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5.9 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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测试音视频异步处理流程 - 简化版本
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"""
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import time
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def test_async_flow_simulation():
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"""模拟异步处理流程"""
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print("🚀 音视频异步处理流程演示")
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print("=" * 50)
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# 模拟文档信息
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document_id = "media-doc-001"
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file_name = "会议录音.mp3"
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stt_model = "whisper-large"
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llm_model = "gpt-4"
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print(f"📄 文档信息:")
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print(f" ID: {document_id}")
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print(f" 文件名: {file_name}")
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print(f" STT模型: {stt_model}")
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print(f" LLM模型: {llm_model}")
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# 状态流程演示
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print(f"\n🔄 状态变更流程:")
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steps = [
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{
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'status': '排队中',
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'code': 'PENDING',
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'emoji': '📋',
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'description': '任务已提交，等待处理',
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||
'details': '文档已创建，异步任务已加入队列'
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||
},
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{
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'status': '生成中',
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'code': 'STARTED',
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'emoji': '🔄',
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||
'description': '正在转写音视频内容',
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'details': '调用STT模型进行语音转写，LLM模型进行文本优化'
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},
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{
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'status': '索引中',
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'code': 'STARTED',
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'emoji': '📚',
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'description': '正在创建段落和索引',
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'details': '创建段落对象，生成向量索引，更新文档统计'
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||
},
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{
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'status': '完成',
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'code': 'SUCCESS',
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'emoji': '✅',
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'description': '处理完成',
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'details': '音视频内容已成功转写并索引，可供搜索'
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}
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]
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for i, step in enumerate(steps, 1):
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print(f"\n{i}. {step['emoji']} {step['status']} ({step['code']})")
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print(f" 描述: {step['description']}")
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print(f" 详情: {step['details']}")
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# 模拟处理时间
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if step['status'] == '排队中':
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print(" ⏳ 等待工作线程处理...")
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time.sleep(1)
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elif step['status'] == '生成中':
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print(" 🎵 正在转写音频内容...")
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print(" 🤖 正在优化转写文本...")
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time.sleep(2)
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elif step['status'] == '索引中':
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print(" 📝 创建段落对象...")
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print(" 🔍 生成向量索引...")
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time.sleep(1)
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elif step['status'] == '完成':
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print(" 📊 生成统计信息...")
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print(" 🎉 处理完成！")
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time.sleep(1)
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print(f"\n📊 处理结果:")
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print(f" 📝 段落数量: 8")
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print(f" 🔤 字符数量: 2,456")
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print(f" ⏱️ 处理时长: 15分32秒")
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print(f" 📝 内容预览: '今天的会议主要讨论了产品开发进度...'")
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print(f"\n🎯 用户可执行的操作:")
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print(f" 🔍 搜索文档内容")
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print(f" 📖 查看完整转写")
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print(f" 📊 查看处理统计")
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print(f" 🔄 重新处理（如需要）")
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def test_error_scenario():
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"""测试错误场景"""
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print(f"\n❌ 错误处理场景演示:")
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print("=" * 30)
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error_steps = [
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{
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'status': '排队中',
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'code': 'PENDING',
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'emoji': '📋',
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'description': '任务已提交，等待处理'
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||
},
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{
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'status': '生成中',
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'code': 'STARTED',
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'emoji': '🔄',
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||
'description': '正在转写音视频内容'
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||
},
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||
{
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'status': '失败',
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'code': 'FAILURE',
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'emoji': '💥',
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'description': '处理失败',
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'details': 'STT模型调用失败，请检查模型配置'
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}
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]
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for i, step in enumerate(error_steps, 1):
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print(f"\n{i}. {step['emoji']} {step['status']} ({step['code']})")
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print(f" 描述: {step['description']}")
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if 'details' in step:
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||
print(f" 详情: {step['details']}")
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time.sleep(1)
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print(f"\n🔧 错误处理:")
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print(f" 📋 自动重试机制")
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print(f" 📊 详细的错误日志")
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print(f" 🔄 用户可手动重新处理")
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print(f" 📧 系统管理员通知")
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def test_batch_processing():
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"""测试批量处理场景"""
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print(f"\n📦 批量处理演示:")
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print("=" * 30)
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documents = [
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{'name': '会议录音1.mp3', 'duration': '15:32'},
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||
{'name': '培训视频.mp4', 'duration': '45:18'},
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||
{'name': '产品介绍.mp3', 'duration': '8:45'},
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||
]
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print(f"📋 批量上传 {len(documents)} 个音视频文件:")
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for i, doc in enumerate(documents, 1):
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print(f"\n{i}. 📄 {doc['name']} ({doc['duration']})")
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print(f" 📋 状态: 排队中 (PENDING)")
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print(f" 🎬 任务已提交到异步队列")
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time.sleep(0.5)
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print(f"\n🔄 并行处理中...")
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print(f" 🎵 3个工作线程同时处理")
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print(f" ⚡ 每个文件独立处理")
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time.sleep(2)
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print(f"\n✅ 批量处理完成:")
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for i, doc in enumerate(documents, 1):
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print(f" {i}. {doc['name']}: 完成 (SUCCESS)")
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def main():
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"""主函数"""
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print("🎬 音视频异步处理完整流程演示")
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print("=" * 60)
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# 运行测试
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test_async_flow_simulation()
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test_error_scenario()
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test_batch_processing()
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print(f"\n" + "=" * 60)
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print("🎊 演示完成！")
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print(f"\n📋 核心特性:")
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print(f"✅ 完全异步化处理")
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print(f"✅ 详细的状态追踪")
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print(f"✅ 错误处理和重试")
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print(f"✅ 批量处理支持")
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print(f"✅ 复用现有状态系统")
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print(f"\n🔄 状态流转:")
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print(f"📋 排队中 → 🔄 生成中 → 📚 索引中 → ✅ 完成")
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print(f" ↓")
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print(f" 💥 失败")
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if __name__ == "__main__":
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main() |