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jungwoo choi
796
services/images/backend/app/core/cache.py
Normal file
796
services/images/backend/app/core/cache.py
Normal file
@ -0,0 +1,796 @@
|
||||
import hashlib
|
||||
import aiofiles
|
||||
import os
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from datetime import datetime, timedelta
|
||||
from typing import Optional
|
||||
import httpx
|
||||
from PIL import Image
|
||||
try:
|
||||
from pillow_heif import register_heif_opener, register_avif_opener
|
||||
register_heif_opener() # HEIF/HEIC 지원
|
||||
register_avif_opener() # AVIF 지원
|
||||
print("HEIF/AVIF support enabled successfully")
|
||||
except ImportError:
|
||||
print("Warning: pillow_heif not installed, HEIF/AVIF support disabled")
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||||
import io
|
||||
import asyncio
|
||||
import ssl
|
||||
|
||||
from .config import settings
|
||||
|
||||
class ImageCache:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.cache_dir = settings.cache_dir
|
||||
self.cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
def _get_cache_path(self, url: str, size: Optional[str] = None) -> Path:
|
||||
"""URL을 기반으로 캐시 파일 경로 생성"""
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||||
# URL을 해시하여 파일명 생성
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||||
url_hash = hashlib.md5(url.encode()).hexdigest()
|
||||
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||||
# 3단계 디렉토리 구조 생성
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||||
# 예: 10f8a8f96aa1377e86fdbc6bf3c631cf -> 10/f8/a8/
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||||
level1 = url_hash[:2] # 첫 2자리
|
||||
level2 = url_hash[2:4] # 다음 2자리
|
||||
level3 = url_hash[4:6] # 다음 2자리
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||||
|
||||
# 크기별로 다른 파일명 사용
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||||
if size:
|
||||
filename = f"{url_hash}_{size}"
|
||||
else:
|
||||
filename = url_hash
|
||||
|
||||
# 확장자 추출 (WebP로 저장되는 경우 .webp 사용)
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||||
if settings.convert_to_webp and size:
|
||||
filename = f"{filename}.webp"
|
||||
else:
|
||||
ext = self._get_extension_from_url(url)
|
||||
if ext:
|
||||
filename = f"{filename}.{ext}"
|
||||
|
||||
# 3단계 디렉토리 경로 생성
|
||||
path = self.cache_dir / level1 / level2 / level3 / filename
|
||||
path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
return path
|
||||
|
||||
def _get_extension_from_url(self, url: str) -> Optional[str]:
|
||||
"""URL에서 파일 확장자 추출"""
|
||||
path = url.split('?')[0] # 쿼리 파라미터 제거
|
||||
parts = path.split('.')
|
||||
if len(parts) > 1:
|
||||
ext = parts[-1].lower()
|
||||
if ext in settings.allowed_formats:
|
||||
return ext
|
||||
return None
|
||||
|
||||
def _is_svg(self, data: bytes) -> bool:
|
||||
"""SVG 파일인지 확인"""
|
||||
# SVG 파일의 시작 부분 확인
|
||||
if len(data) < 100:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
# 처음 1000바이트만 확인 (성능 최적화)
|
||||
header = data[:1000].lower()
|
||||
|
||||
# SVG 시그니처 확인
|
||||
svg_signatures = [
|
||||
b'<svg',
|
||||
b'<?xml',
|
||||
b'<!doctype svg'
|
||||
]
|
||||
|
||||
for sig in svg_signatures:
|
||||
if sig in header:
|
||||
return True
|
||||
|
||||
return False
|
||||
|
||||
def _process_gif(self, gif_data: bytes, target_size: tuple) -> tuple[bytes, str]:
|
||||
"""GIF 처리 - JPEG로 변환하여 안정적으로 처리"""
|
||||
try:
|
||||
from PIL import Image
|
||||
|
||||
# GIF 열기
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(gif_data))
|
||||
|
||||
# 모든 GIF를 RGB로 변환 (팔레트 모드 문제 해결)
|
||||
# 팔레트 모드(P)를 RGB로 직접 변환
|
||||
if img.mode != 'RGB':
|
||||
img = img.convert('RGB')
|
||||
|
||||
# 리사이징
|
||||
img = img.resize(target_size, Image.Resampling.LANCZOS)
|
||||
|
||||
# JPEG로 저장 (안정적)
|
||||
output = io.BytesIO()
|
||||
img.save(output, format='JPEG', quality=85, optimize=True)
|
||||
return output.getvalue(), 'image/jpeg'
