Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,235 @@
+# app.py
+import gradio as gr
+import requests
+import base64
+import os
+import openai
+from datetime import datetime
+import random
+import re
+import markdown
+
+# 设置 API 密钥（通过 Hugging Face Space Secrets 配置）
+API_KEY = os.getenv("BAIDU_API_KEY")
+SECRET_KEY = os.getenv("BAIDU_SECRET_KEY")
+OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+
+# 百度 OCR 接口
+def get_access_token(api_key, secret_key):
+    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
+    params = {
+        "grant_type": "client_credentials",
+        "client_id": api_key,
+        "client_secret": secret_key
+    }
+    response = requests.post(url, params=params)
+    return response.json().get("access_token")
+
+def ocr_image(image_path, access_token):
+    with open(image_path, "rb") as f:
+        img_data = base64.b64encode(f.read()).decode()
+    
+    url = f"https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/handwriting?access_token={access_token}"
+    headers = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"}
+    data = {
+        "image": img_data,
+        "language_type": "ENG"
+    }
+    response = requests.post(url, headers=headers, data=data)
+    return response.json()
+
+# GPT 处理函数
+def process_with_gpt(prompt):
+    client = openai.OpenAI(
+        api_key=OPENAI_API_KEY,
+        base_url="https://api.openai.com/v1"
+    )
+    
+    completion = client.chat.completions.create(
+        model="gpt-4o-mini",
+        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
+        temperature=0.7
+    )
+    return completion.choices[0].message.content
+
+# 主处理流程
+def process_essay(image):
+    # 生成文件名
+    now = datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")
+    code = f"{random.randint(0000,9999):04}"
+    file_name = "#" + str(code) + "-" + now
+    
+    # 临时保存上传的文件
+    temp_path = f"temp_{code}.jpg"
+    with open(temp_path, "wb") as f:
+        f.write(image.read())
+    
+    try:
+        # OCR 识别
+        access_token = get_access_token(API_KEY, SECRET_KEY)
+        result = ocr_image(temp_path, access_token)
+        
+        if "words_result" not in result:
+            return "OCR 识别失败，请检查图片内容"
+            
+        essay_text = "\n".join([item["words"] for item in result["words_result"]])
+        
+        # 格式整理
+        format_prompt = (
+            "请帮我整理下面的英语作文文本格式，只整理英文正文部分（忽略英文正文外所有部分），"
+            "保证原汁原味（明显错误空格换行、乱码、非常用字符比如☰需要改正除外），"
+            "出现的拼写错误也不要帮助改正：\n\n" + essay_text
+        )
+        revised_text = process_with_gpt(format_prompt)
+        
+        # 语法纠正
+        correction_prompt = (
+            "请帮我把下面的英语作文的语法错误改正，输出改正后的文章（只改错误和不流畅之处）,"
+            "请参照下面的格式要求\n"
+            "格式要求：原文修改部分用()括起来，修改的部分用[]括起来，修改单词括单词、"
+            "修改短语括短语、修改句子括句子，括的部分精准一些，能反映问题\n"
+            "示例：The (rabbish) [rubbish] thrown by visitors has piled up and its lush (verdure no longer flourish) [verdure no longer flourishes] as it (did once) [once did].\n\n"
+            "需要批改的英语习作：\n" + revised_text
+        )
+        corrected_text = process_with_gpt(correction_prompt)
+        
+        # 批改意见
+        assessment_prompt = """
+        下面是一份已经批改过的英语作文（改正了一些语法错误和不流畅不准确之处），其中小括号表示原文的错误，
+        中括号表示原文的修改部分。请你根据修改的批注，按照如下格式给出批改意见：
+        > 英文有错误的原文1
+        - 错误1和解决方案
+        - 错误2和解决方案，后面的以此类推
+        示例：
+        > The rabbish thrown by visitors has piled up and its lush verdure no longer flourish as it did once.
+        - rabbish：拼写错误
+        - verdure no longer flourish：动词单复数错误，其中verdure是单数，动词使用第三人称单数
+        - as it did once：语序错误
+        
+        实际批改内容：
+        """ + corrected_text
+        
+        assessment_text = process_with_gpt(assessment_prompt)
+        
+        # 评分系统
+        rate_prompt = """
+        你是资深英语写作批改专家，按以下三个维度评分（F/B-/B/B+/A-/A/A+等级）：
+        ## 语言通顺度(Fluency)&可读性与风格(Readability & Style)
+        ## 上下文连贯度(Coherence)
+        ## 词汇多样性(Lexical Resource)&语法准确性(Grammatical Accuracy)
+        要求：1. 给出评分等级 2. 详细分析原因 3. 提出改进方向
+        示例格式：
+        ## 语言通顺度 B+
+        - 优点说明...
