#!/usr/bin/env python3 """ Usta Assistant - Web Arayüzü v3 =============================== Marka/Model seçimli, PDF görüntülemeli, DeepL destekli web uygulaması. Çalıştırma: python3 usta_web.py Erişim: http://localhost:5001 veya http://yedekparcaservis.com.tr/usta/ """ import os import json from flask import Flask, render_template_string, request, jsonify, render_template # Modülleri import et # Modülleri import et from smart_search import SmartSearchService from vision_analyzer import VisionAnalyzer from smart_translator import SmartTranslator from analytics_db import AnalyticsDB app = Flask(__name__) # Global servisler search_service = None vision_analyzer = None translator = None analytics_db = None # API Keys OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "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") DEEPL_API_KEY = os.getenv("DEEPL_API_KEY", "b121dc7e-8e98-427f-8984-54c4d4f0851e") GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "AIzaSyCkYVKLxWDPNbQZr0-HM0nlSneEeM9KMjs") os.environ["GEMINI_API_KEY"] = GEMINI_API_KEY # Global erişim için ortam değişkenine de yaz # Marka/Model verileri BRANDS_FILE = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "brands_models.json") # HTML Template HTML_TEMPLATE = """ 👷 Usta Assistant

👷 Usta Assistant

İş Makinası Servis Manueli Asistanı

🔧 Makine ve Doküman Seçimi

1️⃣ Marka

2️⃣ Model

3️⃣ Doküman

📋 Sonuçlar

Arama sonuçları burada görüntülenecek

📄 PDF Görüntüleyici

Sayfa -

👈 Soldaki sonuçlardan birine tıklayın

📚 Teknik Sözlük

➕ Yeni Terim Öner

❓ Bu sayfa hakkında soru sorun

🤖 AI Cevabı

🔤 Çeviri Karşılaştırması

📕 Sözlük: -

🌐 DeepL: -

🔀 Hibrit: -

""" def init_services(): """Servisleri başlat""" global search_service, vision_analyzer, translator, analytics_db if search_service is None: search_service = SmartSearchService(openai_api_key=OPENAI_API_KEY) if vision_analyzer is None: # Dictionary path'i SmartTranslator kullanacak vision_analyzer = VisionAnalyzer(openai_api_key=OPENAI_API_KEY) if translator is None: translator = SmartTranslator(api_key=GEMINI_API_KEY) if analytics_db is None: analytics_db = AnalyticsDB() def load_brands(): """Marka/Model verilerini yükle""" try: with open(BRANDS_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f: return json.load(f) except: return {"brands": {}, "document_types": {}} @app.route('/usta/') def index(): """Ana sayfa - Yeni Versiyon (v3)""" try: with open('/var/www/html/PEPCVSON/templates/index_v3.html', 'r', encoding='utf-8') as f: return f.read() except Exception as e: return f"Şablon hatası: {e}" @app.route('/usta/api/brands', methods=['POST', 'GET']) def api_brands(): """Marka listesi API - JSON katalogdan""" try: # Katalog yolu düzeltildi (/var/www/html/PEPCVSON/pdf_catalog.json) # __file__ scripts klasöründe olduğu için bir üst dizine çıkmalı veya tam yol verilmeli catalog_path = '/var/www/html/PEPCVSON/pdf_catalog.json' if os.path.exists(catalog_path): with open(catalog_path, 'r', encoding='utf-8') as f: catalog = json.load(f) # Sadece marka isimlerini liste olarak döndür brand_names = sorted(list(catalog.get('brands', {}).keys())) return jsonify({'brands': brand_names}) else: return jsonify({'error': 'Katalog bulunamadı'}) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/models', methods=['POST']) def api_models(): """Seçilen marka için model listesi""" try: data = request.get_json() brand = data.get('brand', '') catalog_path = '/var/www/html/PEPCVSON/pdf_catalog.json' with open(catalog_path, 'r', encoding='utf-8') as f: catalog = json.load(f) brand_data = catalog.get('brands', {}).get(brand, {}) models = sorted(list(brand_data.get('models', {}).keys())) return jsonify({'models': models}) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/pdfs', methods=['POST']) def api_pdfs(): """Marka/Model için PDF listesi API - pdf_catalog.json'dan""" try: data = request.get_json() brand = data.get('brand', '') model = data.get('model', '') if not brand: return jsonify({'success': False, 'error': 'Marka seçilmeli'}) # PDF Katalog yükle catalog_path = '/var/www/html/PEPCVSON/pdf_catalog.json' if not os.path.exists(catalog_path): return jsonify({'success': False, 'error': 'Katalog bulunamadı'}) with open(catalog_path, 'r', encoding='utf-8') as f: catalog = json.load(f) # Marka bul (case-insensitive) brand_data = None for k, v in catalog.get('brands', {}).items(): if k.upper() == brand.upper(): brand_data = v break if not brand_data: return jsonify({'success': True, 'total': 0, 'pdfs': []}) pdf_list = [] models_data = brand_data.get('models', {}) if model and model.upper() != "HEPSİ": # Spesifik model ara (case-insensitive) model_pdfs = None for m_key, m_data in models_data.items(): if m_key.upper() == model.upper(): model_pdfs = m_data.get('pdfs', []) break if model_pdfs: for p in model_pdfs: pdf_list.append({ 'filename': p.get('filename', ''), 'path': p.get('path', ''), 'type': p.get('type', 'manual') }) else: # Tüm modellerin PDF'lerini getir for m_name, m_data in models_data.items(): for p in m_data.get('pdfs', []): pdf_list.append({ 'filename': f"[{m_name}] {p.get('filename', '')}", 'path': p.get('path', ''), 'type': p.get('type', 'manual') }) # Sırala (İsme göre) pdf_list.sort(key=lambda x: x['filename']) return jsonify({ 'success': True, 'brand': brand, 'model': model, 'total': len(pdf_list), 'pdfs': pdf_list }) except Exception as e: import traceback return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/pdf-pages', methods=['POST']) def api_pdf_pages(): """PDF sayfa sayısını ve bilgilerini döndür""" try: init_services() data = request.get_json() pdf_path = data.get('pdf_path', '') if not pdf_path: return jsonify({'success': False, 'error': 'PDF yolu gerekli'}) # PDF yolunu düzelt if pdf_path.startswith('/pdfs/'): pdf_path = pdf_path.replace('/pdfs/', '/mnt/pdfs/') import fitz if not os.path.exists(pdf_path): # Alternatif yol dene alt_path = pdf_path.replace('/home/poyraz/pdfs/', '/mnt/pdfs/') if os.path.exists(alt_path): pdf_path = alt_path else: return jsonify({'success': False, 'error': f'PDF bulunamadı: {pdf_path}'}) doc = fitz.open(pdf_path) page_count = len(doc) doc.close() return jsonify({ 'success': True, 'pdf_path': pdf_path, 'page_count': page_count }) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/speed-test') def speed_test(): """Hızlı test sayfası""" with open('/var/www/html/PEPCVSON/templates/speed_test.html', 'r', encoding='utf-8') as f: return f.read() @app.route('/usta/api/search', methods=['POST']) def api_search(): """Arama API - DeepL destekli metin çevirisi + Analytics""" try: init_services() data = request.get_json() query = data.get('query', '') brand = data.get('brand', '').upper() model = data.get('model', '').upper() model = data.get('model', '').upper() pdf_filter = data.get('pdf_filter', '') limit = data.get('limit', 50) session_id = data.get('session_id', '') if not query: return jsonify({'success': False, 'error': 'Sorgu boş olamaz'}) import time t_start = time.time() # Daha fazla sonuç al (filtreleme sonrası azalabilir) # PDF Filtresi için sadece dosya adını al pdf_filter_filename = os.path.basename(pdf_filter) if pdf_filter else None # print(f"DEBUG SEARCH REQ: Filter Raw='{pdf_filter}' -> Filename='{pdf_filter_filename}'") # Filtre