Compare commits
No commits in common. "main" and "feature-image-upload" have entirely different histories.
main
...
feature-im
7
.gitignore
vendored
7
.gitignore
vendored
@ -32,11 +32,8 @@ media/
|
||||
|
||||
|
||||
*.ipynb_checkpoint*
|
||||
# Static files (공유 기본 이미지는 예외로 추적)
|
||||
static/*
|
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!static/images/
|
||||
static/images/*
|
||||
!static/images/ado2_image.png
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||||
# Static files
|
||||
static/
|
||||
|
||||
# Log files
|
||||
*.log
|
||||
|
||||
@ -69,9 +69,6 @@ PROJECT_DOMAIN=localhost:8000 # 프로젝트 도메인 (호스트:포
|
||||
PROJECT_VERSION=0.1.0 # 프로젝트 버전
|
||||
DESCRIPTION=FastAPI 기반 CastAD 프로젝트 # 프로젝트 설명
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||||
ADMIN_BASE_URL=/admin # 관리자 페이지 기본 URL
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||||
SHARE_FRONTEND_URL=https://ado2.o2osolution.ai # 공유 페이지 → 영상 상세 이동 프론트 URL (로컬: http://localhost:3000, 테스트: https://dev.castad.net)
|
||||
SHARE_API_BASE_URL= # 공유 OG 페이지의 외부 공개 API URL (예: https://dev-ssul.castad.net/api). 프록시가 /api 를 떼면 필수
|
||||
SHARE_DEFAULT_IMAGE_URL= # 포스터 없을 때 OG 이미지 (비우면 API /static/images/ado2_image.png)
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||||
DEBUG=True # 디버그 모드 (True: 개발, False: 운영)
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||||
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# ================================
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||||
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||||
@ -16,13 +16,8 @@ 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.utils.upload_blob_as_request import to_playback_url
|
||||
from app.comment.models import Comment
|
||||
from app.database.like_cache import (
|
||||
bulk_is_user_liked,
|
||||
get_like_counts,
|
||||
mset_like_counts,
|
||||
)
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||||
from app.database.like_cache import get_like_counts, mset_like_counts
|
||||
from app.video.models import Video, VideoReaction
|
||||
from app.video.schemas.video_schema import VideoListItem
|
||||
|
||||
@ -154,24 +149,6 @@ async def get_videos(
|
||||
if vid not in db_found_ids:
|
||||
like_count_map[vid] = 0
|
||||
|
||||
# is_liked_by_me: Redis user-set 기준, 캐시 미스 시 현재 사용자 상태만 DB 조회
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||||
raw_liked = await bulk_is_user_liked(video_ids, current_user.user_uuid)
|
||||
needs_db_lookup = [
|
||||
vid for vid, liked in raw_liked.items()
|
||||
if liked is None and like_count_map.get(vid, 0) > 0
|
||||
]
|
||||
if needs_db_lookup:
|
||||
liked_video_ids = set((await session.execute(
|
||||
select(VideoReaction.video_id).where(
|
||||
VideoReaction.video_id.in_(needs_db_lookup),
|
||||
VideoReaction.user_uuid == current_user.user_uuid,
|
||||
)
|
||||
)).scalars().all())
|
||||
for vid in needs_db_lookup:
|
||||
raw_liked[vid] = vid in liked_video_ids
|
||||
|
||||
liked_map = {vid: bool(liked) for vid, liked in raw_liked.items()}
|
||||
|
||||
# VideoListItem으로 변환
|
||||
items = [
|
||||
VideoListItem(
|
||||
@ -179,15 +156,10 @@ async def get_videos(
|
||||
store_name=project.store_name,
|
||||
region=project.region,
|
||||
task_id=video.task_id,
|
||||
result_movie_url=to_playback_url(video.result_movie_url),
|
||||
poster_url=video.poster_url,
|
||||
title=video.title,
|
||||
description=video.description,
|
||||
hashtags=video.hashtags,
|
||||
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,
|
||||
is_liked_by_me=liked_map.get(video.id, False),
|
||||
)
|
||||
for video, project, comment_count in rows
|
||||
]
|
||||
|
||||
@ -46,7 +46,7 @@ router = APIRouter(prefix="/comment", tags=["Comment"])
|
||||
- **parent_id**: 대댓글일 때만 부모 댓글 id (생략 시 최상위 댓글)
|
||||
|
||||
## 참고
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||||
- 작성자 닉네임/프로필 이미지는 카카오 로그인 정보를 그대로 사용합니다 (클라이언트에서 지정 불가).
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||||
- 작성자 정보는 응답에 포함되지 않습니다 (익명 정책).
|
||||
- 대댓글에 또 대댓글을 다는 것은 불가합니다 (최대 2-depth).
|
||||
""",
|
||||
response_model=CommentCreateResponse,
|
||||
@ -71,7 +71,7 @@ async def post_comment(
|
||||
session=session,
|
||||
video_id=video_id,
|
||||
user_uuid=current_user.user_uuid,
|
||||
nickname=current_user.nickname,
|
||||
nickname=body.nickname,
|
||||
content=body.content,
|
||||
parent_id=body.parent_id,
|
||||
)
|
||||
@ -79,7 +79,6 @@ async def post_comment(
|
||||
return CommentCreateResponse(
|
||||
id=comment.id,
|
||||
nickname=comment.nickname or "익명",
|
||||
profile_image_url=current_user.profile_image_url,
|
||||
parent_id=comment.parent_id,
|
||||
content=comment.content,
|
||||
created_at=comment.created_at,
|
||||
@ -102,7 +101,7 @@ async def post_comment(
|
||||
|
||||
## 참고
|
||||
- 최상위 댓글만 페이지네이션됩니다. 각 댓글의 대댓글은 전부 포함됩니다.
|
||||
- 작성자 닉네임/프로필 이미지는 카카오 로그인 정보 기준이며, is_mine으로 본인 댓글 여부도 확인 가능합니다.
|
||||
- 작성자 정보는 노출되지 않으며, is_mine으로 본인 댓글 여부만 확인 가능합니다.
|
||||
- 삭제된 댓글은 content=null로 노출됩니다 (대댓글이 있는 경우).
|
||||
""",
|
||||
response_model=PaginatedResponse[CommentItem],
|
||||
|
||||
@ -17,8 +17,7 @@ class Comment(Base):
|
||||
|
||||
2-depth 구조 (최상위 댓글 + 대댓글 1단계).
|
||||
parent_id가 NULL이면 최상위 댓글, 값이 있으면 대댓글.
|
||||
작성자 닉네임은 카카오 로그인 정보를 작성 시점에 그대로 저장한 스냅샷이며,
|
||||
프로필 이미지는 별도 컬럼 없이 응답 시 User 테이블을 조인해 최신값을 조회한다.
|
||||
작성자(user_uuid)는 DB에 저장하지만 API 응답에는 미노출 (익명 정책).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
__tablename__ = "comment"
|
||||
@ -55,7 +54,7 @@ class Comment(Base):
|
||||
comment="NULL=최상위 댓글, 값=대댓글의 부모 id",
|
||||
)
|
||||
nickname: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
|
||||
String(50), nullable=True, comment="댓글 작성자 카카오 닉네임 스냅샷 (null이면 익명)"
|
||||
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)"
|
||||
|
||||
@ -5,6 +5,7 @@ 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")
|
||||
|
||||
@ -13,8 +14,7 @@ class ReplyItem(BaseModel):
|
||||
"""대댓글 응답"""
|
||||
|
||||
id: int = Field(..., description="댓글 고유 ID")
|
||||
nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (카카오 닉네임, 미보유 시 '익명')")
|
||||
profile_image_url: Optional[str] = Field(None, description="작성자 프로필 이미지 URL (카카오 프로필, 로그인 시점 기준 최신값)")
|
||||
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")
|
||||
@ -25,8 +25,7 @@ class CommentItem(BaseModel):
|
||||
"""최상위 댓글 응답 — replies 포함"""
|
||||
|
||||
id: int = Field(..., description="댓글 고유 ID")
|
||||
nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (카카오 닉네임, 미보유 시 '익명')")
|
||||
profile_image_url: Optional[str] = Field(None, description="작성자 프로필 이미지 URL (카카오 프로필, 로그인 시점 기준 최신값)")
|
||||
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")
|
||||
@ -36,8 +35,7 @@ class CommentItem(BaseModel):
|
||||
|
||||
class CommentCreateResponse(BaseModel):
|
||||
id: int = Field(..., description="생성된 댓글 고유 ID")
|
||||
nickname: str = Field(..., description="작성자 닉네임 (카카오 닉네임, 미보유 시 '익명')")
|
||||
profile_image_url: Optional[str] = Field(None, description="작성자 프로필 이미지 URL (카카오 프로필)")
|
||||
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")
|
||||
|
||||
@ -7,7 +7,6 @@ from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from app.comment.models import Comment
|
||||
from app.comment.schemas.comment_schema import CommentItem, ReplyItem
|
||||
from app.user.models import User
|
||||
from app.utils.pagination import PaginatedResponse
|
||||
from app.video.models import Video
|
||||
|
||||
@ -38,7 +37,6 @@ def _build_comment_items(
|
||||
parents: list,
|
||||
replies_map: dict,
|
||||
current_user_uuid: Optional[str],
|
||||
profile_image_map: dict,
|
||||
) -> List[CommentItem]:
|
||||
items = []
|
||||
for c in parents:
|
||||
@ -47,7 +45,6 @@ def _build_comment_items(
|
||||
ReplyItem(
|
||||
id=r.id,
|
||||
nickname=r.nickname or "익명",
|
||||
profile_image_url=profile_image_map.get(r.user_uuid),
|
||||
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,
|
||||
@ -59,7 +56,6 @@ def _build_comment_items(
|
||||
CommentItem(
|
||||
id=c.id,
|
||||
nickname=c.nickname or "익명",
|
||||
profile_image_url=profile_image_map.get(c.user_uuid),
|
||||
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,
|
||||
@ -74,7 +70,7 @@ async def create_comment(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
video_id: int,
|
||||
user_uuid: str,
|
||||
nickname: Optional[str],
|
||||
nickname: str,
|
||||
content: str,
|
||||
parent_id: Optional[int],
|
||||
) -> Comment:
|
||||
@ -147,7 +143,6 @@ async def list_comments(
|
||||
parents = (await session.execute(parents_q)).scalars().all()
|
||||
|
||||
replies_map: dict = defaultdict(list)
|
||||
replies: list = []
|
||||
if parents:
|
||||
parent_ids = [c.id for c in parents]
|
||||
replies_q = (
|
||||
@ -162,16 +157,7 @@ async def list_comments(
|
||||
for r in replies:
|
||||
replies_map[r.parent_id].append(r)
