Grundfunktionen optimiert

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Oliver 2025-08-16 11:13:10 +02:00
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commit 0c84dd1a1a
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491
main.py
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@ -10,6 +10,8 @@ import logging
import openai
from utils.image_extractor import extract_images_with_metadata
from utils.article_extractor import extract_full_article
import hashlib
import time
load_dotenv()
@ -17,10 +19,15 @@ load_dotenv()
log_dir = "logs"
os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
log_file = os.path.join(log_dir, "rss_tool.log")
# Logging-Format verbessern
logging.basicConfig(
filename=log_file,
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(funcName)s:%(lineno)d - %(message)s",
handlers=[
logging.FileHandler(log_file, encoding='utf-8'),
logging.StreamHandler() # Auch in Konsole ausgeben
]
)
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
@ -29,156 +36,412 @@ ARTICLES_FILE = "data/articles.json"
FEEDS_FILE = "data/feeds.json"
VALID_STATUSES = ["New", "Rewrite", "Process", "Online", "On Hold", "Trash"]
# === Datenordner erstellen ===
os.makedirs("data", exist_ok=True)
def generate_article_id(title, link, date):
"""Generiert eine eindeutige ID für einen Artikel basierend auf mehreren Attributen"""
identifier = f"{title}_{link}_{date}"
return hashlib.md5(identifier.encode('utf-8')).hexdigest()
def is_duplicate_article(new_article, existing_articles):
"""Prüft ob ein Artikel bereits existiert (erweiterte Duplikatserkennung)"""
new_title = new_article.get("title", "").lower().strip()
new_link = new_article.get("link", "").strip()
for existing in existing_articles:
existing_title = existing.get("title", "").lower().strip()
existing_link = existing.get("link", "").strip()
# Exakte URL-Übereinstimmung
if new_link and existing_link and new_link == existing_link:
return True
# Sehr ähnliche Titel (mindestens 90% Übereinstimmung)
if new_title and existing_title:
similarity = calculate_similarity(new_title, existing_title)
if similarity > 0.9:
return True
return False
def calculate_similarity(text1, text2):
"""Berechnet die Ähnlichkeit zwischen zwei Texten (vereinfachte Methode)"""
words1 = set(text1.split())
words2 = set(text2.split())
if not words1 and not words2:
return 1.0
if not words1 or not words2:
return 0.0
intersection = len(words1.intersection(words2))
union = len(words1.union(words2))
return intersection / union if union > 0 else 0.0
def load_feeds():
if not os.path.exists(FEEDS_FILE):
"""Lädt RSS-Feeds aus der JSON-Datei"""
try:
if not os.path.exists(FEEDS_FILE):
logging.info("Feeds-Datei existiert nicht, erstelle leere Liste")
return []
with open(FEEDS_FILE, "r", encoding='utf-8') as f:
feeds = json.load(f)
logging.info(f"{len(feeds)} Feeds geladen")
return feeds
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler beim Laden der Feeds: {e}")
return []
with open(FEEDS_FILE, "r") as f:
return json.load(f)
def save_feeds(feeds):
with open(FEEDS_FILE, "w") as f:
json.dump(feeds, f, indent=2)
"""Speichert RSS-Feeds in die JSON-Datei"""
try:
with open(FEEDS_FILE, "w", encoding='utf-8') as f:
json.dump(feeds, f, indent=2, ensure_ascii=False)
logging.info(f"{len(feeds)} Feeds gespeichert")
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler beim Speichern der Feeds: {e}")
def load_articles():
if not os.path.exists(ARTICLES_FILE):
"""Lädt Artikel aus der JSON-Datei"""
try:
if not os.path.exists(ARTICLES_FILE):
logging.info("Artikel-Datei existiert nicht, erstelle leere Liste")
return []
with open(ARTICLES_FILE, "r", encoding='utf-8') as f:
articles = json.load(f)
# Status-Validierung
for article in articles:
if article.get("status") not in VALID_STATUSES:
article["status"] = "New"
logging.warning(f"⚠️ Ungültiger Status für Artikel '{article.get('title', 'Unbekannt')}' korrigiert")
logging.info(f"{len(articles)} Artikel geladen")
return articles
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler beim Laden der Artikel: {e}")
return []
