test_debug_logs.py

"""
測試調試日誌是否正常工作
"""

import logging

# 設置日誌格式
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(levelname)s:%(name)s:%(message)s'
)

def test_keyword_extraction_with_logs():
    """測試關鍵字提取並顯示日誌"""
    
    def extract_keywords_with_logs(query_text: str):
        """帶日誌的關鍵字提取"""
        logger = logging.getLogger("test_keyword_extraction")
        
        # 移除常見的查詢詞彙
        stop_words = ['推薦', '有沒有', '是否有', '請問', '想要', '需要', '找', '查詢', '搜尋', '還有嗎', '還有', '嗎', '可以']
        
        # 清理查詢文字
        cleaned_text = query_text.replace('?', '').replace('？', '').strip()
        logger.info(f"清理後的文字: '{cleaned_text}'")
        
        # 先嘗試提取核心商品詞彙
        core_product_words = ['貓砂', '狗糧', '寵物', '商品', '產品', '貓', '狗', '犬', '礦砂']
        extracted_core_words = []
        
        for core_word in core_product_words:
            if core_word in cleaned_text:
                extracted_core_words.append(core_word)
        
        logger.info(f"提取的核心詞彙: {extracted_core_words}")
        
        # 分割並清理關鍵字
        words = cleaned_text.split()
        keywords = []
        
        for word in words:
            if word not in stop_words and len(word) > 1:
                keywords.append(word)
        
        logger.info(f"分割後的關鍵字: {keywords}")
        
        # 合併核心詞彙和分割的關鍵字
        all_keywords = list(set(extracted_core_words + keywords))
        logger.info(f"合併後的關鍵字: {all_keywords}")
        
        # 如果沒有有效關鍵字，使用清理後的文字
        if not all_keywords:
            all_keywords = [cleaned_text]
            logger.warning(f"沒有有效關鍵字，使用原始文字: {all_keywords}")
        
        # 擴展相關關鍵字
        expanded_keywords = []
        for keyword in all_keywords:
            expanded_keywords.append(keyword)
            
            # 貓砂相關擴展
            if '貓砂' in keyword or '貓' in keyword:
                expanded_keywords.extend(['礦砂', '豆腐砂', '水晶砂', '木屑砂', 'litter', '貓砂'])
                logger.info(f"貓砂相關擴展: {keyword} → 添加貓砂相關詞彙")
            
            # 狗糧相關擴展
            if '狗糧' in keyword or '狗' in keyword:
                expanded_keywords.extend(['犬糧', '犬種', '狗食', 'dog'])
                logger.info(f"狗糧相關擴展: {keyword} → 添加狗糧相關詞彙")
            
            # 寵物相關擴展
            if '寵物' in keyword:
                expanded_keywords.extend(['貓', '狗', '犬', 'pet', 'cat'])
                logger.info(f"寵物相關擴展: {keyword} → 添加寵物相關詞彙")
            
            # 商品相關擴展
            if '商品' in keyword or '產品' in keyword:
                expanded_keywords.extend(['貓砂', '狗糧', '寵物', '食品', '用品'])
                logger.info(f"商品相關擴展: {keyword} → 添加商品相關詞彙")
        
        # 去除重複並返回
        unique_keywords = list(set(expanded_keywords))
        
        # 記錄關鍵字提取結果用於調試
        logger.info(f"關鍵字提取: '{query_text}' → 核心詞: {extracted_core_words} → 最終: {unique_keywords}")
        
        return unique_keywords, extracted_core_words
    
    print("🔍 測試關鍵字提取日誌")
    print("=" * 50)
    
    test_queries = [
        "請問貓砂還有嗎?",
        "貓砂還有嗎?",
        "請問有商品可以推薦嗎?"
    ]
    
    for query in test_queries:
        print(f"\n測試查詢: '{query}'")
        print("-" * 30)
        keywords, core_words = extract_keywords_with_logs(query)
        print(f"最終結果: {keywords}")

def test_product_matching_simulation():
    """模擬商品匹配過程"""
    
    logger = logging.getLogger("test_product_matching")
    
    # 實際商品資料
    products = [
        {
            "id": 2,
            "productCode": "SW-06-01",
            "productName": "Shovel well豪好鏟 破碎型礦砂",
            "stock": 50,
            "is_deleted": False
        },
        {
            "id": 3,
            "productCode": "TL-03",
            "productName": "美國極冠貓砂 薰衣草12kg",
            "stock": 48,
            "is_deleted": False
        }
    ]
    
    print(f"\n🛍️ 測試商品匹配模擬")
    print("=" * 50)
    
    test_query = "貓砂還有嗎?"
    logger.info(f"開始商品匹配測試: '{test_query}'")
    
    # 模擬關鍵字提取
    keywords = ['貓', '水晶砂', '貓砂', '豆腐砂', 'litter', '木屑砂', '礦砂', '貓砂還有嗎']
    logger.info(f"使用關鍵字: {keywords}")
    
    # 模擬商品匹配
    matched_products = []
    
    for product in products:
        if product["is_deleted"]:
            continue
        
        # 檢查哪個關鍵字匹配了這個商品
        matched_keywords = []
        for keyword in keywords:
            if (keyword.lower() in product["productName"].lower() or 
                keyword.lower() in product["productCode"].lower()):
                matched_keywords.append(keyword)
        
        if matched_keywords:
            matched_products.append(product)
            logger.info(f"📦 商品: {product['productName']} - 匹配關鍵字: {matched_keywords}")
    
    logger.info(f"✅ 匹配完成，找到 {len(matched_products)} 個商品")
    
    print(f"匹配結果: 找到 {len(matched_products)} 個商品")
    for product in matched_products:
        print(f"  - {product['productName']}")

def main():
    """主函數"""
    print("🚀 測試調試日誌功能")
    print("=" * 60)
    
    test_keyword_extraction_with_logs()
    test_product_matching_simulation()
    
    print("\n" + "=" * 60)
    print("✅ 日誌測試完成！")
    print("\n💡 現在重啟服務，應該能看到詳細的調試日誌")

if __name__ == "__main__":
    main()