ai_mip/config.py

import os
from dotenv import load_dotenv

# 获取运行环境，默认为 development
ENV = os.getenv('ENV', 'development')

# 根据环境加载对应的配置文件
if ENV == 'production':
    env_file = '.env.production'
else:
    env_file = '.env.development'

# 加载环境配置文件
from pathlib import Path
env_path = Path(env_file)
if env_path.exists():
    load_dotenv(env_file)
    # 始终显示配置加载信息（便于调试）
    print(f"[Config] 加载配置文件: {env_path.absolute()}")
    api_key = os.getenv('ADSPOWER_API_KEY', '')
    if api_key:
        print(f"[Config] ADSPOWER_API_KEY: {api_key[:8]}... (长度: {len(api_key)})")
    else:
        print(f"[Config] ADSPOWER_API_KEY: 未设置")
else:
    print(f"[Config] 警告: 配置文件不存在 {env_path.absolute()}")
    load_dotenv()  # 尝试加载默认的 .env


class BaseConfig:
    """基础配置类"""
    
    # 环境标识
    ENV = ENV
    
    # AdsPower配置
    ADSPOWER_API_URL = os.getenv('ADSPOWER_API_URL', 'http://local.adspower.net:50325')
    ADSPOWER_USER_ID = os.getenv('ADSPOWER_USER_ID', '')
    ADSPOWER_API_KEY = os.getenv('ADSPOWER_API_KEY', '')  # 可选，某些版本需要
    
    # 服务配置
    SERVER_HOST = os.getenv('SERVER_HOST', '0.0.0.0')
    SERVER_PORT = int(os.getenv('SERVER_PORT', 5000))
    
    # 点击策略配置
    MIN_CLICK_COUNT = int(os.getenv('MIN_CLICK_COUNT', 1))  # 每日最少点击次数
    MAX_CLICK_COUNT = int(os.getenv('MAX_CLICK_COUNT', 3))  # 每日最多点击次数
    CLICK_INTERVAL_MINUTES = int(os.getenv('CLICK_INTERVAL_MINUTES', 30))  # 点击间隔（分钟）
    MIN_TASK_INTERVAL_MINUTES = int(os.getenv('MIN_TASK_INTERVAL_MINUTES', 3))  # 任务间最小间隔（分钟）
    MAX_TASK_INTERVAL_MINUTES = int(os.getenv('MAX_TASK_INTERVAL_MINUTES', 5))  # 任务间最大间隔（分钟）
    MAX_CONCURRENT_WORKERS = int(os.getenv('MAX_CONCURRENT_WORKERS', 2))  # 最大并发任务数（默认2）
    WORK_START_HOUR = int(os.getenv('WORK_START_HOUR', 9))  # 工作开始时间
    WORK_END_HOUR = int(os.getenv('WORK_END_HOUR', 21))  # 工作结束时间
    REPLY_WAIT_TIMEOUT = int(os.getenv('REPLY_WAIT_TIMEOUT', 30))  # 回复等待超时（秒）
    
    # 爬虫调度配置
    CRAWLER_ENABLED = os.getenv('CRAWLER_ENABLED', 'True').lower() == 'true'  # 是否启用爬虫
    CRAWLER_SCHEDULE_TIME = os.getenv('CRAWLER_SCHEDULE_TIME', '02:00')  # 爬虫执行时间（HH:MM）
    CRAWLER_BATCH_SIZE = int(os.getenv('CRAWLER_BATCH_SIZE', 10))  # 每次爬取任务数量
    
    # 数据存储路径
    DATA_DIR = os.getenv('DATA_DIR', './data')
    LOG_DIR = os.getenv('LOG_DIR', './logs')
    QUERY_UPLOAD_DIR = os.getenv('QUERY_UPLOAD_DIR', './query_upload')  # Query挖掘上传目录
    
    # 调试模式
    DEBUG = os.getenv('DEBUG', 'False').lower() == 'true'
    
    # 测试配置
    AUTO_CLOSE_BROWSER = os.getenv('AUTO_CLOSE_BROWSER', 'False').lower() == 'true'  # 测试完成后是否自动关闭浏览器
    
    # MySQL数据库配置
    MYSQL_HOST = os.getenv('MYSQL_HOST', 'localhost')
    MYSQL_PORT = int(os.getenv('MYSQL_PORT', 3306))
    MYSQL_USER = os.getenv('MYSQL_USER', 'root')
    MYSQL_PASSWORD = os.getenv('MYSQL_PASSWORD', '')
    MYSQL_DATABASE = os.getenv('MYSQL_DATABASE', 'ai_article')
    
    # 远程点击服务配置（分布式部署时使用）
    # 为空表示本地模式，调度器在Web服务内运行
    # 设置URL表示远程模式，Web服务转发请求到远程点击服务
    CLICK_SERVICE_URL = os.getenv('CLICK_SERVICE_URL', '')  # 例如: http://192.168.1.100:8888
    
    # 服务模式：web=提供前端界面, click=仅提供调度API
    SERVICE_MODE = os.getenv('SERVICE_MODE', 'web')
    
    # 千问大模型API配置
    QWEN_API_KEY = os.getenv('QWEN_API_KEY', 'sk-6d22dd845a624d9c92a821d24a50e2e8')
    QWEN_API_URL = os.getenv('QWEN_API_URL', 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions')
    
    @classmethod
    def ensure_dirs(cls):
        """确保必要的目录存在"""
        os.makedirs(cls.DATA_DIR, exist_ok=True)
        os.makedirs(cls.LOG_DIR, exist_ok=True)
        os.makedirs(cls.QUERY_UPLOAD_DIR, exist_ok=True)


class DevelopmentConfig(BaseConfig):
    """开发环境配置"""
    DEBUG = True


class ProductionConfig(BaseConfig):
    """生产环境配置"""
    DEBUG = True


# 根据环境选择配置
if ENV == 'production':
    Config = ProductionConfig
else:
    Config = DevelopmentConfig