website_audit 추출 정확도 개선 + Apify 빈값 방어
- website_parser: anchor-only href 추출로 CDN 노이즈 차단, additional_domains 를 data-lang/서브도메인 prefix 기반 글로벌 사이트 검출로 교체, main_cta 카테고리화 (전화/카톡/예약, fallback 제거) + 최대 3개 제한 - firecrawl: html → rawHtml 로 변경 (script 태그 보존 → 픽셀 검출 정상화) - gemini_vision: logo_colors_hex 최대 5개 → 2개 - branding: 기존 brandAssets 보존하면서 logo_* 머지 (collect_brand_basics 결과 덮어쓰지 않게) - facebook_audit: _page_patch 가 누락 필드 default 값으로 초기화 (Apify 가 페이지 데이터 못 받을 때 schema validation 실패 방어) - schemas: top_videos / bio / linked_domain 옵셔널 처리 (실제 누락 가능 케이스 대응) Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>advenced_report
parent
4ad30d4d36
commit
c4cbbaf7e7
|
|
@ -74,7 +74,7 @@ class FirecrawlClient:
|
|||
headers=self._headers(),
|
||||
json_body={
|
||||
"url": url,
|
||||
"formats": ["json", "links", "html"],
|
||||
"formats": ["json", "links", "rawHtml"],
|
||||
"jsonOptions": {
|
||||
"prompt": "Extract: clinic name (Korean), clinic name (English), address, phone with dash format, business hours, slogan, services offered, doctors with name/title/specialty, brand identity (primary/accent/background/text colors in hex, heading/body fonts, logo URL from the actual header/main <img> src, og:image from <meta property='og:image'> content, favicon URL)",
|
||||
"schema": {
|
||||
|
|
@ -147,7 +147,7 @@ class FirecrawlClient:
|
|||
# "socialMedia": info.get("socialMedia", {}),
|
||||
"branding": info.get("branding", {}),
|
||||
"siteLinks": data.get("links", []),
|
||||
"html": data.get("html", ""), # raw HTML — collect 단계에서 tracking 추출 후 raw_data 에는 저장 안 함.
|
||||
"html": data.get("rawHtml", "") or data.get("html", ""), # rawHtml = 가공 전 원본 — <script> 등 보존.
|
||||
"sourceUrl": url,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
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|||
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@ -219,7 +219,7 @@ class VisionClient:
|
|||
' "logo_symbol": "심볼이 묘사하는 대상 (예: \'잎사귀\', \'추상 곡선\'). 없으면 빈 문자열",\n'
|
||||
' "logo_text": "로고에 보이는 워드마크 텍스트 그대로 (한글/영문). 없으면 빈 문자열",\n'
|
||||
' "logo_colors_desc": "로고에 쓰인 색감을 사람이 부르는 이름으로 서술 (예: \'딥네이비 + 골드\')",\n'
|
||||
' "logo_colors_hex": ["로고에서 시각적으로 두드러진 색 정확히 5개의 hex 근사값 배열. 예: [\'#1A2B3C\', \'#D4A017\', \'#FFFFFF\', \'#9E5C2A\', \'#1F1F1F\']. 강한 색이 5개 안 되면 음영/명도 차이로 5개 채울 것. 빈 배열 금지."]\n'
|
||||
' "logo_colors_hex": ["로고에서 시각적으로 가장 두드러진 색 최대 2개의 hex 근사값 배열. 예: [\'#1A2B3C\', \'#D4A017\']. 색이 1개면 1개만, 강한 색이 1개도 없으면 빈 배열."]\n'
|
||||
"}\n"
|
||||
"주의: logo_colors_hex 는 시각 추정이라 정확도 떨어질 수 있음. CSS 추출이 우선이고 이건 fallback/보완 용.\n"
|
||||
"모든 설명/텍스트 값은 반드시 한국어로 작성하세요 (영어 금지)."