|
||||
|
||||
# 작성자 프로필 이미지는 스냅샷을 저장하지 않고, 응답 시 User 테이블을 조인해 최신값을 조회한다.
|
||||
user_uuids = {c.user_uuid for c in parents} | {r.user_uuid for r in replies}
|
||||
profile_image_map: dict = {}
|
||||
if user_uuids:
|
||||
profile_q = select(User.user_uuid, User.profile_image_url).where(
|
||||
User.user_uuid.in_(user_uuids)
|
||||
)
|
||||
profile_image_map = {uuid: url for uuid, url in (await session.execute(profile_q)).all()}
|
||||
|
||||
items = _build_comment_items(list(parents), replies_map, current_user_uuid, profile_image_map)
|
||||
items = _build_comment_items(list(parents), replies_map, current_user_uuid)
|
||||
|
||||
return PaginatedResponse.create(
|
||||
items=items,
|
||||
|
||||
@ -80,8 +80,7 @@ async def create_db_tables():
|
||||
from app.home.models import Image, Project, MarketingIntel, ImageTag # 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, VideoReaction # noqa: F401
|
||||
from app.comment.models import Comment # 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
|
||||
@ -99,8 +98,6 @@ async def create_db_tables():
|
||||
Song.__table__,
|
||||
SongTimestamp.__table__,
|
||||
Video.__table__,
|
||||
VideoReaction.__table__,
|
||||
Comment.__table__,
|
||||
SNSUploadTask.__table__,
|
||||
SocialUpload.__table__,
|
||||
MarketingIntel.__table__,
|
||||
|
||||
@ -417,16 +417,8 @@ async def _crawling_logic(url: str, session: AsyncSession):
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Step 4-3: 분석 결과 DB 저장 (industry는 Project로 흐르므로 여기엔 미저장)
|
||||
# 공식 링크: 플레이스 홈페이지 항목 우선, 없으면 유저가 입력한 크롤링 소스 URL
|
||||
# (컬럼 길이를 넘는 긴 검색 URL은 place_id 기반 표준 플레이스 URL로 대체)
|
||||
official_site_url = scraper.official_site_url or url
|
||||
if len(official_site_url) > 2048:
|
||||
official_site_url = (
|
||||
f"https://map.naver.com/p/entry/place/{scraper.place_id[2:]}"
|
||||
)
|
||||
marketing_intel = MarketingIntel(
|
||||
place_id=scraper.place_id,
|
||||
official_site_url=official_site_url,
|
||||
intel_result=marketing_analysis.model_dump(),
|
||||
)
|
||||
session.add(marketing_intel)
|
||||
@ -494,7 +486,6 @@ async def _crawling_logic(url: str, session: AsyncSession):
|
||||
- **customer_name**: 업체명 / 브랜드명 (필수)
|
||||
- **address**: 도로명 또는 지번 주소 (필수)
|
||||
- **category**: 업종/카테고리 자유 입력 (선택, 예: 펜션, 카페). 비우면 업체명 기반 AI 분류
|
||||
- **official_site_url**: 업체 공식 홈페이지 링크 (선택, http/https만 허용, 최대 2048자). 영상 응답의 official_site_url로 노출
|
||||
|
||||
## 반환 정보
|
||||
- **processed_info**: 가공된 장소 정보 (customer_name, region, detail_region_info)
|
||||
@ -538,7 +529,6 @@ async def manual_marketing(
|
||||
# Step 3: 분석 결과 DB 저장 (place_id=None — 네이버 장소와 연결되지 않음)
|
||||
marketing_intel = MarketingIntel(
|
||||
place_id=None,
|
||||
official_site_url=request_body.official_site_url,
|
||||
intel_result=marketing_analysis.model_dump(),
|
||||
)
|
||||
session.add(marketing_intel)
|
||||
|
||||
@ -274,7 +274,6 @@ class MarketingIntel(Base):
|
||||
Attributes:
|
||||
id: 고유 식별자 (자동 증가)
|
||||
place_id : 데이터 소스별 식별자
|
||||
official_site_url : 업체 공식 링크 (플레이스 홈페이지 항목, 없으면 크롤링 소스 URL)
|
||||
intel_result : 마케팅 분석 결과물 json
|
||||
created_at: 생성 일시 (자동 설정)
|
||||
"""
|
||||
@ -303,12 +302,6 @@ class MarketingIntel(Base):
|
||||
comment="매장 소스별 고유 식별자 (네이버 크롤링 시 'nv{id}' 형식; 직접 입력 시 NULL)",
|
||||
)
|
||||
|
||||
official_site_url: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
|
||||
String(2048),
|
||||
nullable=True,
|
||||
comment="업체 공식 링크 (플레이스 홈페이지 항목 우선, 없으면 크롤링 소스 URL; 직접 입력 시 NULL)",
|
||||
)
|
||||
|
||||
intel_result : Mapped[dict[str, Any]] = mapped_column(
|
||||
JSON,
|
||||
nullable=False,
|
||||
|
||||
@ -1,6 +1,6 @@
|
||||
from typing import Literal, Optional
|
||||
|
||||
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, field_validator
|
||||
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
|
||||
from app.utils.prompts.schemas import MarketingPromptOutput
|
||||
|
||||
class CrawlingRequest(BaseModel):
|
||||
@ -261,7 +261,6 @@ class ManualMarketingRequest(BaseModel):
|
||||
"store_name": "스테이 머뭄",
|
||||
"address": "전북특별자치도 군산시 절골길 18",
|
||||
"category": "펜션",
|
||||
"official_site_url": "https://www.staymeomoom.com",
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
@ -269,23 +268,6 @@ class ManualMarketingRequest(BaseModel):
|
||||
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")
|
||||
official_site_url: Optional[str] = Field(
|
||||
default=None,
|
||||
max_length=2048,
|
||||
description="업체 공식 홈페이지 링크 (선택, http/https만 허용). 영상 응답의 official_site_url로 노출됨",
|
||||
)
|
||||
|
||||
@field_validator("official_site_url")
|
||||
@classmethod
|
||||
def _validate_official_site_url(cls, v: Optional[str]) -> Optional[str]:
|
||||
if v is None:
|
||||
return None
|
||||
v = v.strip()
|
||||
if not v:
|
||||
return None
|
||||
if not v.startswith(("http://", "https://")):
|
||||
raise ValueError("official_site_url은 http:// 또는 https://로 시작해야 합니다.")
|
||||
return v
|
||||
|
||||
|
||||
class ErrorResponse(BaseModel):
|
||||
|
||||
@ -33,5 +33,5 @@ async def youtube_seo_description(
|
||||
session: AsyncSession = Depends(get_session),
|
||||
) -> YoutubeDescriptionResponse:
|
||||
return await seo_service.get_youtube_seo_description(
|
||||
request_body.video_id, current_user, session
|
||||
request_body.task_id, current_user, session
|
||||
)
|
||||
|
||||
@ -95,6 +95,8 @@ YOUTUBE_SCOPES = [
|
||||
"https://www.googleapis.com/auth/userinfo.profile", # 사용자 프로필
|
||||
]
|
||||
|
||||
YOUTUBE_SEO_HASH = "SEO_Describtion_YT"
|
||||
|
||||
# =============================================================================
|
||||
# Instagram/Facebook OAuth Scopes (추후 구현)
|
||||
# =============================================================================
|
||||
|
||||
@ -8,12 +8,12 @@ from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
|
||||
class YoutubeDescriptionRequest(BaseModel):
|
||||
"""유튜브 SEO Description 제안 요청"""
|
||||
|
||||
video_id: int = Field(..., description="영상 고유 ID")
|
||||
task_id: str = Field(..., description="작업 고유 식별자")
|
||||
|
||||
model_config = ConfigDict(
|
||||
json_schema_extra={
|
||||
"example": {
|
||||
"video_id": 123
|
||||
"task_id": "019c739f-65fc-7d15-8c88-b31be00e588e"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
||||
@ -1,132 +1,88 @@
|
||||
"""
|
||||
유튜브 SEO 서비스
|
||||
|
||||
영상 제목/설명/해시태그를 생성하고 video 테이블에 저장합니다.
|
||||
SEO description 생성 및 Redis 캐싱 로직을 처리합니다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
|
||||
from fastapi import HTTPException, status
|
||||
from fastapi import HTTPException
|
||||
from redis.asyncio import Redis
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from config import db_settings
|
||||
from app.home.models import MarketingIntel, Project
|
||||
from app.social.constants import YOUTUBE_SEO_HASH
|
||||
from app.social.schemas import YoutubeDescriptionResponse
|
||||
from app.social.services.sns_metadata import apply_sns_metadata, has_stored_sns_metadata
|
||||
from app.user.models import User
|
||||
from app.video.models import Video
|
||||
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
|
||||
from app.utils.prompts.prompts import yt_upload_prompt
|
||||
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
redis_seo_client = Redis(
|
||||
host=db_settings.REDIS_HOST,
|
||||
port=db_settings.REDIS_PORT,
|
||||
db=0,
|
||||
decode_responses=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class SeoService:
|
||||
"""유튜브 SEO 비즈니스 로직 서비스"""
|
||||
|
||||
async def get_youtube_seo_description(
|
||||
self,
|
||||
video_id: int,
|
||||
task_id: str,
|
||||
current_user: User,
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
) -> YoutubeDescriptionResponse:
|
||||
"""
|
||||
저장된 SNS 메타데이터를 반환하거나, 없으면 생성 후 video에 저장합니다.
|
||||
유튜브 SEO description 생성
|
||||
|
||||
Redis 캐시 확인 후 miss이면 GPT로 생성하고 캐싱.
|
||||
"""
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[SEO_SERVICE] Load metadata - user: {current_user.user_uuid} / video_id: {video_id}"
|
||||
f"[SEO_SERVICE] Try Cache - user: {current_user.user_uuid} / task_id: {task_id}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
video = await self._get_owned_video(video_id, current_user.user_uuid, session)
|
||||
if video is None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
|
||||
detail=f"video_id '{video_id}'에 해당하는 영상을 찾을 수 없습니다.",
|
||||
)
|
||||
cached = await self._get_from_redis(task_id)
|
||||
if cached:
|
||||
return cached
|
||||
|
||||
if has_stored_sns_metadata(video):
|
||||
return self._response_from_video(video)
|
||||
logger.info(f"[SEO_SERVICE] Cache miss - user: {current_user.user_uuid}")
|
||||
result = await self._generate_seo_description(task_id, current_user, session)
|
||||
await self._set_to_redis(task_id, result)
|
||||
|
||||
result = await self.generate_and_save_for_video(video.id, session)
|
||||
if result is None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
|
||||
detail=f"video_id '{video_id}'에 해당하는 영상을 찾을 수 없습니다.",
|
||||
)
|
||||
await session.commit()
|
||||
return result
|
||||
|
||||
async def generate_and_save_for_video(
|
||||
self,
|
||||
video_id: int,
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
) -> YoutubeDescriptionResponse | None:
|
||||
"""GPT로 SEO를 생성해 지정한 video 행에 저장합니다. 워커/온디맨드 공용."""
|
||||
video_result = await session.execute(select(Video).where(Video.id == video_id))
|
||||
video = video_result.scalar_one_or_none()
|
||||
if video is None:
|
||||
logger.warning(f"[SEO_SERVICE] Video NOT FOUND - video_id: {video_id}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if has_stored_sns_metadata(video):
|
||||
return self._response_from_video(video)
|
||||
|
||||
result = await self._generate_seo_description(video.task_id, session)
|
||||
apply_sns_metadata(video, result.title, result.description, result.keywords)
|
||||
await session.flush()
|
||||
logger.info(f"[SEO_SERVICE] Saved metadata - video_id: {video_id}")
|
||||
return result
|
||||
|
||||
async def _get_owned_video(
|
||||
self,
|
||||
video_id: int,
|
||||
user_uuid: str,
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
) -> Video | None:
|
||||
result = await session.execute(
|
||||
select(Video)
|
||||
.join(Project, Project.id == Video.project_id)
|
||||
.where(
|
||||
Video.id == video_id,
|
||||
Project.user_uuid == user_uuid,
|
||||
Video.is_deleted.is_(False),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
return result.scalar_one_or_none()
|
||||
|
||||
async def _generate_seo_description(
|
||||
self,
|
||||
task_id: str,
|
||||
current_user: User,
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
) -> YoutubeDescriptionResponse:
|
||||
"""GPT를 사용하여 SEO description 생성"""
|
||||
from app.utils.prompts.chatgpt_prompt import ChatgptService
|
||||
from app.utils.prompts.prompts import yt_upload_prompt
|
||||
|
||||
logger.info(f"[SEO_SERVICE] Generating SEO - task_id: {task_id}")
|
||||
logger.info(f"[SEO_SERVICE] Generating SEO - user: {current_user.user_uuid}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
project_result = await session.execute(
|
||||
select(Project)
|
||||
.where(Project.task_id == task_id)
|
||||
.where(
|
||||
Project.task_id == task_id,
|
||||
Project.user_uuid == current_user.user_uuid,
|
||||
)
|
||||
.order_by(Project.created_at.desc())
|
||||
.limit(1)
|
||||
)
|
||||
project = project_result.scalar_one_or_none()
|
||||
if project is None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
|
||||
detail=f"task_id '{task_id}'에 해당하는 Project를 찾을 수 없습니다.",
|
||||
)
|
||||
|
||||
marketing_result = await session.execute(
|
||||
select(MarketingIntel).where(MarketingIntel.id == project.marketing_intelligence)
|
||||
)
|
||||
marketing_intelligence = marketing_result.scalar_one_or_none()
|
||||
if marketing_intelligence is None:
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
status_code=status.HTTP_404_NOT_FOUND,
|
||||
detail="마케팅 인텔리전스를 찾을 수 없습니다.",
|
||||
)
|
||||
|
||||
hashtags = marketing_intelligence.intel_result["target_keywords"]
|
||||
|
||||
@ -138,13 +94,12 @@ class SeoService:
|
||||
),
|
||||
"language": project.language,
|
||||
"target_keywords": hashtags,
|
||||
"industry": project.industry or "",
|
||||
"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
|
||||
)
|
||||
yt_seo_output = await chatgpt.generate_structured_output(yt_upload_prompt, yt_seo_input_data)
|
||||
|
||||
return YoutubeDescriptionResponse(
|
||||
title=yt_seo_output.title,
|
||||
@ -152,8 +107,6 @@ class SeoService:
|
||||
keywords=hashtags,
|
||||
)
|
||||
|
||||
except HTTPException:
|
||||
raise
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"[SEO_SERVICE] EXCEPTION - error: {e}")
|
||||
raise HTTPException(
|
||||
@ -161,12 +114,18 @@ class SeoService:
|
||||
detail=f"유튜브 SEO 생성에 실패했습니다. : {str(e)}",
|
||||
)
|
||||
|
||||
def _response_from_video(self, video: Video) -> YoutubeDescriptionResponse:
|
||||
return YoutubeDescriptionResponse(
|
||||
title=video.title or "",
|
||||
description=video.description or "",
|
||||
keywords=list(video.hashtags or []),
|
||||
)
|
||||
async def _get_from_redis(self, task_id: str) -> YoutubeDescriptionResponse | None:
|
||||
field = f"task_id:{task_id}"
|
||||
yt_seo_info = await redis_seo_client.hget(YOUTUBE_SEO_HASH, field)
|
||||
if yt_seo_info:
|
||||
return YoutubeDescriptionResponse(**json.loads(yt_seo_info))
|
||||
return None
|
||||
|
||||
async def _set_to_redis(self, task_id: str, yt_seo: YoutubeDescriptionResponse) -> None:
|
||||
field = f"task_id:{task_id}"
|
||||
yt_seo_info = json.dumps(yt_seo.model_dump(), ensure_ascii=False)
|
||||
await redis_seo_client.hset(YOUTUBE_SEO_HASH, field, yt_seo_info)
|
||||
await redis_seo_client.expire(YOUTUBE_SEO_HASH, 3600)
|
||||
|
||||
|
||||
seo_service = SeoService()
|
||||
|
||||
@ -1,36 +0,0 @@
|
||||
"""SNS 업로드용 영상 메타데이터 비교/반영 헬퍼."""