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"GIF 처리 중 오류: {e}")
|
||||
import traceback
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
# 오류 발생 시 원본 반환
|
||||
return gif_data, 'image/gif'
|
||||
|
||||
async def get(self, url: str, size: Optional[str] = None) -> Optional[bytes]:
|
||||
"""캐시에서 이미지 가져오기"""
|
||||
cache_path = self._get_cache_path(url, size)
|
||||
|
||||
if cache_path.exists():
|
||||
# 캐시 만료 확인
|
||||
stat = cache_path.stat()
|
||||
age = datetime.now() - datetime.fromtimestamp(stat.st_mtime)
|
||||
|
||||
if age < timedelta(days=settings.cache_ttl_days):
|
||||
async with aiofiles.open(cache_path, 'rb') as f:
|
||||
return await f.read()
|
||||
else:
|
||||
# 만료된 캐시 삭제
|
||||
cache_path.unlink()
|
||||
|
||||
return None
|
||||
|
||||
async def set(self, url: str, data: bytes, size: Optional[str] = None):
|
||||
"""캐시에 이미지 저장"""
|
||||
cache_path = self._get_cache_path(url, size)
|
||||
|
||||
async with aiofiles.open(cache_path, 'wb') as f:
|
||||
await f.write(data)
|
||||
|
||||
async def download_image(self, url: str) -> bytes:
|
||||
"""외부 URL에서 이미지 다운로드"""
|
||||
from urllib.parse import urlparse
|
||||
|
||||
# URL에서 도메인 추출
|
||||
parsed_url = urlparse(url)
|
||||
domain = parsed_url.netloc
|
||||
base_url = f"{parsed_url.scheme}://{parsed_url.netloc}/"
|
||||
|
||||
# 기본 헤더 설정
|
||||
headers = {
|
||||
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
|
||||
'Accept': 'image/webp,image/apng,image/svg+xml,image/*,*/*;q=0.8',
|
||||
'Accept-Language': 'ko-KR,ko;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
|
||||
'Cache-Control': 'no-cache',
|
||||
'Pragma': 'no-cache',
|
||||
'Sec-Fetch-Dest': 'image',
|
||||
'Sec-Fetch-Mode': 'no-cors',
|
||||
'Sec-Fetch-Site': 'cross-site',
|
||||
'Referer': base_url # 항상 기본 Referer 설정
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 특정 사이트별 Referer 오버라이드
|
||||
if 'yna.co.kr' in url:
|
||||
headers['Referer'] = 'https://www.yna.co.kr/'
|
||||
client = httpx.AsyncClient(
|
||||
verify=False, # SSL 검증 비활성화
|
||||
timeout=30.0,
|
||||
follow_redirects=True
|
||||
)
|
||||
elif 'investing.com' in url:
|
||||
headers['Referer'] = 'https://www.investing.com/'
|
||||
client = httpx.AsyncClient()
|
||||
elif 'naver.com' in url:
|
||||
headers['Referer'] = 'https://news.naver.com/'
|
||||
client = httpx.AsyncClient()
|
||||
elif 'daum.net' in url:
|
||||
headers['Referer'] = 'https://news.daum.net/'
|
||||
client = httpx.AsyncClient()
|
||||
elif 'chosun.com' in url:
|
||||
headers['Referer'] = 'https://www.chosun.com/'
|
||||
client = httpx.AsyncClient()
|
||||
elif 'vietnam.vn' in url or 'vstatic.vietnam.vn' in url:
|
||||
headers['Referer'] = 'https://vietnam.vn/'
|
||||
client = httpx.AsyncClient()
|
||||
elif 'ddaily.co.kr' in url:
|
||||
# ddaily는 /photos/ 경로를 사용해야 함
|
||||
headers['Referer'] = 'https://www.ddaily.co.kr/'
|
||||
# URL이 잘못된 경로를 사용하는 경우 수정
|
||||
if '/2025/' in url and '/photos/' not in url:
|
||||
url = url.replace('/2025/', '/photos/2025/')
|
||||
print(f"Fixed ddaily URL: {url}")
|
||||
client = httpx.AsyncClient()
|
||||
else:
|
||||
# 기본적으로 도메인 기반 Referer 사용
|
||||
client = httpx.AsyncClient()
|
||||
|
||||
async with client:
|
||||
try:
|
||||
response = await client.get(
|
||||
url,
|
||||
headers=headers,
|
||||
timeout=settings.request_timeout,
|
||||
follow_redirects=True
|
||||
)
|
||||
response.raise_for_status()
|
||||
except Exception as e:
|
||||
# 모든 에러에 대해 Playwright 사용 시도
|
||||
error_msg = str(e)
|
||||
if isinstance(e, httpx.HTTPStatusError):
|
||||
error_type = f"HTTP {e.response.status_code}"
|
||||
elif isinstance(e, httpx.ConnectError):
|
||||
error_type = "Connection Error"
|
||||
elif isinstance(e, ssl.SSLError):
|
||||
error_type = "SSL Error"
|
||||
elif "resolve" in error_msg.lower() or "dns" in error_msg.lower():
|
||||
error_type = "DNS Resolution Error"
|
||||
else:
|
||||
error_type = "Network Error"
|
||||
|
||||
print(f"{error_type} for {url}, trying with Playwright...")
