zikai
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- 音频/视频转双语(英/中)SRT 字幕，Docker 容器化，CPU 开发/GPU 生产同一份代码 - faster-whisper ASR(词级时间戳) + 断句时间戳重算 + NLLB 翻译(模型不共驻) - 分片上传(断点续传) + SQLite 持久化 + 主页/历史/日志页面 - 历史页文件名搜索；缓存定时清理(默认保留7天，可配置) - 双 Dockerfile(cpu/gpu) + setup/start/stop 脚本
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1.1 KiB
Python
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Python
"""日志路由：查询内存日志缓冲，供 /logs 页面消费。
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分层语义：
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- debug：详细（ffmpeg 命令、模型加载/卸载、转写逐段、翻译逐批进度）
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- info：简略（仅任务阶段转换，如 "任务 N [transcribing 55%]"）
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- warning / error：更详细，error 含完整 traceback
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"""
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from __future__ import annotations
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from fastapi import APIRouter, Query
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from ..services.log_buffer import get_log_buffer
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router = APIRouter(prefix="/api/logs", tags=["logs"])
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@router.get("", summary="查询日志（按级别过滤）")
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def get_logs(
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level: str = Query("info", pattern="^(debug|info|warning|error)$",
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description="最小级别：debug=详细, info=简略, error=仅错误"),
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tail: int = Query(200, ge=1, le=2000, description="最多返回条数"),
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) -> dict:
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records = get_log_buffer().get_records(level=level, tail=tail)
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return {"level": level, "tail": tail, "count": len(records), "logs": records}
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@router.delete("", summary="清空日志缓冲")
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def clear_logs() -> dict:
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get_log_buffer().clear()
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return {"status": "cleared"}
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