|
||||
|
||||
from app.video.models import Video
|
||||
|
||||
|
||||
def has_stored_sns_metadata(video: Video) -> bool:
|
||||
"""video 행에 SNS 제목이 이미 저장되어 있는지 확인합니다."""
|
||||
return bool(video.title)
|
||||
|
||||
|
||||
def sns_metadata_changed(
|
||||
video: Video,
|
||||
title: str,
|
||||
description: str | None,
|
||||
tags: list[str] | None,
|
||||
) -> bool:
|
||||
"""게시 폼 값이 저장된 SNS 메타데이터와 다른지 비교합니다."""
|
||||
stored_tags = list(video.hashtags or [])
|
||||
incoming_tags = list(tags or [])
|
||||
return (
|
||||
(video.title or "") != title
|
||||
or (video.description or "") != (description or "")
|
||||
or stored_tags != incoming_tags
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def apply_sns_metadata(
|
||||
video: Video,
|
||||
title: str,
|
||||
description: str | None,
|
||||
hashtags: list[str] | None,
|
||||
) -> None:
|
||||
"""video 행에 SNS 메타데이터를 반영합니다."""
|
||||
video.title = title
|
||||
video.description = description
|
||||
video.hashtags = list(hashtags or [])
|
||||
@ -26,7 +26,6 @@ from app.social.schemas import (
|
||||
SocialUploadRequest,
|
||||
)
|
||||
from app.social.services.account_service import SocialAccountService
|
||||
from app.social.services.sns_metadata import apply_sns_metadata, sns_metadata_changed
|
||||
from app.social.worker.upload_task import process_social_upload
|
||||
from app.user.models import User
|
||||
from app.video.models import Video
|
||||
@ -77,12 +76,6 @@ class SocialUploadService:
|
||||
detail="영상이 아직 준비되지 않았습니다. 영상 생성이 완료된 후 시도해주세요.",
|
||||
)
|
||||
|
||||
if sns_metadata_changed(video, body.title, body.description, body.tags):
|
||||
apply_sns_metadata(video, body.title, body.description, body.tags)
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[UPLOAD_SERVICE] video SNS 메타데이터 갱신 - video_id: {body.video_id}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 2. 소셜 계정 조회 및 소유권 검증
|
||||
account = await self._account_service.get_account_by_id(
|
||||
user_uuid=current_user.user_uuid,
|
||||
|
||||
@ -6,10 +6,6 @@ from app.utils.prompts.schemas import SpaceType, Subject, Camera, MotionRecommen
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
|
||||
# medium 추론은 출력 비용의 80%를 차지하고, minimal은 A/B 비교(4회)에서 narrative 점수가
|
||||
# welcome 단계로 편향되고 태그를 과다 선택하는 패턴이 반복돼 low로 고정한다.
|
||||
IMAGE_TAG_REASONING_EFFORT = "low"
|
||||
|
||||
async def autotag_image(image_url : str, industry: str = "") -> list[str]: #tag_list
|
||||
chatgpt = ChatgptService(model_type="gpt")
|
||||
image_input_data = {
|
||||
@ -21,7 +17,7 @@ async def autotag_image(image_url : str, industry: str = "") -> list[str]: #tag_
|
||||
"motion_recommended" : list(MotionRecommended)
|
||||
}
|
||||
|
||||
image_result = await chatgpt.generate_structured_output(image_autotag_prompt, image_input_data, image_url, True, reasoning_effort=IMAGE_TAG_REASONING_EFFORT)
|
||||
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
|
||||
@ -35,7 +31,7 @@ async def autotag_images(image_url_list : list[str], industry: str = "") -> list
|
||||
"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'], True, silent = True, reasoning_effort=IMAGE_TAG_REASONING_EFFORT) for image_input_data in image_input_data_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):
|
||||
@ -44,7 +40,7 @@ async def autotag_images(image_url_list : list[str], industry: str = "") -> list
|
||||
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'], True, silent=True, reasoning_effort=IMAGE_TAG_REASONING_EFFORT) for i in failed_idx],
|
||||
*[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):
|
||||
|
||||
@ -574,15 +574,8 @@ class CreatomateService:
|
||||
다운로드 실패를 배제로 오판해 풀 전체가 날아가는 것을 막기 위함.
|
||||
일반 씬 슬롯은 태그 점수를 그대로 반환한다.
|
||||
"""
|
||||
is_thumbnail = slot.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)
|
||||
if is_thumbnail and self.parse_slot_name_to_tag(slot) is None:
|
||||
# 슬롯명이 명명 규칙을 어겨 태그 매칭이 불가능한 썸네일 슬롯.
|
||||
# 태그 점수를 0으로 두면 pool 첫 컷이 뽑혀 사실상 무작위가 되므로
|
||||
# 전 이미지 중립(1.0)으로 두고 아래 픽셀 적합도만으로 순위를 가른다.
|
||||
scores = [1.0] * len(pool_subset)
|
||||
else:
|
||||
scores = self.calculate_image_slot_score_multi(pool_subset, slot)
|
||||
if not thumbnail_fitness_map or not is_thumbnail:
|
||||
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 = []
|
||||
@ -596,31 +589,6 @@ class CreatomateService:
|
||||
adjusted.append(score * fitness["score"])
|
||||
return adjusted
|
||||
|
||||
def _collect_thumbnail_slots(self, template_component_data: dict) -> list[str]:
|
||||
"""배정 대상 썸네일 슬롯(-9999)을 수집합니다.
|
||||
|
||||
일반 씬 슬롯과 달리 슬롯명 파싱에 실패해도 제외하지 않는다. 썸네일은
|
||||
노출 면적이 가장 큰 표면이라, 미배정 시 modify_element가 템플릿 원본
|
||||
(샘플 이미지)을 그대로 남겨 완성 영상에 그대로 나가기 때문이다. 태그
|
||||
매칭이 불가능한 슬롯은 _slot_scores_with_fitness가 픽셀 적합도만으로
|
||||
고른다. 단 '-fixed' 고정 자산은 여기서도 제외한다.
|
||||
|
||||
파싱 실패는 템플릿 슬롯명 오타이므로 ERROR로 남겨 드러나게 한다
|
||||
(조용히 넘어가면 샘플 이미지가 나가도 아무도 알아채지 못한다).
|
||||
"""
|
||||
slots = [
|
||||
name for name, t in template_component_data.items()
|
||||
if t == "image" and name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)
|
||||
and not is_fixed_slot_name(name)
|
||||
]
|
||||
for name in slots:
|
||||
if self.parse_slot_name_to_tag(name) is None:
|
||||
logger.error(
|
||||
f"[_collect_thumbnail_slots] 썸네일 슬롯명이 명명 규칙 위반 — "
|
||||
f"'{name}' — 템플릿 슬롯명 수정 필요. 픽셀 적합도 기준으로 폴백 배정합니다."
|
||||
)
|
||||
return slots
|
||||
|
||||
def rank_thumbnail_candidates(
|
||||
self,
|
||||
template: dict,
|
||||
@ -639,7 +607,11 @@ class CreatomateService:
|
||||
후보가 없는 슬롯은 키 자체를 포함하지 않는다.
|
||||
"""
|
||||
component = self.parse_template_component_name(template["source"]["elements"])
|
||||
thumbnail_slots = self._collect_thumbnail_slots(component)
|
||||
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)
|
||||
@ -697,13 +669,9 @@ class CreatomateService:
|
||||
# 않는 image 요소는 콘텐츠 슬롯이 아니므로 배정 대상에서 제외 — 그렇지
|
||||
# 않으면 파싱 실패로 0점 처리되어 "가장 까다로운 슬롯"으로 취급되고
|
||||
# 무작위 이미지로 덮어써진다.
|
||||
# 썸네일 슬롯(-9999)은 파싱 실패해도 배정해야 하므로 여기서 제외하고
|
||||
# _collect_thumbnail_slots가 별도로 수집한다.
|
||||
image_slots = [
|
||||
name for name, t in template_component_data.items()
|
||||
if t == "image" and not is_fixed_slot_name(name)
|
||||
and not name.endswith(THUMBNAIL_SLOT_MARKER)
|
||||
and self.parse_slot_name_to_tag(name) is not None
|
||||
if t == "image" and not is_fixed_slot_name(name) and self.parse_slot_name_to_tag(name) is not None
|
||||
]
|
||||
text_slots = [(name, t) for name, t in template_component_data.items() if t == "text"]
|
||||
|
||||
@ -718,7 +686,8 @@ class CreatomateService:
|
||||
# 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 = self._collect_thumbnail_slots(template_component_data)
|
||||
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}")
|
||||
@ -916,13 +885,7 @@ class CreatomateService:
|
||||
"""슬롯 이름을 파싱하여 태그 딕셔너리를 반환합니다.
|
||||
|
||||
슬롯 이름 형식: {space_type}-{subject}-{camera}-{motion}-{narrative}
|
||||
|
||||
위치 기반 파싱에 실패하면 토큰 위치를 무시한 대조로 한 번 더 시도한다
|
||||
(_parse_slot_name_loosely). 슬롯명 오타로 슬롯이 배정에서 빠지면
|
||||
modify_element가 템플릿 원본(샘플 이미지)을 그대로 남겨 완성 영상에
|
||||
그대로 나가기 때문이다.
|
||||
|
||||
둘 다 실패하면 None을 반환합니다 (호출자가 해당 슬롯을 skip+log 처리).
|
||||
파싱 실패 시 None을 반환합니다 (호출자가 해당 슬롯을 skip+log 처리).