with open(ARTICLES_FILE, "r") as f:
articles = json.load(f)
for article in articles:
if article.get("status") not in VALID_STATUSES:
article["status"] = "New"
return articles
def save_articles(articles):
with open(ARTICLES_FILE, "w") as f:
json.dump(articles, f, indent=2)
def fetch_and_process_feed(feed_url, existing_ids):
feed = feedparser.parse(feed_url)
new_articles = []
for entry in feed.entries:
article_id = entry.get("id") or entry.get("link")
if not article_id or article_id in existing_ids:
continue
title = entry.get("title", "Kein Titel")
date = entry.get("published", datetime.now().isoformat())
summary = entry.get("summary", "")
content = entry.get("content", [{}])[0].get("value") or entry.get("description", "")
"""Speichert Artikel in die JSON-Datei"""
try:
# Validierung vor dem Speichern
valid_articles = []
for article in articles:
if "id" in article and "title" in article:
valid_articles.append(article)
else:
logging.warning(f"⚠️ Ungültiger Artikel übersprungen: {article}")
with open(ARTICLES_FILE, "w", encoding='utf-8') as f:
json.dump(valid_articles, f, indent=2, ensure_ascii=False)
logging.info(f"{len(valid_articles)} Artikel gespeichert")
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler beim Speichern der Artikel: {e}")
def clean_html_content(content):
"""Bereinigt HTML-Inhalt und extrahiert Text"""
try:
soup = BeautifulSoup(content, "html.parser")
# Entferne Script- und Style-Tags
for script in soup(["script", "style"]):
script.decompose()
# Hole sauberen Text
clean_text = soup.get_text(" ", strip=True)
# Entferne überschüssige Leerzeichen
clean_text = " ".join(clean_text.split())
return clean_text
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler beim Bereinigen des HTML-Inhalts: {e}")
return content
# Automatischer Volltext-Fetch bei zu wenig Wörtern
if len(clean_text.split()) < 50 and entry.get("link"):
fetched_text = extract_full_article(entry["link"])
if len(fetched_text.split()) > len(clean_text.split()):
clean_text = fetched_text
def fetch_and_process_feed(feed_url, existing_articles):
"""Lädt und verarbeitet einen einzelnen RSS-Feed"""
new_articles = []
feed_name = "Unbekannt"
try:
logging.info(f"🔄 Verarbeite Feed: {feed_url}")
# Feed parsen
feed = feedparser.parse(feed_url)
if hasattr(feed, 'feed') and hasattr(feed.feed, 'title'):
feed_name = feed.feed.title
logging.info(f"📡 Feed-Name: {feed_name}")
if not feed.entries:
logging.warning(f"⚠️ Keine Einträge in Feed gefunden: {feed_url}")
return []
logging.info(f"📰 {len(feed.entries)} Einträge gefunden")
for entry in feed.entries:
try:
# Basis-Informationen extrahieren
title = entry.get("title", "Kein Titel")
date = entry.get("published", datetime.now().isoformat())
link = entry.get("link", "")
summary = entry.get("summary", "")
# Content extrahieren
content = ""
if hasattr(entry, 'content') and entry.content:
content = entry.content[0].get("value", "")
elif hasattr(entry, 'description'):
content = entry.description
else:
content = summary
# HTML bereinigen
clean_text = clean_html_content(content)
# Volltext-Extraktion bei kurzen Artikeln
if len(clean_text.split()) < 50 and link:
logging.info(f"🔍 Kurzer Artikel erkannt, versuche Volltext-Extraktion: {title}")
fetched_text = extract_full_article(link)
if len(fetched_text.split()) > len(clean_text.split()):
clean_text = fetched_text
logging.info(f"✅ Volltext extrahiert: {len(clean_text.split())} Wörter")
# Artikel-ID generieren
article_id = generate_article_id(title, link, date)
# Neuen Artikel erstellen
new_article = {
"id": article_id,
"title": title,
"date": date,
"summary": summary[:300] + "..." if len(summary) > 300 else summary,
"text": clean_text,
"tags": [],
"status": "New",
"link": link,
"images": [],
"source": feed_url,
"source_name": feed_name,
"created_at": datetime.now().isoformat(),
"word_count": len(clean_text.split())
}
# Duplikatsprüfung
if not is_duplicate_article(new_article, existing_articles):
# Bilder extrahieren
if link:
try:
images = extract_images_with_metadata(link)
new_article["images"] = images
