGES 상한은 방문자 사진이 섞이는 보충 경로에만 적용하며(필터링·정책상 제한),
# 업체 제공 사진만으로 구성되는 경우는 수집분(최대 BIZ_MAX_PAGES 페이지)을 전부 사용한다.
if len(self.owner_images) < self.SUPPLEMENT_THRESHOLD:
combined = self._dedup_by_original(self.owner_images + self.extra_photo_urls)
logger.info(
f"[NvMapScraper] 업체 사진 {len(self.owner_images)}장 < {self.SUPPLEMENT_THRESHOLD}"
f"→ 보충 사진 {len(self.extra_photo_urls)}장 추가 (합산 {len(combined)}장, 상한 {self.MAX_IMAGES}장)"
)
self.image_link_list = combined[: self.MAX_IMAGES]
else:
self.image_link_list = list(self.owner_images)
self.image_link_list = [
nv_image["origin"]
for nv_image in data["data"]["business"]["images"]["images"]
]
self.base_info = data["data"]["business"]["base"]
self.facility_info = fac_data
self.voted_keyword_stats = stats_data
self.menu_info = business.get("menus") or None
self.scrap_type = "GraphQL"
except GraphQLException:
logger.debug("GraphQL failed, fallback to Playwright")
self.scrap_type = "Playwright"
pass # 나중에 pw 이용한 crawling으로 fallback 추가
return
async def _scrap_via_browser(self, place_id: str) -> tuple[dict, list[dict] | None, list[dict], list[dict]]:
"""직접 호출이 WTM 캡차에 막힌 경우, 실제 브라우저로 GraphQL을 호출한다.
Returns:
(overview_data, review_stats_details, extra_photo_urls, biz_photo_urls)
Raises:
GraphQLException: 브라우저 폴백마저 실패한 경우
"""
