Update app.py

app.py

@@ -1,16 +1,13 @@
 # ============================================================
-# analyzer_agent_gradio/app.py — Telegram Analyzer Agent (async)
-# Mamba + GGUF LLM + Pyrogram + Gradio
+# analyzer_agent_gradio/app.py — Telegram Analyzer Agent (Bot API)
+# Mamba + GGUF LLM + python-telegram-bot + Gradio
 # ============================================================
-# ملاحظة: سيعمل المجدول (Scheduler) كعملية خلفية متزامنة
-# ولكن دوال Gradio ستكون واجهات الوصول.
 
 import os
 import json
 import asyncio
 from datetime import datetime
 import logging
-import threading
 from functools import wraps
 from typing import List, Dict, Any, Optional
 
@@ -18,10 +15,10 @@ import gradio as gr
 from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
 scheduler = BackgroundScheduler()
 
-# LLM & Pyrogram dependencies
+# LLM & telegram dependencies
 import torch
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
-from pyrogram import Client, errors # تم إضافة errors
+import telegram # <<< التغيير الرئيسي: استخدام مكتبة Telegram
 from llama_cpp import Llama
 from huggingface_hub import hf_hub_download
 
@@ -32,30 +29,28 @@ log = logging.getLogger("analyzer")
 
 
 # ---------------- Env & config ----------------
-# التأكد من وجود البيانات وعدم استخدام قيم افتراضية غير صالحة للـ API
-TG_API_ID = int(os.getenv("TG_API_ID", 0))
-TG_API_HASH = os.getenv("TG_API_HASH", "")
+TG_API_ID = int(os.getenv("TG_API_ID", 0)) # لم تعد مستخدمة
+TG_API_HASH = os.getenv("TG_API_HASH", "") # لم تعد مستخدمة
 TG_BOT_TOKEN = os.getenv("TG_BOT_TOKEN")
-TG_CHANNEL = os.getenv("TG_CHANNEL")
+# TG_CHANNEL يجب أن تكون معرف القناة (مثل @ChannelUsername)
+TG_CHANNEL = os.getenv("TG_CHANNEL") 
 LOG_PATH = os.getenv("ANALYZER_LOG", "analyzer_log.json")
-POSTS_LIMIT = int(os.getenv("ANALYZER_LIMIT", "80"))
+# ملاحظة: حد المنشورات لم يعد عمليًا مع Bot API لأنه لا يمكن جلب التاريخ
+POSTS_LIMIT = int(os.getenv("ANALYZER_LIMIT", "80")) 
 
 MAMBA_MODEL_PATH = os.getenv("MAMBA_MODEL_PATH", "state-spaces/mamba-1.4b-hf")
 
 # ---------------- Initialization Check ----------------
-if not all([TG_API_ID, TG_API_HASH, TG_BOT_TOKEN, TG_CHANNEL]):
-    log.error("Telegram API credentials or Channel ID are missing in environment variables.")
-    # سنسمح بالتشغيل لكن وظائف Pyrogram ستفشل
+if not all([TG_BOT_TOKEN, TG_CHANNEL]):
+    log.error("Telegram Bot Token or Channel ID are missing in environment variables.")
     IS_SERVICE_READY = False
-    STATUS_MESSAGE = "❌ النظام غير جاهز: بيانات اعتماد Telegram مفقودة."
+    STATUS_MESSAGE = "❌ النظام غير جاهز: بيانات اعتماد البوت أو معرف القناة مفقودة."
 else:
     IS_SERVICE_READY = True
-    STATUS_MESSAGE = "✅ النظام جاهز للتحليل."
+    STATUS_MESSAGE = "✅ النظام جاهز للتحليل (Bot API)."
 
 
 # ---------------- Helpers for Non-Async Blocking Operations ----------------
-# استخدام asyncio.to_thread بديلًا لـ ThreadPoolExecutor والديكور @async_run_in_thread
-# لأنها الطريقة الأفضل والأكثر حداثة لدمج الدوال المتزامنة مع AsyncIO.
 def async_wrap_blocking(func):
     """Wraps a synchronous function to be run in a separate thread."""
     @wraps(func)
@@ -64,6 +59,8 @@ def async_wrap_blocking(func):
         return await asyncio.to_thread(func, *args, **kwargs)
     return wrapper
 
+# ... (بقية تعريفات وتحميل نماذج Mamba و LLM كما هي) ...
+
 # ---------------- Load Mamba ----------------
 log.info("Loading Mamba model...")
 try:
@@ -109,10 +106,18 @@ except Exception as e:
     STATUS_MESSAGE = "❌ فشل تحميل نموذج GGUF."
 
