Spaces:
Running
Running
File size: 5,807 Bytes
c2aaace |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 |
# ===========================
# SISTEMA DE PREDICCIÓN DE CORNERS - OPTIMIZADO PARA APUESTAS (VERSIÓN COMPLETA)
# ===========================
import numpy as np
import pandas as pd
import os
from fastapi.responses import JSONResponse
from fastapi import Depends, FastAPI, HTTPException
from fastapi.security.api_key import APIKeyHeader
from fastapi import Security
from fastapi.responses import JSONResponse
from dotenv import load_dotenv
from src.api.load import USE_MODEL
#from load import USE_MODEL
load_dotenv()
model = USE_MODEL()
app = FastAPI()
# ===========================
# CONFIGURACIÓN API KEY
# ===========================
API_KEY = os.getenv("API_KEY") # ⚠️ CÁMBIALA POR UNA SEGURA
api_key_header = APIKeyHeader(name="X-API-Key", auto_error=False)
async def get_api_key(api_key: str = Security(api_key_header)):
"""Validar API Key"""
if api_key != API_KEY:
raise HTTPException(
status_code=401,
detail="API Key inválida o faltante"
)
return api_key
# ===========================
# HELPER: CONVERTIR NUMPY/PANDAS A TIPOS NATIVOS
# ===========================
def convert_to_native(val):
"""Convierte tipos NumPy/Pandas a tipos nativos de Python"""
if isinstance(val, (np.integer, np.int64, np.int32, np.int16, np.int8)):
return int(val)
elif isinstance(val, (np.floating, np.float64, np.float32, np.float16)):
return float(val)
elif isinstance(val, np.ndarray):
return [convert_to_native(item) for item in val.tolist()]
elif isinstance(val, dict):
return {key: convert_to_native(value) for key, value in val.items()}
elif isinstance(val, (list, tuple)):
return [convert_to_native(item) for item in val]
elif isinstance(val, pd.Series):
return convert_to_native(val.to_dict())
elif isinstance(val, pd.DataFrame):
return convert_to_native(val.to_dict(orient='records'))
elif pd.isna(val):
return None
else:
return val
# ===========================
# ENDPOINTS
# ===========================
@app.get("/")
def read_root():
"""Endpoint raíz con información de la API"""
return {
"api": "Corners Prediction API",
"version": "1.0.0",
"status": "active",
"endpoints": {
"/": "Información de la API",
"/items/": "Predicción de corners (requiere API Key)",
"/health": "Estado de salud"
},
"auth": "Requiere header: X-API-Key"
}
@app.get("/items/")
def predict_corners(
local: str,
visitante: str,
jornada: int,
league_code: str,
temporada: str = "2526",
api_key: str = Depends(get_api_key) # ✅ PROTEGIDO
):
"""
Predecir corners para un partido de fútbol
Args:
local: Nombre del equipo local (requerido)
visitante: Nombre del equipo visitante (requerido)
jornada: Número de jornada (requerido, min: 1)
league_code: Código de liga (requerido: ESP, GER, FRA, ITA, ENG, NED, POR, BEL)
temporada: Temporada en formato AABB (default: "2526")
Returns:
JSON con predicción y análisis completo
Example:
GET /items/?local=Barcelona&visitante=Real%20Madrid&jornada=15&league_code=ESP&temporada=2526
Headers: X-API-Key: tu-clave-secreta-aqui
"""
# ===========================
# VALIDACIONES
# ===========================
# Validar campos obligatorios
if not local or not visitante:
raise HTTPException(
status_code=400,
detail="Los parámetros 'local' y 'visitante' son obligatorios"
)
# Validar jornada
if jornada < 1:
raise HTTPException(
status_code=400,
detail="La jornada debe ser mayor o igual a 1"
)
# Validar liga
valid_leagues = ["ESP", "GER", "FRA", "ITA", "ENG", "NED", "POR", "BEL"]
if league_code not in valid_leagues:
raise HTTPException(
status_code=400,
detail=f"Liga inválida. Ligas válidas: {', '.join(valid_leagues)}"
)
# ===========================
# PREDICCIÓN
# ===========================
try:
resultado = model.consume_model_single(
local=local,
visitante=visitante,
jornada=jornada,
temporada=temporada,
league_code=league_code
)
# Verificar si hubo error en la predicción
if resultado.get("error"):
raise HTTPException(
status_code=422,
detail=f"Error en predicción: {resultado['error']}"
)
# ✅ CONVERTIR TIPOS NUMPY A NATIVOS
resultado_limpio = convert_to_native(resultado)
# Agregar metadata
resultado_limpio["metadata"] = {
"api_version": "1.0.0",
"model_version": "v4",
"timestamp": pd.Timestamp.now().isoformat()
}
return JSONResponse(
status_code=200,
content=resultado_limpio
)
except HTTPException:
# Re-lanzar excepciones HTTP
raise
except Exception as e:
# Capturar cualquier otro error
import traceback
error_detail = {
"error": str(e),
"type": type(e).__name__,
"traceback": traceback.format_exc() if app.debug else None
}
return JSONResponse(
status_code=500,
content=error_detail
) |