+        - 缺点说明...
+        - 改进建议...
+        
+        需要评分的作文：
+        """ + revised_text
+        
+        rate_text = process_with_gpt(rate_prompt)
+        
+        # 优秀范文
+        rewrite_prompt = """
+        请使用优秀的英语表达重写下面这篇英文习作，要展现优秀的词汇和语法，使用地道的表达方式，
+        使用多样化的句式、短语和词汇，加粗可供学习的部分。
+        原文：
+        """ + revised_text
+        
+        perfect_text = process_with_gpt(rewrite_prompt)
+        
+        # 推荐表达
+        theme_prompt = """
+        请分析作文内容并给出主题相关的优秀表达：
+        1. 推测作文主题
+        2. 分析具体内容
+        3. 提供相关优秀表达（包含句子、句型、短语、词汇）
+        
+        需要分析的作文：
+        """ + revised_text
+        
+        theme_text = process_with_gpt(theme_prompt)
+        theme_text = theme_text.split("## 可用表达")[1] if "## 可用表达" in theme_text else ""
+        
+        # HTML 生成
+        def highlight_brackets(text):
+            text = re.sub(r'\[([^\[\]]+)\]', r'<span style="background:#d4f7d4">\1</span>', text)
+            text = re.sub(r'\(([^\(\)]+)\)', r'<span style="background:#ffd6d6">\1</span>', text)
+            return text.replace('\n', '<br>')
+        
+        # 图片 Base64 编码
+        with open(temp_path, "rb") as img_f:
+            img_b64 = base64.b64encode(img_f.read()).decode()
+            img_html = f'<img src="data:image/jpeg;base64,{img_b64}" style="width:100%;max-height:600px;object-fit:contain;margin:20px 0">'
+        
+        # 组合最终 HTML
+        final_html = f"""
+        <html>
+        <style>
+            body {{ font-family: Arial, sans-serif; line-height: 1.6; padding: 20px; }}
+            .section {{ margin-bottom: 30px; }}
+            code {{ background: #f5f5f5; padding: 2px 4px; border-radius: 4px; }}
+            pre {{ background: #f5f5f5; padding: 10px; overflow-x: auto; }}
+            blockquote {{ border-left: 4px solid #ddd; padding-left: 12px; color: #666; }}
+        </style>
+        <body>
+            <h1>作文批改结果 #{code}</h1>
+            {img_html}
+            
+            <div class="section">
+                <h2>批改结果</h2>
+                <div style="font-family:Consolas,monospace;">{highlight_brackets(corrected_text)}</div>
+            </div>
+            
+            <div class="section">
+                <h2>批改意见</h2>
+                <div style="font-family:Consolas,monospace;">{markdown.markdown(assessment_text)}</div>
+            </div>
+            
+            <div class="section">
+                <h2>评分分析</h2>
+                <div style="font-family:Consolas,monospace;">{markdown.markdown(rate_text)}</div>
+            </div>
+            
+            <div class="section">
+                <h2>优秀范文</h2>
+                <div style="font-family:Consolas,monospace;">{markdown.markdown(perfect_text)}</div>
+            </div>
+            
+            <div class="section">
+                <h2>推荐表达</h2>
+                <div style="font-family:Consolas,monospace;">{markdown.markdown(theme_text)}</div>
+            </div>
+        </body>
+        </html>
+        """
+        
+        return final_html
+        
+    finally:
+        # 清理临时文件
+        if os.path.exists(temp_path):
+            os.remove(temp_path)
+
+# 创建 Gradio 界面
+def create_interface():
+    description = """
+    英语作文批改助手
+    上传一张包含英语作文的手写图片，系统将自动进行文字识别并提供详细的批改建议、评分和优秀范文。
+    """
+    
+    interface = gr.Interface(
+        fn=process_essay,
+        inputs=gr.File(label="上传作文图片（JPG/PNG）", type="file"),
+        outputs=gr.HTML(label="批改结果"),
+        title="英语作文智能批改",
+        description=description,
+        examples=[["example.jpg"]],
+        cache_examples=False,
+        theme="default"
+    )
+    
+    return interface
+
+if __name__ == "__main__":
+    create_interface().launch()