from app.utils.nvMapPwScraper import NvMapPwScraper
overview_payload = {
"operationName": "getAccommodation",
"variables": {"id": place_id, "deviceType": "pc"},
"query": self.OVERVIEW_QUERY,
}
stats_payload = {
"operationName": "getVisitorReviewStats",
"variables": {"id": place_id},
"query": self.REVIEW_STATS_QUERY,
}
interior_payload = {
"operationName": "getPhotoViewerItems",
"variables": {
"input": {
"businessId": place_id,
"cursors": [{"id": "aiView"}],
"filter": "AI View",
"subFilter": "INTERIOR",
"dateRange": "",
"excludeAuthorIds": [],
"excludeClipIds": [],
"excludeSection": [],
}
},
"query": self.PHOTO_VIEWER_QUERY,
}
exterior_payload = {
"operationName": "getPhotoViewerItems",
"variables": {
"input": {
"businessId": place_id,
"cursors": [{"id": "aiView"}],
"filter": "AI View",
"subFilter": "EXTERIOR",
"dateRange": "",
"excludeAuthorIds": [],
"excludeClipIds": [],
"excludeSection": [],
}
},
"query": self.PHOTO_VIEWER_QUERY,
}
review_payload = {
"operationName": "getPhotoViewerItems",
"variables": {
"input": {
"businessId": place_id,
"cursors": [{"id": "placeReview"}],
"dateRange": "",
"excludeAuthorIds": [],
"excludeClipIds": [],
"excludeSection": [],
}
},
"query": self.PHOTO_VIEWER_QUERY,
}
# 업체 등록 사진. placeDetail.images는 대표 사진 일부(1~수 장)만 반환하는
# 경우가 있어, 사진 탭이 실제 사용하는 'biz' 커서로 별도 조회해 보강한다.
# biz 커서는 페이지당 BIZ_PAGE_SIZE(20)장이며 lastCursor가 단순 인덱스 문자열
# ("20", "40")이라 이전 응답 없이도 모든 페이지를 미리 만들 수 있고, 범위를
# 벗어난 페이지는 빈 목록을 반환하므로 블라인드 요청해도 안전하다.
# 따라서 상한(BIZ_MAX_PAGES)까지의 전 페이지를 첫 배치에 한꺼번에 실어 보낸다
# — 추가 왕복(페이지 재탐색 + WTM 토큰 재캡처)이 없고, 개별 페이지 실패가
# 이후 페이지 수집을 막지 못한다.
biz_payloads = [
self._build_biz_payload(place_id, page) for page in range(self.BIZ_MAX_PAGES)
]
payloads = [overview_payload, stats_payload, interior_payload, exterior_payload, review_payload, *biz_payloads]
MAX_RETRY = 3
results = None
last_error: Exception | None = None
for attempt in range(1, MAX_RETRY + 1):
try:
results = await NvMapPwScraper.fetch_graphql(place_id, payloads)
except Exception as e:
last_error = e
logger.warning(f"[NvMapScraper] 브라우저 폴백 시도 {attempt}/{MAX_RETRY} 오류: {e}")
if attempt < MAX_RETRY:
await asyncio.sleep(1)
continue
if results and results[0] is not None and "data" in results[0]:
break
logger.warning(f"[NvMapScraper] 브라우저 폴백 시도 {attempt}/{MAX_RETRY} 실패(405 등), 재시도")
results = None
if attempt < MAX_RETRY:
await asyncio.sleep(1)
if not results or results[0] is None or "data" not in results[0]:
if last_error:
raise GraphQLException(f"브라우저 폴백 실패: {last_error}")
raise GraphQLException("브라우저 폴백 크롤링 실패 (WTM 토큰 또는 응답 없음)")
data = results[0]
stats_data = None
stats_raw = results[1] if len(results) > 1 else None
if stats_raw:
_vrs = (stats_raw.get("data") or {}).get("visitorReviewStats") or {}
_analysis = _vrs.get("analysis") or {}
_voted = _analysis.get("votedKeyword") or {}
stats_data = _voted.get("details") or None
interior_urls = self._extract_photo_viewer_urls(results[2] if len(results) > 2 else None)
exterior_urls = self._extract_photo_viewer_urls(results[3] if len(results) > 3 else None)
review_urls = self._extract_photo_viewer_urls(results[4] if len(results) > 4 else None)
biz_pages = results[5:]
biz_urls = [url for page_result in biz_pages for url in self._extract_photo_viewer_urls(page_result)]
# 개별 페이지 실패(None)는 해당 20장만 누락되고 나머지 페이지는 영향 없다 (best-effort).
failed_biz_pages = sum(1 for r in biz_pages if r is None)
if failed_biz_pages:
logger.warning(
f"[NvMapScraper] 업체 사진 {failed_biz_pages}개 페이지 응답 실패 "
f"— 페이지당 최대 {self.BIZ_PAGE_SIZE}장 누락 가능 (수집분으로 진행)"
)
# 마지막 페이지까지 가득 차 있으면 상한 밖에 사진이 더 있을 수 있다.
if biz_pages and self._raw_photo_count(biz_pages[-1]) >= self.BIZ_PAGE_SIZE:
logger.warning(
f"[NvMapScraper] 업체 사진이 수집 상한(BIZ_MAX_PAGES={self.BIZ_MAX_PAGES}, "
f"{self.BIZ_MAX_PAGES * self.BIZ_PAGE_SIZE}장)까지 가득 참 — 초과분은 수집되지 않음"
)
extra_photo_urls = self._interleave(interior_urls, exterior_urls) + review_urls
logger.info(
f"[NvMapScraper] 보충 이미지 - 내부:{len(interior_urls)} 외부:{len(exterior_urls)} "
f"리뷰:{len(review_urls)} / 업체(biz):{len(biz_urls)}"
)
logger.info(f"[NvMapScraper] 브라우저 폴백 SUCCESS - place_id: {place_id}")
return data, stats_data, extra_photo_urls, biz_urls
async def _call_get_accommodation(self, place_id: str) -> dict:
"""GraphQL API를 호출하여 숙소 정보를 가져옵니다.
@ -470,14 +145,13 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
async with session.post(
self.GRAPHQL_URL,
data=json_payload,
headers=self._get_request_headers(),
headers=self._get_request_headers()
) as response:
if response.status == 200:
logger.info(f"[NvMapScraper] SUCCESS - place_id: {place_id}")
return await response.json()
# 405/429 등 실패: 네이버 WTM 안티봇 캡차 차단 (데이터센터 IP/지문 기반).
# 직접 호출로는 통과 불가 → scrap()에서 브라우저 폴백으로 전환.
# 실패 상태 코드
logger.error(f"[NvMapScraper] Failed with status {response.status} - place_id: {place_id}")
raise GraphQLException(
f"Request failed with status {response.status}"
@ -486,43 +160,13 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
except (TimeoutError, asyncio.TimeoutError):
logger.error(f"[NvMapScraper] Timeout - place_id: {place_id}")
raise CrawlingTimeoutException(f"Request timed out after {self.REQUEST_TIMEOUT}s")
except aiohttp.ClientError as e:
logger.error(f"[NvMapScraper] Client error: {e}")
raise GraphQLException(f"Client error: {e}")
async def _call_get_review_stats(self, place_id: str) -> list[dict] | None:
"""방문자 키워드 투표 집계를 가져옵니다.
Returns:
[{"code": ..., "displayName": ..., "count": ...}, ...] 또는 None
"""
payload = {
"operationName": "getVisitorReviewStats",
"variables": {"id": place_id},
"query": self.REVIEW_STATS_QUERY,
}
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=self.REQUEST_TIMEOUT)
try:
async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
async with session.post(
self.GRAPHQL_URL,
json=payload,
headers=self._get_request_headers(),
) as response:
if response.status != 200:
logger.warning(f"[NvMapScraper] review stats failed: {response.status}")
return None
result = await response.json()
_vrs = (result.get("data") or {}).get("visitorReviewStats") or {}
_analysis = _vrs.get("analysis") or {}
_voted = _analysis.get("votedKeyword") or {}
return _voted.get("details") or None
except Exception as e:
logger.warning(f"[NvMapScraper] Failed to get review stats: {e}")
return None
async def _get_facility_string(self, place_id: str) -> str | None:
"""소 페이지에서 편의시설 정보를 크롤링합니다. 숙소, 음식점 순으로 시도합니다.
"""숙소 페이지에서 편의시설 정보를 크롤링합니다.