varsa limit 100 yeterli search_limit = 100 if pdf_filter_filename else (limit * 5) # Native Filtering Kullan print(f"⏱️ Arama Başlıyor: Query='{query}', Filter='{pdf_filter_filename}'") result = search_service.search(query, limit=search_limit, pdf_filter=pdf_filter_filename) t_search = time.time() - t_start print(f"✅ Arama Bitti. Süre: {t_search:.2f}sn. Sonuç: {len(result.results)} adet") # Marka/Model filtresi uygula (PDF yolunda ara) # Türkçe karakterleri normalize et def normalize_turkish(text): """Türkçe karakterleri normalize et (hem büyük hem küçük harf uyumu)""" if not text: return "" text = text.upper() # Türkçe karakter dönüşümleri tr_map = { 'İ': 'I', 'Ş': 'S', 'Ğ': 'G', 'Ü': 'U', 'Ö': 'O', 'Ç': 'C', 'ı': 'I', 'ş': 'S', 'ğ': 'G', 'ü': 'U', 'ö': 'O', 'ç': 'C' } for tr_char, en_char in tr_map.items(): text = text.replace(tr_char, en_char) return text brand_normalized = normalize_turkish(brand) model_normalized = normalize_turkish(model) filtered_results = [] for r in result.results: # Path normalizasyonu - Veritabanındaki farklı formatları eşle # Hata düzeltme: pdf_path değişkenini burada tanımlıyoruz pdf_path = normalize_turkish(r.pdf_path) if r.pdf_path else "" pdf_name = normalize_turkish(r.pdf_filename) if r.pdf_filename else "" db_path = r.pdf_path # Veritabanında "pdfs/" ile başlıyorsa temizle if db_path.startswith("pdfs/"): db_path = db_path[5:] elif db_path.startswith("/home/poyraz/pdfs/"): db_path = db_path[18:] # Filter path normalizasyonu filter_path_clean = pdf_filter if filter_path_clean.startswith("/mnt/pdfs/"): filter_path_clean = filter_path_clean[10:] elif filter_path_clean.startswith("pdfs/"): filter_path_clean = filter_path_clean[5:] # PDF Filtresi (Dosya adı ve Path Eşleşmesi) if pdf_filter: # 1. Dosya Adı Kontrolü (En güvenilir) filter_filename = os.path.basename(pdf_filter) db_filename = r.pdf_filename or os.path.basename(db_path) # Debug Check (Gürültü yapmaması için kapattım) # print(f"DEBUG FILTER: Filter={filter_filename} | DB_File={db_filename} | DB_Path={db_path}") # Native Filtering kullandığımız için Python filtrelemeyi kaldırıyoruz # Ancak yine de emin olmak için basit bir kontrol bırakabiliriz if pdf_filter: filter_filename = os.path.basename(pdf_filter) db_filename = r.pdf_filename or os.path.basename(r.pdf_path or "") # Çok gevşek kontrol (büyük/küçük harf vs. SmartSearch halletmiş olmalı ama) if filter_filename.lower() not in db_filename.lower(): # Yine de sonuç gelmişse yazdıralım, belki varyasyondur print(f"INFO: Native filter result '{db_filename}' vs target '{filter_filename}'") # Filtre kontrolü if brand_normalized and brand_normalized not in pdf_path and brand_normalized not in pdf_name: continue if model_normalized and model_normalized not in pdf_path and model_normalized not in pdf_name: continue filtered_results.append(r) if len(filtered_results) >= limit: break # Sonuçları işle ve metinleri çevir results_data = [] for r in filtered_results: r_dict = r.to_dict() # Metin varsa DeepL ile çevir (10 satır = ~1000 karakter) original_text = r_dict.get('text', '') # HIZ OPTİMİZASYONU: # Liste görünümünde her sonucu tek tek çevirmek (100 * 2sn) sistemi kilitliyordu. # Bu yüzden çeviriyi atlıyoruz. Sadece orijinal metni gösteriyoruz. r_dict['text_tr'] = original_text r_dict['text_original'] = original_text results_data.append(r_dict) # Analytics kaydı if analytics_db and results_data: top_result = results_data[0] if results_data else {} analytics_db.log_search( brand=brand, model=model, query_text=query, query_english=result.search_query if hasattr(result, 'search_query') else '', results_count=len(results_data), top_result_pdf=top_result.get('pdf_path', ''), top_result_page=top_result.get('page_number', 0), top_result_score=top_result.get('score', 0), search_time_ms=result.search_time_ms, session_id=session_id ) return jsonify({ 'success': True, 'query': query, 'brand': brand, 'model': model, 'search_time_ms': result.search_time_ms, 'results': results_data }) except Exception as e: import traceback traceback.print_exc() return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/translate', methods=['POST']) def api_translate(): """İsteğe bağlı metin çevirisi""" try: init_services() data = request.get_json() text = data.get('text', '') if not text: return jsonify({'success': False, 'error': 'Metin gerekli'}) # Gemini ile çevir if translator: res = translator.translate(text, "EN", "TR") return jsonify({'success': True, 'text_tr': res.translated_text}) else: return jsonify({'success': False, 'error': 'Translator servisi başlatılamadı'}) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/test-translator') def test_translator_page(): try: with open('/var/www/html/PEPCVSON/templates/test_translator.html', 'r', encoding='utf-8') as f: return f.read() except Exception as e: return f"Şablon hatası: {e}" @app.route('/usta/api/debug_translate', methods=['POST']) def api_debug_translate(): """Çeviri ve düzeltme mantığını test et""" try: init_services() data = request.get_json() text = data.get('text', '') if not translator: return jsonify({'success': False, 'error': 'Translator servis dışı'}) # 1. Düzeltme Mantığı (Önce Gemini ile Typos Fix) # "yüüyüş pompası" -> "yürüyüş pompası" correction = translator.correct_terminology(text) # 2. Terim Eşleşmesi (DÜZELTİLMİŞ Metin Üzerinden Arama Yap) # Artık "yürüyüş pompası"nı arayacak ve "travel pump"ı bulacak. terms = translator.get_relevant_terms(correction) # 3. Çeviri Mantığı (DÜZELTİLMİŞ Metin + BULUNAN Terimler ile) # Gemini'ye "yürüyüş pompası"nı çevir diyoruz ve elimizdeki "travel pump" kozunu veriyoruz. trans_res = translator.translate(correction, "EN", "TR", terms_override=terms) return jsonify({ 'success': True, 'correction': correction, 'translation_tr': trans_res.translated_text, 'terms': terms }) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/ask', methods=['POST']) def api_ask(): """Sayfa analiz API - DeepL destekli + Analytics""" import time start_time = time.time() try: init_services() data = request.get_json() pdf_path = data.get('pdf_path', '') page_number = data.get('page_number', 1) question = data.get('question', '') brand = data.get('brand', '') model = data.get('model', '') session_id = data.get('session_id', '') if not pdf_path or not question: return jsonify({'success': False, 'error': 'PDF yolu ve soru gerekli'}) # Vision analizi yap result = vision_analyzer.analyze_page(pdf_path, page_number, question) if result.error: return jsonify({'success': False, 'error': result.error}) # AI cevabı İngilizce geldi, şimdi çevirelim english_answer = result.answer # SmartTranslator ile çevir (Sözlük destekli) trans_result = translator.translate(english_answer, "EN", "TR") best_answer = trans_result.translated_text used_terms = [{"en": k, "tr": v} for k, v in trans_result.used_terms.items()] # Eski yapıya uyumluluk (Frontend için) translations = { 'dictionary': 'Smart Translate', 'deepl': '-', 'hybrid': best_answer } response_time_ms = int((time.time() - start_time) * 1000) # Analytics kaydı if analytics_db: analytics_db.log_question( brand=brand, model=model, pdf_path=pdf_path, page_number=page_number, question=question, question_english=result.translated_question, answer_english=english_answer, answer_turkish=best_answer, confidence=result.confidence, safety_warnings=','.join(result.safety_warnings) if