logging.info(f"🖼️ {len(images)} Bilder für '{title}' extrahiert")
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler bei Bildextraktion für '{title}': {e}")
new_articles.append(new_article)
logging.info(f"✅ Neuer Artikel hinzugefügt: {title}")
else:
logging.info(f"🔄 Duplikat übersprungen: {title}")
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler beim Verarbeiten des Eintrags '{entry.get('title', 'Unbekannt')}': {e}")
continue
logging.info(f"✅ Feed verarbeitet: {len(new_articles)} neue Artikel aus {feed_url}")
return new_articles
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Kritischer Fehler beim Verarbeiten von {feed_url}: {e}")
return []
images = extract_images_with_metadata(entry.link)
new_articles.append({
"id": article_id,
"title": title,
"date": date,
"summary": summary,
"text": clean_text,
"tags": [],
"status": "New",
"link": entry.get("link", ""),
"images": images,
"source": feed_url
})
return new_articles
def process_articles(existing_ids):
feeds = load_feeds()
all_articles = load_articles()
articles_by_id = {article["id"]: article for article in all_articles if "id" in article}
new_entries = []
for feed in feeds:
url = feed.get("url") if isinstance(feed, dict) else feed
if not url:
continue
try:
logging.info(f"Lade Feed: {url}")
entries = fetch_and_process_feed(url, existing_ids)
new_entries.extend(entries)
logging.info(f"{len(entries)} neue Artikel gefunden in {url}")
except Exception as e:
logging.exception(f"Fehler beim Verarbeiten von {url}:")
added = 0
for entry in new_entries:
if entry["id"] not in articles_by_id:
articles_by_id[entry["id"]] = entry
added += 1
def process_articles(existing_ids=None):
"""Verarbeitet alle RSS-Feeds und fügt neue Artikel hinzu"""
try:
start_time = time.time()
logging.info("🚀 Starte Artikel-Verarbeitung")
feeds = load_feeds()
all_articles = load_articles()
if not feeds:
logging.warning("⚠️ Keine RSS-Feeds konfiguriert")
return
# Bestehende Artikel für Duplikatsprüfung
existing_articles = all_articles.copy()
total_new_articles = 0
for feed in feeds:
feed_url = feed.get("url") if isinstance(feed, dict) else feed
if not feed_url:
logging.warning("⚠️ Feed ohne URL übersprungen")
continue
try:
new_articles = fetch_and_process_feed(feed_url, existing_articles)
# Neue Artikel zur Gesamtliste hinzufügen
for article in new_articles:
all_articles.append(article)
existing_articles.append(article) # Für weitere Duplikatsprüfung
total_new_articles += len(new_articles)
# Kurze Pause zwischen Feeds
time.sleep(1)
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler beim Verarbeiten von Feed {feed_url}: {e}")
continue
# Artikel speichern
if total_new_articles > 0:
save_articles(all_articles)
processing_time = time.time() - start_time
logging.info(f"🎉 Verarbeitung abgeschlossen: {total_new_articles} neue Artikel in {processing_time:.2f}s hinzugefügt")
else:
logging.info(f"Artikel bereits vorhanden, wird übersprungen: {entry['title']}")
if added > 0:
save_articles(list(articles_by_id.values()))
logging.info(f"{added} neue Artikel gespeichert.")
else:
logging.info("Keine neuen Artikel gefunden.")
logging.info(" Keine neuen Artikel gefunden")
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Kritischer Fehler bei der Artikel-Verarbeitung: {e}")
def rewrite_articles():
articles = load_articles()
changed = False
for article in articles:
if article.get("status") == "Rewrite":
"""Schreibt Artikel mit Status 'Rewrite' um"""
try:
logging.info("✍️ Starte Artikel-Umschreibung")
articles = load_articles()
rewrite_articles_list = [a for a in articles if a.get("status") == "Rewrite"]
if not rewrite_articles_list:
logging.info(" Keine Artikel zum Umschreiben gefunden")
return
if not openai.api_key:
logging.error("❌ OpenAI API-Key nicht konfiguriert")
return
changed = False
for article in rewrite_articles_list:
try:
logging.info(f"✍️ Umschreiben von: {article['title']}")
prompt = f"Schreibe folgenden Artikel um und fasse ihn verständlich zusammen:\n\n{article['text']}"
# Artikel umschreiben
prompt = f"""Schreibe den folgenden Artikel um und fasse ihn verständlich zusammen.