Args:
place_id: 네이버 지도 장소 ID
@ -530,16 +174,15 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
Returns:
편의시설 정보 문자열 또는 None
"""
place_types = ["place", "accommodation", "restaurant"]
url = f"https://pcmap.place.naver.com/accommodation/{place_id}/home"
try:
async with aiohttp.ClientSession() as session:
for place_type in place_types:
url = f"https://pcmap.place.naver.com/{place_type}/{place_id}/home"
async with session.get(url, headers=self._get_request_headers()) as response:
soup = bs4.BeautifulSoup(await response.read(), "html.parser")
c_elem = soup.find("span", "place_blind", string="편의")
if c_elem:
return c_elem.parent.parent.find("div").string
facilities = c_elem.parent.parent.find("div").string
return facilities
return None
except Exception as e:
logger.warning(f"[NvMapScraper] Failed to get facility info: {e}")

View File

@ -1,257 +0,0 @@
import json
import re
from pydantic import BaseModel, ValidationError
from typing import List, Optional
from openai import AsyncOpenAI
from app.utils.logger import get_logger
from config import apikey_settings, recovery_settings
from app.utils.prompts.prompts import Prompt
# 로거 설정
logger = get_logger("chatgpt")
class ChatGPTResponseError(Exception):
"""ChatGPT API 응답 에러"""
def __init__(self, status: str, error_code: str = None, error_message: str = None):
self.status = status
self.error_code = error_code
self.error_message = error_message
super().__init__(f"ChatGPT response failed: status={status}, code={error_code}, message={error_message}")
class ChatgptService:
"""ChatGPT API 서비스 클래스
"""
model_type : str
def __init__(self, model_type:str = "gpt", timeout: float = None):
self.timeout = timeout or recovery_settings.CHATGPT_TIMEOUT
self.max_retries = recovery_settings.CHATGPT_MAX_RETRIES
self.model_type = model_type
match model_type:
case "gpt":
self.client = AsyncOpenAI(
api_key=apikey_settings.CHATGPT_API_KEY,
timeout=self.timeout
)
case "gemini":
self.client = AsyncOpenAI(
api_key=apikey_settings.GEMINI_API_KEY,
base_url="https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/",
timeout=self.timeout
)
case _:
raise NotImplementedError(f"Unknown Provider : {model_type}")
async def _call_pydantic_output(
self,
prompt : str,
output_format : BaseModel, #입력 output_format의 경우 Pydantic BaseModel Class를 상속한 Class 자체임에 유의할 것
model : str,
img_url : str,
image_detail_high : bool) -> BaseModel:
content = []
if img_url:
content.append({
"type" : "input_image",
"image_url" : img_url,
"detail": "high" if image_detail_high else "low"
})
content.append({
"type": "input_text",
"text": prompt}
)
last_error = None
for attempt in range(self.max_retries + 1):
response = await self.client.responses.parse(
model=model,
input=[{"role": "user", "content": content}],
text_format=output_format
)
# Response 디버그 로깅
logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] attempt: {attempt}")
logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response ID: {response.id}")
logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response status: {response.status}")
logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response model: {response.model}")
# status 확인: completed, failed, incomplete, cancelled, queued, in_progress
if response.status == "completed":
logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response output_text: {response.output_text[:200]}..." if len(response.output_text) > 200 else f"[ChatgptService] Response output_text: {response.output_text}")
structured_output = response.output_parsed
return structured_output #.model_dump() or {}
# 에러 상태 처리
if response.status == "failed":
error_code = getattr(response.error, 'code', None) if response.error else None
error_message = getattr(response.error, 'message', None) if response.error else None
logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response failed (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): code={error_code}, message={error_message}")
last_error = ChatGPTResponseError(response.status, error_code, error_message)
elif response.status == "incomplete":
reason = getattr(response.incomplete_details, 'reason', None) if response.incomplete_details else None
logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response incomplete (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): reason={reason}")
last_error = ChatGPTResponseError(response.status, reason, f"Response incomplete: {reason}")
else:
# cancelled, queued, in_progress 등 예상치 못한 상태
logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Unexpected response status (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {response.status}")
last_error = ChatGPTResponseError(response.status, None, f"Unexpected status: {response.status}")
# 마지막 시도가 아니면 재시도
if attempt < self.max_retries:
logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Retrying request...")
# 모든 재시도 실패
logger.error(f"[ChatgptService({self.model_type})] All retries exhausted. Last error: {last_error}")
raise last_error
async def _call_pydantic_output_chat_completion( # alter version
self,
prompt : str,
output_format : BaseModel, #입력 output_format의 경우 Pydantic BaseModel Class를 상속한 Class 자체임에 유의할 것
model : str,
img_url : str,
image_detail_high : bool) -> BaseModel:
content = []
if img_url:
content.append({
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": img_url,
"detail": "high" if image_detail_high else "low"
}
})
content.append({
"type": "text",
"text": prompt
})
last_error = None
for attempt in range(self.max_retries + 1):
try:
response = await self.client.beta.chat.completions.parse(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": content}],
response_format=output_format
)
except (ValidationError, json.JSONDecodeError) as e:
# 모델이 스키마에 맞지 않는 JSON을 반환한 경우 (예: trailing characters).
# 확률적 출력 문제일 수 있으므로 재시도 대상에 포함한다.
logger.warning(
f"[ChatgptService({self.model_type})] Structured output parse failed "
f"(attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {e}"
)
last_error = ChatGPTResponseError("parse_error", type(e).__name__, str(e))
if attempt < self.max_retries:
logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Retrying request...")
