def multiple_save_info(cls, question: str, session_id: str,
context_id: str, std_question_id: int,
collection: str, partition: str, qa: QA,
qa_manager: QAManager, **kwargs):
"""
多轮问答保存信息至session的info中
@param {str} question - 客户反馈的信息文本(提问回答)
@param {str} session_id - 客户的session id
@param {str} context_id - 上下文临时id
@param {int} std_question_id - 上下文中对应的提问问题id
@param {str} collection - 提问答案参数指定的问题分类
@param {str} partition - 提问答案参数指定的场景标签
@param {QA} qa - 服务器的问答处理模块实例对象
@param {QAManager} qa_manager - 服务器的问答数据管理实例对象
@param {kwargs} - 扩展传入参数
ask {list} - 问题列表，注意最后的问题必须有tips或to参数
[
{'info_key': '保存的key值', 'next_tips': '下一个问题'},
...,
{'info_key': '保存的key值', 'tips': '处理完成提示', 'to': 跳转到指定问题id},
]
@param {str, object} - 按照不同的处理要求返回内容
'answer', [str, ...] - 直接返回回复内容，第二个参数为回复内容
'to', int - 跳转到指定问题处理，第二个参数为std_question_id
'again', [str, ...] - 再获取一次答案，第二个参数为提示内容，如果第2个参数为None代表使用原来的参数再提问一次
'break', [collection, partition] - 跳出问题(让问题继续走匹配流程)，可以返回[collection, partition]变更分类和场景
默认为'again'
"""
_step = qa.get_cache_value(session_id, 'multiple_save_info',
{}).get(context_id, 0)
_ask = kwargs.get('ask')[_step]
# 保存值
_info_key = _ask.get('info_key')
_info = dict()
_info[_info_key] = question
qa.update_session_info(session_id, _info)
# 处理下一个问题
_to = _ask.get('to', None)
_tips = _ask.get('tips', None)
_next_tips = _ask.get('next_tips', None)
if _to is not None or _tips is not None:
# 最后一个问题
qa.del_cache(session_id, 'multiple_save_info')
if _to is None:
return 'answer', [
_tips,
]
else:
return 'to', _to
else:
# 还有下一个问题
qa.add_cache(session_id, 'multiple_save_info',
{context_id: _step + 1})
return 'again', [
_next_tips,
]
def weather(cls, question: str, session_id: str, context_id: str,
std_question_id: int, collection: str, partition: str, qa: QA,
qa_manager: QAManager, **kwargs):
"""
查询天气
@param {str} question - 客户反馈的信息文本(提问回答)
@param {str} session_id - 客户的session id
@param {str} context_id - 上下文临时id
@param {int} std_question_id - 上下文中对应的提问问题id
@param {str} collection - 提问答案参数指定的问题分类
@param {str} partition - 提问答案参数指定的场景标签
@param {QA} qa - 服务器的问答处理模块实例对象
@param {QAManager} qa_manager - 服务器的问答数据管理实例对象
@param {kwargs} - 扩展传入参数
time {list} - nlp分词的时间词语列表
addr {list} - nlp分词的地址词语列表
@returns {str, object} - 按照不同的处理要求返回内容
'answer', [str, ...] - 直接返回回复内容，第二个参数为回复内容
'to', int - 跳转到指定问题处理，第二个参数为std_question_id
'again', [str, ...] - 再获取一次答案，第二个参数为提示内容，如果第2个参数为None代表使用原来的参数再提问一次
'break', [collection, partition] - 跳出问题(让问题继续走匹配流程)，可以返回[collection, partition]变更分类和场景
默认为'again'
"""
_match_city_code = ''
_match_day = 0 # 0代表当前，1代表明天，2代表后天
# 检查是不是第二次的选项
_cache_info = qa.get_cache_value(session_id,
'weather',
default=None,
context_id=context_id)
if _cache_info is not None:
if question.isdigit():
if question not in _cache_info['addr_dict'].keys():
# 回答不在选项范围
return 'again', [
'亲, 您输入的序号不对, 请输入正确的序号选择城市',
]
else:
