A kind of initial commit

This commit is contained in:
heboba
2026-02-26 19:33:05 +00:00
commit 9ab125b1a6
37 changed files with 3053 additions and 0 deletions

363
DESIGN.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,363 @@
# Design / Architecture
## Цель
Сервис генерирует Spotify playlist "daily vibe" на основе:
- recent listening пользователя
- кэша liked tracks
- истории уже выданных рекомендаций
Управление идет через Telegram-бота (`/generate`, `/connect`, `/status` и т.д.), а также опционально через nightly cron trigger.
## Высокоуровневая схема
Компоненты:
- `FastAPI` приложение
- healthcheck
- Spotify OAuth start/callback
- internal endpoint для cron (`/internal/jobs/nightly`)
- `TelegramBotRunner` (polling)
- принимает команды пользователей
- запускает генерацию и отправляет статусы
- `PlaylistJobService`
- orchestration одного run (token -> sync likes -> candidates -> playlist -> persist)
- `RecommendationEngine`
- строит seed profile
- собирает candidate pool
- ранжирует и отбирает треки
- `SpotifyClient` / `LastFmClient`
- внешние API вызовы
- `SQLite` (через SQLAlchemy async)
- пользователи, кэш лайков, история рекомендаций, run log
## Runtime / Lifecycle
Точка входа: `app/main.py`.
На startup:
1. Загружается `Settings` (`app/config.py`)
2. Создается async SQLAlchemy engine и session factory (`app/db/session.py`)
3. Выполняется `create_all` (автосоздание таблиц)
4. Создается общий `httpx.AsyncClient`
5. Создаются клиенты:
- `SpotifyClient`
- `LastFmClient`
6. Создаются сервисы:
- `SpotifyAuthService`
- `RecommendationEngine`
- `PlaylistJobService`
7. Инициализируется `TelegramBotRunner` и запускается polling
8. Все объекты складываются в `app.state.runtime` и `app.state.services`
На shutdown:
- останавливается Telegram polling
- закрывается `httpx.AsyncClient`
- закрывается DB engine
## Контейнеры / Deployment
`docker-compose.yml`:
- `app` (основной сервис, FastAPI + Telegram polling)
- `cron` (опциональный сервис с `supercronic`)
Важно:
- `cron` помечен `profiles: ["cron"]` и по умолчанию не стартует
- manual-first режим: пользователь генерирует плейлисты через Telegram `/generate`
`cron` выполняет `scripts/run_nightly.sh`, который вызывает:
- `POST /internal/jobs/nightly` с `Authorization: Bearer <INTERNAL_JOB_TOKEN>`
## Слои приложения
### 1. API Layer (`app/api/routes.py`)
Назначение:
- HTTP endpoints для OAuth и internal jobs
Endpoints:
- `GET /health`
- `GET /auth/spotify/start`
- `GET /auth/spotify/callback`
- `POST /internal/jobs/nightly`
Особенности:
- OAuth callback после успеха отправляет сообщение в Telegram пользователю
- internal nightly endpoint защищен `INTERNAL_JOB_TOKEN`
### 2. Bot Layer (`app/bot/telegram_bot.py`)
Назначение:
- пользовательский интерфейс через Telegram команды
Поддерживаемые команды:
- `/start`
- `/help`
- `/connect`
- `/status`
- `/generate`
- `/latest`
- `/setsize`
- `/setratio`
- `/sync`
Особенности:
- `/generate` запускает `PlaylistJobService.generate_for_user(..., force=True, notify=False)`
- `/sync` только обновляет кэш лайков
- у каждой команды свой короткий DB session через `session_factory`
### 3. Service Layer
#### `SpotifyAuthService` (`app/services/spotify_auth.py`)
Роли:
- создание OAuth state
- обмен `code` на токены
- refresh access token
- защита от истекшего access token
Особенности:
- сравнение дат нормализуется в UTC (важно для SQLite naive datetime)
- сохраняет scopes и expiry в таблице `users`
#### `RecommendationEngine` (`app/services/recommendation.py`)
Роли:
- sync liked tracks в локальный кэш
- build seed profile
- collect candidates из нескольких источников
- rank/select итоговый список
Текущие источники кандидатов:
- Spotify recommendations
- Spotify artist top tracks
- Spotify search (seed artist fallback)
- Last.fm track similar -> Spotify search
- Last.fm artist similar -> Spotify search
Ключевые особенности:
- соблюдение лимита Spotify recommendations: максимум `5` seed'ов на запрос
- мягкая деградация при частичных ошибках источников
- liked fallback (если весь пул оказался уже в лайках)
#### `PlaylistJobService` (`app/services/playlist_job.py`)
Роли:
- orchestration полного run
- создание Spotify playlist и добавление треков
- запись run и треков в БД
- обновление recommendation history
- отправка уведомления в Telegram (если задан notifier)
Порядок выполнения run:
1. Проверка пользователя / Spotify connection
2. Создание записи `playlist_runs` со статусом `running`
3. Получение valid access token
4. Sync liked tracks
5. Сборка плейлиста через `RecommendationEngine`
6. Создание playlist в Spotify
7. Добавление треков в playlist
8. Сохранение run-трека/истории/метаданных
9. Commit и возврат `JobOutcome`
При ошибке:
- `playlist_runs.status = failed`
- в `notes` записывается сообщение ошибки
## Client Layer
### `SpotifyClient` (`app/clients/spotify.py`)
Инкапсулирует Spotify Web API.