result.safety_warnings else '', response_time_ms=response_time_ms, session_id=session_id ) return jsonify({ 'success': True, 'answer': best_answer, 'answer_english': english_answer, 'confidence': result.confidence, 'safety_warnings': result.safety_warnings, 'referenced_items': result.referenced_items, 'translations': translations, 'used_terms': used_terms[:10] # Max 10 terim göster }) except Exception as e: import traceback traceback.print_exc() return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/dictionary/search', methods=['POST']) def api_dictionary_search(): """Sözlük arama API""" try: init_services() data = request.get_json() query = data.get('query', '').strip().lower() lang = data.get('lang', 'both') # 'tr', 'en', 'both' limit = data.get('limit', 50) if not translator or not hasattr(translator, '_term_cache'): return jsonify({'success': False, 'error': 'Sözlük servisi aktif değil'}) # Doğrudan veritabanından sorgula (Filtresiz) import sqlite3 # Yeni bağlantı aç (Threading hatasını önlemek için) db_path = '/mnt/pdfs/dictionary_v2.db' conn = sqlite3.connect(db_path) cursor = conn.cursor() # Eğer query boşsa (Tümünü Göster) if not query: cursor.execute("SELECT canonical_tr, canonical_en FROM technical_terms LIMIT ?", (limit,)) else: # Arama yap (HEM TR HEM EN) like_query = f"%{query}%" cursor.execute(""" SELECT canonical_tr, canonical_en FROM technical_terms WHERE canonical_tr LIKE ? OR canonical_en LIKE ? LIMIT ? """, (like_query, like_query, limit)) results = [] rows = cursor.fetchall() for row in rows: tr = row['canonical_tr'] en = row['canonical_en'] # Sonuçları formatla # Eğer aranan ifade TR içinde geçiyorsa -> TR (EN) if query and query in tr.lower(): results.append({'term': tr, 'translation': en, 'match_type': 'exact' if tr.lower() == query else 'partial'}) # Eğer aranan ifade EN içinde geçiyorsa -> EN (TR) elif query and query in en.lower(): results.append({'term': en, 'translation': tr, 'match_type': 'exact' if en.lower() == query else 'partial'}) # Query yoksa (Tümünü göster) else: results.append({'term': tr, 'translation': en, 'match_type': 'list'}) return jsonify({ 'success': True, 'query': query, 'total': len(results), 'results': results }) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/dictionary/manage', methods=['POST']) def api_dictionary_manage(): """Sözlük terim yönetimi (Ekle/Sil)""" try: init_services() data = request.get_json() action = data.get('action') # 'add' or 'delete' if not translator: return jsonify({'success': False, 'error': 'Translator servisi aktif değil'}) if action == 'add': en = data.get('en') tr = data.get('tr') if not en or not tr: return jsonify({'success': False, 'error': 'Eksik parametre (en, tr)'}) success = translator.add_term(en, tr) if success: return jsonify({'success': True, 'message': 'Terim başarıyla eklendi/güncellendi.'}) else: return jsonify({'success': False, 'error': 'Veritabanı hatası'}) elif action == 'delete': term = data.get('term') if not term: return jsonify({'success': False, 'error': 'Silinecek terim belirtilmedi'}) success = translator.delete_term(term) if success: return jsonify({'success': True, 'message': 'Terim silindi.'}) else: return jsonify({'success': False, 'error': 'Silme işlemi başarısız'}) else: return jsonify({'success': False, 'error': 'Geçersiz işlem'}) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/import-review') def import_review_page(): """İçe aktarılan terimlerin kontrol sayfası""" return render_template_string(""" Sözlük İçe Aktarım Kontrolü

