fix function sync_from_hf

logger_service.py

@@ -1,19 +1,34 @@
 import os
 import pandas as pd
-from huggingface_hub import upload_file, login
+from huggingface_hub import hf_hub_download, upload_file, login
 
 # --- 配置區 ---
 DATASET_REPO_ID = "My-Project-Team/Digital-Bodyguard-Dataset" 
 CSV_FILENAME = "baseline_logs.csv"
 HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
 
-# 🌟 新增：批次上傳門檻 (每累積幾筆資料才備份到雲端一次)
+# 🌟 批次上傳門檻 (每累積幾筆資料才備份到雲端一次)
 BATCH_SIZE = 30  
-unsynced_count = 0  # 計算目前累積了幾筆未上傳的操作
+unsynced_count = 0  
 
 if HF_TOKEN:
     login(token=HF_TOKEN)
 
+# 🌟 把這個啟動時需要用到的「下載功能」加回來！
+def sync_from_hf():
+    """從雲端下載最新的 CSV 並回傳 DataFrame (系統啟動時只會呼叫一次)"""
+    try:
+        path = hf_hub_download(
+            repo_id=DATASET_REPO_ID,
+            filename=CSV_FILENAME,
+            repo_type="dataset",
+            token=HF_TOKEN
+        )
+        return pd.read_csv(path)
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ 無法下載雲端資料，可能為首次運行: {e}")
+        return pd.DataFrame(columns=["timestamp", "ip_address", "cookie_id", "account", "role", "action", "status"])
+
 def upload_to_hf():
     """將本地的 CSV 檔案同步回雲端"""
     try:
@@ -37,19 +52,15 @@ def push_new_log(new_log_dict):
     """
     global unsynced_count
     
-    # 每收到一筆日誌，計數器 +1
     unsynced_count += 1
     
-    # 檢查是否達到批次上傳的門檻
     if unsynced_count >= BATCH_SIZE:
         print(f"📦 已累積 {BATCH_SIZE} 筆操作，正在打包同步至 Hugging Face...")
         success = upload_to_hf()
         
-        # 如果上傳成功，就把計數器歸零，重新開始算；如果失敗就保留計數，下次再試
         if success:
             print("✅ 批次同步成功！")
             unsynced_count = 0  
         return success
         
-    # 還沒滿 30 筆，就不做任何雲端連線，讓網頁瞬間跑完！
     return True