Behalte die wichtigsten Informationen bei, aber formuliere alles neu:
{article['text']}"""
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Du bist ein professioneller Redakteur."},
{"role": "system", "content": "Du bist ein professioneller Redakteur, der Artikel umschreibt und verbessert."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
],
max_tokens=1500,
temperature=0.7
)
new_text = response.choices[0].message.content.strip()
article["text"] = f"{article['title']}\n\n{new_text}"
article["status"] = "Process"
# Tags generieren
tag_prompt = f"""Erstelle 3-5 passende, kurze Stichwörter (Tags) für diesen Artikel.
Gib nur die Tags zurück, getrennt durch Kommas:
tag_prompt = f"Erstelle 3 passende, kurze Stichwörter (Tags) für diesen Artikel:\n\n{new_text}"
{new_text}"""
tag_response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "Du bist ein Blog-Tag-Generator."},
{"role": "system", "content": "Du generierst präzise Tags für Blog-Artikel."},
{"role": "user", "content": tag_prompt}
]
],
max_tokens=100,
temperature=0.5
)
tags_raw = tag_response.choices[0].message.content.strip()
tags = [tag.strip(" ,") for tag in tags_raw.replace("\n", ",").split(",") if tag.strip()]
tags = [tag.strip().strip(',') for tag in tags_raw.split(",") if tag.strip()]
# Artikel aktualisieren
article["text"] = new_text
article["tags"] = tags
article["status"] = "Process"
article["rewritten_at"] = datetime.now().isoformat()
article["word_count"] = len(new_text.split())
# Bildmetadaten vervollständigen falls nötig
for img in article.get("images", []):
if "caption" not in img:
if "caption" not in img or not img["caption"]:
img["caption"] = "Kein Bildtitel vorhanden"
if "copyright" not in img:
if "copyright" not in img or not img["copyright"]:
img["copyright"] = "Unbekannt"
if "copyright_url" not in img:
if "copyright_url" not in img or not img["copyright_url"]:
img["copyright_url"] = "#"
logging.info(f"✅ Artikel umgeschrieben: {article['title']}")
logging.info(f"✅ Artikel erfolgreich umgeschrieben: {article['title']}")
changed = True
# Kurze Pause zwischen API-Calls
time.sleep(2)
except Exception as e:
logging.exception(f"❌ Fehler beim Umschreiben von '{article['title']}':")
logging.error(f"❌ Fehler beim Umschreiben von '{article['title']}': {e}")
continue
if changed:
save_articles(articles)
logging.info(f"🎉 {len(rewrite_articles_list)} Artikel erfolgreich umgeschrieben")
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Kritischer Fehler beim Umschreiben: {e}")
if changed:
save_articles(articles)
logging.info("Alle Artikel mit Status 'Rewrite' wurden verarbeitet.")
def get_article_stats():
"""Gibt Statistiken über die Artikel zurück"""
try:
articles = load_articles()
stats = {
"total_articles": len(articles),
"status_distribution": {},
"word_count_stats": {},
"source_distribution": {},
"images_count": 0
}
# Status-Verteilung
for article in articles:
status = article.get("status", "New")
stats["status_distribution"][status] = stats["status_distribution"].get(status, 0) + 1
# Wortanzahl-Statistiken
word_counts = [article.get("word_count", 0) for article in articles if article.get("word_count")]
if word_counts:
stats["word_count_stats"] = {
"average": sum(word_counts) // len(word_counts),
"min": min(word_counts),
"max": max(word_counts)
}
# Quellen-Verteilung
for article in articles:
source = article.get("source_name", "Unbekannt")
stats["source_distribution"][source] = stats["source_distribution"].get(source, 0) + 1
# Bilder zählen
stats["images_count"] = sum(len(article.get("images", [])) for article in articles)
return stats
except Exception as e:
logging.error(f"❌ Fehler beim Erstellen der Statistiken: {e}")
return {}