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
tag_list = slot_name.split("-")
|
||||
@ -944,64 +907,9 @@ class CreatomateService:
|
||||
}
|
||||
return tag_dict
|
||||
except (ValueError, IndexError) as e:
|
||||
loose = self._parse_slot_name_loosely(tag_list)
|
||||
if loose is not None:
|
||||
logger.warning(
|
||||
f"[parse_slot_name_to_tag] 슬롯명이 명명 규칙 위반: '{slot_name}' — {e} — "
|
||||
f"위치 무시 대조로 복구: { {k: v.value for k, v in loose.items()} } — 템플릿 슬롯명 수정 권장"
|
||||
)
|
||||
return loose
|
||||
logger.warning(f"[parse_slot_name_to_tag] 슬롯명 파싱 실패: '{slot_name}' — {e} — 슬롯 skip")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def _parse_slot_name_loosely(self, tag_list: list[str]) -> dict[str, StrEnum] | None:
|
||||
"""토큰 위치를 무시하고 각 enum에 대조해 태그를 복구합니다.
|
||||
|
||||
위치 기반 파싱이 실패했을 때만 호출한다. 토큰 하나는 한 카테고리에만
|
||||
쓰이며, 앞선 토큰부터 순서대로 소비한다(중복 후보가 있으면 앞선 것 채택
|
||||
— 위치 기반과 같은 값을 고르게 된다).
|
||||
|
||||
space_type/subject/narrative는 필수다. 이 셋을 못 채우면 슬롯명이 아닌
|
||||
것으로 보고 None을 반환한다(고정 자산·비규칙 요소가 배정 대상에 섞여
|
||||
무작위 이미지로 덮어써지는 것을 막기 위함). camera/motion은 선택이며
|
||||
못 찾으면 키 자체를 넣지 않는다 — 점수 계산은 태그 딕셔너리를 순회하므로
|
||||
없는 키는 자연히 가중치에서 빠진다.
|
||||
"""
|
||||
used: set[int] = set()
|
||||
|
||||
def take(converter) -> StrEnum | None:
|
||||
for idx, token in enumerate(tag_list):
|
||||
if idx in used:
|
||||
continue
|
||||
try:
|
||||
value = converter(token)
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
if value is not None:
|
||||
used.add(idx)
|
||||
return value
|
||||
return None
|
||||
|
||||
space_type = take(SpaceType)
|
||||
subject = take(Subject)
|
||||
narrative = take(NarrativePhase)
|
||||
if space_type is None or subject is None or narrative is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
camera = take(Camera)
|
||||
motion = take(lambda t: MOTION_TOKEN_NORMALIZATION.get(t) or MotionRecommended(t))
|
||||
|
||||
tag_dict: dict[str, StrEnum] = {
|
||||
"space_type": space_type,
|
||||
"subject": subject,
|
||||
"narrative_preference": narrative,
|
||||
}
|
||||
if camera is not None:
|
||||
tag_dict["camera"] = camera
|
||||
if motion is not None:
|
||||
tag_dict["motion_recommended"] = motion
|
||||
return tag_dict
|
||||
|
||||
def elements_connect_resource_blackbox(
|
||||
self,
|
||||
elements: list,
|
||||
|
||||
@ -131,8 +131,7 @@ if (originalQuery) {
|
||||
cls,
|
||||
place_id: str,
|
||||
payloads: list[dict],
|
||||
capture_apollo: bool = False,
|
||||
) -> list[dict | None] | None | tuple[list[dict | None] | None, str | None]:
|
||||
) -> list[dict | None] | None:
|
||||
"""실제 브라우저로 네이버 WTM 안티봇 캡차를 통과해 GraphQL 쿼리를 실행한다.
|
||||
|
||||
네이버 pcmap GraphQL은 두 헤더를 검사한다:
|
||||
@ -145,19 +144,12 @@ if (originalQuery) {
|
||||
Args:
|
||||
place_id: 네이버 place ID
|
||||
payloads: GraphQL POST 본문 목록
|
||||
capture_apollo: True면 place 페이지에 인라인된 __APOLLO_STATE__
|
||||
JSON 문자열도 함께 캡처해 (results, apollo_json) 튜플로 반환.
|
||||
(GraphQL base가 노출하지 않는 homepages 등 SSR 캐시 전용 필드용)
|
||||
Returns:
|
||||
payload별 파싱 JSON 목록(실패 항목은 None). 토큰 캡처 실패 시 None.
|
||||
capture_apollo=True면 (위 결과, apollo_json 또는 None) 튜플.
|
||||
"""
|
||||
def _ret(results, apollo=None):
|
||||
return (results, apollo) if capture_apollo else results
|
||||
|
||||
if not cls.is_ready:
|
||||
logger.warning("[NvMapPwScraper] fetch_graphql: scraper가 초기화되지 않았습니다")
|
||||
return _ret(None)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
page = await cls._new_stealth_page()
|
||||
captured: dict = {}
|
||||
@ -193,17 +185,7 @@ if (originalQuery) {
|
||||
|
||||
if not captured.get("tok"):
|
||||
logger.warning("[NvMapPwScraper] WTM 토큰 캡처 실패")
|
||||
return _ret(None)
|
||||
|
||||
apollo_json: str | None = None
|
||||
if capture_apollo:
|
||||
try:
|
||||
apollo_json = await page.evaluate(
|
||||
"() => { try { return JSON.stringify(window.__APOLLO_STATE__ || null); }"
|
||||
" catch (e) { return null; } }"
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"[NvMapPwScraper] __APOLLO_STATE__ 캡처 실패: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
headers = {
|
||||
"Content-Type": "application/json",
|
||||
@ -238,11 +220,11 @@ if (originalQuery) {
|
||||
results.append(None)
|
||||
else:
|
||||
results.append(r)
|
||||
return _ret(results, apollo_json)
|
||||
return results
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"[NvMapPwScraper] fetch_graphql 오류: {e}")
|
||||
return _ret(None)
|
||||
return None
|
||||
finally:
|
||||
await page.close()
|
||||
|
||||
|
||||
@ -112,7 +112,6 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
|
||||
self.facility_info: str | None = None
|
||||
self.voted_keyword_stats: list[dict] | None = None # 키워드 투표 집계 (displayName, count)
|
||||
self.menu_info: list[dict] | None = None # 메뉴 목록 (name, price, description, recommend)
|
||||
self.official_site_url: str | None = None # 업체 공식 링크 (base.homepages 대표 URL)
|
||||
|
||||
def _get_request_headers(self) -> dict:
|
||||
headers = self.DEFAULT_HEADERS.copy()
|
||||
@ -257,11 +256,9 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
|
||||
# self.scrap_type = "GraphQL-Browser"
|
||||
|
||||
# ── 실제 브라우저로 WTM 캡차 우회 ──
|
||||
data, stats_data, extra_photo_urls, biz_photo_urls, homepage_url = await self._scrap_via_browser(place_id)
|
||||
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)
|
||||
# 홈페이지 링크는 브라우저 캡처가 실패한 경우에만 HTML 경로로 보충한다.
|
||||
fac_data, html_homepage = await self._get_facility_and_homepage(place_id)
|
||||
homepage_url = homepage_url or html_homepage
|
||||
fac_data = await self._get_facility_string(place_id)
|
||||
self.scrap_type = "GraphQL-Browser"
|
||||
|
||||
self.rawdata = data
|
||||
@ -300,43 +297,14 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
|
||||
self.facility_info = fac_data
|
||||
self.voted_keyword_stats = stats_data
|
||||
self.menu_info = business.get("menus") or None
|
||||
self.official_site_url = homepage_url
|
||||
|
||||
return
|
||||
|
||||
@staticmethod
|
||||
def _extract_homepage_from_html(html: str) -> str | None:
|
||||
"""플레이스 페이지 HTML의 __APOLLO_STATE__에서 홈페이지 링크를 추출한다.
|
||||
|
||||
GraphQL placeDetail(base)는 homepages 필드를 노출하지 않으므로(400),
|
||||
SSR 페이지에 인라인된 Apollo 캐시의 "homepages" 객체를 직접 파싱한다.
|
||||
대표(repr) 링크 우선, 죽은 링크(isDeadUrl)는 제외. 홈페이지 항목은
|
||||
자체 홈페이지 외에 인스타그램/블로그 등일 수도 있다 — 업체가 대표로
|
||||
등록한 링크를 그대로 신뢰한다.
|
||||
"""
|
||||
decoder = json.JSONDecoder()
|
||||
search_from = 0
|
||||
while True:
|
||||
idx = html.find('"homepages":', search_from)
|
||||
if idx == -1:
|
||||
return None
|
||||
search_from = idx + 1
|
||||
try:
|
||||
homepages, _ = decoder.raw_decode(html, idx + len('"homepages":'))
|
||||
except ValueError:
|
||||
continue
|
||||
if not isinstance(homepages, dict):
|
||||
continue
|
||||
candidates = [homepages.get("repr"), *(homepages.get("etc") or [])]
|
||||
for item in candidates:
|
||||
if isinstance(item, dict) and item.get("url") and not item.get("isDeadUrl"):
|
||||
return item["url"]
|
||||
|
||||
async def _scrap_via_browser(self, place_id: str) -> tuple[dict, list[dict] | None, list[dict], list[dict], str | None]:
|
||||
async def _scrap_via_browser(self, place_id: str) -> tuple[dict, list[dict] | None, list[dict], list[dict]]:
|
||||
"""직접 호출이 WTM 캡차에 막힌 경우, 실제 브라우저로 GraphQL을 호출한다.
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
(overview_data, review_stats_details, extra_photo_urls, biz_photo_urls, homepage_url)
|
||||
(overview_data, review_stats_details, extra_photo_urls, biz_photo_urls)
|
||||
|
||||
Raises:
|
||||
GraphQLException: 브라우저 폴백마저 실패한 경우
|
||||
@ -414,14 +382,10 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
|
||||
payloads = [overview_payload, stats_payload, interior_payload, exterior_payload, review_payload, *biz_payloads]
|
||||
MAX_RETRY = 3
|
||||
results = None
|
||||
apollo_json: str | None = None
|
||||
last_error: Exception | None = None
|
||||
for attempt in range(1, MAX_RETRY + 1):
|
||||
try:
|
||||
results, captured_apollo = await NvMapPwScraper.fetch_graphql(
|
||||
place_id, payloads, capture_apollo=True
|
||||
)
|
||||
apollo_json = apollo_json or captured_apollo
|
||||
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}")
|
||||
@ -475,17 +439,8 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
|
||||
f"리뷰:{len(review_urls)} / 업체(biz):{len(biz_urls)}"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 홈페이지 링크: GraphQL base는 homepages를 노출하지 않으므로(400),
|
||||
# 브라우저가 로드한 place 페이지의 __APOLLO_STATE__ JSON에서 추출한다.
|
||||
homepage_url = (
|
||||
self._extract_homepage_from_html(apollo_json) if apollo_json else None
|
||||
)
|
||||
|
||||
logger.info(
|
||||
f"[NvMapScraper] 브라우저 폴백 SUCCESS - place_id: {place_id}, "
|
||||
f"homepage: {homepage_url or '없음'}"
|
||||
)
|
||||
return data, stats_data, extra_photo_urls, biz_urls, homepage_url
|
||||
logger.info(f"[NvMapScraper] 브라우저 폴백 SUCCESS - place_id: {place_id}")
|
||||
return data, stats_data, extra_photo_urls, biz_urls
|
||||
|
||||
async def _call_get_accommodation(self, place_id: str) -> dict:
|
||||
"""GraphQL API를 호출하여 숙소 정보를 가져옵니다.
|
||||
@ -566,39 +521,29 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
|
||||
logger.warning(f"[NvMapScraper] Failed to get review stats: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
async def _get_facility_and_homepage(self, place_id: str) -> tuple[str | None, str | None]:
|
||||
"""장소 페이지에서 편의시설 정보와 홈페이지 링크를 크롤링합니다. 숙소, 음식점 순으로 시도합니다.