_match_day = _cache_info['day']
_match_city_code = _cache_info['addr_dict'][question]
else:
# 不是选项，是文字
return 'answer', [
WEATHER_ERROR,
]
else:
# 尝试获取日期
for _word in kwargs.get('time', []):
if _word in ['明天']:
_match_day = 1
elif _word in ['后天']:
_match_day = 2
# 尝试获取地址
with redis.Redis(connection_pool=qa.redis_pool) as _redis:
_match_addr = cls._search_city(kwargs.get('addr', []), _redis)
if len(_match_addr) == 0:
# 没有匹配到地址，尝试获取客户info中的地址
_addr = qa.get_info_by_key(session_id, 'addr', default='')
if _addr == '' and WEATHER_TRY_USE_IP_ADDR:
# 尝试通过IP地址获取地址
_addr = cls._get_addr_by_ip(
qa.get_info_by_key(session_id, 'ip', default=''),
qa)
if _addr != '':
_addrs_with_class = qa.nlp.cut_sentence(_addr)
_addrs = [item[0] for item in _addrs_with_class]
_match_addr = cls._search_city(_addrs, _redis)
_len = len(_match_addr)
if _len == 1:
_match_city_code = _match_addr[0][1][0]
elif _len > 1:
# 匹配到多个，进行提问让客户选择
_tips = ['找到了多个地址，您想查询哪个地址的天气？请输入序号进行选择: ']
_index = 1
_cache_info = dict()
_cache_info['day'] = _match_day
_cache_info['addr_dict'] = dict()
for item in _match_addr:
# 加入到上下文
_cache_info['addr_dict'][str(_index)] = item[1][0]
# 获取详细地址
_tips.append(
'%d.%s' %
(_index, cls._get_city_full_name(item[0], _redis)))
_index += 1
# 添加到cache中
qa.add_cache(session_id,
'weather',
_cache_info,
context_id=context_id)
# 重新提问
return 'again', _tips
if _match_city_code == '':
# 没有找到地址，直接返回退出
return 'answer', [
WEATHER_ERROR,
]
# 查询天气, 先查本地缓存
_today = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
with redis.Redis(connection_pool=qa.redis_pool) as _redis:
_json = _redis.get('api_tool_ask:weather:cache:%s:%s' %
(_match_city_code, _today))
if _json is None:
# 要进行查询
_api_back = NetTool.restful_api_call(
'http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/%s' %
_match_city_code,
back_type='text',
logger=qa.logger)
if _api_back['is_success']:
_json = _api_back['back_object']
_wdata = json.loads(_json)
if _wdata['status'] == 200:
# 存入缓存，一天到期
_redis.set('api_tool_ask:weather:cache:%s:%s' %
(_match_city_code, _today),
_json,
ex=86400)
else:
return 'answer', [
WEATHER_ERROR,
]
else:
# 获取失败
return 'answer', [
WEATHER_ERROR,
]
else:
_wdata = json.loads(_json)
# 返回结果
_end_str = '' # 结束语
if _match_day == 0:
_end_str = '湿度%s, PM2.5: %s, 空气质量%s, %s, ' % (
_wdata['data']['shidu'], _wdata['data']['pm25'],
_wdata['data']['quality'], _wdata['data']['ganmao'])
_answer = '亲, %s%s的天气%s, 吹%s%s, %s, %s, %s%s' % (
_wdata['cityInfo']['city'],
_wdata['data']['forecast'][_match_day]['ymd'],
_wdata['data']['forecast'][_match_day]['type'],
_wdata['data']['forecast'][_match_day]['fl'],
_wdata['data']['forecast'][_match_day]['fx'],
_wdata['data']['forecast'][_match_day]['high'],
_wdata['data']['forecast'][_match_day]['low'], _end_str,
_wdata['data']['forecast'][_match_day]['notice'])
return 'answer', [
_answer,
]