|
||||
|
||||
# Playwright로 이미지 가져오기 시도
|
||||
try:
|
||||
from playwright.async_api import async_playwright
|
||||
from PIL import Image
|
||||
import io
|
||||
|
||||
async with async_playwright() as p:
|
||||
# 브라우저 실행
|
||||
browser = await p.chromium.launch(
|
||||
headless=True,
|
||||
args=['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox']
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Referer 설정을 위한 도메인 추출
|
||||
from urllib.parse import urlparse
|
||||
parsed = urlparse(url)
|
||||
referer_url = f"{parsed.scheme}://{parsed.netloc}/"
|
||||
|
||||
context = await browser.new_context(
|
||||
viewport={'width': 1920, 'height': 1080},
|
||||
user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
|
||||
extra_http_headers={
|
||||
'Referer': referer_url
|
||||
}
|
||||
)
|
||||
|
||||
page = await context.new_page()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Response를 가로채기 위한 설정
|
||||
image_data = None
|
||||
|
||||
async def handle_response(response):
|
||||
nonlocal image_data
|
||||
# 이미지 URL에 대한 응답 가로채기
|
||||
if url in response.url or response.url == url:
|
||||
try:
|
||||
image_data = await response.body()
|
||||
print(f"✅ Image intercepted: {len(image_data)} bytes")
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# Response 이벤트 리스너 등록
|
||||
page.on('response', handle_response)
|
||||
|
||||
# 이미지 URL로 이동 (에러 무시)
|
||||
try:
|
||||
await page.goto(url, wait_until='networkidle', timeout=30000)
|
||||
except Exception as goto_error:
|
||||
print(f"⚠️ Direct navigation failed: {goto_error}")
|
||||
# 직접 이동 실패 시 HTML에 img 태그 삽입
|
||||
await page.set_content(f'''
|
||||
<html>
|
||||
<body style="margin:0;padding:0;">
|
||||
<img src="{url}" style="max-width:100%;height:auto;"
|
||||
crossorigin="anonymous" />
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
''')
|
||||
await page.wait_for_timeout(3000) # 이미지 로딩 대기
|
||||
|
||||
# 이미지 데이터가 없으면 JavaScript로 직접 fetch
|
||||
if not image_data:
|
||||
# JavaScript로 이미지 fetch
|
||||
image_data_base64 = await page.evaluate('''
|
||||
async (url) => {
|
||||
try {
|
||||
const response = await fetch(url);
|
||||
const blob = await response.blob();
|
||||
return new Promise((resolve) => {
|
||||
const reader = new FileReader();
|
||||
reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
|
||||
reader.readAsDataURL(blob);
|
||||
});
|
||||
} catch (e) {
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
''', url)
|
||||
|
||||
if image_data_base64:
|
||||
import base64
|
||||
image_data = base64.b64decode(image_data_base64)
|
||||
print(f"✅ Image fetched via JavaScript: {len(image_data)} bytes")
|
||||
|
||||
# 여전히 데이터가 없으면 스크린샷 사용
|
||||
if not image_data:
|
||||
# 이미지 요소 찾기
|
||||
img_element = await page.query_selector('img')
|
||||
if img_element:
|
||||
# 이미지가 로드되었는지 확인
|
||||
is_loaded = await img_element.evaluate('(img) => img.complete && img.naturalHeight > 0')
|
||||
if is_loaded:
|
||||
image_data = await img_element.screenshot()
|
||||
print(f"✅ Screenshot from loaded image: {len(image_data)} bytes")
|
||||
else:
|
||||
# 이미지 로드 대기
|
||||
try:
|
||||
await img_element.evaluate('(img) => new Promise(r => img.onload = r)')
|
||||