|
||||
async def _get_facility_string(self, place_id: str) -> str | None:
|
||||
"""장소 페이지에서 편의시설 정보를 크롤링합니다. 숙소, 음식점 순으로 시도합니다.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
place_id: 네이버 지도 장소 ID
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
(편의시설 정보 문자열 또는 None, 홈페이지 링크 또는 None)
|
||||
편의시설 정보 문자열 또는 None
|
||||
"""
|
||||
facility: str | None = None
|
||||
homepage: str | None = None
|
||||
place_types = ["place", "accommodation", "restaurant"]
|
||||
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:
|
||||
raw = await response.read()
|
||||
if homepage is None:
|
||||
homepage = self._extract_homepage_from_html(
|
||||
raw.decode("utf-8", errors="ignore")
|
||||
)
|
||||
if facility is None:
|
||||
soup = bs4.BeautifulSoup(raw, "html.parser")
|
||||
soup = bs4.BeautifulSoup(await response.read(), "html.parser")
|
||||
c_elem = soup.find("span", "place_blind", string="편의")
|
||||
if c_elem:
|
||||
facility = c_elem.parent.parent.find("div").string
|
||||
if facility is not None and homepage is not None:
|
||||
break
|
||||
return facility, homepage
|
||||
return c_elem.parent.parent.find("div").string
|
||||
return None
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(f"[NvMapScraper] Failed to get facility/homepage info: {e}")
|
||||
return facility, homepage
|
||||
logger.warning(f"[NvMapScraper] Failed to get facility info: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
# if __name__ == "__main__":
|
||||
|
||||
@ -47,19 +47,6 @@ class ChatgptService:
|
||||
case _:
|
||||
raise NotImplementedError(f"Unknown Provider : {model_type}")
|
||||
|
||||
def _log_usage(self, response, model: str, output_format: type[BaseModel]) -> None:
|
||||
usage = getattr(response, "usage", None)
|
||||
if usage is None:
|
||||
return
|
||||
# 토큰 소모량 로깅 (필요 시 주석 해제)
|
||||
# cached = getattr(getattr(usage, "prompt_tokens_details", None), "cached_tokens", None) or 0
|
||||
# reasoning = getattr(getattr(usage, "completion_tokens_details", None), "reasoning_tokens", None) or 0
|
||||
# logger.info(
|
||||
# f"[ChatgptService({self.model_type})] usage model={model} output={output_format.__name__} "
|
||||
# f"prompt={usage.prompt_tokens} cached={cached} "
|
||||
# f"completion={usage.completion_tokens} reasoning={reasoning} total={usage.total_tokens}"
|
||||
# )
|
||||
|
||||
async def _call_pydantic_output(
|
||||
self,
|
||||
prompt : str,
|
||||
@ -128,8 +115,7 @@ class ChatgptService:
|
||||
output_format : BaseModel, #입력 output_format의 경우 Pydantic BaseModel Class를 상속한 Class 자체임에 유의할 것
|
||||
model : str,
|
||||
img_url : str,
|
||||
image_detail_high : bool,
|
||||
reasoning_effort : Optional[str] = None) -> BaseModel:
|
||||
image_detail_high : bool) -> BaseModel:
|
||||
content = []
|
||||
if img_url:
|
||||
content.append({
|
||||
@ -143,16 +129,13 @@ class ChatgptService:
|
||||
"type": "text",
|
||||
"text": prompt
|
||||
})
|
||||
# gpt-5.4 계열/Gemini 호환 엔드포인트는 허용 값이 다르거나 파라미터를 거부하므로 지정된 경우에만 전달
|
||||
extra_kwargs = {"reasoning_effort": reasoning_effort} if reasoning_effort else {}
|
||||
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,
|
||||
**extra_kwargs,
|
||||
response_format=output_format
|
||||
)
|
||||
except (ValidationError, json.JSONDecodeError) as e:
|
||||
# 모델이 스키마에 맞지 않는 JSON을 반환한 경우 (예: trailing characters).
|
||||
@ -165,7 +148,6 @@ class ChatgptService:
|
||||
if attempt < self.max_retries:
|
||||
logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Retrying request...")
|
||||
continue
|
||||
self._log_usage(response, model, 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}")
|
||||
@ -243,7 +225,6 @@ class ChatgptService:
|
||||
continue
|
||||
raise last_error
|
||||
|
||||
self._log_usage(response, model, output_format)
|
||||
choice = response.choices[0]
|
||||
if choice.finish_reason == "stop":
|
||||
return choice.message.parsed
|
||||
@ -261,8 +242,7 @@ class ChatgptService:
|
||||
input_data : dict,
|
||||
img_url : Optional[str] = None,
|
||||
img_detail_high : bool = False,
|
||||
silent : bool = True,
|
||||
reasoning_effort : Optional[str] = None,
|
||||
silent : bool = True
|
||||
) -> BaseModel:
|
||||
prompt_text = prompt.build_prompt(input_data, silent)
|
||||
|
||||
@ -273,5 +253,5 @@ class ChatgptService:
|
||||
# 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, reasoning_effort)
|
||||
parsed = await self._call_pydantic_output_chat_completion(prompt_text, prompt.prompt_output_class, prompt.prompt_model, img_url, img_detail_high)
|
||||
return parsed
|
||||
@ -90,23 +90,6 @@ async def close_shared_blob_client() -> None:
|
||||
logger.info("[AzureBlobUploader] Shared HTTP client closed")
|
||||
|
||||
|
||||
def to_playback_url(blob_url: str | None) -> str | None:
|
||||
"""DB에 저장된 SAS 미포함 공개 URL에 읽기용 SAS 토큰을 붙여 반환합니다.
|
||||
|
||||
Azure Blob 익명(공개) 접근은 x-ms-version 헤더가 없어 Range 요청을 지원하지
|
||||
않는 구버전 API로 처리되어 브라우저에서 영상/오디오 seek이 동작하지 않는다.
|
||||
SAS 토큰(sv= 포함)을 붙이면 최신 API 버전으로 처리되어 Range/Accept-Ranges가
|
||||
정상 동작한다. DB에는 SAS 없는 URL을 그대로 저장하고, 응답 시점에만 붙인다.
|
||||
"""
|
||||
if not blob_url:
|
||||
return blob_url
|
||||
sas_token = azure_blob_settings.AZURE_BLOB_SAS_TOKEN.strip("?'\"")
|
||||
if not sas_token:
|
||||
return blob_url
|
||||
separator = "&" if "?" in blob_url else "?"
|
||||
return f"{blob_url}{separator}{sas_token}"
|
||||
|
||||
|
||||
class AzureBlobUploader:
|
||||
"""Azure Blob Storage 업로드 클래스
|
||||
|
||||
|
||||
@ -1,173 +0,0 @@
|
||||
"""영상 파일에서 SNS 공유용 포스터 이미지를 생성하고 저장합니다."""
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
from app.utils.logger import get_logger
|
||||
from app.utils.upload_blob_as_request import AzureBlobUploader
|
||||
|
||||
logger = get_logger("video_poster")
|
||||
|
||||
FFMPEG_TIMEOUT_SECONDS = 30.0
|
||||
FFMPEG_CLEANUP_TIMEOUT_SECONDS = 5.0
|
||||
_STDERR_LOG_LIMIT = 500
|
||||
|
||||
|
||||
async def _kill_and_wait(process: asyncio.subprocess.Process) -> None:
|
||||
"""실행 중인 ffmpeg 프로세스를 종료하고 자원을 회수합니다."""
|
||||
try:
|
||||
process.kill()
|
||||
except ProcessLookupError:
|
||||
pass
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] ffmpeg 프로세스 종료에 실패했습니다: %s",
|
||||
exc,
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
await asyncio.wait_for(
|
||||
process.wait(),
|
||||
timeout=FFMPEG_CLEANUP_TIMEOUT_SECONDS,
|
||||
)
|
||||
except TimeoutError:
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] 종료한 ffmpeg 프로세스 회수 시간이 초과되었습니다 "
|
||||
"(timeout=%ss)",
|
||||
FFMPEG_CLEANUP_TIMEOUT_SECONDS,
|
||||
)
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] ffmpeg 프로세스 회수에 실패했습니다: %s",
|
||||
exc,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _format_stderr(stderr: bytes) -> str:
|
||||
"""ffmpeg 표준 오류를 로그에 안전한 길이의 문자열로 변환합니다."""
|
||||
return stderr.decode("utf-8", errors="replace").strip()[-_STDERR_LOG_LIMIT:]
|
||||
|
||||
|
||||
async def extract_first_frame(video_path: str | Path) -> bytes | None:
|
||||
"""로컬 영상의 첫 프레임을 JPEG 바이트로 추출하고 실패 시 ``None``을 반환합니다."""
|
||||
process: asyncio.subprocess.Process | None = None
|
||||
|
||||
try:
|
||||
process = await asyncio.create_subprocess_exec(
|
||||
"ffmpeg",
|
||||
"-nostdin",
|
||||
"-hide_banner",
|
||||
"-loglevel",
|
||||
"error",
|
||||
"-i",
|
||||
str(video_path),
|
||||
"-frames:v",
|
||||
"1",
|
||||
"-f",
|
||||
"image2pipe",
|
||||
"-c:v",
|
||||
"mjpeg",
|
||||
"pipe:1",
|
||||
stdout=asyncio.subprocess.PIPE,
|
||||
stderr=asyncio.subprocess.PIPE,
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
stdout, stderr = await asyncio.wait_for(
|
||||
process.communicate(),
|
||||
timeout=FFMPEG_TIMEOUT_SECONDS,
|
||||
)
|
||||
except TimeoutError:
|
||||
await _kill_and_wait(process)
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] ffmpeg 첫 프레임 추출 시간이 초과되었습니다 "
|
||||
"(path=%s, timeout=%ss)",
|
||||
video_path,
|
||||
FFMPEG_TIMEOUT_SECONDS,
|
||||
)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if process.returncode != 0:
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] ffmpeg 첫 프레임 추출에 실패했습니다 "
|
||||
"(path=%s, returncode=%s, stderr=%s)",
|
||||
video_path,
|
||||
process.returncode,
|
||||
_format_stderr(stderr),
|
||||
)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if not stdout:
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] ffmpeg가 빈 이미지를 반환했습니다 (path=%s)",
|
||||
video_path,
|
||||
)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
return stdout
|
||||
|
||||
except asyncio.CancelledError:
|
||||
if process is not None:
|
||||
await _kill_and_wait(process)
|
||||
raise
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
if process is not None:
|
||||
await _kill_and_wait(process)
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] 첫 프레임 추출 중 오류가 발생했습니다 "
|
||||
"(path=%s, error=%s: %s)",
|
||||
video_path,
|
||||
type(exc).__name__,
|
||||
exc,
|
||||
)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
async def generate_and_store_poster(
|
||||
*,
|
||||
video_path: str | Path,
|
||||
user_uuid: str,
|
||||
task_id: str,
|
||||
file_stem: str,
|
||||
) -> str | None:
|
||||
"""첫 프레임을 Blob에 저장하고 공개 URL을 반환하며, 실패 시 ``None``을 반환합니다."""
|
||||
try:
|
||||
image_bytes = await extract_first_frame(video_path)
|
||||
if image_bytes is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
uploader = AzureBlobUploader(user_uuid=user_uuid, task_id=task_id)
|
||||
uploaded = await uploader.upload_image_bytes(
|
||||
image_bytes,
|
||||
f"{file_stem}.jpg",
|
||||
)
|
||||
if not uploaded:
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] 포스터 Blob 업로드에 실패했습니다 "
|
||||
"(path=%s, task_id=%s)",
|
||||
video_path,
|
||||
task_id,
|
||||
)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if not uploader.public_url:
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] 포스터 업로드 후 공개 URL이 비어 있습니다 "
|
||||
"(path=%s, task_id=%s)",
|
||||
video_path,
|
||||
task_id,
|
||||
)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
return uploader.public_url
|
||||
|
||||
except Exception as exc:
|
||||
logger.warning(
|
||||
"[video_poster] 포스터 생성 또는 저장 중 오류가 발생했습니다 "
|
||||
"(path=%s, task_id=%s, error=%s: %s)",
|
||||
video_path,
|
||||
task_id,
|
||||
type(exc).__name__,
|
||||
exc,
|
||||
)
|
||||
return None
|
||||
@ -17,8 +17,7 @@ import json
|
||||
from collections import defaultdict
|
||||
from typing import Literal
|
||||
|
||||
from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks, Depends, HTTPException, Query, Request
|
||||
from fastapi.responses import HTMLResponse
|
||||
from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks, Depends, HTTPException, Query
|
||||
from sqlalchemy import func, or_, select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
@ -30,7 +29,6 @@ from app.utils.pagination import PaginatedResponse
|
||||
from app.home.models import Image, Project, MarketingIntel
|
||||
from app.home.api.routers.v1.home import _extract_region_from_address
|
||||
from app.utils.address_parser import SIDO_CITIES, SIDO_SEARCH_ALIASES
|
||||
from app.utils.upload_blob_as_request import to_playback_url
|
||||
from app.lyric.models import Lyric
|
||||
from app.song.models import Song, SongTimestamp
|
||||
from app.utils.creatomate import CreatomateService, LANGUAGE_FONT_MAP
|
||||
@ -59,69 +57,16 @@ from app.video.schemas.video_schema import (
|
||||
VideoRenderData,
|
||||
VideoThumbnailItem,
|
||||
)
|
||||
from app.video.services.share_page import (
|
||||
build_video_share_html,
|
||||
get_video_share_data,
|
||||
resolve_frontend_base_url,
|
||||
resolve_share_url,
|
||||
)
|
||||
from app.video.worker.video_task import download_and_upload_video_to_blob
|
||||
|
||||
|
||||
from config import creatomate_settings, prj_settings
|
||||
from config import creatomate_settings
|
||||
|
||||
logger = get_logger("video")
|
||||
|
||||
router = APIRouter(prefix="/video", tags=["Video"])
|
||||
|
||||
|
||||
def _place_id_to_site_url(place_id: str | None) -> str | None:
|
||||
"""MarketingIntel.place_id("nv{네이버 place ID}")를 네이버 플레이스 URL로 변환한다.
