python task v2

Python Task V2: Post and Comment Management API مع AI Aderation

جدول المحتويات

1. وصف المشروع
2. سمات
3. هيكل المشروع
4. تثبيت
5. تشغيل API
6. تشغيل الروبوت
7. AI API Setup
8. إجراء اختبارات
9. المساهمة

وصف المشروع

هذا المشروع هو واجهة برمجة تطبيقات بسيطة لإدارة المنشورات والتعليقات مع AI Aderation. تم تصميم API باستخدام Fastapi و Pydantic ، ويتضمن ميزات لتسجيل المستخدم ، وتسجيل الدخول ، وإدارة النشر والتعليقات ، واعتدال المحتوى الذي يعمل بالنيابة ، والتحليلات. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تضمين الروبوت لإنشاء منشورات وتعليقات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتفاعل مع API.

سمات

• تسجيل المستخدم وتسجيل الدخول : تأمين مصادقة المستخدم مع JWT.
• Post and Comment Management : قم بإنشاء وقراءة وتحديث وحذف المنشورات والتعليقات.
• الاعتدال من الذكاء الاصطناعي : الكشف التلقائي وحظر اللغة الكريهة والإهانات في المنشورات والتعليقات.
• التحليلات : احصل على تحليلات على عدد التعليقات المضافة إلى المنشورات خلال فترة محددة.
• الروبوت : روبوت بسيط لإنشاء ونشر المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي.

هيكل المشروع

 .
├── alembic/
├── app/
│   ├── __pycache__/
│   ├── auth.py
│   ├── crud.py
│   ├── database.py
│   ├── deps.py
│   ├── main.py
│   ├── models.py
│   ├── moderation.py
│   ├── schemas.py
├── bot/
│   ├── __pycache__/
│   ├── bot.py
│   ├── config.py
│   ├── template_config.py
├── venv/
├── tests/
│   ├── test_main.py
│   ├── test_post.py
├── .gitignore
├── alembic.ini
├── init_db.py
├── readme
├── requirements.txt
└── test.db

تثبيت

1. إعداد بيئة افتراضية

قم بإنشاء وتفعيل بيئة افتراضية Python:

على Windows:

python -m venv venv
venv S cripts a ctivate

على macos/linux:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

2. تثبيت التبعيات

تثبيت حزم بيثون اللازمة:

pip install -r requirements.txt

3. قم بإعداد بيانات اعتماد Google Cloud

تأكد من أن لديك ملف مفتاح حساب Google Cloud Service (JSON) وقم بتعيين متغير بيئة GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS .

على Windows:

 set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=C: p ath t o y our s ervice-account-file.json

على macos/linux:

 export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS= " /path/to/your/service-account-file.json "

4. تطبيق الهجرات

استخدم Alembic لتطبيق ترحيل قاعدة البيانات:

alembic upgrade head

5. تهيئة قاعدة البيانات

قم بتشغيل البرنامج النصي التالي لتهيئة قاعدة البيانات:

python init_db.py

6. متغيرات البيئة

قم بإنشاء ملف .env في جذر المشروع وأضف المتغيرات التالية:

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS= " /path/to/your/service-account-file.json "

أضف أي متغيرات أخرى خاصة بالبيئة التي تحتاجها لإعدادات Fastapi الخاصة بك.

تشغيل API

ابدأ خادم API

لبدء خادم Fastapi ، قم بتشغيل:

uvicorn app.main:app --reload

يمكن الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات على http://127.0.0.1:8000 .

نقاط نهاية API

• نقطة نهاية الجذر : GET /
  إرجاع رسالة ترحيب.

• تسجيل المستخدم : POST /register/
  تسجيل مستخدم جديد.

• تسجيل دخول المستخدم : POST /login/
  الحصول على رمز الوصول لمستخدم مصادق.

• إنشاء منشور : POST /posts/
  إنشاء منشور جديد.

• إنشاء تعليق : POST /posts/{post_id}/comments/
  أضف تعليقًا إلى منشور.

• الحصول على تحليلات : GET /api/comments-daily-breakdown?date_from=<YYYY-MM-DD>&date_to=<YYYY-MM-DD>
  احصل على بيانات التعليق المجمعة يوميًا في نطاق تاريخ.

• الرد التلقائي على التعليقات : /comments/auto-response/
  نقطة النهاية ومنطق تمكين الاستجابة التلقائية للتعليقات بعد التأخير.

تشغيل الروبوت

تكوين الروبوت

يمكن ضبط إعدادات BOT في ملف bot/config.py ، بما في ذلك:

• عدد المستخدمين لإنشاء ومحاكاة
• نوع التعليقات لتوليدها (إيجابية/سلبية)
• عدد المنشورات والتعليقات التي يجب إنشاؤها لكل مستخدم

ابدأ الروبوت

لتشغيل الروبوت والبدء في إنشاء منشورات وتعليقات ، قم بتشغيل:

python bot/bot.py

AI API Setup

لتمكين الروبوت من إنشاء محتوى نصي باستخدام الذكاء الاصطناعي من Google ، اتبع هذه الخطوات:

1. إنشاء مشروع Google Cloud :

   • انتقل إلى وحدة التحكم السحابية Google.
   • انقر على المنسدلة للمشروع وحدد "مشروع جديد".
   • أدخل اسمًا لمشروعك وانقر فوق "إنشاء".
   • بمجرد إنشاء المشروع ، تأكد من اختياره.

2. تمكين واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي :

   • في وحدة التحكم السحابية من Google ، انتقل إلى "APIs & Services"> "Library".
   • ابحث عن "API AI Generative AI" وانقر عليها.
   • انقر فوق "تمكين" لتفعيل واجهة برمجة التطبيقات لمشروعك.

3. الحصول على بيانات اعتماد API :

   • انتقل إلى "APIS & Services"> "بيانات الاعتماد".
   • انقر فوق "إنشاء بيانات الاعتماد" وحدد "مفتاح API".
   • انسخ مفتاح API المقدم. ستحتاج إلى هذا لتطبيقك.

4. تثبيت مكتبة عميل API :

   • قم بتثبيت مكتبة عميل Google Cloud Ai Python باستخدام PIP:

     pip install google-generativeai

5. تكوين التطبيق :

   • قم بتخزين مفتاح API الخاص بك في bot/config.py :

      # bot/config.py
     class Config :
        API_URL = "http://localhost:8000"  # URL of your FastAPI app
        AI_API_URL = "https://ai.google.dev/generate-text"  # Google's AI API endpoint
        AI_API_KEY = "your_ai_key"  # Replace with your Google AI API key

   • تأكد من تكوين الروبوت الخاص بك لاستخدام مفتاح API عند إنشاء محتوى نص.

إجراء اختبارات

قم بتشغيل مجموعة الاختبار

يتم توفير الاختبارات لوظائف ما بعد الإنشاء والتحليلات. لتشغيل الاختبارات ، تنفيذ:

pytest

سيؤدي ذلك إلى تنفيذ اختبارات لإنشاء ما بعد ، والتحليلات ، والجوانب الأخرى للتطبيق.

المساهمة

1. شوكة المستودع.
2. قم بإنشاء فرع ميزة ( git checkout -b feature-branch ).
3. ارتكب التغييرات الخاصة بك ( git commit -m 'Add some feature' ).
4. ادفع إلى الفرع ( git push origin feature-branch ).
5. افتح طلب سحب.

معلومات إضافية

للحصول على أي أسئلة إضافية أو استكشاف الأخطاء وإصلاحها ، يرجى الرجوع إلى الوثائق الرسمية لـ Fastapi و SqlalChemy و Google General API. ``