toxic-detector/app/api/routes.py

from fastapi import APIRouter, HTTPException
from app.models.schemas import TextInput, ToxicityOutput
from app.core.cache import cache
from app.core.text_preprocessing import preprocess_text
import json
import hashlib
import logging

from app.tasks import assess_toxicity_task

router = APIRouter()
logger = logging.getLogger(__name__)

def get_cache_key(text: str) -> str:
    """Генерация уникального ключа для кеша на основе текста."""
    return f"toxicity:{hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()}"

@router.post("/toxicity", response_model=ToxicityOutput, summary="Оценка токсичности текста", response_description="Оценка токсичности")
async def assess_toxicity(input: TextInput):
    """
    Принимает текст и возвращает оценку его токсичности.
    
    - **text**: Текст для оценки
    """
    try:
        preprocessed_text = preprocess_text(input.text)
        logger.info(f"Текст после предобработки: {preprocessed_text}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Ошибка при предобработке текста: {e}")
        raise HTTPException(status_code=400, detail="Ошибка при предобработке текста.")
    
    cache_key = get_cache_key(preprocessed_text)
    
    cached_result = await cache.get(cache_key)
    if cached_result:
        try:
            toxicity_score = json.loads(cached_result)
            logger.info(f"Получен результат из кеша для ключа {cache_key}: {toxicity_score}")
            return {"toxicity_score": toxicity_score}
        except json.JSONDecodeError:
            logger.warning(f"Кеш для ключа {cache_key} повреждён. Переходим к обработке.")
    
    try:
        result = assess_toxicity_task.delay(preprocessed_text)
        logger.info(f"Задача отправлена в очередь Celery для текста: {preprocessed_text}")
        toxicity_score = result.get(timeout=5) 
        
        await cache.set(cache_key, json.dumps(toxicity_score))
        logger.info(f"Результат сохранён в кеш для ключа {cache_key}: {toxicity_score}")
        
        return {"toxicity_score": toxicity_score}
    except Exception as e:
        logger.error(f"Ошибка при обработке текста: {e}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Ошибка при оценке токсичности текста.")