 
-# ---------------- Pyrogram Client ----------------
-# يتم تعريف العميل هنا
-tg_client = Client("analyzer_pyrogram_session", api_id=TG_API_ID, api_hash=TG_API_HASH, bot_token=TG_BOT_TOKEN)
-
+# ---------------- Telegram Bot Client ----------------
+# تعريف البوت
+if IS_SERVICE_READY:
+    try:
+        # إنشاء كائن البوت (متزامن)
+        bot = telegram.Bot(token=TG_BOT_TOKEN)
+    except Exception as e:
+        log.error(f"Failed to initialize Telegram Bot: {e}")
+        IS_SERVICE_READY = False
+        STATUS_MESSAGE = "❌ فشل تهيئة كائن البوت."
+else:
+    bot = None
 
 # ---------------- Core Helpers ----------------
 def save_log(entry: Dict[str, Any]):
@@ -129,21 +134,29 @@ def save_log(entry: Dict[str, Any]):
         json.dump(logs, f, ensure_ascii=False, indent=2)
 
 def encode_stats_for_mamba(posts: List[Dict[str, Any]]) -> str:
-    """Encodes the list of posts into a single string for Mamba analysis."""
+    """Encodes the list of posts into a single string for Mamba analysis.
+    (تعديل بسيط ليناسب بيانات Bot API المحدودة)
+    """
     lines = []
     for p in posts:
-        # تبسيط الترميز لتجنب المشاكل في المدخلات الطويلة
-        line = (
-            f"ID:{p['id']} | Date:{p['date'][:10]} | Type:{p['message_type']} | "
-            f"Views:{p['views']} | Fwds:{p['forwards']} | Reacts:{p['reactions_total']}"
-        )
-        lines.append(line)
+        # البيانات المتاحة من getChat هي عدد الأعضاء، وهذه إحصائية واحدة وليست بيانات منشورات متسلسلة.
+        # سنستخدم هذه الدالة لتحليل بيانات القناة الأساسية إذا تم استدعاؤها بهذا الشكل.
+        if p.get('chat_id'): # بيانات القناة
+            line = (
+                f"Channel Name:{p.get('title')} | Members:{p.get('members')} | "
+                f"Admins:{p.get('admins_count')}"
+            )
+            lines.append(line)
+            break # تحليل إحصائية القناة مرة واحدة فقط
+        # يمكنك إضافة تحليل التفاعلات إذا استخدمت طريقة Webhook لتخزينها
+    if not lines:
+         return "No sufficient data for sequential analysis. Analyzing overall channel status."
     return "\n".join(lines)
 
 
 @async_wrap_blocking
 def run_mamba(text: str) -> str:
-    """Synchronous Mamba generation function."""
+    # ... (دالة Mamba تبقى كما هي) ...
     if mamba_model is None or mamba_tok is None:
         return "Error: Mamba model not loaded."
         
@@ -154,20 +167,19 @@ def run_mamba(text: str) -> str:
 
 @async_wrap_blocking
 def interpret_with_llm(mamba_output: str) -> str:
-    """Synchronous LLM interpretation function using llama.cpp."""
+    # ... (دالة LLM تبقى كما هي، لكن مع تعديل بسيط في الوصف ليتناسب مع التحليل الجديد) ...
     if llm is None:
         return "Error: LLM model not loaded."
         
     prompt = (
-        "هذه نتائج تحليل إحصائي لقناة تلغرام:\n"
+        "هذه نتائج تحليل إحصائي لقناة تلغرام (معلومات عامة فقط):\n"
         f"{mamba_output}\n\n"
-        "حلل الأداء واستخرج:\n"
-        "- نقاط القوة\n"
-        "- نقاط الضعف\n"
-        "- أفضل أوقات النشر المتوقعة\n"
-        "- نوع المحتوى الذي يرفع الوصول\n"
+        "حلل أداء القناة الأساسي (عدد الأعضاء والمشرفين).\n"
+        "استخرج:\n"
+        "- نقاط القوة (مثل عدد الأعضاء)\n"
+        "- نقاط الضعف (مثل نقص البيانات الزمنية أو التفاعلات)\n"
         "- استراتيجيات لزيادة الاشتراكات والتفاعل\n"
-        "اكتب التحليل بالعربية وبشكل مرتب ومختصر."
+        "اكتب التحليل بالعربية وبشكل مرتب ومختصر، مع ذكر القيود على البيانات المتاحة."
     )
 
     res = llm(
@@ -180,74 +192,72 @@ def interpret_with_llm(mamba_output: str) -> str:
     return res["choices"][0]["text"].strip()
 
