Files
astrololo/services/presentation/app/main.py
T
gitea 163ace4283
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (pull_request) Successful in 11m14s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (pull_request) Successful in 10m19s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (pull_request) Successful in 46s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (pull_request) Successful in 27s
build / build (push) Successful in 1m18s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 11m45s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Successful in 10m2s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Successful in 36s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 23s
feat(ui): interaktywny wybor modelu u dostawcy
Uzytkownik wybiera nie tylko dostawce, ale konkretny model — Fable czy Opus
u Anthropica, gpt-4o-mini czy gpt-5 u OpenAI, cokolwiek ma pobrane lokalnie.

- app/llm/catalog.py: podpowiedzi modeli per dostawca wraz z oknem kontekstu,
  nadpisywalne przez <DOSTAWCA>_MODELS; GET /llm/models wystawia je dla UI.
- Pole modelu w UI jest TEKSTOWE z datalista, nie zamknietym <select> — konto
  moze miec dostep do modeli, o ktorych kod nie wie, a nowe wychodza szybciej,
  niz aktualizuje sie katalog. Puste pole = model domyslny dostawcy.
- static/models.js: zmiana dostawcy przelacza podpowiedzi, podmienia placeholder
  na model domyslny i pokazuje okno kontekstu wybranego modelu.
- build_provider(name, model) — model z zadania wygrywa nad konfiguracja.

WAZNE (znalezione przy tescie e2e): liczenie budzetu „maksymalny kontekst modelu"
szlo przez build_provider(), ktory WYMAGA klucza API — bez klucza budzet cicho
spadal do wartosci zapasowej i byl identyczny dla wszystkich modeli Anthropic.
Budzet zalezy wylacznie od okna kontekstu, wiec doszlo resolve_model(), ktore
rozwiazuje nazwe modelu bez budowania dostawcy. Teraz budzet realnie sie rozni:
Opus/Fable 3,48 mln znakow, Haiku 536 tys., gpt-4o-mini 438 tys., llama3.1 8 tys.

Pewnosc danych w katalogu: modele Anthropic pochodza z oficjalnej dokumentacji
API (okna i limity zgodne z limits.py); modele OpenAI to podpowiedzi, ktorych
nie weryfikowalem; lokalne zaleza od tego, co masz pobrane.

Testy: 174 passed / 1 skipped (logika) + 17 (prezentacja). Nowy test strukturalny
pilnuje, ze KAZDE wywolanie w dol niesie wybrany model i dostawce — dokladnie ta
klasa bledu zlapala brakujacy parametr przy horoskopie okresowym.
Zweryfikowane w przegladarce: przelaczanie dostawcy podmienia liste modeli.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-22 21:40:19 +02:00