|
||||
|
|
@ -229,14 +229,9 @@ class VisionClient:
|
|||
return {}
|
||||
# logo_images는 우리가 직접 채움 (Vision은 묘사만)
|
||||
result["logo_images"] = {"circle": None, "horizontal": logo_url, "korean": None}
|
||||
# logo_colors_hex 5개 강제 정규화 — LLM 이 4개나 6개 줄 수도 있어서 길이 fallback.
|
||||
# logo_colors_hex 최대 2개로 제한.
|
||||
hex_list = [h for h in (result.get("logo_colors_hex") or []) if isinstance(h, str) and h.startswith("#")]
|
||||
if hex_list:
|
||||
while len(hex_list) < 5:
|
||||
hex_list.append(hex_list[-1]) # 마지막 색 복제로 패딩
|
||||
result["logo_colors_hex"] = hex_list[:5]
|
||||
else:
|
||||
result["logo_colors_hex"] = []
|
||||
result["logo_colors_hex"] = hex_list[:2]
|
||||
return result
|
||||
|
||||
async def describe_channel_logos(
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -134,7 +134,7 @@ class YouTubeAudit(BaseModel):
|
|||
channel_description: str
|
||||
linked_urls: list[LinkedUrl]
|
||||
playlists: list[str]
|
||||
top_videos: list[TopVideo]
|
||||
top_videos: list[TopVideo] = []
|
||||
diagnosis: list[DiagnosisItem]
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
@ -184,11 +184,11 @@ class FacebookPage(BaseModel):
|
|||
followers: int
|
||||
following: int
|
||||
category: str
|
||||
bio: str
|
||||
bio: str = ""
|
||||
logo: str
|
||||
logo_description: str
|
||||
link: str
|
||||
linked_domain: str
|
||||
linked_domain: str = ""
|
||||
reviews: int
|
||||
recent_post_age: str
|
||||
has_whatsapp: bool | None = None
|
||||
|
|
@ -245,7 +245,7 @@ class AdditionalDomain(BaseModel):
|
|||
|
||||
class WebsiteAudit(BaseModel):
|
||||
primary_domain: str
|
||||
additional_domains: list[AdditionalDomain]
|
||||
additional_domains: list[AdditionalDomain] = []
|
||||
sns_links_on_site: bool
|
||||
sns_links_detail: list[SnsLink] | None = None
|
||||
tracking_pixels: list[TrackingPixel]
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -130,7 +130,7 @@ class YouTubeAudit(CamelModel):
|
|||
channel_description: str
|
||||
linked_urls: list[LinkedUrl]
|
||||
playlists: list[str]
|
||||
top_videos: list[TopVideo]
|
||||
top_videos: list[TopVideo] = []
|
||||
diagnosis: list[DiagnosisItem]
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
@ -176,11 +176,11 @@ class FacebookPage(CamelModel):
|
|||
followers: int
|
||||
following: int
|
||||
category: str
|
||||
bio: str
|
||||
bio: str = ""
|
||||
logo: str
|
||||
logo_description: str
|
||||
link: str
|
||||
linked_domain: str
|
||||
linked_domain: str = ""
|
||||
reviews: int
|
||||
recent_post_age: str
|
||||
has_whatsapp: bool | None = None
|
||||
|
|
@ -222,7 +222,7 @@ class AdditionalDomain(CamelModel):
|
|||
|
||||
class WebsiteAudit(CamelModel):
|
||||
primary_domain: str
|
||||
additional_domains: list[AdditionalDomain]
|
||||
additional_domains: list[AdditionalDomain] = []
|
||||
sns_links_on_site: bool
|
||||
sns_links_detail: list[SnsLink] | None = None
|
||||
tracking_pixels: list[TrackingPixel]
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -341,8 +341,9 @@ async def run_plan_task(analysis_run_id: str) -> None:
|
|||
result = await generate_plan(analysis_run_id)
