Update app.py

app.py

@@ -6,9 +6,8 @@ import logging
 import json
 
 def load_prompt():
-    return " fais une dissertation "
+    return "fais une dissertation"
 
-# Configuration du logging
 logging.basicConfig(
     level=logging.INFO,
     format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
@@ -16,11 +15,9 @@ logging.basicConfig(
 
 app = Flask(__name__)
 
-# Configuration du client Gemini
 token = os.environ.get("TOKEN")
 client = genai.Client(api_key=token)
 
-# Configuration par défaut
 default_generation_config = types.GenerateContentConfig(
     temperature=1,
     max_output_tokens=8192
@@ -29,27 +26,32 @@ default_generation_config = types.GenerateContentConfig(
 STANDARD_MODEL_NAME = "gemini-2.5-flash"
 DEEPTHINK_MODEL_NAME = "gemini-2.5-pro"
 
+# Page d'accueil
 @app.route('/')
 def index():
     logging.info("Page index demandée.")
     return render_template('index.html')
 
-@app.route('/api/francais', methods=['POST','GET'])
+# API pour génération française
+@app.route('/api/francais', methods=['POST', 'GET'])
 def gpt_francais():
-    # FIX: The frontend uses EventSource which sends a GET request.
-    # Data must be read from `request.args` (query string) instead of `request.form`.
     logging.info(f"Requête {request.method} reçue sur /api/francais")
+
     french_prompt = request.args.get('sujet', '').strip()
     choix = request.args.get('choix', '').strip()
     style = request.args.get('style', '').strip()
     use_deepthink = request.args.get('use_deepthink', 'false').lower() == 'true'
 
-    logging.info(f"Données reçues : sujet='{french_prompt[:50]}', choix='{choix}', style='{style}', deepthink={use_deepthink}")
+    logging.info(
+        f"Données reçues : sujet='{french_prompt[:50]}', choix='{choix}', style='{style}', deepthink={use_deepthink}"
+    )
 
     if not french_prompt:
         logging.warning("Sujet vide, retour erreur.")
-        return Response(f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Erreur: Le sujet ne peut pas être vide.'})}\n\n",
-                        mimetype='text/event-stream'), 400
+        return Response(
+            "data: " + json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Erreur: Le sujet ne peut pas être vide.'}) + "\n\n",
+            mimetype='text/event-stream'
+        ), 400
 
     model_to_use = DEEPTHINK_MODEL_NAME if use_deepthink else STANDARD_MODEL_NAME
     logging.info(f"Modèle utilisé : {model_to_use}")
@@ -88,43 +90,49 @@ def gpt_francais():
                     elif hasattr(part, 'thought') and part.thought:
                         if not thoughts:
                             logging.info("Premiers éléments de réflexion envoyés.")
-                            yield f"data: {json.dumps({'type': 'thoughts_start'})}\n\n"
+                            yield "data: " + json.dumps({'type': 'thoughts_start'}) + "\n\n"
                         thoughts += part.text
-                        yield f"data: {json.dumps({'type': 'thought', 'content': part.text})}\n\n"
+                        yield "data: " + json.dumps({'type': 'thought', 'content': part.text}) + "\n\n"
                     else:
                         if not answer:
                             logging.info("Premiers éléments de réponse envoyés.")
-                            yield f"data: {json.dumps({'type': 'answer_start'})}\n\n"
+                            yield "data: " + json.dumps({'type': 'answer_start'}) + "\n\n"
                         answer += part.text
-                        yield f"data: {json.dumps({'type': 'answer', 'content': part.text})}\n\n"
+                        yield "data: " + json.dumps({'type': 'answer', 'content': part.text}) + "\n\n"
 
             logging.info("Fin du streaming de génération.")
-            yield f"data: {json.dumps({'type': 'done'})}\n\n"
+            yield "data: " + json.dumps({'type': 'done'}) + "\n\n"
 
         except Exception:
             logging.exception("Erreur pendant la génération de contenu.")
-            yield f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Erreur serveur pendant la génération.'})}\n\n"
+            yield "data: " + json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Erreur serveur pendant la génération.'}) + "\n\n"
 
     return Response(generate_stream(), mimetype='text/event-stream')
 
-@app.route('/api/etude-texte', methods=['POST','GET'])
+# API pour analyse de texte à partir d'images
+@app.route('/api/etude-texte', methods=['POST', 'GET'])
 def gpt_francais_cc():
-    logging.info("Requête POST reçue sur /api/etude-texte")
+    logging.info("Requête reçue sur /api/etude-texte")
 
     if 'images' not in request.files:
         logging.warning("Aucun fichier image reçu.")
-        return Response(f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Aucun fichier image envoyé.'})}\n\n",
-                        mimetype='text/event-stream'), 400
+        return Response(
+            "data: " + json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Aucun fichier image envoyé.'}) + "\n\n",
+            mimetype='text/event-stream'
+        ), 400
 
     images = request.files.getlist('images')
     if not images or not images[0].filename:
         logging.warning("Liste d'images vide.")
-        return Response(f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Aucune image sélectionnée.'})}\n\n",
-                        mimetype='text/event-stream'), 400
+        return Response(
+            "data: " + json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Aucune image sélectionnée.'}) + "\n\n",
+            mimetype='text/event-stream'
+        ), 400
 
     def generate_image_analysis():
         try:
             logging.info(f"Nombre d'images reçues : {len(images)}")
+
             try:
                 system_instruction = load_prompt()
             except Exception:
@@ -157,15 +165,14 @@ def gpt_francais_cc():
             ):
                 for part in chunk.candidates[0].content.parts:
                     if part.text:
-                        yield f"data: {json.dumps({'type': 'content', 'content': part.text})}\n\n"
+                        yield "data: " + json.dumps({'type': 'content', 'content': part.text}) + "\n\n"
 
             logging.info("Fin du streaming d'analyse d'image.")
-            # Note: The original code was missing a final "done" signal here.
-            yield f"data: {json.dumps({'type': 'done'})}\n\n"
+            yield "data: " + json.dumps({'type': 'done'}) + "\n\n"
 
         except Exception:
             logging.exception("Erreur pendant l'analyse d'image.")
-            yield f"data: {json.dumps({'type': 'error', 'content': 'Erreur serveur pendant l\\'analyse de l\\'image.'})}\n\n"
+            yield "data: " + json.dumps({'type': 'error', 'content': "Erreur serveur pendant l'analyse de l'image."}) + "\n\n"
 
     return Response(generate_image_analysis(), mimetype='text/event-stream')