app.py

# app.py
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_cors import CORS
import numpy as np
from tensorflow import keras
import json
import os

app = Flask(__name__)
CORS(app)

class TicTacToeAI:
    def __init__(self, model_path='model/model.keras'):
        self.model_path = model_path
        self.model = None
        self.load_model()
        
    def load_model(self):
        """Wczytuje model z pliku"""
        if os.path.exists(self.model_path):
            self.model = keras.models.load_model(self.model_path)
            return True
        return False
            
    def get_move(self, board):
        """Zwraca najlepszy ruch dla danego stanu planszy"""
        if self.model is None:
            raise ValueError("Model nie został wczytany")
            
        board_array = np.array(board)
        predictions = self.model.predict(board_array.reshape(1, -1), verbose=0)[0]
        valid_moves = np.where(board_array == 0)[0]
        
        if len(valid_moves) == 0:
            raise ValueError("Brak dostępnych ruchów")
            
        valid_predictions = [(i, pred) for i, pred in enumerate(predictions) if i in valid_moves]
        return int(max(valid_predictions, key=lambda x: x[1])[0])

# Inicjalizacja AI
ai = TicTacToeAI()

@app.route('/api/move', methods=['POST'])
def get_move():
    """
    Endpoint do wykonania ruchu AI
    
    Przykładowe żądanie:
    {
        "board": [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, -1]
    }
    """
    try:
        data = request.get_json()
        
        if 'board' not in data:
            return jsonify({'error': 'Brak planszy w żądaniu'}), 400
            
        board = data['board']
        
        if len(board) != 9:
            return jsonify({'error': 'Nieprawidłowy rozmiar planszy'}), 400
            
        if not all(x in [0, 1, -1] for x in board):
            return jsonify({'error': 'Nieprawidłowe wartości na planszy'}), 400
            
        move = ai.get_move(board)
        
        return jsonify({
            'status': 'success',
            'move': move
        })
        
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500


# dodaj posta dodającego do gry.json kolejne wygrane i przegrane, jako parametry dostaniesz board i win budowa pliku [{"board":[-1,1,0,-1,1,0,0,1,-1],"win":true}]
@app.route('/api/game', methods=['POST'])
def add_game():
    """
    Endpoint do dodania gry do pliku
    
    Przykładowe żądanie:
    {
        "board": [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, -1],
        "win": true
    }   
    """
    try:
        data = request.get_json()
        
        if 'board' not in data:
            return jsonify({'error': 'Brak planszy w żądaniu'}), 400
            
        if 'win' not in data:
            return jsonify({'error': 'Brak informacji o wygranej w żądaniu'}), 400
            
        board = data['board']
        win = data['win']
        
        if len(board) != 9:
            return jsonify({'error': 'Nieprawidłowy rozmiar planszy'}), 400
            
        if not all(x in [0, 1, -1] for x in board):
            return jsonify({'error': 'Nieprawidłowe wartości na planszy'}), 400
            
        with open('gry.json', 'r') as file:
            games_data = json.load(file)
            
        games_data.append({
            'board': board,
            'win': win
        })
        
        with open('gry.json', 'w') as file:
            json.dump(games_data, file)
            
        return jsonify({
            'status': 'success'
        })
        
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)}), 500    



@app.route('/api/status', methods=['GET'])
def get_status():
    """Sprawdza status modelu"""
    return jsonify({
        'status': 'success',
        'model_loaded': ai.model is not None,
        'model_path': ai.model_path
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5001)