continue
# Response 디버그 로깅
# logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] attempt: {attempt}")
# logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response ID: {response.id}")
# logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response finish_reason: {response.id}")
# logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response model: {response.model}")
choice = response.choices[0]
finish_reason = choice.finish_reason
if finish_reason == "stop":
# output_text = choice.message.content or ""
# logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response output_text: {output_text[:200]}..." if len(output_text) > 200 else f"[ChatgptService] Response output_text: {output_text}")
return choice.message.parsed
elif finish_reason == "length":
logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response incomplete - token limit reached (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1})")
last_error = ChatGPTResponseError("incomplete", finish_reason, "Response incomplete: max tokens reached")
elif finish_reason == "content_filter":
logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response blocked by content filter (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1})")
last_error = ChatGPTResponseError("failed", finish_reason, "Response blocked by content filter")
else:
logger.warning(f"[ChatgptService({self.model_type})] Unexpected finish_reason (attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {finish_reason}")
last_error = ChatGPTResponseError("failed", finish_reason, f"Unexpected finish_reason: {finish_reason}")
# 마지막 시도가 아니면 재시도
if attempt < self.max_retries:
logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Retrying request...")
# 모든 재시도 실패
logger.error(f"[ChatgptService({self.model_type})] All retries exhausted. Last error: {last_error}")
raise last_error
async def generate_structured_output_multi_image(
self,
prompt_text: str,
output_format: BaseModel,
model: str,
img_urls: List[str],
image_detail_high: bool = True,
) -> BaseModel:
"""여러 이미지를 한 번에 보고 구조화 출력을 생성합니다 (썸네일 비전 선택용).
sheet 기반 Prompt를 거치지 않고 코드에서 조립한 프롬프트 텍스트와
이미지 URL 리스트를 직접 받는다. 이미지들은 프롬프트에 나열된 순서와
동일하게 첨부되므로, 프롬프트에서 "N번째 이미지" 지칭할 있다.
"""
content = []
for url in img_urls:
content.append({
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": url,
"detail": "high" if image_detail_high else "low",
},
})
content.append({"type": "text", "text": prompt_text})
last_error = None
for attempt in range(self.max_retries + 1):
try:
response = await self.client.beta.chat.completions.parse(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": content}],
response_format=output_format,
)
except (ValidationError, json.JSONDecodeError) as e:
logger.warning(
f"[ChatgptService({self.model_type})] multi-image parse failed "
f"(attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {e}"
)
last_error = ChatGPTResponseError("parse_error", type(e).__name__, str(e))
if attempt < self.max_retries:
continue
raise last_error
choice = response.choices[0]
if choice.finish_reason == "stop":
return choice.message.parsed
logger.warning(
f"[ChatgptService({self.model_type})] multi-image unexpected finish_reason "
f"(attempt {attempt + 1}/{self.max_retries + 1}): {choice.finish_reason}"
)
last_error = ChatGPTResponseError("failed", choice.finish_reason, "multi-image call failed")
raise last_error
async def generate_structured_output(
self,
prompt : Prompt,
input_data : dict,
img_url : Optional[str] = None,
img_detail_high : bool = False,
silent : bool = True
) -> BaseModel:
prompt_text = prompt.build_prompt(input_data, silent)
logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Generated Prompt (length: {len(prompt_text)})")
if not silent:
logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Starting GPT request with structured output with model: {prompt.prompt_model}")
# GPT API 호출
#parsed = await self._call_structured_output_with_response_gpt_api(prompt_text, prompt.prompt_output, prompt.prompt_model)
# parsed = await self._call_pydantic_output(prompt_text, prompt.prompt_output_class, prompt.prompt_model, img_url, img_detail_high)
parsed = await self._call_pydantic_output_chat_completion(prompt_text, prompt.prompt_output_class, prompt.prompt_model, img_url, img_detail_high)
return parsed

View File