image_data = await img_element.screenshot()
|
||||
print(f"✅ Screenshot after waiting: {len(image_data)} bytes")
|
||||
except:
|
||||
# 전체 페이지 스크린샷
|
||||
image_data = await page.screenshot(full_page=True)
|
||||
print(f"⚠️ Full page screenshot: {len(image_data)} bytes")
|
||||
else:
|
||||
image_data = await page.screenshot(full_page=True)
|
||||
print(f"⚠️ No image element, full screenshot: {len(image_data)} bytes")
|
||||
|
||||
print(f"✅ Successfully fetched image with Playwright: {url}")
|
||||
return image_data
|
||||
|
||||
finally:
|
||||
await page.close()
|
||||
await context.close()
|
||||
await browser.close()
|
||||
|
||||
except Exception as pw_error:
|
||||
print(f"Playwright failed: {pw_error}, returning placeholder")
|
||||
|
||||
# Playwright도 실패하면 세련된 placeholder 반환
|
||||
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
|
||||
import io
|
||||
import random
|
||||
|
||||
# 그라디언트 배경색 선택 (부드러운 색상)
|
||||
gradients = [
|
||||
('#667eea', '#764ba2'), # 보라 그라디언트
|
||||
('#f093fb', '#f5576c'), # 핑크 그라디언트
|
||||
('#4facfe', '#00f2fe'), # 하늘색 그라디언트
|
||||
('#43e97b', '#38f9d7'), # 민트 그라디언트
|
||||
('#fa709a', '#fee140'), # 선셋 그라디언트
|
||||
('#30cfd0', '#330867'), # 딥 오션
|
||||
('#a8edea', '#fed6e3'), # 파스텔
|
||||
('#ffecd2', '#fcb69f'), # 피치
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 랜덤 그라디언트 선택
|
||||
color1, color2 = random.choice(gradients)
|
||||
|
||||
# 이미지 생성 (16:9 비율)
|
||||
width, height = 800, 450
|
||||
img = Image.new('RGB', (width, height))
|
||||
draw = ImageDraw.Draw(img)
|
||||
|
||||
# 그라디언트 배경 생성
|
||||
def hex_to_rgb(hex_color):
|
||||
hex_color = hex_color.lstrip('#')
|
||||
return tuple(int(hex_color[i:i+2], 16) for i in (0, 2, 4))
|
||||
|
||||
rgb1 = hex_to_rgb(color1)
|
||||
rgb2 = hex_to_rgb(color2)
|
||||
|
||||
# 세로 그라디언트
|
||||
for y in range(height):
|
||||
ratio = y / height
|
||||
r = int(rgb1[0] * (1 - ratio) + rgb2[0] * ratio)
|
||||
g = int(rgb1[1] * (1 - ratio) + rgb2[1] * ratio)
|
||||
b = int(rgb1[2] * (1 - ratio) + rgb2[2] * ratio)
|
||||
draw.rectangle([(0, y), (width, y + 1)], fill=(r, g, b))
|
||||
|
||||
# 반투명 오버레이 추가 (깊이감)
|
||||
overlay = Image.new('RGBA', (width, height), (0, 0, 0, 0))
|
||||
overlay_draw = ImageDraw.Draw(overlay)
|
||||
|
||||
# 중앙 원형 그라디언트 효과
|
||||
center_x, center_y = width // 2, height // 2
|
||||
max_radius = min(width, height) // 3
|
||||
|
||||
for radius in range(max_radius, 0, -2):
|
||||
opacity = int(255 * (1 - radius / max_radius) * 0.3)
|
||||
overlay_draw.ellipse(
|
||||
[(center_x - radius, center_y - radius),
|
||||
(center_x + radius, center_y + radius)],
|
||||
fill=(255, 255, 255, opacity)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 이미지 아이콘 그리기 (산 모양)
|
||||
icon_color = (255, 255, 255, 200)
|
||||
icon_size = 80
|
||||
icon_x = center_x
|
||||
icon_y = center_y - 20
|
||||
|
||||
# 산 아이콘 (사진 이미지를 나타냄)
|
||||
mountain_points = [
|
||||
(icon_x - icon_size, icon_y + icon_size//2),
|
||||
(icon_x - icon_size//2, icon_y - icon_size//4),
|
||||
(icon_x - icon_size//4, icon_y),
|
||||
(icon_x + icon_size//4, icon_y - icon_size//2),
|
||||
(icon_x + icon_size, icon_y + icon_size//2),
|
||||
]
|
||||
overlay_draw.polygon(mountain_points, fill=icon_color)
|