|
||||
|
||||
크롤링 없이 직접 입력된 업체는 place_id가 없으므로 None을 반환한다.
|
||||
"""
|
||||
if place_id and place_id.startswith("nv") and place_id[2:].isdigit():
|
||||
return f"https://map.naver.com/p/entry/place/{place_id[2:]}"
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
async def _get_official_site_urls(
|
||||
session: AsyncSession, projects: list[Project]
|
||||
) -> dict[int, str | None]:
|
||||
"""프로젝트 목록에 대해 {project_id: 공식 페이지 URL(or None)}을 일괄 조회한다.
|
||||
|
||||
Project.marketing_intelligence(문자열로 저장된 MarketingIntel.id)를 경유해
|
||||
저장된 official_site_url을 우선 사용하고, 컬럼 도입 전 기존 행은
|
||||
place_id 기반 네이버 플레이스 URL로 폴백한다.
|
||||
"""
|
||||
m_id_by_project: dict[int, int] = {}
|
||||
for p in projects:
|
||||
try:
|
||||
if p.marketing_intelligence is not None:
|
||||
m_id_by_project[p.id] = int(p.marketing_intelligence)
|
||||
except (TypeError, ValueError):
|
||||
continue
|
||||
|
||||
url_by_project: dict[int, str | None] = {p.id: None for p in projects}
|
||||
if not m_id_by_project:
|
||||
return url_by_project
|
||||
|
||||
rows = (
|
||||
await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
MarketingIntel.id,
|
||||
MarketingIntel.place_id,
|
||||
MarketingIntel.official_site_url,
|
||||
).where(MarketingIntel.id.in_(set(m_id_by_project.values())))
|
||||
)
|
||||
).all()
|
||||
intel_by_m_id = {m_id: (place_id, site_url) for m_id, place_id, site_url in rows}
|
||||
|
||||
for project_id, m_id in m_id_by_project.items():
|
||||
place_id, site_url = intel_by_m_id.get(m_id, (None, None))
|
||||
url_by_project[project_id] = site_url or _place_id_to_site_url(place_id)
|
||||
return url_by_project
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get(
|
||||
"/generate/{task_id}",
|
||||
@ -861,7 +806,7 @@ async def download_video(
|
||||
store_name=project.store_name if project else None,
|
||||
region=project.region or _extract_region_from_address(project.detail_region_info) if project else None,
|
||||
task_id=task_id,
|
||||
result_movie_url=to_playback_url(video.result_movie_url),
|
||||
result_movie_url=video.result_movie_url,
|
||||
created_at=video.created_at,
|
||||
)
|
||||
|
||||
@ -1037,21 +982,15 @@ async def get_all_videos(
|
||||
|
||||
liked_map = {vid: bool(liked) for vid, liked in raw_liked.items()}
|
||||
|
||||
official_site_url_map = await _get_official_site_urls(
|
||||
session, [p for _, p, _ in rows]
|
||||
)
|
||||
|
||||
items = [
|
||||
VideoThumbnailItem(
|
||||
video_id=v.id,
|
||||
store_name=p.store_name,
|
||||
result_movie_url=to_playback_url(v.result_movie_url),
|
||||
poster_url=v.poster_url,
|
||||
result_movie_url=v.result_movie_url,
|
||||
created_at=v.created_at,
|
||||
like_count=like_count_map.get(v.id) or 0,
|
||||
is_liked_by_me=liked_map.get(v.id, False),
|
||||
comment_count=comment_count or 0,
|
||||
official_site_url=official_site_url_map.get(p.id),
|
||||
)
|
||||
for v, p, comment_count in rows
|
||||
]
|
||||
@ -1151,50 +1090,6 @@ async def toggle_like(
|
||||
raise HTTPException(status_code=500, detail=f"좋아요 처리에 실패했습니다: {str(e)}")
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get(
|
||||
"/share/{video_id}",
|
||||
response_class=HTMLResponse,
|
||||
summary="영상 공유용 Open Graph 페이지",
|
||||
description="영상별 제목, 설명, 포스터 메타데이터가 포함된 공개 HTML을 반환합니다.",
|
||||
responses={
|
||||
200: {"description": "공유 메타데이터 HTML 반환"},
|
||||
404: {"description": "공유 가능한 완료 영상을 찾을 수 없음"},
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
async def get_video_share_page(
|
||||
video_id: int,
|
||||
request: Request,
|
||||
session: AsyncSession = Depends(get_session),
|
||||
) -> HTMLResponse:
|
||||
"""공개 공유 페이지를 반환하고 일반 브라우저는 영상 상세로 이동시킵니다."""
|
||||
share_data = await get_video_share_data(session, video_id)
|
||||
if share_data is None:
|
||||
raise HTTPException(status_code=404, detail="공유 가능한 영상을 찾을 수 없습니다.")
|
||||
|
||||
share_url = resolve_share_url(
|
||||
request.headers,
|
||||
str(request.url).split("?", maxsplit=1)[0],
|
||||
prj_settings.SHARE_API_BASE_URL,
|
||||
)
|
||||
html = build_video_share_html(
|
||||
share_data,
|
||||
share_url=share_url,
|
||||
frontend_base_url=resolve_frontend_base_url(
|
||||
request.headers,
|
||||
prj_settings.SHARE_FRONTEND_URL,
|
||||
),
|
||||
configured_default_image_url=prj_settings.SHARE_DEFAULT_IMAGE_URL,
|
||||
)
|
||||
return HTMLResponse(
|
||||
content=html,
|
||||
headers={
|
||||
"Cache-Control": "public, max-age=300",
|
||||
"Referrer-Policy": "no-referrer",
|
||||
"X-Content-Type-Options": "nosniff",
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
@router.get(
|
||||
"/{video_id}",
|
||||
summary="단일 영상 상세 조회",
|
||||
@ -1267,21 +1162,15 @@ async def get_video_detail(
|
||||
liked = False
|
||||
is_liked_by_me = liked
|
||||
|
||||
official_site_url_map = await _get_official_site_urls(session, [project])
|
||||
|
||||
logger.info(f"[get_video_detail] SUCCESS - video_id: {video_id}")
|
||||
return VideoDetailResponse(
|
||||
video_id=video.id,
|
||||
result_movie_url=to_playback_url(video.result_movie_url),
|
||||
poster_url=video.poster_url,
|
||||
result_movie_url=video.result_movie_url,
|
||||
store_name=project.store_name,
|
||||
region=project.region or _extract_region_from_address(project.detail_region_info),
|
||||
title=video.title,
|
||||
description=video.description,
|
||||
created_at=video.created_at,
|
||||
like_count=like_count,
|
||||
is_liked_by_me=is_liked_by_me,
|
||||
official_site_url=official_site_url_map.get(project.id),
|
||||
)
|
||||
|
||||
except HTTPException:
|
||||
|
||||
@ -1,8 +1,7 @@
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import TYPE_CHECKING, List, Optional
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, Text, UniqueConstraint, func
|
||||
from sqlalchemy.dialects.mysql import JSON
|
||||
from sqlalchemy import Boolean, DateTime, ForeignKey, Index, Integer, String, UniqueConstraint, func
|
||||
from sqlalchemy.orm import Mapped, mapped_column, relationship
|
||||
|
||||
from app.database.session import Base
|
||||
@ -30,10 +29,6 @@ class Video(Base):
|
||||
task_id: 영상 생성 작업의 고유 식별자 (UUID7 형식)
|
||||
status: 처리 상태 (pending, processing, completed, failed 등)
|
||||
result_movie_url: 생성된 영상 URL (S3, CDN 경로)
|
||||
poster_url: 영상 첫 프레임 포스터 이미지 URL (SNS 공유 og:image용)
|
||||
title: SNS 업로드 제목
|
||||
description: SNS 업로드 설명
|
||||
hashtags: SNS 해시태그 목록
|
||||
created_at: 생성 일시 (자동 설정)
|
||||
|
||||
Relationships:
|
||||
@ -111,30 +106,6 @@ class Video(Base):
|
||||
comment="생성된 영상 URL",
|
||||
)
|
||||
|
||||
poster_url: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
|
||||
String(2048),
|
||||
nullable=True,
|
||||
comment="영상 첫 프레임 포스터 이미지 URL (SNS 공유용)",
|
||||
)
|
||||
|
||||
title: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
|
||||
String(100),
|
||||
nullable=True,
|
||||
comment="SNS 업로드 제목",
|
||||
)
|
||||
|
||||
description: Mapped[Optional[str]] = mapped_column(
|
||||
Text,
|
||||
nullable=True,
|
||||
comment="SNS 업로드 설명",
|
||||
)
|
||||
|
||||
hashtags: Mapped[Optional[list]] = mapped_column(
|
||||
JSON,
|
||||
nullable=True,
|
||||
comment="SNS 해시태그 목록",
|
||||
)
|
||||
|
||||
is_deleted: Mapped[bool] = mapped_column(
|
||||
Boolean,
|
||||
nullable=False,
|
||||
|
||||
@ -5,7 +5,7 @@ Video API Schemas
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any, Dict, List, Optional
|
||||
from typing import Any, Dict, Optional
|
||||
|
||||
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field
|
||||
|
||||
@ -148,7 +148,6 @@ class VideoListItem(BaseModel):
|
||||
"region": "군산",
|
||||
"task_id": "019123ab-cdef-7890-abcd-ef1234567890",
|
||||
"result_movie_url": "http://localhost:8000/media/2025-01-15/video.mp4",
|
||||
"poster_url": "http://localhost:8000/media/2025-01-15/video.jpg",
|
||||
"created_at": "2025-01-15T12:00:00"
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
@ -158,17 +157,9 @@ class VideoListItem(BaseModel):
|
||||
region: Optional[str] = Field(None, description="지역명")
|
||||
task_id: str = Field(..., description="작업 고유 식별자")
|
||||
result_movie_url: Optional[str] = Field(None, description="영상 결과 URL")
|
||||
poster_url: Optional[str] = Field(None, description="영상 첫 프레임 포스터 이미지 URL")
|
||||
title: Optional[str] = Field(None, description="SNS 업로드 제목")
|
||||
description: Optional[str] = Field(None, description="SNS 업로드 설명")
|
||||
hashtags: Optional[List[str]] = Field(None, description="SNS 해시태그 목록")
|
||||
created_at: Optional[datetime] = Field(None, description="생성 일시")
|
||||
like_count: int = Field(0, description="좋아요 수")
|
||||
comment_count: int = Field(0, description="댓글 수 (대댓글 포함)")
|
||||
is_liked_by_me: bool = Field(
|
||||
False,
|
||||
description="현재 로그인 사용자가 좋아요를 눌렀는지",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class VideoThumbnailItem(BaseModel):
|
||||
@ -180,16 +171,11 @@ class VideoThumbnailItem(BaseModel):
|
||||
|
||||
video_id: int = Field(..., description="영상 고유 ID (상세 페이지 라우팅 키)")
|
||||
store_name: str = Field(..., description="업체명")
|
||||
result_movie_url: str = Field(..., description="영상 URL")
|
||||
poster_url: Optional[str] = Field(None, description="영상 첫 프레임 포스터 이미지 URL (썸네일 표시용)")
|
||||
result_movie_url: str = Field(..., description="영상 URL — 프론트에서 <video> 태그 첫 프레임을 썸네일로 사용")
|
||||
created_at: datetime = Field(..., description="생성 일시")
|
||||
like_count: int = Field(..., description="좋아요 수")
|
||||
is_liked_by_me: bool = Field(..., description="현재 로그인 사용자가 좋아요를 눌렀는지 (비로그인은 항상 false)")
|
||||
comment_count: int = Field(..., description="댓글 수 (대댓글 포함)")
|
||||
official_site_url: Optional[str] = Field(
|
||||
None,
|
||||
description="업체 공식 링크 (플레이스 홈페이지 항목 우선, 없으면 크롤링 소스 URL; 직접 입력 생성 영상만 null)",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class VideoDetailResponse(BaseModel):
|
||||
@ -201,18 +187,11 @@ class VideoDetailResponse(BaseModel):
|
||||
|
||||
video_id: int = Field(..., description="영상 고유 ID")
|
||||
result_movie_url: str = Field(..., description="영상 URL")
|
||||
poster_url: Optional[str] = Field(None, description="영상 첫 프레임 포스터 이미지 URL")
|
||||
store_name: Optional[str] = Field(None, description="업체명")
|
||||
region: Optional[str] = Field(None, description="지역명")
|
||||
title: Optional[str] = Field(None, description="SNS 업로드 제목 (공유 시 og:title 및 공유 제목으로 사용)")
|
||||
description: Optional[str] = Field(None, description="SNS 업로드 설명")
|
||||
created_at: datetime = Field(..., description="생성 일시")
|
||||
like_count: int = Field(..., description="좋아요 수")
|
||||
is_liked_by_me: bool = Field(..., description="현재 로그인 사용자가 좋아요를 눌렀는지 (비로그인은 항상 false)")
|
||||
official_site_url: Optional[str] = Field(
|
||||
None,
|
||||
description="업체 공식 링크 (플레이스 홈페이지 항목 우선, 없으면 크롤링 소스 URL; 직접 입력 생성 영상만 null)",
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
class LikeToggleResponse(BaseModel):
|
||||
|
||||
@ -1,321 +0,0 @@
|
||||
"""영상 공유 링크용 Open Graph HTML 생성 서비스."""
