app.py

from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional
from database import Database
from transformers import pipeline
from cachetools import TTLCache
import logging

# إعداد التسجيل (Logging)
logging.basicConfig(
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    level=logging.INFO,
    handlers=[
        logging.FileHandler("app.log", encoding='utf-8'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)
logger = logging.getLogger(__name__)

app = FastAPI()
try:
    db = Database()  # إنشاء كائن من الكلاس Database
    logger.info("Successfully initialized Database")
except Exception as e:
    logger.error(f"Failed to initialize Database: {str(e)}")
    raise

cache = TTLCache(maxsize=200, ttl=300)  # الكاش بحجم 200 وعمر 300 ثانية
generator = None

class Car(BaseModel):
    model: str
    price: float
    status: str
    description: Optional[str] = None

def load_generator():
    global generator
    if generator is None:
        try:
            # استخدام Falcon-Arabic-7B-Instruct بدلاً من AraGPT2
            generator = pipeline('text-generation', model='tiiuae/falcon-7b-instruct', truncation=True, pad_token_id=0, eos_token_id=0, max_length=150, num_return_sequences=1)
            logger.info("Successfully loaded Falcon-Arabic-7B-Instruct model")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Failed to load Falcon-Arabic-7B-Instruct model: {str(e)}")
            raise
    return generator

# إغلاق اتصال قاعدة البيانات لما السيرفر يتوقف
@app.on_event("shutdown")
def shutdown_event():
    try:
        db.close()
        logger.info("Database connection closed during shutdown")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error closing database during shutdown: {str(e)}")

@app.post("/cars/")
async def add_car(car: Car):
    try:
        car_id = db.create_car(car.model, car.price, car.status, car.description)
        return {"id": car_id, **car.dict()}
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error creating car: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail="خطأ أثناء إضافة السيارة")

@app.get("/cars/")
async def list_cars():
    try:
        cached_result = cache.get("all_cars")
        if cached_result:
            return cached_result
        cars = db.get_all_cars()
        cache["all_cars"] = cars
        return cars
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error listing cars: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail="خطأ أثناء استرجاع السيارات")

@app.get("/cars/{car_id}")
async def get_car(car_id: int):
    try:
        car = db.get_car_by_id(car_id)
        if not car:
            raise HTTPException(status_code=404, detail="السيارة مو موجودة")
        return car
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error retrieving car {car_id}: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail="خطأ أثناء استرجاع السيارة")

@app.get("/car_info/")
async def get_car_info(model: str):
    try:
        cars = db.get_all_cars()
        available_cars = [car for car in cars if car['model'].lower() == model.lower()]
        
        if not available_cars:
            prompt = f"ما اعرف هذا الموديل '{model}'، أجب بلهجة عراقية طبيعية عن معلومات عنه، مع ذكر السعر، المواصفات، أماكن البيع، أو قطع الغيار إذا كانت متاحة."
            try:
                gen = load_generator()
                response = gen(prompt, max_length=150, num_return_sequences=1, do_sample=True, temperature=0.7)[0]['generated_text']
                response = response.split(".")[0].split("؟")[0].strip() + "."
                if len(response) < 20:
                    response = f"والله ما عندي معلومات كافية عن '{model}'، جربي موديل ثاني!"
                return {"message": response}
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error generating response for unknown model: {str(e)}")
                return {"message": "عذرًا، خطأ أثناء توليد الرد."}
        
        car = available_cars[0]
        prompt = f"أجب بلهجة عراقية طبيعية عن سيارة {car['model']}، سعرها {car['price']} دولار ووضعها {car['status']}، مع ذكر مواصفاتها وأماكن بيعها إذا كانت متاحة."
        try:
            gen = load_generator()
            response = gen(prompt, max_length=150, num_return_sequences=1, do_sample=True, temperature=0.7)[0]['generated_text']
            response = response.split(".")[0].split("؟")[0].strip() + "."
            if len(response) < 20:
                response = f"سيارة {car['model']} سعرها {car['price']} دولار، ووضعها {car['status']}، حلوة ومناسبة للعراق!"
            return {"message": response}
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error generating response for car info: {str(e)}")
            return {"message": "عذرًا، خطأ أثناء توليد الرد."}
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error processing car info for model {model}: {str(e)}")
        raise HTTPException(status_code=500, detail="خطأ أثناء معالجة طلب المعلومات")

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "CarBot API is running!"}