Update app.py

app.py

@@ -1,20 +1,25 @@
 import os
 import requests
 import json
+import logging
 from flask import Flask, request, jsonify, send_from_directory
 
+# 配置日志
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
 # 初始化Flask应用，并指定静态文件目录
 app = Flask(__name__, static_folder='static', static_url_path='')
 
-# 从环境变量中获取API密钥，这是在Hugging Face上部署的最佳实践
+# 从环境变量中获取API密钥
 GEMINI_API_KEY = os.environ.get("GEMINI_API_KEY")
-# 修正：使用稳定且公开的 gemini-pro-vision 模型端点
-GEMINI_API_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent"
 
-# 这是整个系统的核心：一个精心设计的系统提示(Prompt)
-SYSTEM_PROMPT = """
-你是一个世界顶级的皮肤科医生AI助手。你的任务是基于用户上传的皮肤图像和病历文本，进行专业的临床诊疗辅助分析。
-你的输出必须是一个单一、有效的JSON对象，不包含任何JSON格式之外的文字或标记（例如不要使用 "```json"）。
+# Gemini API URL
+GEMINI_API_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent"
+
+# 系统提示
+SYSTEM_PROMPT = """你是一个世界顶级的皮肤科医生AI助手。你的任务是基于用户上传的皮肤图像和病历文本，进行专业的临床诊疗辅助分析。你的输出必须是一个单一、有效的JSON对象，不包含任何JSON格式之外的文字或标记（例如不要使用 "```json"）。
+
 请严格遵循以下JSON结构：
 {
   "image_features": ["从图像中识别出的关键皮损形态学特征列表", "例如：色素网络不规则", "例如：蓝白结构"],
@@ -35,36 +40,37 @@ SYSTEM_PROMPT = """
     "further_examinations": ["建议的下一步检查列表", "例如：皮肤镜检查", "例如：皮肤活检"],
     "treatment_suggestions": ["初步的、符合临床指南的治疗方向建议列表", "例如：外用糖皮质激素", "例如：建议手术切除"]
   }
-}
-"""
+}"""
 
-# ==============================================================================
-#  == 新增的健康检查路由 ==
-#  这个路由非常简单，只返回"OK"和200状态码，确保健康检查能100%通过
-# ==============================================================================
 @app.route('/healthz')
 def health_check():
     """Health check endpoint"""
+    logger.info("Health check endpoint accessed")
     return "OK", 200
 
 @app.route('/')
 def index():
     """提供前端HTML页面"""
+    logger.info("Main page accessed")
     return send_from_directory(app.static_folder, 'index.html')
 
 @app.route('/api/analyze', methods=['POST'])
 def analyze_skin():
     """处理分析请求的核心API端点"""
+    logger.info("Analysis endpoint accessed")
+    
     if not GEMINI_API_KEY:
+        logger.error("GEMINI_API_KEY not configured")
         return jsonify({"error": "服务端未配置GEMINI_API_KEY"}), 500
-
+    
     data = request.json
     if not data or 'image' not in data or 'text' not in data:
+        logger.error("Invalid request data")
         return jsonify({"error": "请求中缺少图像或文本信息"}), 400
-
+    
     image_base64 = data.get('image')
     text_prompt = data.get('text')
-
+    
     headers = {
         'Content-Type': 'application/json',
     }
@@ -85,29 +91,44 @@ def analyze_skin():
             }
         ]
     }
-
+    
     try:
-        response = requests.post(f"{GEMINI_API_URL}?key={GEMINI_API_KEY}", headers=headers, json=payload, timeout=60)
+        logger.info("Calling Gemini API")
+        response = requests.post(
+            f"{GEMINI_API_URL}?key={GEMINI_API_KEY}",
+            headers=headers,
+            json=payload,
+            timeout=60
+        )
         response.raise_for_status()
         
         gemini_result = response.json()
+        logger.info("Received response from Gemini API")
         
-        analysis_content_string = gemini_result['candidates']['content']['parts']['text']
+        # 修复解析错误
+        try:
+            analysis_content_string = gemini_result['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text']
+        except (KeyError, IndexError) as e:
+            logger.error(f"Error parsing Gemini response structure: {e}")
+            logger.error(f"Gemini response: {gemini_result}")
+            return jsonify({"error": "解析Gemini API响应失败，格式不正确", "details": str(gemini_result)}), 500
         
-        parsed_json = json.loads(analysis_content_string)
+        try:
+            parsed_json = json.loads(analysis_content_string)
+            logger.info("Successfully parsed JSON response")
+            return jsonify(parsed_json)
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            logger.error(f"JSON decode error: {e}")
+            logger.error(f"Content: {analysis_content_string}")
+            return jsonify({"error": "Gemini API未返回有效的JSON格式", "details": analysis_content_string}), 500
         
-        return jsonify(parsed_json)
-
     except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"Network error calling Gemini API: {e}")
         return jsonify({"error": f"调用Gemini API时发生网络错误: {e}"}), 500
-    except (KeyError, IndexError):
-        # 增加对返回结果的打印，方便调试
-        error_details = response.json() if 'response' in locals() else "No response from API"
-        return jsonify({"error": "解析Gemini API响应失败，格式不正确", "details": error_details}), 500
-    except json.JSONDecodeError:
-        return jsonify({"error": "Gemini API未返回有效的JSON格式", "details": analysis_content_string}), 500
     except Exception as e:
+        logger.error(f"Unexpected error: {e}")
         return jsonify({"error": f"发生未知错误: {e}"}), 500
 
 if __name__ == '__main__':
-    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)
+    logger.info("Starting Flask application...")
+    app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=False)