@ -1,123 +1,65 @@
import re
import gspread
import os, json
from pydantic import BaseModel
from google.oauth2.service_account import Credentials
from config import prompt_settings
from app.utils.logger import get_logger
from app.utils.prompts.schemas import *
from functools import lru_cache
# {known_field} 형태만 치환하기 위한 패턴. JSON 예시 등 리터럴 중괄호는 보존된다.
_PLACEHOLDER_RE = re.compile(r"\{(\w+)\}")
logger = get_logger("prompt")
_SCOPES = [
"https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly"
]
_sheet_cache: dict[str, tuple[str, str]] = {}
def _get_spreadsheet():
creds = Credentials.from_service_account_file(
prompt_settings.GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON, scopes=_SCOPES
)
return gspread.authorize(creds).open_by_key(prompt_settings.PROMPT_SPREADSHEET)
def _preload_all_sheets(sheet_names: list[str]):
ranges = [f"{name}!B2:B3" for name in sheet_names]
response = _get_spreadsheet().values_batch_get(ranges)
for value_range in response["valueRanges"]:
range_name = value_range.get("range", "")
name = range_name.split("!")[0].strip("'")
if name not in sheet_names:
continue
values = value_range.get("values", [])
if len(values) < 2 or not values[0] or not values[1]:
logger.warning(f"Sheet '{name}' has missing data, skipping preload")
continue
_sheet_cache[name] = (values[1][0], values[0][0]) # (B3=template, B2=model)
def _read_sheet_data(sheet_name: str) -> tuple[str, str]:
if sheet_name not in _sheet_cache:
ws = _get_spreadsheet().worksheet(sheet_name)
values = ws.batch_get(["B2:B3"])[0]
_sheet_cache[sheet_name] = (values[1][0], values[0][0])
return _sheet_cache[sheet_name]
class Prompt():
sheet_name: str
prompt_template: str
prompt_template_path : str #프롬프트 경로
prompt_template : str # fstring 포맷
prompt_model : str
prompt_input_class = BaseModel
prompt_input_class = BaseModel # pydantic class 자체를(instance 아님) 변수로 가짐
prompt_output_class = BaseModel
def __init__(self, sheet_name, prompt_input_class, prompt_output_class):
self.sheet_name = sheet_name
def __init__(self, prompt_template_path, prompt_input_class, prompt_output_class, prompt_model):
self.prompt_template_path = prompt_template_path
self.prompt_input_class = prompt_input_class
self.prompt_output_class = prompt_output_class
self.prompt_template, self.prompt_model = _read_sheet_data(sheet_name)
self.prompt_template = self.read_prompt()
self.prompt_model = prompt_model
def build_prompt(self, input_data:dict, silent:bool = False) -> str:
def _reload_prompt(self):
self.prompt_template = self.read_prompt()
def read_prompt(self) -> tuple[str, dict]:
with open(self.prompt_template_path, "r") as fp:
prompt_template = fp.read()
return prompt_template
def build_prompt(self, input_data:dict) -> str:
verified_input = self.prompt_input_class(**input_data)
values = verified_input.model_dump()
# 알려진 {필드}만 치환하고, 프롬프트 내 JSON 예시 등 리터럴 중괄호는 그대로 둔다.
# (str.format은 모든 {..}를 필드로 해석해 리터럴 중괄호에서 깨지므로 사용하지 않음)
build_template = _PLACEHOLDER_RE.sub(
lambda m: str(values[m.group(1)]) if m.group(1) in values else m.group(0),
self.prompt_template,
)
if not silent:
build_template = self.prompt_template
build_template = build_template.format(**verified_input.model_dump())
logger.debug(f"build_template: {build_template}")
logger.debug(f"input_data: {input_data}")
return build_template
# 업종 분기는 각 프롬프트 내부에서 {industry} 변수로 처리하므로 시트는 타입별 1개로 통합.
_preload_all_sheets([
"marketing",
"lyric",
"subtitle",
"yt_upload",
"image_tag",
])
# 업종 분기는 프롬프트 내부 {industry} 변수로 처리하므로 타입별 단일 프롬프트만 둔다.
marketing_prompt = Prompt(
sheet_name="marketing",
prompt_template_path = os.path.join(prompt_settings.PROMPT_FOLDER_ROOT, prompt_settings.MARKETING_PROMPT_FILE_NAME),
prompt_input_class = MarketingPromptInput,
prompt_output_class = MarketingPromptOutput,
prompt_model = prompt_settings.MARKETING_PROMPT_MODEL
)
lyric_prompt = Prompt(
sheet_name="lyric",
prompt_template_path=os.path.join(prompt_settings.PROMPT_FOLDER_ROOT, prompt_settings.LYRIC_PROMPT_FILE_NAME),
prompt_input_class = LyricPromptInput,
prompt_output_class = LyricPromptOutput,
prompt_model = prompt_settings.LYRIC_PROMPT_MODEL
)
yt_upload_prompt = Prompt(
sheet_name="yt_upload",
prompt_template_path=os.path.join(prompt_settings.PROMPT_FOLDER_ROOT, prompt_settings.YOUTUBE_PROMPT_FILE_NAME),
prompt_input_class = YTUploadPromptInput,
prompt_output_class = YTUploadPromptOutput,
prompt_model = prompt_settings.YOUTUBE_PROMPT_MODEL
)
image_autotag_prompt = Prompt(
sheet_name="image_tag",
prompt_input_class=ImageTagPromptInput,
prompt_output_class=ImageTagPromptOutput,
)
@lru_cache()
def create_dynamic_subtitle_prompt(length: int, industry: str = "") -> Prompt:
# industry 인자는 캐시 구분/하위 호환용. 시트는 단일 'subtitle'로 통합됨.
return Prompt(
sheet_name="subtitle",
prompt_input_class=SubtitlePromptInput,
prompt_output_class=SubtitlePromptOutput[length],
)
def reload_all_prompt():
marketing_prompt._reload_prompt()
lyric_prompt._reload_prompt()
yt_upload_prompt._reload_prompt()

View File

@ -1,5 +1,3 @@
from .lyric import LyricPromptInput, LyricPromptOutput
from .marketing import MarketingPromptInput, MarketingPromptOutput
from .youtube import YTUploadPromptInput, YTUploadPromptOutput
from .image import *
from .subtitle import SubtitlePromptInput, SubtitlePromptOutput

View File

@ -1,219 +0,0 @@
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
from enum import StrEnum, auto
class SpaceType(StrEnum):
"""이미지가 촬영된 공간·장소 유형. LLM이 이미지를 보고 해당하는 공간 태그를 선택하는 데 사용."""