📂 PDF Sözlük İçe Aktarım (Önizleme)

Aşağıdaki ... kayıt PDF'ten çıkarıldı. Ana sözlüğe eklemek için onaylayın.

ID	İngilizce (PDF)	Türkçe (PDF)

""") @app.route('/usta/api/import/preview') def api_import_preview(): """Önizleme verilerini döndür""" import sqlite3 try: if not translator: init_services() conn = sqlite3.connect('/mnt/pdfs/dictionary_v2.db') c = conn.cursor() # Tüm kayıtları göster (User request) c.execute("SELECT id, en_term, tr_term FROM sozluk_import_preview") rows = c.fetchall() results = [{'id': r[0], 'en': r[1], 'tr': r[2]} for r in rows] # Toplam sayıyı al c.execute("SELECT COUNT(*) FROM sozluk_import_preview") total = c.fetchone()[0] conn.close() return jsonify({'total': total, 'results': results}) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}) @app.route('/usta/view-pdf') def view_pdf(): """Orijinal PDF dosyasını tarayıcıda aç""" from flask import send_file path = request.args.get('path', '') if not path: return "Dosya yolu belirtilmedi", 400 # Güvenlik Kontrolü (Basit) # Sadece /mnt/pdfs altında izin ver clean_path = path.replace('../', '') if not clean_path.startswith('/mnt/pdfs'): # Belki path "İŞ MAKİNASI..." diye geliyordur, başına ekle if clean_path.startswith('İŞ MAKİNASI'): clean_path = '/mnt/pdfs/' + clean_path else: return "Geçersiz dosya yolu", 403 if not os.path.exists(clean_path): return f"Dosya bulunamadı: {clean_path}", 404 # PDF served as inline (tarayıcıda açılır) return send_file(clean_path, mimetype='application/pdf') @app.route('/usta/serve-pdf') def serve_pdf(): """PDF.js için PDF dosyasını sun (CORS uyumlu, byte-range destekli)""" from flask import send_file, make_response from urllib.parse import unquote path = request.args.get('path', '') if not path: return "Dosya yolu belirtilmedi", 400 # URL decode (Türkçe karakterler için) path = unquote(path) # Güvenlik Kontrolü clean_path = path.replace('../', '') if not clean_path.startswith('/mnt/pdfs'): if clean_path.startswith('İŞ MAKİNASI'): clean_path = '/mnt/pdfs/' + clean_path else: return "Geçersiz dosya yolu", 403 if not os.path.exists(clean_path): return f"Dosya bulunamadı: {clean_path}", 404 # PDF dosyasını gönder response = make_response(send_file( clean_path, mimetype='application/pdf', as_attachment=False )) # CORS headers for PDF.js response.headers['Access-Control-Allow-Origin'] = '*' response.headers['Access-Control-Allow-Methods'] = 'GET, OPTIONS' response.headers['Access-Control-Allow-Headers'] = 'Range' response.headers['Access-Control-Expose-Headers'] = 'Accept-Ranges, Content-Range, Content-Length' response.headers['Accept-Ranges'] = 'bytes' return response @app.route('/usta/api/dictionary/add', methods=['POST']) def api_dictionary_add(): """Sözlüğe terim ekleme önerisi""" try: init_services() data = request.get_json() english_term = data.get('english', '').strip() turkish_term = data.get('turkish', '').strip() context = data.get('context', '') if not english_term or not turkish_term: return jsonify({'success': False, 'error': 'Her iki terim de gerekli'}) if analytics_db: analytics_db.add_dictionary_suggestion( english_term=english_term, turkish_term=turkish_term, suggested_by='user', context=context ) return jsonify({ 'success': True, 'message': 'Terim öneriniz kaydedildi. Teşekkürler!' }) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/dictionary/stats') def api_dictionary_stats(): """Sözlük istatistikleri""" try: init_services() stats = { 