|
||||
|
||||
from collections.abc import Mapping
|
||||
from dataclasses import dataclass
|
||||
from html import escape
|
||||
from urllib.parse import urlsplit, urlunsplit
|
||||
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from app.home.models import Project
|
||||
from app.video.models import Video
|
||||
|
||||
FALLBACK_FRONTEND_URL = "https://ado2.o2osolution.ai"
|
||||
DEFAULT_SHARE_IMAGE_PATH = "/assets/images/ado2_image.png"
|
||||
DEFAULT_SHARE_IMAGE_STATIC_PATH = "/static/images/ado2_image.png"
|
||||
|
||||
@dataclass(frozen=True, slots=True)
|
||||
class VideoShareData:
|
||||
"""공유 페이지에 필요한 영상 및 프로젝트 정보."""
|
||||
|
||||
video_id: int
|
||||
poster_url: str | None
|
||||
store_name: str
|
||||
region: str
|
||||
title: str | None = None
|
||||
description: str | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
async def get_video_share_data(
|
||||
session: AsyncSession,
|
||||
video_id: int,
|
||||
) -> VideoShareData | None:
|
||||
"""공유 가능한 완료 영상을 프로젝트 정보와 함께 조회합니다."""
|
||||
result = await session.execute(
|
||||
select(
|
||||
Video.id,
|
||||
Video.poster_url,
|
||||
Video.title,
|
||||
Video.description,
|
||||
Project.store_name,
|
||||
Project.region,
|
||||
)
|
||||
.join(Project, Video.project_id == Project.id)
|
||||
.where(
|
||||
Video.id == video_id,
|
||||
Video.status == "completed",
|
||||
Video.is_deleted.is_(False),
|
||||
Project.is_deleted.is_(False),
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
row = result.one_or_none()
|
||||
if row is None:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
return VideoShareData(
|
||||
video_id=row.id,
|
||||
poster_url=row.poster_url,
|
||||
store_name=row.store_name,
|
||||
region=row.region,
|
||||
title=row.title,
|
||||
description=row.description,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def build_video_share_html(
|
||||
data: VideoShareData,
|
||||
*,
|
||||
share_url: str,
|
||||
frontend_base_url: str,
|
||||
configured_default_image_url: str = "",
|
||||
) -> str:
|
||||
"""영상별 OG 메타데이터와 상세 화면 이동 기능을 포함한 HTML을 생성합니다."""
|
||||
frontend_base = _normalise_frontend_base_url(frontend_base_url)
|
||||
detail_url = f"{frontend_base}/video/{data.video_id}"
|
||||
fallback_image_url = _resolve_default_image_url(
|
||||
configured_default_image_url,
|
||||
frontend_base,
|
||||
share_url=share_url,
|
||||
)
|
||||
image_url = _absolute_http_url(data.poster_url) or fallback_image_url
|
||||
|
||||
title = _share_title(data.title, data.store_name)
|
||||
description = _share_description(data.description)
|
||||
canonical_tags = _canonical_tags(_absolute_http_url(share_url))
|
||||
image_size_tags = _og_image_size_tags(image_url, fallback_image_url)
|
||||
|
||||
escaped_title = escape(title, quote=True)
|
||||
escaped_description = escape(description, quote=True)
|
||||
escaped_image_url = escape(image_url, quote=True)
|
||||
escaped_detail_url = escape(detail_url, quote=True)
|
||||
|
||||
return f"""<!doctype html>
|
||||
<html lang="ko">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="utf-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
|
||||
<title>{escaped_title}</title>
|
||||
<meta name="description" content="{escaped_description}">
|
||||
{canonical_tags}
|
||||
<meta property="og:title" content="{escaped_title}">
|
||||
<meta property="og:description" content="{escaped_description}">
|
||||
<meta property="og:image" content="{escaped_image_url}">
|
||||
<meta property="og:image:alt" content="{escaped_title}">
|
||||
{image_size_tags} <meta property="og:type" content="website">
|
||||
|
||||
<meta name="twitter:card" content="summary_large_image">
|
||||
<meta name="twitter:title" content="{escaped_title}">
|
||||
<meta name="twitter:description" content="{escaped_description}">
|
||||
<meta name="twitter:image" content="{escaped_image_url}">
|
||||
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<main>
|
||||
<h1>{escaped_title}</h1>
|
||||
<p>{escaped_description}</p>
|
||||
<a id="continue-link" href="{escaped_detail_url}">영상 보기</a>
|
||||
</main>
|
||||
<script>
|
||||
(function () {{
|
||||
var ua = navigator.userAgent || "";
|
||||
// 앱 이름만으로 판별하면 인앱 브라우저(예: KAKAOTALK)까지 크롤러로 잡혀
|
||||
// 사용자가 중간 페이지에 멈춘다. 봇 전용 토큰만 쓴다.
|
||||
if (/bot|crawl|spider|slurp|facebookexternalhit|Facebot|Twitterbot|LinkedInBot|Pinterestbot|Slackbot|TelegramBot|WhatsApp|Discordbot|kakaotalk-scrap|Embedly|redditbot|Applebot/i.test(ua)) {{
|
||||
return;
|
||||
}}
|
||||
window.location.replace(document.getElementById("continue-link").href);
|
||||
}})();
|
||||
</script>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def _normalise_text(value: str | None, fallback: str) -> str:
|
||||
"""메타데이터용 텍스트에서 불필요한 공백을 제거합니다."""
|
||||
normalised = " ".join((value or "").split())
|
||||
return normalised or fallback
|
||||
|
||||
|
||||
_OG_DESCRIPTION_MAX_LEN = 300
|
||||
|
||||
|
||||
def _share_title(title: str | None, store_name: str) -> str:
|
||||
"""저장된 SNS 제목을 쓰고, 없으면 가게명 폴백을 사용합니다."""
|
||||
stored = _normalise_text(title, "")
|
||||
if stored:
|
||||
return stored
|
||||
name = _normalise_text(store_name, "ADO2 영상")
|
||||
return f"{name} | ADO2"
|
||||
|
||||
|
||||
def _share_description(description: str | None) -> str:
|
||||
"""저장된 SNS 설명을 쓰고, 없으면 기본 문구를 사용합니다."""
|
||||
stored = _normalise_text(description, "")
|
||||
if stored:
|
||||
if len(stored) > _OG_DESCRIPTION_MAX_LEN:
|
||||
return stored[: _OG_DESCRIPTION_MAX_LEN - 1].rstrip() + "…"
|
||||
return stored
|
||||
return "ADO2 AI 마케팅 영상"
|
||||
|
||||
|
||||
def resolve_frontend_base_url(headers: Mapping[str, str], fallback: str) -> str:
|
||||
"""프록시가 넘긴 프론트 호스트를 우선해 canonical 기준 URL을 정합니다."""
|
||||
forwarded_host = (headers.get("x-forwarded-host") or "").split(",")[0].strip()
|
||||
if not forwarded_host:
|
||||
return _normalise_frontend_base_url(fallback)
|
||||
|
||||
forwarded_proto = (headers.get("x-forwarded-proto") or "https").split(",")[0].strip().lower()
|
||||
if forwarded_proto not in {"http", "https"}:
|
||||
forwarded_proto = "https"
|
||||
return _normalise_frontend_base_url(f"{forwarded_proto}://{forwarded_host}")
|
||||
|
||||
|
||||
def resolve_share_url(
|
||||
headers: Mapping[str, str],
|
||||
request_url: str,
|
||||
configured_api_base_url: str = "",
|
||||
) -> str:
|
||||
"""크롤러가 다시 읽어도 같은 OG 페이지가 나오는 공유 URL을 만듭니다.
|
||||
|
||||
nginx가 ``/api`` prefix를 떼고 넘기면 ``request.url``에는 그 prefix가 없어,
|
||||
그대로 쓰면 프론트 SPA 주소가 된다. 복원할 근거가 없으면 빈 문자열을 돌려
|
||||
호출부가 canonical/og:url을 생략하도록 한다.
|
||||
"""
|
||||
path = urlsplit(request_url).path
|
||||
|
||||
configured_base = _absolute_http_url(configured_api_base_url)
|
||||
if configured_base:
|
||||
return f"{configured_base.rstrip('/')}{path}"
|
||||
|
||||
origin = _forwarded_origin(headers) or _origin_from_url(request_url)
|
||||
if not origin:
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
forwarded_prefix = (headers.get("x-forwarded-prefix") or "").strip().rstrip("/")
|
||||
if forwarded_prefix:
|
||||
return f"{origin}{forwarded_prefix}{path}"
|
||||
|
||||
if headers.get("x-forwarded-host"):
|
||||
# 프록시 뒤인데 prefix 를 못 받았다. 잘못된 URL 을 내보내지 않는다.
|
||||
return ""
|
||||
|
||||
return f"{origin}{path}"
|
||||
|
||||
|
||||
def _forwarded_origin(headers: Mapping[str, str]) -> str | None:
|
||||
"""프록시가 넘긴 외부 호스트 기준 origin을 만듭니다."""
|
||||
forwarded_host = (headers.get("x-forwarded-host") or "").split(",")[0].strip()
|
||||
if not forwarded_host:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
forwarded_proto = (headers.get("x-forwarded-proto") or "https").split(",")[0].strip().lower()
|
||||
if forwarded_proto not in {"http", "https"}:
|
||||
forwarded_proto = "https"
|
||||
return f"{forwarded_proto}://{forwarded_host}"
|
||||
|
||||
|
||||
def _canonical_tags(canonical_url: str | None) -> str:
|
||||
"""공유 URL을 확신할 때만 canonical/og:url을 붙입니다.
|
||||
|
||||
잘못된 og:url을 내보내면 크롤러가 그 주소를 다시 읽어, OG 메타가 없는
|
||||
프론트 SPA 문서를 미리보기로 쓴다. 확신이 없으면 크롤러가 실제로 받은
|
||||
URL을 쓰도록 태그 자체를 생략한다.
|
||||
"""
|
||||
if not canonical_url:
|
||||
return ""
|
||||
escaped = escape(canonical_url, quote=True)
|
||||
return (
|
||||
f' <link rel="canonical" href="{escaped}">\n'
|
||||
f' <meta property="og:url" content="{escaped}">\n'
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
_DEFAULT_OG_IMAGE_SIZE = (385, 385)
|
||||
|
||||
|
||||
def _og_image_size_tags(image_url: str, fallback_image_url: str) -> str:
|
||||
"""폴백 로고처럼 크기를 아는 이미지에만 width/height 메타를 붙입니다."""
|
||||
if image_url != fallback_image_url:
|
||||
return ""
|
||||
width, height = _DEFAULT_OG_IMAGE_SIZE
|
||||
return (
|
||||
f' <meta property="og:image:width" content="{width}">\n'
|
||||
f' <meta property="og:image:height" content="{height}">\n'
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _normalise_frontend_base_url(value: str) -> str:
|
||||
"""프론트엔드 기준 URL을 안전한 절대 HTTP(S) URL로 정규화합니다."""