 
-# ---------------- Fetch Telegram Stats ----------------
-async def fetch_telegram_stats(limit: int = POSTS_LIMIT) -> List[Dict[str, Any]]:
-    """Fetches post statistics from Telegram asynchronously."""
-    if not IS_SERVICE_READY:
-        raise RuntimeError(STATUS_MESSAGE)
+# ---------------- Fetch Telegram Stats (Bot API) ----------------
+# دالة متزامنة لتنفيذها داخل async_to_thread
+def _fetch_channel_info_sync() -> Dict[str, Any]:
+    """Synchronous function to fetch basic channel stats using Bot API."""
+    if bot is None:
+        raise RuntimeError("Telegram Bot is not initialized.")
 
-    posts = []
     try:
-        # Pyrogram client management
-        await tg_client.start()
+        # 1. جلب معلومات القناة الأساسية
+        chat_info = bot.get_chat(chat_id=TG_CHANNEL)
         
-        async for msg in tg_client.get_chat_history(TG_CHANNEL, limit=limit):
-            if msg is None:
-                continue
-            
-            views = getattr(msg, "views", 0) or 0
-            forwards = getattr(msg, "forwards", 0) or 0
-            reactions_total = 0
-            reactions_breakdown = {}
-            
-            if getattr(msg, "reactions", None):
-                try:
-                    for r in msg.reactions.reactions:
-                        reactions_total += r.count
-                        reactions_breakdown[r.emoji] = r.count
-                except Exception:
-                    pass
-
-            edited_date = msg.edit_date.isoformat() if getattr(msg, "edit_date", None) else None
-            has_media = bool(msg.media)
-            message_type = msg.media.value if msg.media else 'text'
-
-            posts.append({
-                "id": msg.message_id if hasattr(msg, "message_id") else msg.id,
-                "date": msg.date.isoformat() if getattr(msg, "date", None) else None,
-                "edited_date": edited_date,
-                "views": views,
-                "forwards": forwards,
-                "reactions_total": reactions_total,
-                "reactions_breakdown": reactions_breakdown,
-                "has_media": has_media,
-                "message_type": message_type
-            })
-        
-        await tg_client.stop()
-        log.info(f"Successfully fetched {len(posts)} posts from Telegram.")
-        return posts
-    
-    except errors.AuthKeyUnregistered:
-        log.error("Pyrogram Auth Error: The session is invalid. Check TG_BOT_TOKEN.")
-        if tg_client.is_running: await tg_client.stop()
+        # 2. جلب المشرفين لتقدير النشاط الإداري
+        admins = bot.get_chat_administrators(chat_id=TG_CHANNEL)
+        admins_count = len(admins)
+
+        # تحويل البيانات إلى تنسيق موحد للتحليل
+        stats = {
+            "chat_id": chat_info.id,
+            "title": chat_info.title,
+            # Bot API يعطي عدد الأعضاء (members_count)
+            "members": chat_info.members_count, 
+            "admins_count": admins_count,
+            "description": chat_info.description,
+            "date": datetime.utcnow().isoformat(),
+        }
+
+        return stats
+
+    except telegram.error.Unauthorized:
+        log.error("Telegram Auth Error: The Bot Token is invalid.")
         raise RuntimeError("فشل مصادقة Telegram: تأكد من صحة TG_BOT_TOKEN.")
-    except errors.ChannelInvalid:
-        log.error(f"Pyrogram Error: Channel {TG_CHANNEL} is invalid or inaccessible.")
-        if tg_client.is_running: await tg_client.stop()
-        raise RuntimeError(f"قناة Telegram غير صالحة: {TG_CHANNEL}.")
+    except telegram.error.BadRequest as e:
+        log.error(f"Telegram Bot API Error: {e}")
+        # قد يحدث هذا إذا كانت القناة خاصة والبوت غير مضاف
+        raise RuntimeError(f"قناة Telegram غير صالحة أو البوت غير مضاف: {TG_CHANNEL}.")
     except Exception as e:
         log.error(f"An unexpected error occurred during Telegram fetch: {e}")
-        if tg_client.is_running: await tg_client.stop()
         raise RuntimeError(f"خطأ غير متوقع في Telegram: {e}")
 