253 lines
9.7 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""Warstwa PREZENTACJI — usługa HTTP serwująca stronę WWW.
W dół: przekazuje dane z formularza do warstwy logicznej i odbiera opracowane
wyniki. Nie zawiera logiki biznesowej ani dostępu do danych — tylko UI.
Strona główna „/" = wprowadzenie danych horoskopu i podgląd policzonych pozycji
(do ręcznego testowania aplikacji). Wyszukiwarka sygnifikatorów przeniesiona pod
„/significators".
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime, timedelta, timezone
import httpx
from fastapi import FastAPI, Form, HTTPException, Query, Request
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from fastapi.templating import Jinja2Templates
from app import geocode, security
from app.clients.logic_client import LogicClient
from app.config import DEFAULT_LOCATION_LABEL, default_form
app = FastAPI(title="astrololo · warstwa prezentacji")
app.mount("/static", StaticFiles(directory="app/static"), name="static")
templates = Jinja2Templates(directory="app/templates")
logic = LogicClient()
security.install(app) # logowanie + limit żądań (LOG-32)
def _build_utc(date: str, time: str, tz_offset: float) -> tuple[str, str]:
"""Z lokalnej daty/godziny + przesunięcia strefy → moment UTC.
Zwraca (iso_utc, etykieta_czytelna). UTC = czas lokalny offset.
"""
local = datetime.fromisoformat(f"{date}T{time}")
utc = (local - timedelta(hours=tz_offset)).replace(tzinfo=timezone.utc)
label = utc.strftime("%Y-%m-%d %H:%M UTC")
return utc.isoformat(), label
def _llm_catalog() -> dict:
"""Podpowiedzi modeli dla pola wyboru. Awaria logiki nie może wywrócić strony —
pole modelu jest tekstowe, więc bez katalogu nadal da się wpisać model ręcznie."""
try:
return logic.llm_models()
except httpx.HTTPError:
return {"providers": {}, "defaults": {}}
def _logic_error(e: Exception) -> str:
if isinstance(e, httpx.HTTPStatusError) and e.response.status_code == 404:
return (
"Warstwa logiczna działa, ale nie ma endpointu /chart/positions. "
"Uruchom warstwę logiczną z silnikiem efemeryd (gałąź feat/logic-engine)."
)
return f"Warstwa logiczna niedostępna: {e}"
# ---------------- Horoskop: pozycje (strona główna) ----------------
@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
def chart_form(request: Request):
return templates.TemplateResponse(
request, "chart.html",
{"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL,
"llm_catalog": _llm_catalog()},
)
@app.post("/", response_class=HTMLResponse)
def chart_compute(
request: Request,
date: str = Form(...),
time: str = Form(...),
tz_offset: float = Form(0.0),
lat: float = Form(0.0),
lon: float = Form(0.0),
house_system: str = Form("whole_sign"),
stations: bool = Form(False),
zodiac: str = Form("tropical"),
):
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset,
"lat": lat, "lon": lon, "house_system": house_system, "stations": stations,
"zodiac": zodiac}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
try:
iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
ctx["moment"] = label
ctx["result"] = logic.positions(
when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
house_system=house_system, stations=stations, zodiac=zodiac,
)
except (httpx.HTTPError,) as e:
ctx["error"] = _logic_error(e)
except ValueError as e:
ctx["error"] = f"Niepoprawne dane wejściowe: {e}"
return templates.TemplateResponse(request, "chart.html", ctx)
# ---------------- Sygnifikatory (wyszukiwarka w bazach) ----------------
@app.get("/significators", response_class=HTMLResponse)
def significators_form(request: Request):
return templates.TemplateResponse(request, "significators.html", {"result": None, "form": {}})
@app.post("/significators", response_class=HTMLResponse)
def significators_search(
request: Request,
query: str = Form(...),
field: str = Form("name"),
exact: bool = Form(False),
limit: int = Form(25),
):
form = {"query": query, "field": field, "exact": exact, "limit": limit}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None}
try:
ctx["result"] = logic.query(query=query, field=field, exact=exact, limit=limit)
except httpx.HTTPError as e:
ctx["error"] = _logic_error(e)
return templates.TemplateResponse(request, "significators.html", ctx)
# ---------------- Interpretacje (wynik obliczeń szukany w bazie) ----------------
@app.get("/interpret", response_class=HTMLResponse)
def interpret_form(request: Request):
return templates.TemplateResponse(
request, "interpret.html",
{"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL,
"llm_catalog": _llm_catalog()},
)
@app.post("/interpret", response_class=HTMLResponse)
def interpret_run(
request: Request,
date: str = Form(...),
time: str = Form(...),
tz_offset: float = Form(0.0),
lat: float = Form(0.0),
lon: float = Form(0.0),
group: bool = Form(False),
action: str = Form("report"),
prompt_budget: str = Form("medium"),
llm_provider: str = Form("local"),
llm_model: str = Form(""),
):
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset,
"lat": lat, "lon": lon, "group": group, "prompt_budget": prompt_budget,
"llm_provider": llm_provider, "llm_model": llm_model}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None,
"llm_catalog": _llm_catalog()}
try:
iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
ctx["moment"] = label
if action == "prompt":
ctx["prompt_result"] = logic.prompt(
profile="natal", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, budget=prompt_budget,
provider=llm_provider, model=llm_model,
)
elif action == "horoscope":
ctx["prompt_result"] = logic.horoscope(
profile="natal", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
budget=prompt_budget, provider=llm_provider, model=llm_model,
)
else:
ctx["result"] = logic.report(when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, group=group)
except httpx.HTTPError as e:
ctx["error"] = _logic_error(e)
except ValueError as e:
ctx["error"] = f"Niepoprawne dane wejściowe: {e}"
return templates.TemplateResponse(request, "interpret.html", ctx)
# ---------------- Kalendarz (oś czasu z technik + interpretacje) ----------------
@app.get("/timeline", response_class=HTMLResponse)
def timeline_form(request: Request):
return templates.TemplateResponse(
request, "timeline.html",
{"result": None, "form": default_form(), "location_label": DEFAULT_LOCATION_LABEL,
"llm_catalog": _llm_catalog()},
)
@app.post("/timeline", response_class=HTMLResponse)
def timeline_run(
request: Request,
date: str = Form(...),
time: str = Form(...),
tz_offset: float = Form(0.0),
lat: float = Form(0.0),
lon: float = Form(0.0),
from_date: str = Form(...),
to_date: str = Form(...),
action: str = Form("timeline"),
prompt_budget: str = Form("medium"),
llm_provider: str = Form("local"),
llm_model: str = Form(""),
):
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset, "lat": lat, "lon": lon,
"from_date": from_date, "to_date": to_date, "prompt_budget": prompt_budget,
"llm_provider": llm_provider, "llm_model": llm_model}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None,
"llm_catalog": _llm_catalog()}
try:
iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
ctx["moment"] = label
if action == "prompt":
ctx["prompt_result"] = logic.prompt(
profile="period", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
budget=prompt_budget, from_date=from_date, to_date=to_date,
provider=llm_provider, model=llm_model,
)
elif action == "horoscope":
ctx["prompt_result"] = logic.horoscope(
profile="period", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
budget=prompt_budget, provider=llm_provider, model=llm_model,
from_date=from_date, to_date=to_date,
)
else:
ctx["result"] = logic.timeline(
when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
from_date=from_date, to_date=to_date, interpret=True,
)
except httpx.HTTPError as e:
ctx["error"] = _logic_error(e)
except ValueError as e:
ctx["error"] = f"Niepoprawne dane wejściowe: {e}"
return templates.TemplateResponse(request, "timeline.html", ctx)
# ---------------- Geokoder (proxy OSM/Nominatim dla wyszukiwarki lokalizacji) ----------------
@app.get("/geocode")
def geocode_search(q: str = Query("", description="Nazwa / adres / POI do wyszukania")):
"""Nazwa miejsca → kandydaci ze współrzędnymi (dla pola „Szukaj miejsca")."""
try:
return {"results": geocode.search(q)}
except httpx.HTTPError as e:
raise HTTPException(status_code=502, detail=f"Geokoder (OSM) niedostępny: {e}")
@app.get("/reverse")
def geocode_reverse(lat: float, lon: float):
"""Punkt z mapy → nazwa miejsca (po przeciągnięciu pineski / kliknięciu)."""
try:
return geocode.reverse(lat, lon)
except httpx.HTTPError as e:
raise HTTPException(status_code=502, detail=f"Geokoder (OSM) niedostępny: {e}")
@app.get("/health")
def health() -> dict:
return {"status": "ok", "layer": "presentation"}