Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,6 @@ import base64
 import requests
 import json
 from flask import Flask, render_template, request, jsonify
-from werkzeug.utils import secure_filename
 from PIL import Image
 import io
 
@@ -12,7 +11,7 @@ app.config['MAX_CONTENT_LENGTH'] = 10 * 1024 * 1024  # 10MB max file size
 
 # Gemini API configuration
 GEMINI_API_KEY = os.environ.get('GEMINI_API_KEY')
-GEMINI_API_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash-exp:generateContent"
+GEMINI_API_URL = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent"
 
 ALLOWED_EXTENSIONS = {'png', 'jpg', 'jpeg', 'gif'}
 
@@ -20,13 +19,13 @@ def allowed_file(filename):
     return '.' in filename and \
            filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in ALLOWED_EXTENSIONS
 
-# 优化图像函数不需要改动
-def optimize_image(image_file, max_size=(1024, 1024), quality=85):
+# 优化图像函数，现在接受字节数据作为输入
+def optimize_image(image_bytes, max_size=(1024, 1024), quality=85):
     """优化图像大小和质量"""
     try:
-        img = Image.open(image_file)
+        # 使用 io.BytesIO 将字节数据转换为文件对象，供 Pillow 使用
+        img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
         
-        # Convert RGBA to RGB if necessary
         if img.mode in ('RGBA', 'LA'):
             background = Image.new('RGB', img.size, (255, 255, 255))
             if img.mode == 'RGBA':
@@ -35,10 +34,8 @@ def optimize_image(image_file, max_size=(1024, 1024), quality=85):
                 background.paste(img, mask=img.split()[-1])
             img = background
         
-        # Resize if too large
         img.thumbnail(max_size, Image.Resampling.LANCZOS)
         
-        # Save to bytes
         img_byte_arr = io.BytesIO()
         img.save(img_byte_arr, format='JPEG', quality=quality, optimize=True)
         img_byte_arr.seek(0)
@@ -46,18 +43,16 @@ def optimize_image(image_file, max_size=(1024, 1024), quality=85):
         return img_byte_arr.getvalue()
     except Exception as e:
         print(f"Image optimization error: {e}")
-        # Fallback: return original file data
-        image_file.seek(0)
-        return image_file.read()
+        # 优化失败，返回原始字节数据
+        return image_bytes
 
-# call_gemini_api 函数不需要改动
+# call_gemini_api 函数
 def call_gemini_api(text_content=None, image_data=None):
     """调用Gemini API进行分析"""
     
     if not GEMINI_API_KEY:
         return {"error": "未配置Gemini API密钥，请设置环境变量GEMINI_API_KEY"}
     
-    # 构建专业的皮肤科医生prompt
     system_prompt = """你是一位经验丰富的皮肤科专家医生，具有多年的临床诊疗经验。请基于提供的信息进行专业的皮肤病分析。
 
 分析要求：
@@ -98,18 +93,14 @@ def call_gemini_api(text_content=None, image_data=None):
 ---
 **免责声明**: 此分析仅供临床参考，最终诊断需结合完整病史、体格检查等综合判断。建议患者及时就医，接受专业医师诊疗。"""
 
-    # 构建请求内容
     parts = []
     
-    # 添加系统提示和文本内容
     if text_content:
         parts.append({"text": f"{system_prompt}\n\n患者症状描述：{text_content}"})
     else:
         parts.append({"text": system_prompt + "\n\n请基于图像进行分析。"})
     
-    # 添加图像数据
     if image_data:
-        # 转换为base64
         image_base64 = base64.b64encode(image_data).decode('utf-8')
         parts.append({
             "inline_data": {
@@ -118,7 +109,6 @@ def call_gemini_api(text_content=None, image_data=None):
             }
         })
     
-    # 构建请求体
     request_body = {
         "contents": [
             {
@@ -126,7 +116,7 @@ def call_gemini_api(text_content=None, image_data=None):
             }
         ],
         "generationConfig": {
-            "temperature": 0.1,  # 降低随机性，提高专业性
+            "temperature": 0.1,
             "topK": 40,
             "topP": 0.95,
             "maxOutputTokens": 2048,
@@ -151,7 +141,6 @@ def call_gemini_api(text_content=None, image_data=None):
         ]
     }
     
-    # 发送请求
     headers = {
         'Content-Type': 'application/json',
         'x-goog-api-key': GEMINI_API_KEY
@@ -168,7 +157,6 @@ def call_gemini_api(text_content=None, image_data=None):
         response.raise_for_status()
         result = response.json()
         
-        # 解析响应
         if 'candidates' in result and len(result['candidates']) > 0:
             content = result['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text']
             return {"result": content}
@@ -197,30 +185,24 @@ def analyze():
         text_content = request.form.get('text', '').strip()
         image_data = None
         
-        # 修复图像处理逻辑
         if 'image' in request.files:
             file = request.files['image']
             if file.filename != '':
                 if allowed_file(file.filename):
                     try:
-                        # 从 FileStorage 对象中直接读取数据
-                        image_data = file.read()
+                        # 核心修复：一次性将文件流读入内存
+                        original_image_bytes = file.read()
                         
-                        # 确保文件指针回到开头，以便 optimize_image 函数能正确读取
-                        file.seek(0)
-                        
-                        # 优化图像
-                        image_data = optimize_image(file)
+                        # 调用优化函数，它现在接受字节数据
+                        image_data = optimize_image(original_image_bytes)
                     except Exception as e:
                         return jsonify({"error": f"图像处理失败: {str(e)}"}), 400
                 else:
                     return jsonify({"error": "不支持的文件格式，请上传PNG、JPG、JPEG或GIF格式的图像"}), 400
         
-        # 验证输入
         if not text_content and not image_data:
             return jsonify({"error": "请至少提供症状描述或上传皮肤图像"}), 400
         
-        # 调用Gemini API
         result = call_gemini_api(text_content, image_data)
         
         return jsonify(result)