update

config/config.json

@@ -4,6 +4,7 @@
     "host": "",
     "port": "",
     "file_db_path": "",
+    "database": "",
 
     "db_host": "",
     "db_port": "",

src/TG_tools/history_message_upload.py

@@ -127,10 +127,21 @@ class MessageUploader:
             }
             for file_param in self.file_param_list:
                 if file_param in message:
-                    file_location = self.transfer_file_to_db(message[file_param])
+                    # 尝试复制文件到文件库，transfer_file_to_db 在失败时返回 None
+                    file_path = message[file_param]
+                    file_location = self.transfer_file_to_db(file_path)
                     target['file_location'] = file_location
-                    target['file_size_raw'] = os.path.getsize(os.path.join(self.load_path, message[file_param]))
+                    if file_location:
-                    target['file_size'] = size_of_file(target['file_size_raw'])
+                        source_path = os.path.join(self.load_path, file_path)
+                        try:
+                            file_size_raw = os.path.getsize(source_path)
+                            target['file_size_raw'] = file_size_raw
+                            target['file_size'] = size_of_file(file_size_raw)
+                        except Exception:
+                            # 无法获取大小，置为 None 并记录
+                            self.logger.warning(f'Could not get size for source file: {source_path}')
+                            target['file_size_raw'] = None
+                            target['file_size'] = None
                         if file_param == 'photo':
                             target['file_type'] = file_param
                         elif 'sticker_emoji' in message:
@@ -139,35 +150,64 @@ class MessageUploader:
                             target['file_type'] = message['media_type']
                         else:
                             target['file_type'] = 'file'
+                    else:
+                        # 复制失败或文件不存在，保持 file_* 字段为 None
+                        self.logger.warning(f'File not copied, skipped file field for message id {message.get("id")}')
 
             target_list.append(target)
         self.logger.info(f'Data process complete, time: {time.time() - start_time}')
         return target_list
 
     def transfer_file_to_db(self, file_path):
+        # 防御性检查：file_path 不是字符串或是占位文本时直接返回 None
+        try:
+            if not isinstance(file_path, str):
+                self.logger.warning(f'Invalid file path type: {type(file_path)}')
+                return None
+            low = file_path.lower()
+            if 'exceeds maximum size' in low or 'file exceeds' in low:
+                self.logger.warning(f'File path appears to be placeholder (too large): {file_path}')
+                return None
+
             source_path = os.path.join(self.load_path, file_path)
+            if not os.path.exists(source_path):
+                self.logger.warning(f'Source file does not exist: {source_path}')
+                return None
+
             destination_path = os.path.join(self.file_db_path, file_path)
             destination_folder, file_name = os.path.split(destination_path)
             new_file_name = file_name
-        # 路径不存在则创建路径
+
-        if not os.path.exists(destination_folder):
+            # 确保目标目录存在
-            os.mkdir(destination_folder)
+            os.makedirs(destination_folder, exist_ok=True)
 
             # 已存在相同文件名的情况
             if os.path.exists(destination_path):
-            # 如果文件大小不相等，或者大小相同但不是sticker文件，直接进行复制操作。
+                try:
-            if (os.path.getsize(source_path) != os.path.getsize(destination_path) or
+                    src_size = os.path.getsize(source_path)
-                    ('sticker' not in source_path) and
+                    dst_size = os.path.getsize(destination_path)
-                    os.path.getsize(source_path) == os.path.getsize(destination_path)):
+                except Exception:
+                    src_size = dst_size = None
+                # 如果文件大小不相等，或大小相同但非 sticker，改名复制
+                if (src_size is not None and dst_size is not None and src_size != dst_size) or (
+                        src_size is not None and dst_size is not None and src_size == dst_size and 'sticker' not in source_path):
                     i = 0
+                    base_name = file_name
                     while os.path.exists(destination_path):
-                    new_file_name = f"{i}_{file_name}"
+                        new_file_name = f"{i}_{base_name}"
                         destination_path = os.path.join(destination_folder, new_file_name)
                         i += 1
-            # 如果是sticker文件，则直接进行映射（sticker文件出错问题应该不大）
 