|
||||
# profile_photo 는 brand_assets.logo_description 으로 코드가 박음 (LLM "(가이드 미보유)" 같은 hallucination 차단).
|
||||
raw = await select_run_raw_data(analysis_run_id)
|
||||
branding = raw.get(SourceType.BRANDING) or []
|
||||
logo_desc = (((branding[0] if branding else {}).get("brandAssets") or {}).get("logo_description")) or ""
|
||||
branding_list = raw.get(SourceType.BRANDING) or []
|
||||
branding_data = branding_list[0]["raw_data"] if branding_list else {}
|
||||
logo_desc = (branding_data.get("brandAssets") or {}).get("logo_description") or ""
|
||||
result = _patch_plan(result, logo_desc)
|
||||
await update_run_plan(analysis_run_id, result.model_dump())
|
||||
logger.info("[plan] done run=%s", analysis_run_id)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -39,7 +39,11 @@ async def _describe_logo(analysis_run_id: str, info_id: int, vc: VisionClient) -
|
|||
if result:
|
||||
break
|
||||
if result:
|
||||
await update_raw_info_merge(info_id, {"brandAssets": result})
|
||||
# collect_brand_basics 가 미리 채운 brand_colors/color_palette/color_source 보존하면서 logo_* 덧붙이기.
|
||||
raw = await select_run_raw_data(analysis_run_id)
|
||||
existing = ((raw.get("branding") or [{}])[0].get("raw_data") or {}).get("brandAssets") or {}
|
||||
merged = {**existing, **result}
|
||||
await update_raw_info_merge(info_id, {"brandAssets": merged})
|
||||
logger.info("[brand_logo] done keys=%s", list(result.keys()) if result else None)
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -86,15 +86,15 @@ async def collect_gangnam_unni(analysis_run_id: str, info_id: int, url: str) ->
|
|||
logger.info("[gangnam_unni] done run=%s", analysis_run_id)
|
||||
|
||||
|
||||
def _extract_website_audit(html: str, site_links: list[str], url: str) -> dict:
|
||||
"""raw HTML + siteLinks 에서 main CTA / tracking pixels / SNS / additional domains 정규식 추출."""
|
||||
def _extract_website_audit(html: str, url: str) -> dict:
|
||||
"""raw HTML 에서 main CTA / tracking pixels / SNS / additional domains 정규식 추출."""
|
||||
if not html:
|
||||
return {}
|
||||
primary_host = urlparse(url).netloc
|
||||
result: dict = {
|
||||
"trackingPixels": extract_tracking_pixels(html),
|
||||
"snsLinks": extract_sns_links(site_links, html),
|
||||
"additionalDomains": extract_additional_domains(site_links, primary_host),
|
||||
"snsLinks": extract_sns_links(html),
|
||||
"additionalDomains": extract_additional_domains(html, primary_host),
|
||||
}
|
||||
html_cta = extract_main_cta(html)
|
||||
if html_cta:
|
||||
|
|
@ -115,7 +115,7 @@ async def collect_mainpage(analysis_run_id: str, info_id: int, hospital_id: str,
|
|||
html = data.pop("html", "") or "" # raw_data 에는 저장 안 함 — 여기서만 사용하고 버림.
|
||||
# 홈페이지 URL 자체도 raw_data 에 박아둬야 brand_assets / 분석 단계에서 mainpage URL 재조회 없이 사용 가능.
|
||||
data = {**data, "sourceUrl": url}
|
||||
data.update(_extract_website_audit(html, data.get("siteLinks", []), url))
|
||||
data.update(_extract_website_audit(html, url))
|
||||
|
||||
await update_raw_info(info_id, data)
|
||||
await update_hospital(hospital_id, data, analysis_run_id=analysis_run_id)
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -89,7 +89,8 @@ def _logo_data(channel_logos: dict, channel: str) -> dict:
|
|||
}
|
||||
|
||||
def _page_patch(item: dict, channel_logos) -> dict:
|
||||
p: dict = {}
|
||||
p: dict = {"page_name": "", "followers": 0, "category": "", "reviews": 0,
|
||||
"following": 0, "recent_post_age": "", "post_frequency": "", "engagement": ""}
|
||||
fb = item["raw_data"]
|
||||
language = item.get("language") if item.get("language") else "KR"
|
||||
label = "페이스북 " + language
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1,13 +1,11 @@
|
|||
"""collect 단계 - HTML / siteLinks 에서 tracking pixels / SNS links / additional domains 추출.