exterior_front = auto()
exterior_night = auto()
exterior_aerial = auto()
exterior_sign = auto()
garden = auto()
entrance = auto()
lobby = auto()
reception = auto()
hallway = auto()
bedroom = auto()
livingroom = auto()
kitchen = auto()
dining = auto()
room = auto()
bathroom = auto()
amenity = auto()
view_window = auto()
view_ocean = auto()
view_city = auto()
view_mountain = auto()
balcony = auto()
cafe = auto()
lounge = auto()
rooftop = auto()
pool = auto()
breakfast_hall = auto()
spa = auto()
fitness = auto()
bbq = auto()
terrace = auto()
glamping = auto()
neighborhood = auto()
landmark = auto()
detail_welcome = auto()
detail_beverage = auto()
detail_lighting = auto()
detail_decor = auto()
detail_tableware = auto()
# 레스토랑(DVRT0001) 템플릿 어휘
dining_hall = auto()
table_setting = auto()
private_room = auto()
detail_cooking = auto()
detail_plating = auto()
detail_menu = auto()
detail_dish_main = auto()
detail_dish_side = auto()
brand_summary = auto()
# 카페(DVCF0001) 템플릿 어휘
hall = auto()
counter_bar = auto()
seating_window = auto()
seating_lounge = auto()
signage = auto()
detail_dessert = auto()
detail_signature_drink = auto()
# 관광지(DVAT0001) 템플릿 어휘
entrance_gate = auto()
exhibition_hall = auto()
landmark_main = auto()
landmark_detail = auto()
night_view = auto()
panorama_view = auto()
photo_spot = auto()
seasonal_scene = auto()
walking_path = auto()
# 미용실(DVSL0001) 템플릿 어휘
mirror_detail = auto()
styling_zone = auto()
waiting_lounge = auto()
# 병원(DVCL0001) 템플릿 어휘
consultation_room = auto()
detail_amenity = auto()
equipment_zone = auto()
recovery_room = auto()
treatment_room = auto()
waiting_area = auto()
# 피트니스(DVFT0001) 템플릿 어휘
apparatus_zone = auto()
brand_sign = auto()
detail_equipment = auto()
locker_room = auto()
powder_room = auto()
pt_zone = auto()
reformer_zone = auto()
# 학원(DVAC0001) 템플릿 어휘
classroom = auto()
counseling_room = auto()
detail_facility = auto()
detail_interior_prop = auto()
detail_materials = auto()
library_corner = auto()
study_room = auto()
class Subject(StrEnum):
"""이미지 내 주요 피사체 유형. 화면에 무엇이 담겨 있는지를 분류하는 태그."""
empty_space = auto()
exterior_building = auto()
architecture_detail = auto()
decoration = auto()
furniture = auto()
food_dish = auto()
nature = auto()
signage = auto()
amenity_item = auto()
person = auto()
# 레스토랑(DVRT0001) 템플릿 어휘
cooking_action = auto()
menu_board = auto()
triptych = auto()
# 카페(DVCF0001) 템플릿 어휘
beverage = auto()
brewing_action = auto()
dessert = auto()
# 관광지(DVAT0001) 템플릿 어휘
scenery = auto()
structure = auto()
# 병원(DVCL0001) 템플릿 어휘
interior_clean = auto()
medical_equipment = auto()
# 피트니스(DVFT0001) 템플릿 어휘
interior_scale = auto()
pilates_apparatus = auto()
training_action = auto()
# 학원(DVAC0001) 템플릿 어휘
facility_equipment = auto()
learning_material = auto()
study_scene = auto()
class Camera(StrEnum):
"""이미지의 촬영 기법·구도·조명 특성. 영상 편집 시 컷의 시각적 스타일을 구분하는 태그."""
wide_angle = auto()
tight_crop = auto()
panoramic = auto()
symmetrical = auto()
leading_line = auto()
golden_hour = auto()
night_shot = auto()
high_contrast = auto()
low_light = auto()
drone_shot = auto()
has_face = auto()
class MotionRecommended(StrEnum):
"""해당 이미지에 적용 가능한 카메라 모션 유형. 영상 제작 시 각 컷에 어울리는 움직임을 추천하는 데 사용."""
static = auto()
slow_pan = auto()
slow_zoom_in = auto()
slow_zoom_out = auto()
walkthrough = auto()
dolly = auto()
class NarrativePhase(StrEnum):
"""광고 영상 내러티브 단계. 이미지가 스토리 흐름에서 어느 위치에 배치되어야 하는지를 나타냄."""