||||
|
||||
# 태양/달 원
|
||||
sun_radius = icon_size // 4
|
||||
overlay_draw.ellipse(
|
||||
[(icon_x - icon_size//2, icon_y - icon_size//2 - sun_radius),
|
||||
(icon_x - icon_size//2 + sun_radius*2, icon_y - icon_size//2 + sun_radius)],
|
||||
fill=icon_color
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 프레임 테두리
|
||||
frame_margin = 40
|
||||
overlay_draw.rectangle(
|
||||
[(frame_margin, frame_margin),
|
||||
(width - frame_margin, height - frame_margin)],
|
||||
outline=(255, 255, 255, 150),
|
||||
width=3
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 코너 장식
|
||||
corner_size = 20
|
||||
corner_width = 4
|
||||
corners = [
|
||||
(frame_margin, frame_margin),
|
||||
(width - frame_margin - corner_size, frame_margin),
|
||||
(frame_margin, height - frame_margin - corner_size),
|
||||
(width - frame_margin - corner_size, height - frame_margin - corner_size)
|
||||
]
|
||||
|
||||
for x, y in corners:
|
||||
# 가로선
|
||||
overlay_draw.rectangle(
|
||||
[(x, y), (x + corner_size, y + corner_width)],
|
||||
fill=(255, 255, 255, 200)
|
||||
)
|
||||
# 세로선
|
||||
overlay_draw.rectangle(
|
||||
[(x, y), (x + corner_width, y + corner_size)],
|
||||
fill=(255, 255, 255, 200)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# "Image Loading..." 텍스트 (작게)
|
||||
try:
|
||||
# 시스템 폰트 시도
|
||||
font = ImageFont.truetype("/usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSans.ttf", 16)
|
||||
except:
|
||||
font = ImageFont.load_default()
|
||||
|
||||
text = "Image Loading..."
|
||||
bbox = draw.textbbox((0, 0), text, font=font)
|
||||
text_width = bbox[2] - bbox[0]
|
||||
text_height = bbox[3] - bbox[1]
|
||||
text_x = (width - text_width) // 2
|
||||
text_y = center_y + icon_size
|
||||
|
||||
# 텍스트 그림자
|
||||
for offset in [(2, 2), (-1, -1)]:
|
||||
overlay_draw.text(
|
||||
(text_x + offset[0], text_y + offset[1]),
|
||||
text,
|
||||
font=font,
|
||||
fill=(0, 0, 0, 100)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 텍스트 본체
|
||||
overlay_draw.text(
|
||||
(text_x, text_y),
|
||||
text,
|
||||
font=font,
|
||||
fill=(255, 255, 255, 220)
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 오버레이 합성
|
||||
img = Image.alpha_composite(img.convert('RGBA'), overlay).convert('RGB')
|
||||
|
||||
# 약간의 노이즈 추가 (텍스처)
|
||||
pixels = img.load()
|
||||
for _ in range(1000):
|
||||
x = random.randint(0, width - 1)
|
||||
y = random.randint(0, height - 1)
|
||||
r, g, b = pixels[x, y]
|
||||
brightness = random.randint(-20, 20)
|
||||
pixels[x, y] = (
|
||||
max(0, min(255, r + brightness)),
|
||||
max(0, min(255, g + brightness)),
|
||||
max(0, min(255, b + brightness))
|
||||
)
|
||||
|
||||
# JPEG로 변환 (높은 품질)
|
||||
output = io.BytesIO()
|
||||
img.save(output, format='JPEG', quality=85, optimize=True)
|
||||
return output.getvalue()
|
||||
raise
|
||||
|
||||
# 이미지 크기 확인
|
||||
content_length = int(response.headers.get('content-length', 0))
|
||||
max_size = settings.max_image_size_mb * 1024 * 1024
|
||||
|
||||
if content_length > max_size:
|
||||
raise ValueError(f"Image too large: {content_length} bytes")
|
||||
|
||||
# 응답 데이터 확인
|
||||
content = response.content
|
||||
print(f"Downloaded {len(content)} bytes from {url[:50]}...")