|
||||
모두 정규식·도메인 매칭 기반 deterministic 추출 (LLM 미경유)."""
|
||||
"""HTML 정규식 기반 deterministic 추출 — tracking pixels / SNS / additional domains / main CTA."""
|
||||
import re
|
||||
from urllib.parse import urlparse
|
||||
|
||||
|
||||
# ── tracking pixels ──────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
# 픽셀별 시그니처: 이름 → 정규식 리스트. installed 판정은 OR (하나라도 매치되면 설치된 것).
|
||||
# ID 캡처는 모든 패턴 시도 후 첫 non-empty 그룹 사용 (signature-only 패턴과 ID-capture 패턴 혼재 OK).
|
||||
# 픽셀별 시그니처: 하나라도 매치되면 installed, ID 는 첫 non-empty 그룹.
|
||||
_TRACKING_PIXEL_PATTERNS: dict[str, list[re.Pattern]] = {
|
||||
"Google Analytics": [
|
||||
re.compile(r"googletagmanager\.com/gtag/js\?id=(G-[A-Z0-9]+)", re.IGNORECASE),
|
||||
|
|
@ -39,8 +37,7 @@ _TRACKING_PIXEL_PATTERNS: dict[str, list[re.Pattern]] = {
|
|||
|
||||
|
||||
def extract_tracking_pixels(html: str) -> list[dict]:
|
||||
"""HTML 에서 트래킹 픽셀 설치 여부 + ID 추출. 환각 0 — 정규식 매치만 신뢰.
|
||||
모든 패턴 시도 → 하나라도 매치되면 installed. ID 는 캡처된 첫 non-empty 그룹 사용."""
|
||||
"""HTML 에서 트래킹 픽셀 설치 여부 + ID 추출."""
|
||||
if not html:
|
||||
return []
|
||||
pixels: list[dict] = []
|
||||
|
|
@ -66,9 +63,15 @@ def extract_tracking_pixels(html: str) -> list[dict]:
|
|||
# ── main CTA ─────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
_CTA_KEYWORDS = re.compile(
|
||||
r"(상담|예약|문의|신청|등록|진료|Book\s*Now|Consult|Reservation|Contact|Apply)",
|
||||
r"(상담|예약|문의|신청|등록|Book\s*Now|Consult|Reservation|Contact|Apply)",
|
||||
re.IGNORECASE,
|
||||
)
|
||||
# CTA 카테고리 우선순위 (전화>카톡>예약). 매치 없으면 결과에 포함 X.
|
||||
_CTA_CATEGORIES: list[tuple[str, re.Pattern]] = [
|
||||
("전화 상담", re.compile(r"전화|\bCall\b|\bPhone\b", re.IGNORECASE)),
|
||||
("카카오톡 상담", re.compile(r"카(카오)?톡|Kakao", re.IGNORECASE)),
|
||||
("온라인 예약", re.compile(r"예약|Reserv|Book", re.IGNORECASE)),
|
||||
]
|
||||
_BUTTON_TAG = re.compile(r"<button\b[^>]*>(.*?)</button>", re.IGNORECASE | re.DOTALL)
|
||||
_ANCHOR_TAG = re.compile(r"<a\b[^>]*>(.*?)</a>", re.IGNORECASE | re.DOTALL)
|
||||
|
||||
|
|
@ -78,22 +81,37 @@ def _clean_text(inner: str) -> str:
|
|||
return re.sub(r"\s+", " ", text).strip()
|
||||
|
||||
|
||||
_MAIN_CTA_LIMIT = 3
|
||||
|
||||
|
||||
def _classify_cta(text: str) -> str | None:
|
||||
"""CTA 텍스트 → 카테고리 (전화/카톡/예약). 매치 없으면 None."""
|
||||
for label, pat in _CTA_CATEGORIES:
|
||||
if pat.search(text):
|
||||
return label
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_main_cta(html: str) -> str:
|
||||
"""HTML 에서 primary CTA 텍스트 추출. 우선순위: <button> 첫 매치 → <a> 첫 매치.