intro = auto()
welcome = auto()
core = auto()
highlight = auto()
support = auto()
accent = auto()
cta = auto()
NARRATIVE_PHASE_LABEL: dict[NarrativePhase, str] = {
NarrativePhase.intro: "첫인상(intro)",
NarrativePhase.welcome: "진입(welcome)",
NarrativePhase.core: "핵심(core)",
NarrativePhase.highlight: "차별화(highlight)",
NarrativePhase.support: "보조(support)",
NarrativePhase.accent: "감성(accent)",
NarrativePhase.cta: "행동유도(cta)",
}
class NarrativePreference(BaseModel):
"""이미지가 각 내러티브 단계에 얼마나 적합한지를 나타내는 점수 모델 (0.0 ~ 100.0).
LLM이 이미지를 분석한 단계별 적합도를 수치로 반환하며,
영상 편집기가 점수를 기반으로 배치 순서를 자동 결정하는 사용."""
intro: float = Field(..., description="첫인상 — 여기가 어디인가 | 장소의 정체성과 위치를 전달하는 이미지. 영상 첫 1~2초에 어떤 곳인지 즉시 인지시키는 역할. 건물 외관, 간판, 정원 등 **장소 자체를 보여주는** 컷")
welcome: float = Field(..., description="진입/환영 — 어떻게 들어가나 | 도착 후 내부로 들어가는 경험을 전달하는 이미지. 공간의 첫 분위기와 동선을 보여줘 들어가고 싶다는 기대감을 만드는 역할. **문을 열고 들어갔을 때 보이는** 컷.")
core: float = Field(..., description="핵심 가치 — 무엇을 경험하나 | **고객이 이 장소를 찾는 본질적 이유.** 이 이미지가 없으면 영상 자체가 성립하지 않음. 질문: 이 비즈니스에서 돈을 지불하는 대상이 뭔가? → 그 답이 core.")
highlight: float = Field(..., description="차별화 — 뭐가 특별한가 | **같은 카테고리의 경쟁사 대비 이곳을 선택하게 만드는 이유.** core가 왜 왔는가라면, highlight는 왜 **여기**인가에 대한 답.")
support: float = Field(..., description="보조/부대 — 그 외에 뭐가 있나 | 핵심은 아니지만 전체 경험을 풍성하게 하는 부가 요소. 없어도 영상은 성립하지만, 있으면 설득력이 올라감. **이것도 있어요** 라고 말하는 컷.")
accent: float = Field(..., description="감성/마무리 — 어떤 느낌인가 | 공간의 분위기와 톤을 전달하는 감성 디테일 컷. 직접적 정보 전달보다 **느낌과 무드**를 제공. 영상 사이사이에 삽입되어 완성도를 높이는 역할.")
cta: float = Field(..., description="행동 유도 — 지금 예약/방문하고 싶게 만드는 컷 | 가격·혜택·한정 오퍼 등 직접적 행동을 촉구하거나, 마지막 장면에서 강한 인상을 남기는 이미지.")
# Input 정의
class ImageTagPromptInput(BaseModel):
"""이미지 태깅 프롬프트에 전달되는 입력 스키마.
분석할 이미지 URL과 업종 정보, LLM이 선택 가능한 태그 후보 리스트를 포함."""
img_url : str = Field(..., description="이미지 URL")
industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
space_type: list[str] = Field(list(SpaceType), description="공간적 정보를 가지는 태그 리스트")
subject: list[str] = Field(list(Subject), description="피사체 정보를 가지는 태그 리스트")
camera: list[str] = Field(list(Camera), description="카메라 정보를 가지는 태그 리스트")
motion_recommended: list[str] = Field(list(MotionRecommended), description="가능한 카메라 모션 리스트")
class MarketingFilterOutput(BaseModel):
"""크롤링 단계에서 이미지의 마케팅(광고 영상) 사용 가능 여부만 판정하는 프롬프트의 출력 스키마.
ImageTagPromptOutput과 달리 태깅(공간/피사체/카메라/모션/내러티브) 포함하지 않는다."""
marketing_acceptable: bool = Field(..., description="광고 영상 사용 가능 여부")
reject_reason: str = Field(default="", description="거부 사유 (marketing_acceptable=false 시). 예: 저화질, 인물 신원 노출, 업종 부적합, 민감/의료 장면, 미성년자 식별 노출")
# Output 정의
class ImageTagPromptOutput(BaseModel):
"""이미지 태깅 프롬프트의 LLM 출력 스키마.
공간·피사체·카메라·모션 태그와 내러티브 적합도 점수를 담아 반환.