+            try:
                 shutil.copy2(source_path, destination_path)
+            except Exception as e:
+                self.logger.warning(f'Failed to copy file {source_path} to {destination_path}: {e}')
+                return None
+
             return file_path.replace(file_name, new_file_name)
+        except Exception as e:
+            self.logger.exception(f'Unexpected error in transfer_file_to_db for {file_path}: {e}')
+            return None
 
     def logger_test(self):
         self.logger.info('this is a test')
@@ -203,7 +243,7 @@ def upload_didi_saved_message_to_db():
 if __name__ == "__main__":
     tg = MessageUploader(
         local_logger=LoggerClass().get_log(logging.DEBUG),
-        local_load_path='E:\\SNSFiles\\ChatExport_2024-07-10',
+        local_load_path='E:\\SNSFiles\\ChatExport_2026-01-01',
         local_file_db_path=project_config['file_db_path'],
         size_limit=0.25
     )

src/log_tool/analysis_via_history_message.py

@@ -0,0 +1,119 @@
+from typing import Optional
+import pandas as pd
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+
+from src.PostgresSQL.db_handler import PgHandler
+from src.config.load_config import project_config
+
+LLM = ChatOpenAI(
+    model="qwen-plus-latest",
+    api_key=project_config.get('bailian_API_key', ''),
+    base_url=project_config.get('bailian_API_URL', ''),
+)
+
+
+def load_history_by_year_month(year: int, month: Optional[int] = None,
+                               table_name: str = '王适意_personal_chat',
+                               schema: str = 'public',
+                               db_config: Optional[dict] = None) -> pd.DataFrame:
+    """从 Postgres 中读取历史消息并按年/月过滤。
+
+    参数：
+      - year: 年份（四位数）
+      - month: 可选的月份（1-12），若提供则只返回该月的数据
+      - table_name: 数据库表名，默认 '王适意_personal_chat'
+      - schema: schema，默认 'public'
+      - db_config: 可选的数据库连接参数字典（含 host, port, user, password, database）
+
+    返回：pandas.DataFrame，包含原始列并新增一列'dt'（datetime 类型）用于时间筛选与排序。
+    """
+    # 使用传入的 db_config 或 project_config
+    cfg = db_config or project_config
+    host = cfg.get('host') or cfg.get('db_host')
+    port = int(cfg.get('port') or cfg.get('db_port') or 5432)
+    user = cfg.get('user') or cfg.get('db_user')
+    password = cfg.get('password') or cfg.get('db_password')
+    database = cfg.get('database') or cfg.get('db_name')
+
+    pg = PgHandler(host=host, port=port, user=user, password=password, database=database)
+    try:
+        if not pg.table_exists(table_name, schema=schema):
+            raise ValueError(f"table {schema}.{table_name} not exists")
+        df = pg.read_table(table_name, schema=schema)
+    finally:
+        pg.close()
+
+    if df.empty:
+        return df
+
+    # 尝试解析时间列：优先 message_datetime，再尝试 message_unix
+    dt = None
+    if 'message_datetime' in df.columns:
+        try:
+            dt = pd.to_datetime(df['message_datetime'], errors='coerce')
+        except Exception:
+            dt = None
+    if (dt is None or dt.isna().all()) and 'message_unix' in df.columns:
+        # message_unix 可能为字符串或数值
+        try:
+            dt = pd.to_datetime(df['message_unix'].astype(float), unit='s', errors='coerce')
+        except Exception:
+            dt = pd.to_datetime(df['message_unix'], errors='coerce')
+
+    if dt is None:
+        # 无法解析时间，返回原表
+        return df
+
+    df = df.copy()
+    df['dt'] = dt
+    # 过滤年份和可选月份
+    df = df[df['dt'].dt.year == int(year)]
+    if month is not None:
+        df = df[df['dt'].dt.month == int(month)]
+
+    df = df.sort_values('dt').reset_index(drop=True)
+    return df
+
+def do_analysis_on_history_messages(df: pd.DataFrame):
+    data = df.to_dict(orient='records')
+    to_model_data = [
+        {
+            'message_datetime': item.get('message_datetime'),
+            'message_from': item.get('message_from'),
+            'message_text': item.get('message_text'),
+            'file_type': item.get('file_type'),
+        }
+        for item in data
+    ]
+    to_model_data = to_model_data
+    prompt = f"""
+你是一个聊天记录分析专家，擅长根据用户的聊天记录，分析用户的行为，然后撰写报告。
+你的报告应当包含以下内容：
+1. 以天为单位，分析用户在这一天内的主要活动和重大事件。每一天的总结应当独立成段。
+2. 按照月时间维度，输出总结。
+
+你的总结应当包括但不限于以下内容：
+- 用户在这个月内的主要活动和重大事件。
+- 用户的情绪变化和心理状态。
+- 用户的兴趣爱好和关注点。
+- 用户的社交活动和人际关系。
+- 用户的生活习惯和日常规律。
+- 任何其他你认为重要的信息。
+
+注意：不要对于进行过度的推断，只基于用户的聊天记录内容进行分析。
+
+注意：用户是Z Armor，与他对话的是王适意，与用户是恋人关系。司，王适意，Skuld都是指王适意；装，Armor，周义人都是指Z Armor。一定要搞清楚双方的身份关系，message_from字段指的是，这个消息是谁发的。
+
+以下是用户的日记内容：
+{to_model_data}
+    """
+    llm_resp = LLM.invoke(prompt)
+    print(llm_resp.content)
+    return llm_resp.content
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    df_month = load_history_by_year_month(2025, month=1)
+    summary = do_analysis_on_history_messages(df_month)
+    print(f"Loaded {len(df_month)} messages for May 2023")
+