|
||||
CTA 키워드 매칭 + 길이 1~20자 (버튼 라벨 추정)."""
|
||||
"""<button>·<a> 라벨을 카테고리로 분류 후 우선순위 순서로 최대 _MAIN_CTA_LIMIT 개 join."""
|
||||
if not html:
|
||||
return ""
|
||||
found: set[str] = set()
|
||||
for pat in (_BUTTON_TAG, _ANCHOR_TAG):
|
||||
for m in pat.finditer(html):
|
||||
text = _clean_text(m.group(1))
|
||||
if text and 1 <= len(text) <= 20 and _CTA_KEYWORDS.search(text):
|
||||
return text
|
||||
return ""
|
||||
cat = _classify_cta(text)
|
||||
if cat:
|
||||
found.add(cat)
|
||||
ordered_labels = [label for label, _ in _CTA_CATEGORIES]
|
||||
result = [label for label in ordered_labels if label in found]
|
||||
return " + ".join(result[:_MAIN_CTA_LIMIT])
|
||||
|
||||
|
||||
# ── SNS links ────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
# SNS 도메인 → 표준 platform 이름. siteLinks 필터링 + DOM 위치 판정에 공유.
|
||||
# SNS 도메인 → 표준 platform 이름.
|
||||
_SNS_DOMAINS: dict[str, str] = {
|
||||
"facebook.com": "Facebook",
|
||||
"instagram.com": "Instagram",
|
||||
|
|
@ -110,11 +128,16 @@ _SNS_DOMAINS: dict[str, str] = {
|
|||
|
||||
_FOOTER_BLOCK = re.compile(r"<footer\b[^>]*>(.*?)</footer>", re.IGNORECASE | re.DOTALL)
|
||||
_HEADER_BLOCK = re.compile(r"<header\b[^>]*>(.*?)</header>", re.IGNORECASE | re.DOTALL)
|
||||
# <a> 태그 안의 href 만 매치 — <link>/<script> 등 리소스 호출 제외 (CDN 노이즈 차단).
|
||||
_ANCHOR_HREF_PATTERN = re.compile(
|
||||
r"""<a\b[^>]*\bhref\s*=\s*['"](https?://[^'"\s]+)['"]""",
|
||||
re.IGNORECASE,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _platform_for(url: str) -> str | None:
|
||||
try:
|
||||
host = urlparse(url).netloc.lower().lstrip("www.")
|
||||
host = urlparse(url).netloc.lower().removeprefix("www.")
|
||||
except Exception:
|
||||
return None
|
||||
for domain, name in _SNS_DOMAINS.items():
|
||||
|
|
@ -124,7 +147,7 @@ def _platform_for(url: str) -> str | None:
|
|||
|
||||
|
||||
def _location_for(url: str, html: str) -> str:
|
||||
"""url 이 HTML 의 <header>/<footer> 안에 들어있는지로 위치 판정. 둘 다 아니면 'body'."""
|
||||
"""url 이 <header>/<footer> 블록 안에 있는지 판정 — 둘 다 아니면 'body'."""
|
||||
if not html:
|
||||
return ""
|
||||
needle = re.escape(url)
|
||||
|
|
@ -137,11 +160,21 @@ def _location_for(url: str, html: str) -> str:
|
|||
return "body"
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_sns_links(site_links: list[str], html: str = "") -> list[dict]:
|
||||
"""siteLinks 에서 SNS 도메인 매칭. location 은 HTML 의 footer/header tag 블록으로 판정.
|
||||
중복 platform 은 첫 URL 만 유지."""
|
||||
def _extract_anchor_hrefs(html: str) -> list[str]:
|
||||
"""<a href="http..."> 만 추출 — 순서 보존, 중복 제거."""
|
||||
if not html:
|
||||
return []
|
||||
seen: dict[str, None] = {}
|
||||
for url in _ANCHOR_HREF_PATTERN.findall(html):
|
||||
if url not in seen:
|
||||
seen[url] = None
|
||||
return list(seen.keys())
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_sns_links(html: str) -> list[dict]:
|
||||
"""anchor href 에서 SNS 도메인 매칭. 중복 platform 은 첫 URL 만 유지."""