마케팅 사용 가능 여부는 크롤링 단계(MarketingFilterOutput)에서 이미 판정되므로 포함하지 않는다."""
space_type: list[SpaceType] = Field(..., description="공간적 정보를 가지는 태그 리스트")
subject: list[Subject] = Field(..., description="피사체 정보를 가지는 태그 리스트")
camera: list[Camera] = Field(..., description="카메라 정보를 가지는 태그 리스트")
motion_recommended: list[MotionRecommended] = Field(..., description="가능한 카메라 모션 리스트")
narrative_preference: NarrativePreference = Field(..., description="이미지의 내러티브 상 점수")

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@ -1,7 +1,5 @@
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Literal, Optional
GENRE_VALUES = Literal["kpop", "pop", "ballad", "hip-hop", "rnb", "edm", "jazz", "rock"]
from typing import List, Optional
# Input 정의
class LyricPromptInput(BaseModel):
@ -10,16 +8,10 @@ class LyricPromptInput(BaseModel):
detail_region_info : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역 상세")
marketing_intelligence_summary : Optional[str] = Field(None, description = "마케팅 분석 정보 보고서")
language : str= Field(..., description = "가사 언어")
genre : str = Field(default="", description = "지정된 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). 비어있으면 GPT가 무드에 맞는 장르를 자유롭게 추천")
exclude_genre : str = Field(default="", description = "재생성 시 직전에 사용된 장르. genre가 비어있는 경우(자동 선택) 이 장르는 추천에서 제외")
industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
promotional_expression_example : str = Field(..., description = "판촉 가사 표현 예시")
timing_rules : str = Field(..., description = "시간 제어문")
# Output 정의
class LyricPromptOutput(BaseModel):
lyric: str = Field(..., description="생성된 가사")
suno_prompt: str = Field(..., description="Suno AI용 프롬프트")
recommended_genre: GENRE_VALUES = Field(
...,
description="가사에 사용된(또는 가장 잘 맞는) 음악 장르. genre 입력이 주어졌다면 그 값을 그대로 반환하고, "
"비어있었다면 exclude_genre를 제외한 나머지 중 가사 무드에 가장 잘 맞는 장르를 직접 선택해 반환",
)

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@ -6,18 +6,14 @@ class MarketingPromptInput(BaseModel):
customer_name : str = Field(..., description = "마케팅 대상 사업체 이름")
region : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역")
detail_region_info : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역 상세")
industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
category : str = Field(default="", description = "네이버 지도 원본 카테고리 텍스트 (예: 펜션, 한식). industry 모듈 선택에는 관여하지 않고 세부 묘사의 참고 정보로만 사용")
facility_info : str = Field(default="", description = "편의시설 정보 (네이버 지도 크롤링, 없으면 빈 문자열)")
voted_keywords : str = Field(default="", description = "방문자 키워드 투표 상위 5개 (쉼표 구분, 없으면 빈 문자열)")
# 메뉴 전달은 잠정 보류 (사이드 메뉴가 분석에 과도한 영향을 주는 문제). 재도입 시 주석 해제.
# menu_info : str = Field(default="", description = "메뉴/상품 목록 (네이버 지도 크롤링, 쉼표 구분, 없으면 빈 문자열). 실제 판매 품목 기반 셀링포인트 작성에 사용")
# Output 정의
class BrandIdentity(BaseModel):
location_feature_analysis: str = Field(..., description="입지 특성 분석 (80자 이상 150자 이하)", min_length = 80, max_length = 150) # min/max constraint는 현재 openai json schema 등에서 작동하지 않는다는 보고가 있음.
concept_scalability: str = Field(..., description="컨셉 확장성 (80자 이상 150자 이하)", min_length = 80, max_length = 150)
class MarketPositioning(BaseModel):
category_definition: str = Field(..., description="마케팅 카테고리")
core_value: str = Field(..., description="마케팅 포지션 핵심 가치")
@ -26,12 +22,14 @@ class AgeRange(BaseModel):
min_age : int = Field(..., ge=0, le=100)
max_age : int = Field(..., ge=0, le=100)
class TargetPersona(BaseModel):
persona: str = Field(..., description="타겟 페르소나 이름/설명")
age: AgeRange = Field(..., description="타겟 페르소나 나이대")
favor_target: List[str] = Field(..., description="페르소나의 선호 요소")
decision_trigger: str = Field(..., description="구매 결정 트리거")
class SellingPoint(BaseModel):
english_category: str = Field(..., description="셀링포인트 카테고리(영문)")
korean_category: str = Field(..., description="셀링포인트 카테고리(한글)")

View File

@ -1,32 +0,0 @@
from pydantic import BaseModel, create_model, Field
from typing import List
from functools import lru_cache
# Input 정의
class SubtitlePromptInput(BaseModel):
marketing_intelligence : str = Field(..., description="마케팅 인텔리전스 정보")
pitching_tag_list_string : str = Field(..., description="필요한 피칭 레이블 리스트 stringify")
customer_name : str = Field(..., description = "마케팅 대상 사업체 이름")
detail_region_info : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역 상세")
language : str = Field(default="Korean", description="자막 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)")
industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
# Output 정의
class PitchingOutput(BaseModel):
pitching_tag: str = Field(..., description="피칭 레이블")
pitching_data: str = Field(..., description = "피칭 내용물")
class SubtitlePromptOutput(BaseModel):
pitching_results: List[PitchingOutput] = Field(..., description = "피칭 리스트")
@classmethod
@lru_cache()
def __class_getitem__(cls, n: int):
return create_model(
cls.__name__,
pitching_results=(
List[PitchingOutput],
Field(..., min_length=n, max_length=n, description="피칭 리스트")
),
)

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