fix: pool has already been opened/closed and cannot be reused

README.md

@@ -34,6 +34,12 @@
 
     对于旧数据：有风险分类信息，但在本轮聚类中没有被选为聚类代表的新闻，**不会** 被更新风险分类信息。
 
+## 关于数据聚类算法的说明
+
+文本向量是维度为 1024 的 float16 一维数组。向量之间使用 cosine 距离计算相似度。
+
+由于聚类的目的是去重，因此 DBSCAN 是比较合适的算法。目前指定使用参数 EPS=0.25 最小聚类数量 2。基本上有 2 条重复的或者语义相似的新闻都可以识别到同一个聚类中。
+
 ## 重复数据说明
 
 由于新闻洗稿、转载、抄袭等原因，可能会出现同一篇新闻在多个平台发布的情况。牛媒数据中台把他们当作不同的新闻对待（拥有不同的 ID）。聚类算法可以从语义信息层面识别到这些重复新闻（包括完全重复和语义相似），并把他们归为一类。

cucyuqing/cmd/es-sync.py

@@ -35,6 +35,17 @@ def parse_unixtime(unixtime: int) -> datetime.datetime:
     return datetime.datetime.fromtimestamp(unixtime)
 
 
+async def get_filter_query() -> str:
+    row = await mysql.fetch_one(
+        """
+        select name from risk_news_keywords order by id limit 1
+    """
+    )
+    if not row:
+        raise Exception("未找到风险关键词")
+    return row[0]
+
+
 async def fetch(interval: ESInterval, size=1000) -> AsyncIterable[dict]:
     """
     获取指定时间段内的数据，每次请求 size 条数据。这是一个递归函数，如果当前时间段内的数据量 = size，说明还有数据，继续请求
@@ -45,7 +56,7 @@ async def fetch(interval: ESInterval, size=1000) -> AsyncIterable[dict]:
     es_response = await post(
         url,
         {
-            "word": "(教师|老师|教授|导师|院长) - (教育部|公告|通报|准则|建设|座谈|细则|工作|动员|专题) + (不正当|性骚扰|出轨|猥亵|不公|强迫|侮辱|举报|滥用|违法|师德|贿|造假|不端|抄袭|虚假|篡改|挪用|抑郁|威胁|霸凌|体罚)",
+            "word": await get_filter_query(),
             "size": size,
             "orders": 9,
             "tmode": 2,
@@ -66,8 +77,8 @@ async def fetch(interval: ESInterval, size=1000) -> AsyncIterable[dict]:
         f'用时 {int(duration)} 秒，获取到 {len(docs)} 条数据，最早时间 {parse_unixtime(docs[0]["crawled_at"])}，最晚时间 {parse_unixtime(docs[-1]["crawled_at"])}'
     )
     for d in docs:
-        d['title'] = d['title'].replace('\x00', '')
+        d["title"] = d["title"].replace("\x00", "")
-        d['content'] = d['content'].replace('\x00', '')
+        d["content"] = d["content"].replace("\x00", "")
         yield d
     # 如果当前时间度的数据量 = size 说明还有数据，继续请求
     # 这里使用递归

cucyuqing/cmd/risk-analyze.py

@@ -20,7 +20,7 @@ async def main():
             await asyncio.sleep(60 * 30)
         except Exception as e:
             print(e)
-            await asyncio.sleep(60*60)
+            await asyncio.sleep(60 * 60)
 
 
 async def do_analyze():
@@ -40,6 +40,8 @@ async def do_analyze():
     analyze_result = await batch_risk_analyze(docs, risk_types)
     for task in analyze_result:
         if "是" not in task.response:
+            if risks_to_update.get(task.doc.id) is None:
+                risks_to_update[task.doc.id] = set()
             continue
         print(f"风险: {task.risk_type.name} 标题: {task.doc.title} {task.doc.id}")
 
@@ -58,15 +60,12 @@ async def do_analyze():
             """,
             {
                 "es_id": doc_id,
-                "risk_types": json.dumps(list(risks), ensure_ascii=False),
+                "risk_types": (
+                    json.dumps(list(risks), ensure_ascii=False) if risks else None
+                ),
             },
         )
 
-    await asyncio.gather(
-        pool.close(),
-        mysql.disconnect(),
-    )
-
 
 @dataclass
 class RiskType:
@@ -118,6 +117,8 @@ async def batch_risk_analyze(
             task.response = await risk_analyze(task, model)
             queue.task_done()
             bar.update(1)
+            if bar.n % 100 == 0:
+                print(f"已完成 {bar.n} 条风险分析")
 
     async def producer():
         for task in tasks:
@@ -131,6 +132,8 @@ async def batch_risk_analyze(
         await queue.put(None)
     await asyncio.gather(*workers)
 
+    print("风险分析完成")
+
     return tasks