|
||||
absolute_url = _absolute_http_url(value) or FALLBACK_FRONTEND_URL
|
||||
parts = urlsplit(absolute_url)
|
||||
path = parts.path.rstrip("/")
|
||||
return urlunsplit((parts.scheme, parts.netloc, path, "", ""))
|
||||
|
||||
|
||||
def _resolve_default_image_url(
|
||||
configured_url: str,
|
||||
frontend_base: str,
|
||||
*,
|
||||
share_url: str = "",
|
||||
) -> str:
|
||||
"""포스터가 없을 때 사용할 기본 OG 이미지 URL을 반환합니다.
|
||||
|
||||
우선순위:
|
||||
1. ``SHARE_DEFAULT_IMAGE_URL`` (.env)
|
||||
2. 공유 URL과 같은 API 베이스 ``.../static/images/ado2_image.png``
|
||||
(``/api/video/share/1`` 이면 ``/api/static/...``)
|
||||
3. ``SHARE_FRONTEND_URL`` + ``/assets/images/ado2_image.png``
|
||||
"""
|
||||
configured_absolute_url = _absolute_http_url(configured_url)
|
||||
if configured_absolute_url:
|
||||
return configured_absolute_url
|
||||
|
||||
share_api_base = _api_base_from_share_url(share_url)
|
||||
if share_api_base:
|
||||
return f"{share_api_base}{DEFAULT_SHARE_IMAGE_STATIC_PATH}"
|
||||
|
||||
return f"{frontend_base}{DEFAULT_SHARE_IMAGE_PATH}"
|
||||
|
||||
|
||||
def _api_base_from_share_url(share_url: str) -> str | None:
|
||||
"""공유 URL에서 API 베이스를 만듭니다. ``/api/video/share/1`` → ``https://host/api``."""
|
||||
absolute_url = _absolute_http_url(share_url)
|
||||
if not absolute_url:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
parts = urlsplit(absolute_url)
|
||||
origin = urlunsplit((parts.scheme, parts.netloc, "", "", ""))
|
||||
idx = (parts.path or "").find("/video/share/")
|
||||
if idx < 0:
|
||||
return origin
|
||||
|
||||
prefix = parts.path[:idx].rstrip("/")
|
||||
return f"{origin}{prefix}" if prefix else origin
|
||||
|
||||
|
||||
def _origin_from_url(value: str) -> str | None:
|
||||
"""URL에서 scheme + host(+port) origin만 추출합니다."""
|
||||
absolute_url = _absolute_http_url(value)
|
||||
if not absolute_url:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
parts = urlsplit(absolute_url)
|
||||
return urlunsplit((parts.scheme, parts.netloc, "", "", ""))
|
||||
|
||||
|
||||
def _absolute_http_url(value: str | None) -> str | None:
|
||||
"""값이 절대 HTTP(S) URL인 경우에만 정리된 문자열을 반환합니다."""
|
||||
candidate = (value or "").strip()
|
||||
if not candidate:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
try:
|
||||
parts = urlsplit(candidate)
|
||||
except ValueError:
|
||||
return None
|
||||
|
||||
if parts.scheme.lower() not in {"http", "https"} or not parts.hostname:
|
||||
return None
|
||||
return candidate
|
||||
@ -4,6 +4,7 @@ Video Background Tasks
|
||||
영상 생성 관련 백그라운드 태스크를 정의합니다.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import traceback
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import aiofiles
|
||||
@ -16,7 +17,6 @@ from app.user.services.credit import consume_credit
|
||||
from app.video.models import Video
|
||||
from app.utils.upload_blob_as_request import AzureBlobUploader
|
||||
from app.utils.logger import get_logger
|
||||
from app.utils.video_poster import generate_and_store_poster
|
||||
|
||||
# 로거 설정
|
||||
logger = get_logger("video")
|
||||
@ -30,8 +30,7 @@ async def _update_video_status(
|
||||
status: str,
|
||||
video_url: str | None = None,
|
||||
creatomate_render_id: str | None = None,
|
||||
poster_url: str | None = None,
|
||||
) -> int | None:
|
||||
) -> bool:
|
||||
"""Video 테이블의 상태를 업데이트합니다.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
@ -39,10 +38,9 @@ async def _update_video_status(
|
||||
status: 변경할 상태 ("processing", "completed", "failed")
|
||||
video_url: 영상 URL
|
||||
creatomate_render_id: Creatomate render ID (선택)
|
||||
poster_url: 영상 첫 프레임 포스터 URL (선택)
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
int | None: 업데이트된 Video id. 대상이 없거나 실패하면 None.
|
||||
bool: 업데이트 성공 여부
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
async with BackgroundSessionLocal() as session:
|
||||
@ -67,58 +65,19 @@ async def _update_video_status(
|
||||
video.status = status
|
||||
if video_url is not None:
|
||||
video.result_movie_url = video_url
|
||||
if poster_url is not None:
|
||||
video.poster_url = poster_url
|
||||
await session.commit()
|
||||
logger.info(f"[Video] Status updated - task_id: {task_id}, status: {status}")
|
||||
return video.id
|
||||
return True
|
||||
else:
|
||||
logger.warning(f"[Video] NOT FOUND in DB - task_id: {task_id}")
|
||||
return None
|
||||
return False
|
||||
|
||||
except SQLAlchemyError as e:
|
||||
logger.error(f"[Video] DB Error while updating status - task_id: {task_id}, error: {e}")
|
||||
return None
|
||||
return False
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"[Video] Unexpected error while updating status - task_id: {task_id}, error: {e}")
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
async def _try_generate_sns_metadata(video_id: int) -> None:
|
||||
"""SEO 생성 실패가 영상 완료 처리에 영향을 주지 않도록 격리합니다."""
|
||||
from app.social.services.seo_service import seo_service
|
||||
|
||||
try:
|
||||
async with BackgroundSessionLocal() as session:
|
||||
await seo_service.generate_and_save_for_video(video_id, session)
|
||||
await session.commit()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(
|
||||
f"[VideoSEO] Failed to generate SNS metadata - video_id: {video_id}, error: {e}",
|
||||
exc_info=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
async def _try_generate_poster(
|
||||
temp_file_path: Path,
|
||||
user_uuid: str,
|
||||
task_id: str,
|
||||
render_id: str,
|
||||
) -> str | None:
|
||||
"""포스터 생성 실패가 영상 생성 완료 처리에 영향을 주지 않도록 격리합니다."""
|
||||
try:
|
||||
return await generate_and_store_poster(
|
||||
video_path=temp_file_path,
|
||||
user_uuid=user_uuid,
|
||||
task_id=task_id,
|
||||
file_stem=render_id,
|
||||
)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.warning(
|
||||
f"[VideoPoster] Failed to generate poster - task_id: {task_id}, render_id: {render_id}, error: {e}",
|
||||
exc_info=True,
|
||||
)
|
||||
return None
|
||||
return False
|
||||
|
||||
|
||||
async def _download_video(url: str, task_id: str) -> bytes:
|
||||
@ -194,20 +153,8 @@ async def download_and_upload_video_to_blob(
|
||||
blob_url = uploader.public_url
|
||||
logger.info(f"[download_and_upload_video_to_blob] Uploaded to Blob - task_id: {task_id}, url: {blob_url}")
|
||||
|
||||
poster_url = await _try_generate_poster(
|
||||
temp_file_path, user_uuid, task_id, creatomate_render_id
|
||||
)
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||||
|
||||
# Video 테이블 업데이트 (creatomate_render_id로 특정 Video 식별)
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||||
video_id = await _update_video_status(
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||||
task_id,
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||||
"completed",
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||||
blob_url,
|
||||
creatomate_render_id,
|
||||
poster_url=poster_url,
|
||||
)
|
||||
if video_id is not None:
|
||||
await _try_generate_sns_metadata(video_id)
|
||||
await _update_video_status(task_id, "completed", blob_url, creatomate_render_id)
|
||||
|
||||
# 영상 생성 완료 시 크레딧 1 차감 (credits > 0 조건으로 음수 방지)
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||||
async with BackgroundSessionLocal() as session:
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||||
@ -312,20 +259,13 @@ async def download_and_upload_video_by_creatomate_render_id(
|
||||
blob_url = uploader.public_url
|
||||
logger.info(f"[download_and_upload_video_by_creatomate_render_id] Uploaded to Blob - creatomate_render_id: {creatomate_render_id}, url: {blob_url}")
|
||||
|
||||
poster_url = await _try_generate_poster(
|
||||
temp_file_path, user_uuid, task_id, creatomate_render_id
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Video 테이블 업데이트
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||||
video_id = await _update_video_status(
|
||||
await _update_video_status(
|
||||
task_id=task_id,
|
||||
status="completed",
|
||||
video_url=blob_url,
|
||||
creatomate_render_id=creatomate_render_id,
|
||||
poster_url=poster_url,
|
||||
)
|
||||
if video_id is not None:
|
||||
await _try_generate_sns_metadata(video_id)
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||||
logger.info(f"[download_and_upload_video_by_creatomate_render_id] SUCCESS - creatomate_render_id: {creatomate_render_id}")
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||||
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||||
except httpx.HTTPError as e:
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||||
|
||||
19
config.py
19
config.py
@ -33,25 +33,6 @@ class ProjectSettings(BaseSettings):
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||||
ADMIN_BASE_URL: str = Field(default="/admin")
|
||||
ADMIN_SESSION_SECRET: str = Field(default="dev-secret-change-me-in-production")
|
||||
ADMIN_SESSION_MAX_AGE: int = Field(default=60 * 60 * 8)
|
||||
SHARE_FRONTEND_URL: str = Field(
|
||||
default="https://ado2.o2osolution.ai",
|
||||
description="공유 페이지에서 영상 상세로 이동할 프론트엔드 공개 기준 URL (.env: SHARE_FRONTEND_URL)",
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||||
)
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||||
SHARE_API_BASE_URL: str = Field(
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||||
default="",
|
||||
description=(
|
||||
"공유 OG 페이지가 외부에 노출되는 API 기준 URL (.env: SHARE_API_BASE_URL). "
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||||
"예: https://dev-ssul.castad.net/api. 프록시가 /api prefix 를 떼고 넘기면 "
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||||
"request.url 로는 복원할 수 없으므로 이 값이 필요하다"
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||||
),
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||||
)
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||||
SHARE_DEFAULT_IMAGE_URL: str = Field(
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||||
default="",
|
||||
description=(
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||||
"포스터가 없는 영상 공유 시 사용할 절대 이미지 URL (.env: SHARE_DEFAULT_IMAGE_URL). "
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||||
"비우면 공유 API /static/images/ado2_image.png, 없으면 SHARE_FRONTEND_URL/assets 경로 사용"
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||||
),
|
||||
)
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||||
DEBUG: bool = Field(default=True)
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||||
TIMEZONE: str = Field(
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||||
default="Asia/Seoul",
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||||
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||||
@ -1,10 +0,0 @@
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||||
-- ============================================================
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||||
-- Migration: video 테이블에 poster_url 컬럼 추가
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||||
-- Date: 2026-08-13
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||||
-- Description: 영상 첫 프레임 포스터 이미지 URL. SNS 공유 og:image 용도.
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||||
-- 관련 코드: app/utils/video_poster.py, app/video/worker/video_task.py
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-- ============================================================
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||||
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||||
ALTER TABLE `video`
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||||
ADD COLUMN `poster_url` VARCHAR(2048) NULL
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||||
COMMENT '영상 첫 프레임 포스터 이미지 URL (SNS 공유 og:image용)' AFTER `result_movie_url`;
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||||
@ -1,15 +0,0 @@
|
||||
-- ============================================================
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||||
-- Migration: video 테이블에 SNS 메타데이터 컬럼 추가
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||||
-- Date: 2026-08-19
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||||
-- Description: 영상 생성 완료 시 저장하는 제목/설명/해시태그.
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||||
-- 관련 코드: app/social/services/seo_service.py,
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-- app/video/worker/video_task.py
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-- ============================================================
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||||
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||||
ALTER TABLE `video`
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||||
ADD COLUMN `title` VARCHAR(100) NULL
|
||||
COMMENT 'SNS 업로드 제목' AFTER `poster_url`,
|
||||
ADD COLUMN `description` TEXT NULL
|
||||
COMMENT 'SNS 업로드 설명' AFTER `title`,
|
||||
ADD COLUMN `hashtags` JSON NULL
|
||||
COMMENT 'SNS 해시태그 목록' AFTER `description`;
|
||||
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 8.7 KiB |
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