feat(01-03): LLMService, CSVBuilder, GenerationPipeline
- LLMService: retry 3x, RateLimitError legge retry-after header, 5xx backoff esponenziale, ValidationError riprova con istruzione correttiva, inter_request_delay 2s - LLMService.generate_topic(): usa TopicResult come response_schema (passa per loop retry/validation) - CSVBuilder: encoding utf-8-sig, header CANVA_FIELDS locked, mappa GeneratedPost+CalendarSlot -> 33 colonne - GenerationPipeline: background task asyncio.create_task, _jobs dict progresso real-time, per-item try/except individuale, persistenza JSON su disco
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Michele
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backend/services/csv_builder.py
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"""CSVBuilder — produce CSV compatibile con Canva Bulk Create.
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Caratteristiche:
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- Encoding utf-8-sig (BOM) — critico per Excel + caratteri italiani (Pitfall 3)
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- Header CANVA_FIELDS locked — 33 colonne esatte
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- Mappa GeneratedPost + CalendarSlot -> riga CSV
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- Filtra solo PostResult con status="success"
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- Scrive su disco in OUTPUTS_PATH/{job_id}.csv
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"""
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from __future__ import annotations
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import csv
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import io
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import logging
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from pathlib import Path
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from typing import TYPE_CHECKING
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from backend.constants import CANVA_FIELDS
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from backend.schemas.generate import PostResult
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if TYPE_CHECKING:
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from backend.schemas.calendar import CalendarResponse
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logger = logging.getLogger(__name__)
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class CSVBuilder:
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"""Costruisce file CSV Canva-compatibili dai risultati di generazione."""
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def build_csv(
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self,
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posts: list[PostResult],
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calendar: "CalendarResponse",
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job_id: str,
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output_dir: Path,
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) -> Path:
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"""Genera e scrive il CSV su disco.
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Filtra solo i PostResult con status="success", mappa i dati
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GeneratedPost + CalendarSlot alle 33 colonne CANVA_FIELDS,
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e scrive con encoding utf-8-sig per compatibilità Excel.
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Args:
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posts: Lista di PostResult (include success e failed).
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calendar: CalendarResponse con i metadati degli slot.
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job_id: Identificatore univoco del job (usato come nome file).
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output_dir: Directory dove scrivere il file CSV.
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Returns:
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Path del file CSV scritto su disco.
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"""
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output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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output_path = output_dir / f"{job_id}.csv"
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rows = self._build_rows(posts, calendar)
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# CRITICO: encoding utf-8-sig (BOM) per Excel + caratteri italiani
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with open(output_path, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:
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writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=CANVA_FIELDS, extrasaction="ignore")
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writer.writeheader()
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writer.writerows(rows)
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logger.info(
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"CSV scritto | job_id=%s | righe_success=%d | path=%s",
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job_id,
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len(rows),
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output_path,
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)
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return output_path
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def build_csv_content(
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self,
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posts: list[PostResult],
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calendar: "CalendarResponse",
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job_id: str,
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||||
) -> str:
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"""Genera il CSV come stringa (senza scrivere su disco).
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Usato per preview e per la route POST /export/{job_id}/csv
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con dati modificati inline dall'utente.
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Args:
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posts: Lista di PostResult (include success e failed).
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calendar: CalendarResponse con i metadati degli slot.
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job_id: Identificatore univoco del job.
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Returns:
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Stringa CSV con encoding utf-8-sig (BOM).
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"""
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rows = self._build_rows(posts, calendar)
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output = io.StringIO()
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# Aggiungi BOM manualmente per compatibilità Excel
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output.write("\ufeff")
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writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=CANVA_FIELDS, extrasaction="ignore")
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writer.writeheader()
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writer.writerows(rows)
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return output.getvalue()
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# Metodi privati
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# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
def _build_rows(
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self,
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||||
posts: list[PostResult],
|
||||
calendar: "CalendarResponse",
|
||||
) -> list[dict[str, str]]:
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||||
"""Costruisce la lista di righe CSV dai risultati.
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Filtra solo i post con status="success" e mappa i dati
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GeneratedPost + CalendarSlot alle colonne CANVA_FIELDS.
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Args:
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posts: Lista completa di PostResult.
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calendar: CalendarResponse con i metadati degli slot.
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Returns:
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Lista di dict con chiavi = CANVA_FIELDS.
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"""
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# Crea un dizionario slot_index -> CalendarSlot per lookup veloce
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slot_map = {slot.indice: slot for slot in calendar.slots}
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rows: list[dict[str, str]] = []
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for post_result in posts:
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||||
if post_result.status != "success" or post_result.post is None:
|
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continue
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||||
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slot_index = post_result.slot_index
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||||
slot = slot_map.get(slot_index)
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if slot is None:
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||||
logger.warning(
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||||
"Slot non trovato per slot_index=%d, skip", slot_index
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||||
)
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||||
continue
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||||
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post = post_result.post
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||||
row: dict[str, str] = {}
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# --- Metadati slot (8 colonne) ---
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row["campagna"] = calendar.campagna
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||||
row["fase_campagna"] = slot.fase_campagna
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||||
row["tipo_contenuto"] = slot.tipo_contenuto
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||||
row["formato_narrativo"] = slot.formato_narrativo
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||||
row["funzione"] = slot.funzione
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||||
row["livello_schwartz"] = slot.livello_schwartz
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||||
row["target_nicchia"] = slot.target_nicchia
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||||
row["data_pub_suggerita"] = slot.data_pub_suggerita
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||||
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# --- Cover slide (3 colonne) ---
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||||
row["cover_title"] = post.cover_title
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||||
row["cover_subtitle"] = post.cover_subtitle
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||||
row["cover_image_keyword"] = post.cover_image_keyword
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# --- Slide centrali s2-s7 (6 slide x 3 colonne = 18 colonne) ---
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slide_labels = ["s2", "s3", "s4", "s5", "s6", "s7"]
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||||
for idx, label in enumerate(slide_labels):
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||||
if idx < len(post.slides):
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slide = post.slides[idx]
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row[f"{label}_headline"] = slide.headline
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||||
row[f"{label}_body"] = slide.body
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||||
row[f"{label}_image_keyword"] = slide.image_keyword
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||||
else:
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# Fallback se slides ha meno di 6 elementi (non dovrebbe accadere)
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||||
row[f"{label}_headline"] = ""
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||||
row[f"{label}_body"] = ""
|
||||
row[f"{label}_image_keyword"] = ""
|
||||
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||||
# --- CTA slide (3 colonne) ---
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||||
row["cta_text"] = post.cta_text
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||||
row["cta_subtext"] = post.cta_subtext
|
||||
row["cta_image_keyword"] = post.cta_image_keyword
|
||||
|
||||
# --- Caption Instagram (1 colonna) ---
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||||
row["caption_instagram"] = post.caption_instagram
|
||||
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||||
rows.append(row)
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||||
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return rows
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