src/log_tool/log_analysis_via_LLM.py

@@ -0,0 +1,220 @@
+import os
+import json
+
+from langchain_openai import ChatOpenAI
+from pathlib import Path
+
+from src.config.load_config import project_config
+
+PROJECT_PATH = Path(__file__).resolve().parent.parent.parent.absolute()
+DATA_PATH = os.path.join(PROJECT_PATH, 'data')
+
+LLM = ChatOpenAI(
+    model="qwen-plus-latest",
+    api_key=project_config.get('bailian_API_key', ''),
+    base_url=project_config.get('bailian_API_URL', ''),
+)  # type: ignore
+
+
+def load_year_logs(year: int = 2025, base_data_path: str | None = None) -> dict:
+    """读取 data/Log/<year> 下的 .md 文件，返回结构化字典。
+
+    返回示例结构：
+    {
+      'year': 2025,
+      'year_summary': '...',
+      'months': {
+        '01': {
+          'monthly_summary': '...',
+          'entries': {
+            '2025-01-01': '...'
+          },
+          'other_files': { 'notes.md': '...' }
+        },
+        ...
+      },
+      'other_files': [ { 'path': 'Log/2025/some.md', 'content': '...' } ]
+    }
+
+    规则说明：
+    - 识别形如 YYYY-MM-DD.md 的为按日条目，日期作为键。
+    - 识别月份名称（January..December）或数字为月度总结（例如 December.md 或 12.md）。
+    - 当文件位于月份子目录（例如 .../2025/December/*.md）时，也会归到对应月份。
+    - 未能确定归属的文件会被放入 other_files。
+    """
+    import re
+    from pathlib import Path
+
+    if base_data_path is None:
+        base_data_path = DATA_PATH
+
+    year_path = Path(base_data_path) / 'Log' / str(year)
+    if not year_path.exists():
+        return {}
+
+    month_map = {
+        'january': '01', 'february': '02', 'march': '03', 'april': '04',
+        'may': '05', 'june': '06', 'july': '07', 'august': '08',
+        'september': '09', 'october': '10', 'november': '11', 'december': '12'
+    }
+
+    def month_name_to_num(name: str) -> str | None:
+        if not name:
+            return None
+        s = name.lower().strip()
+        s = s.replace('.md', '')
+        # 直接数字
+        if s.isdigit():
+            n = int(s)
+            if 1 <= n <= 12:
+                return f"{n:02d}"
+        # 完整英文月份
+        if s in month_map:
+            return month_map[s]
+        # 缩写或开头匹配
+        for k in month_map:
+            if k.startswith(s):
+                return month_map[k]
+        return None
+
+    def ensure_month(res: dict, m: str):
+        if m not in res['months']:
+            res['months'][m] = {'monthly_summary': None, 'entries': {}, 'other_files': {}}
+
+    def parse_date_from_stem(stem: str, default_year: int | None = None) -> str | None:
+        """尝试从文件名 stem 中解析日期，支持：
+        - YYYY-MM-DD
+        - YY-MM-DD（自动扩展为 2000+YY）
+        如果匹配成功返回 'YYYY-MM-DD'，否则返回 None。
+        """
+        import re
+
+        # 允许后缀，比如 '25-08-11 Mon'，只取开头部分进行解析
+        m = re.match(r'^(?P<y>\d{2,4})-(?P<m>\d{1,2})-(?P<d>\d{1,2})', stem)
+        if not m:
+            return None
+        y = m.group('y')
+        mo = int(m.group('m'))
+        d = int(m.group('d'))
+        if len(y) == 2:
+            yy = int(y)
+            yyyy = 2000 + yy
+        else:
+            yyyy = int(y)
+        try:
+            return f"{yyyy:04d}-{mo:02d}-{d:02d}"
+        except Exception:
+            return None
+
+    res: dict = {'year': year, 'year_summary': None, 'months': {}, 'other_files': []}
+
+    # 遍历年份目录下的文件和子目录
+    for item in sorted(year_path.iterdir()):
+        if item.is_file() and item.suffix.lower() == '.md':
+            stem = item.stem
+            try:
+                text = item.read_text(encoding='utf-8')
+            except Exception:
+                text = item.read_text(encoding='utf-8', errors='ignore')
+
+            # YYYY-MM-DD.md or YY-MM-DD... -> 日志条目
+            parsed = parse_date_from_stem(stem)
+            if parsed:
+                month = parsed[5:7]
+                ensure_month(res, month)
+                res['months'][month]['entries'][parsed] = text
+                continue
+
+            # Month name like December.md
+            mn = month_name_to_num(stem)
+            if mn:
+                ensure_month(res, mn)
+                # 将视为当月的月度记录
+                res['months'][mn]['monthly_summary'] = text
+                continue
+
+            # 整体年度总结
+            if stem.lower() == 'summary' or 'summary' in stem.lower():
+                # 若带有月份名称则上面已经捕获，这里为年度/通用总结
+                res['year_summary'] = text
+                continue
+
+            # 其他无法分类的文件
+            res['other_files'].append({'path': str(item.relative_to(base_data_path)), 'content': text})
+
+        elif item.is_dir():
+            # 目录通常是月份目录
+            mnum = month_name_to_num(item.name)
+            for f in sorted(item.glob('*.md')):
+                stem = f.stem
+                try:
+                    text = f.read_text(encoding='utf-8')
+                except Exception:
+                    text = f.read_text(encoding='utf-8', errors='ignore')
+
+                # summary 文件
+                if 'summary' in stem.lower():
+                    if mnum:
+                        ensure_month(res, mnum)
+                        res['months'][mnum]['monthly_summary'] = text
+                    else:
+                        res['other_files'].append({'path': str(f.relative_to(base_data_path)), 'content': text})
+                    continue
+
+                # 完整日期格式
+                # 支持 YYYY-MM-DD 或 YY-MM-DD 开头（允许后缀，例如 '25-08-11 Mon'）
+                parsed = parse_date_from_stem(stem, default_year=year)
+                if parsed:
+                    date = parsed
+                    month = date[5:7]
+                    ensure_month(res, month)
+                    res['months'][month]['entries'][date] = text
+                    continue
+
+                # 仅为日号，如 1.md, 31.md
+                if re.match(r'^\d{1,2}$', stem):
+                    if mnum:
+                        day = int(stem)
+                        date = f"{year}-{mnum}-{day:02d}"
+                        ensure_month(res, mnum)
+                        res['months'][mnum]['entries'][date] = text
+                    else:
+                        res['other_files'].append({'path': str(f.relative_to(base_data_path)), 'content': text})
+                    continue
+
+                # 其他文件，放入该月份的 other_files
+                if mnum:
+                    ensure_month(res, mnum)
+                    res['months'][mnum]['other_files'][stem] = text
+                else:
+                    res['other_files'].append({'path': str(f.relative_to(base_data_path)), 'content': text})
+
+    return res
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    year_logs = load_year_logs(2025)
+
+    prompt = f"""
+你是一个日记分析专家，擅长根据用户的日记，分析用户的行为，按照月和年为时间维度，输出总结。
+
+你的总结应当包括但不限于以下内容：
+1. 用户在这个时间段内的主要活动和重大事件。
+2. 用户的情绪变化和心理状态。
+3. 用户的兴趣爱好和关注点。
+4. 用户的社交活动和人际关系。
+5. 用户的生活习惯和日常规律。
+6. 任何其他你认为重要的信息。
+
+注意：不要对于进行过度的推断，只基于用户的日记内容进行分析。
+
+你的输出应当包含分月份的总结和整体的年度总结。
+
+以下是用户的日记内容：
+{json.dumps(year_logs, ensure_ascii=False)}
+    """
+
+    llm_resp = LLM.invoke(prompt)
+    print(llm_resp.content)
+
+    print('done')