'total_terms': 0, 'tr_to_en': 0, 'en_to_tr': 0, 'pending_suggestions': 0 } if translator: if hasattr(translator, '_tr_to_en_cache'): stats['tr_to_en'] = len(translator._tr_to_en_cache) if hasattr(translator, '_en_to_tr_cache'): stats['en_to_tr'] = len(translator._en_to_tr_cache) stats['total_terms'] = stats['tr_to_en'] + stats['en_to_tr'] if analytics_db: pending = analytics_db.get_pending_suggestions(limit=1000) stats['pending_suggestions'] = len(pending) return jsonify({'success': True, 'stats': stats}) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/rate-term', methods=['POST']) def api_rate_term(): """Terim rating API""" try: init_services() data = request.get_json() english_term = data.get('english_term', '') turkish_term = data.get('turkish_term', '') rating = data.get('rating', 3) suggestion = data.get('suggestion', '') brand = data.get('brand', '') model = data.get('model', '') if not english_term: return jsonify({'success': False, 'error': 'Terim gerekli'}) # Analytics kaydı if analytics_db: analytics_db.log_translation_feedback( feedback_type='term', original_text=english_term, translated_text=turkish_term, rating=rating, user_suggestion=suggestion, brand=brand, model=model ) # Öneri varsa sözlük önerisine ekle if suggestion: analytics_db.add_dictionary_suggestion( english_term=english_term, turkish_term=suggestion, suggested_by='user', context=f"{brand} {model}" ) return jsonify({ 'success': True, 'message': 'Teşekkürler! Geri bildiriminiz kaydedildi.' }) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) @app.route('/usta/api/page-image', methods=['POST']) def api_page_image(): """PDF sayfasını PNG olarak döndür""" try: import fitz import base64 data = request.get_json() pdf_path = data.get('pdf_path', '') page_number = data.get('page_number', 1) if not pdf_path: return jsonify({'success': False, 'error': 'PDF yolu gerekli'}) # PDF yolunu çöz (HIZLI BAĞLANTIYI ZORLA) # Kullanıcı uyarısı: storagebox (cifs) yavaş, NFS (/mnt/pdfs) hızlı. if "/storagebox/" in pdf_path: pdf_path = pdf_path.replace("/mnt/storagebox/PDFLER/", "/mnt/pdfs/") pdf_path = pdf_path.replace("/mnt/storagebox/", "/mnt/pdfs/") if pdf_path.startswith("/home/poyraz/pdfs/"): pdf_path = pdf_path.replace("/home/poyraz/pdfs/", "/mnt/pdfs/") elif not os.path.isabs(pdf_path): if pdf_path.startswith("pdfs/"): pdf_path = pdf_path[5:] pdf_path = os.path.join("/mnt/pdfs", pdf_path) if not os.path.exists(pdf_path): return jsonify({'success': False, 'error': f'PDF bulunamadı'}) # PDF'yi aç ve sayfayı render et doc = fitz.open(pdf_path) page_idx = page_number - 1 if page_idx < 0 or page_idx >= len(doc): doc.close() return jsonify({'success': False, 'error': f'Geçersiz sayfa: {page_number}'}) page = doc[page_idx] # 1.5x zoom ile render mat = fitz.Matrix(1.5, 1.5) pix = page.get_pixmap(matrix=mat) png_bytes = pix.tobytes("png") total_pages = len(doc) doc.close() # Base64 encode base64_image = base64.b64encode(png_bytes).decode('utf-8') return jsonify({ 'success': True, 'image': f'data:image/png;base64,{base64_image}', 'page_number': page_number, 'total_pages': total_pages }) except Exception as e: return jsonify({'success': False, 'error': str(e)}) if __name__ == '__main__': print("\n" + "=" * 60) print(" 👷 USTA ASSISTANT WEB v2.0") print("=" * 60) print() print(f"🌐 Erişim: http://0.0.0.0:5001/usta/") print() # 0.0.0.0 ile dış dünyaya açıyoruz app.run(host='0.0.0.0', port=5001, debug=False, threaded=True)