+# الدالة الواجهة غير المتزامنة
+async def fetch_telegram_stats(limit: int = POSTS_LIMIT) -> List[Dict[str, Any]]:
+    """Fetches general channel statistics from Telegram asynchronously."""
+    if not IS_SERVICE_READY:
+        raise RuntimeError(STATUS_MESSAGE)
+
+    try:
+        # تشغيل الدالة المتزامنة في خيط منفصل
+        stats = await asyncio.to_thread(_fetch_channel_info_sync)
+        
+        log.info(f"Successfully fetched stats for channel {stats['title']}.")
+        # نرسل قائمة تحتوي على قاموس واحد وهو إحصائيات القناة
+        return [stats]
+    except RuntimeError as e:
+        raise e
+    except Exception as e:
+        raise RuntimeError(f"خطأ في جلب بيانات Telegram عبر Bot API: {e}")
+
 
 # ---------------- Main Analysis Pipeline ----------------
+# ... (دالة run_analysis_pipeline تبقى كما هي) ...
+
 async def run_analysis_pipeline(limit: int = POSTS_LIMIT) -> Dict[str, Any]:
     """Runs the full analysis pipeline."""
     log.info("Running manual analysis job...")
     
-    # 1. جلب البيانات
+    # 1. جلب البيانات (الآن جلب بيانات القناة الأساسية)
     try:
         posts = await fetch_telegram_stats(limit=limit)
     except RuntimeError as e:
@@ -258,10 +268,11 @@ async def run_analysis_pipeline(limit: int = POSTS_LIMIT) -> Dict[str, Any]:
         return {"status": "error", "message": error_detail, "log_entry": entry}
 
     if not posts:
-        log.warning("No posts found for analysis.")
-        entry = {"time": datetime.utcnow().isoformat(), "error": "no_posts"}
+        # في حالة Bot API، يجب أن يكون هناك دائماً إحصائية واحدة للقناة إذا نجح الجلب
+        log.warning("No channel stats found for analysis.")
+        entry = {"time": datetime.utcnow().isoformat(), "error": "no_stats"}
         save_log(entry)
-        return {"status": "warning", "message": "لم يتم العثور على منشورات للتحليل.", "log_entry": entry}
+        return {"status": "warning", "message": "لم يتم العثور على إحصائيات للقناة.", "log_entry": entry}
 
     # 2. تشغيل Mamba
     stats_text = encode_stats_for_mamba(posts)
@@ -272,10 +283,9 @@ async def run_analysis_pipeline(limit: int = POSTS_LIMIT) -> Dict[str, Any]:
 
     entry = {
         "time": datetime.utcnow().isoformat(),
-            "posts_count": len(posts),
-            # في Gradio، قد لا نريد عرض الحقول الكبيرة
-            # "stats_text": stats_text, 
-            # "mamba_output": mamba_out,
+            "posts_count": 1, # إحصائية واحدة فقط للقناة
+            "channel_title": posts[0].get('title'),
+            "channel_members": posts[0].get('members'),
             "advice": interpretation
         }
 
@@ -285,7 +295,8 @@ async def run_analysis_pipeline(limit: int = POSTS_LIMIT) -> Dict[str, Any]:
     # تنسيق الخرج لـ Gradio
     output_message = (
         f"**✅ اكتمل التحليل بنجاح!**\n\n"
-        f"**عدد المنشورات التي تم تحليلها:** {len(posts)}\n"
+        f"**القناة:** {posts[0].get('title')}\n"
+        f"**عدد الأعضاء:** {posts[0].get('members')}\n"
         f"**وقت التحليل:** {entry['time']}\n\n"
         f"--- **توصيات الذكاء الاصطناعي** ---\n"
         f"{interpretation}\n\n"
@@ -296,12 +307,13 @@ async def run_analysis_pipeline(limit: int = POSTS_LIMIT) -> Dict[str, Any]:
     return {"status": "success", "message": output_message, "log_entry": entry}
 
 
-# ---------------- Gradio Interface Functions ----------------
+# ---------------- Gradio Interface Functions & Scheduler ----------------
+# تبقى كما هي، حيث أنها تتعامل مع دوال async
+# ... (بقية الكود: gradio_run_once, gradio_get_logs, daily_job_wrapper, Gradio Interface) ...
 
 async def gradio_run_once(limit: int) -> str:
     """Gradio function to run the analysis manually."""
     
-    # Gradio يعرض رسالة التحميل (Loading) تلقائياً، لذلك لا حاجة لرسالة "جاري التشغيل"
     result = await run_analysis_pipeline(limit=limit)
     
     if result.get("status") == "success":
@@ -319,14 +331,13 @@ def gradio_get_logs() -> str:
     if not logs:
         return "لا توجد سجلات تحليل متاحة."
         