|
||||
seen: dict[str, dict] = {}
|
||||
for url in site_links or []:
|
||||
for url in _extract_anchor_hrefs(html):
|
||||
platform = _platform_for(url)
|
||||
if not platform or platform in seen:
|
||||
continue
|
||||
|
|
@ -153,26 +186,63 @@ def extract_sns_links(site_links: list[str], html: str = "") -> list[dict]:
|
|||
return list(seen.values())
|
||||
|
||||
|
||||
# ── additional domains ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||
# ── additional domains (글로벌/다국어 사이트만) ─────────────────────────────────
|
||||
|
||||
def extract_additional_domains(site_links: list[str], primary_host: str) -> list[dict]:
|
||||
"""siteLinks 의 host 중 primary 도메인이 아닌 외부 도메인 모으기. SNS·맵 등 utility 도메인 제외.
|
||||
purpose 분류는 LLM 필요 — 여기선 빈 문자열."""
|
||||
skip_domains = set(_SNS_DOMAINS) | {
|
||||
"map.kakao.com", "map.naver.com", "maps.google.com", "goo.gl",
|
||||
# 언어 코드 → 한국어 라벨.
|
||||
_LANG_LABEL: dict[str, str] = {
|
||||
"en": "영어", "eng": "영어",
|
||||
"zh": "중국어", "cn": "중국어", "chn": "중국어",
|
||||
"ja": "일본어", "jp": "일본어",
|
||||
"ko": "한국어", "kor": "한국어", "kr": "한국어",
|
||||
"vi": "베트남어", "vn": "베트남어",
|
||||
"th": "태국어", "thai": "태국어",
|
||||
"ru": "러시아어",
|
||||
"es": "스페인어",
|
||||
"mn": "몽골어",
|
||||
"ar": "아랍어", "arab": "아랍어",
|
||||
"id": "인도네시아어",
|
||||
"de": "독일어",
|
||||
"fr": "프랑스어",
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"pt": "포르투갈어",
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}
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primary = (primary_host or "").lower().lstrip("www.")
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_LANG_LI_PATTERN = re.compile(
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r'<li\b[^>]*\bdata-lang\s*=\s*[\'"]([^\'"]+)[\'"][^>]*>(.*?)</li>',
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re.IGNORECASE | re.DOTALL,
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)
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def extract_additional_domains(html: str, primary_host: str) -> list[dict]:
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"""글로벌/다국어 사이트 anchor 수집 — data-lang 마커 + URL 서브도메인 prefix 로 식별."""
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if not html:
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return []
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primary = (primary_host or "").lower().removeprefix("www.")
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seen: dict[str, dict] = {}
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for url in site_links or []:
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if not url or not url.startswith("http"):
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continue
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try:
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host = urlparse(url).netloc.lower().lstrip("www.")
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except Exception:
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continue
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def add(host: str, lang_kr: str):
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host = host.lower().removeprefix("www.")
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if not host or host == primary or host in seen:
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return
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seen[host] = {"domain": host, "purpose": lang_kr}
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# 1) <li data-lang="xx"> 안의 anchor
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for m in _LANG_LI_PATTERN.finditer(html):
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lang_kr = _LANG_LABEL.get(m.group(1).lower())
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if not lang_kr:
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continue
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if any(host == d or host.endswith("." + d) for d in skip_domains):
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||||
continue
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seen[host] = {"domain": host, "purpose": ""}
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a_m = re.search(r'<a[^>]*href\s*=\s*[\'"](https?://[^\'"\s]+)[\'"]', m.group(2), re.IGNORECASE)
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if a_m:
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add(urlparse(a_m.group(1)).netloc, lang_kr)
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# 2) URL 서브도메인 prefix 가 언어 코드
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for url in _extract_anchor_hrefs(html):
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host = urlparse(url).netloc.lower().removeprefix("www.")
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parts = host.split(".")
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if len(parts) >= 3:
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lang_kr = _LANG_LABEL.get(parts[0])
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if lang_kr:
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add(host, lang_kr)
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return list(seen.values())
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