Что важно в текущей реализации:
- `create_playlist()` использует `POST /me/playlists`
- это выбранный маршрут, потому что `POST /users/{id}/playlists` может давать `403` в некоторых аккаунтах/приложениях
- `add_playlist_items()` использует `POST /playlists/{playlist_id}/items`
- маршрут `/tracks` в практике может отдавать `403`, хотя `/items` работает
- `delete_playlist()` вызывает `DELETE /playlists/{playlist_id}/followers`
- это "unfollow" (Spotify не поддерживает hard delete playlist)
- встроены retry на `429` (rate-limit) с `Retry-After`
### `LastFmClient` (`app/clients/lastfm.py`)
Используется как optional enrichment layer.
- может быть отключен (если `LASTFM_API_KEY` пустой)
- ошибки Last.fm не должны ломать весь run, если другие источники работают
## Persistence Layer (SQLite + SQLAlchemy)
### Таблицы (`app/db/models.py`)
#### `users`
Хранит:
- Telegram identity (`telegram_chat_id`, `telegram_username`)
- Spotify identity/tokens/scopes (`spotify_user_id`, access/refresh token, expiry, scopes)
- пользовательские настройки (`playlist_size`, `min_new_ratio`, timezone)
- последние результаты (`last_generated_date`, `latest_playlist_id`, `latest_playlist_url`)
#### `auth_states`
Временные OAuth state для callback:
- `state`
- `telegram_chat_id`
- `expires_at`
#### `saved_tracks`
Локальный кэш `Liked Songs` пользователя:
- `spotify_track_id`
- название/артисты/album/popularity
- `added_at`
#### `recommendation_history`
История ранее рекомендованных треков:
- `spotify_track_id`
- `first_recommended_at`
- `last_recommended_at`
- `times_recommended`
#### `playlist_runs`
Run log генерации:
- статус (`running/success/failed`)
- метаданные Spotify playlist
- статистика (`total/new/reused`)
- `notes`
#### `playlist_run_tracks`
Снимок состава конкретного run:
- track id / name / artists
- source (из какого источника пришел)
- позиция
- `is_new_to_bot`
### Repository Layer (`app/db/repositories.py`)
Паттерн:
- thin repositories над SQLAlchemy AsyncSession
- изолируют CRUD/query-логику от service layer
Примеры:
- `UserRepository`
- `AuthStateRepository`
- `SavedTrackRepository`
- `RecommendationHistoryRepository`
- `PlaylistRunRepository`
## Потоки данных
### OAuth Flow
1. Telegram `/connect`
2. `SpotifyAuthService.create_connect_url()`
3. Пользователь идет в Spotify auth page
4. `GET /auth/spotify/callback`
5. `SpotifyAuthService.handle_callback()`
6. Токены и Spotify profile сохраняются в `users`
7. Пользователю отправляется сообщение в Telegram
### Manual Generate Flow (`/generate`)
1. Telegram `/generate`
2. `PlaylistJobService.generate_for_user(..., force=True)`
3. Sync likes + recent listening + candidate collection
4. Playlist create + add items в Spotify
5. Persist run/history
6. Ответ пользователю в Telegram
### Nightly Cron Flow (optional)
1. `supercronic` в `cron` контейнере
2. `scripts/run_nightly.sh`
3. `POST /internal/jobs/nightly`
4. `PlaylistJobService.generate_for_all_connected_users()`
## Concurrency / Consistency
- Генерация защищена одним `asyncio.Lock` (`generate_lock`) в `PlaylistJobService`
- предотвращает одновременные run'ы и гонки обновления history
- Большинство операций run выполняются в одной DB session
- Ошибки внутри run переводят запись run в `failed`
## Алгоритм рекомендаций (кратко)
Подробно см. `README.md`, но архитектурно pipeline такой:
1. Seed profile (recent + liked)
2. Candidate pool (Spotify + Last.fm + fallback search)
3. Dedupe
4. Rank (score penalties/boosts)
5. Select (min_new_ratio + artist caps)
6. Persist stats/history
## Конфигурация
Основные env-переменные (`app/config.py`):
- `TELEGRAM_BOT_TOKEN`
- `SPOTIFY_CLIENT_ID`
- `SPOTIFY_CLIENT_SECRET`
- `SPOTIFY_REDIRECT_URI`
- `SPOTIFY_DEFAULT_MARKET`
- `LASTFM_API_KEY` (optional)
- `INTERNAL_JOB_TOKEN`
- `DB_PATH`
- `DEFAULT_PLAYLIST_SIZE`
- `MIN_NEW_RATIO`
- `RECENT_DAYS_WINDOW`
- `PLAYLIST_VISIBILITY`
## Диагностика / Наблюдаемость
Сейчас:
- основной feedback идет через Telegram сообщения и `playlist_runs.notes`
- HTTP `/health` для liveness
- тесты покрывают критичные Spotify routes и части recommendation pipeline
Что можно улучшить:
- структурированные логи по source coverage (сколько кандидатов из каждого источника)
- метрики latency/ошибок Spotify/Last.fm
- отдельный debug endpoint для dry-run (без создания playlist)
## Известные ограничения
- SQLite подходит для small-scale / single-node сценария
- Telegram polling + FastAPI живут в одном процессе/контейнере
- per-user timezone используется ограниченно (cron общий)
- внешние API ограничения (Spotify/Last.fm) могут различаться между приложениями/аккаунтами