-    # تنسيق السجلات لعرضها في Gradio Markdown
     output = "## 📄 سجلات التحليل الأخيرة\n"
     for i, entry in enumerate(logs):
         output += f"### {i+1}. تحليل بتاريخ {entry.get('time', 'N/A')}\n"
         if entry.get('error'):
             output += f"**❌ خطأ:** {entry['error']}\n"
         else:
-            output += f"**✅ العدد:** {entry.get('posts_count', 0)}\n"
+            output += f"**✅ القناة:** {entry.get('channel_title', 'N/A')}\n"
             output += f"**💡 النصيحة:**\n```\n{entry.get('advice', 'N/A')[:300]}...\n```\n"
         output += "---\n"
         
@@ -336,10 +347,7 @@ def gradio_get_logs() -> str:
 def daily_job_wrapper():
     """Synchronous wrapper to run the async job in the scheduler."""
     log.info("Running scheduled analysis job via Gradio wrapper...")
-    # يجب أن يتم تشغيل الدالة async داخل حلقة أحداث (Event loop) منفصلة أو قائمة.
-    # بما أننا نستخدم BackgroundScheduler، يجب استخدام طريقة لتشغيل async داخل thread متزامن.
     try:
-        # يتم إنشاء حلقة أحداث جديدة خصيصًا لهذه المهمة المجدولة
         loop = asyncio.new_event_loop()
         asyncio.set_event_loop(loop)
         result = loop.run_until_complete(run_analysis_pipeline())
@@ -347,11 +355,9 @@ def daily_job_wrapper():
     except Exception as e:
         log.error(f"Error in scheduled job: {e}")
     finally:
-        # إغلاق الحلقة
         loop.close()
 
 if IS_SERVICE_READY:
-    # إضافة المهمة المجدولة: التشغيل كل يوم في الساعة 00:05 UTC (أو حسب التوقيت المحلي للخادم)
     scheduler.add_job(daily_job_wrapper, "cron", hour=13, minute=5)
     scheduler.start()
     log.info("Scheduler started for daily analysis.")
@@ -361,24 +367,25 @@ else:
 # ---------------- Gradio Interface ----------------
 
 with gr.Blocks(title="Telegram Channel Analyzer Agent") as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 وكيل تحليل قناة Telegram (Mamba & LLama.cpp)")
+    gr.Markdown("# 🤖 وكيل تحليل قناة Telegram (Bot API - محدود البيانات)")
     gr.Markdown(f"**حالة الخدمة:** {STATUS_MESSAGE}")
+    gr.Markdown(f"**القناة المستهدفة:** `{TG_CHANNEL}`")
     gr.Markdown("---")
     
     with gr.Tab("تشغيل التحليل يدوياً"):
-        gr.Markdown(f"## ⚙️ تشغيل لمرة واحدة - القناة: `{TG_CHANNEL}`")
+        gr.Markdown("## ⚙️ تشغيل لمرة واحدة - جلب إحصائيات القناة الأساسية")
+        # تم إبقاء شريط التمرير لكنه لن يؤثر فعليًا على Bot API
         limit_input = gr.Slider(
             minimum=10, 
             maximum=300, 
             step=10, 
             value=POSTS_LIMIT, 
-            label="الحد الأقصى لعدد المنشورات المراد تحليلها"
+            label="الحد الأقصى للمنشورات (غير مستخدم مع Bot API)"
         )
-        run_button = gr.Button("🚀 بدء التحليل الآن")
+        run_button = gr.Button("🚀 بدء تحليل معلومات القناة الآن")
         
         output_textbox = gr.Markdown(label="نتيجة التحليل")
         
-        # ربط الدالة بزر Gradio
         run_button.click(
             fn=gradio_run_once, 
             inputs=[limit_input], 
@@ -395,7 +402,6 @@ with gr.Blocks(title="Telegram Channel Analyzer Agent") as demo:
             inputs=[], 
             outputs=[log_output]
         )
-        # تحميل السجلات عند فتح التبويب
         demo.load(
             fn=gradio_get_logs, 
             inputs=[], 
@@ -405,7 +411,5 @@ with gr.Blocks(title="Telegram Channel Analyzer Agent") as demo:
 # ---------------- Main Entry Point ----------------
 if __name__ == "__main__":
     log.info("Starting Analyzer Agent Gradio Interface...")
-    # Gradio يستخدم عادة المنفذ 7860 افتراضيًا
     PORT = int(os.getenv("PORT", "7860"))
-    # `share=True` لإنشاء رابط عام مؤقت (للإختبار فقط)
     demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=PORT)