|
||||
|
||||
# gzip 압축 확인 및 해제
|
||||
import gzip
|
||||
if len(content) > 2 and content[:2] == b'\x1f\x8b':
|
||||
print("📦 Gzip compressed data detected, decompressing...")
|
||||
try:
|
||||
content = gzip.decompress(content)
|
||||
print(f"✅ Decompressed to {len(content)} bytes")
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"❌ Failed to decompress gzip: {e}")
|
||||
|
||||
# 처음 몇 바이트로 이미지 형식 확인
|
||||
if len(content) > 10:
|
||||
header = content[:12]
|
||||
if header[:2] == b'\xff\xd8':
|
||||
print("✅ JPEG image detected")
|
||||
elif header[:8] == b'\x89PNG\r\n\x1a\n':
|
||||
print("✅ PNG image detected")
|
||||
elif header[:6] in (b'GIF87a', b'GIF89a'):
|
||||
print("✅ GIF image detected")
|
||||
elif header[:4] == b'RIFF' and header[8:12] == b'WEBP':
|
||||
print("✅ WebP image detected")
|
||||
elif b'<svg' in header or b'<?xml' in header:
|
||||
print("✅ SVG image detected")
|
||||
elif header[4:12] == b'ftypavif':
|
||||
print("✅ AVIF image detected")
|
||||
else:
|
||||
print(f"⚠️ Unknown image format. Header: {header.hex()}")
|
||||
|
||||
return content
|
||||
|
||||
def resize_and_optimize_image(self, image_data: bytes, size: str) -> tuple[bytes, str]:
|
||||
"""이미지 리사이징 및 최적화"""
|
||||
if size not in settings.thumbnail_sizes:
|
||||
raise ValueError(f"Invalid size: {size}")
|
||||
|
||||
target_size = settings.thumbnail_sizes[size]
|
||||
|
||||
# SVG 체크 - SVG는 리사이징하지 않고 그대로 반환
|
||||
if self._is_svg(image_data):
|
||||
return image_data, 'image/svg+xml'
|
||||
|
||||
# PIL로 이미지 열기
|
||||
try:
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(image_data))
|
||||
except Exception as e:
|
||||
# WebP 헤더 체크 (RIFF....WEBP)
|
||||
header = image_data[:12] if len(image_data) >= 12 else image_data
|
||||
if header[:4] == b'RIFF' and header[8:12] == b'WEBP':
|
||||
print("🎨 WebP 이미지 감지됨, 변환 시도")
|
||||
# WebP 형식이지만 PIL이 열지 못하는 경우
|
||||
# Pillow-SIMD 또는 추가 라이브러리가 필요할 수 있음
|
||||
try:
|
||||
# 재시도
|
||||
from PIL import WebPImagePlugin
|
||||
img = Image.open(io.BytesIO(image_data))
|
||||
except:
|
||||
print("❌ WebP 이미지를 열 수 없음, 원본 반환")
|
||||
return image_data, 'image/webp'
|
||||
else:
|
||||
raise e
|
||||
|
||||
# GIF 애니메이션 체크 및 처리
|
||||
if getattr(img, "format", None) == "GIF":
|
||||
return self._process_gif(image_data, target_size)
|
||||
|
||||
# WebP 형식 체크
|
||||
original_format = getattr(img, "format", None)
|
||||
is_webp = original_format == "WEBP"
|
||||
|
||||
# 원본 모드와 투명도 정보 저장
|
||||
original_mode = img.mode
|
||||
original_has_transparency = img.mode in ('RGBA', 'LA')
|
||||
original_has_palette = img.mode == 'P'
|
||||
|
||||
# 팔레트 모드(P) 처리 - 간단하게 PIL의 기본 변환 사용
|
||||
if img.mode == 'P':
|
||||
# 팔레트 모드는 RGB로 직접 변환
|
||||
# PIL의 convert 메서드가 팔레트를 올바르게 처리함
|
||||
img = img.convert('RGB')
|
||||
|
||||
# 투명도가 있는 이미지 처리
|
||||
if img.mode == 'RGBA':
|
||||
# RGBA는 흰색 배경과 합성
|
||||
background = Image.new('RGB', img.size, (255, 255, 255))
|
||||
background.paste(img, mask=img.split()[-1])
|
||||
img = background
|
||||
elif img.mode == 'LA':
|
||||
# LA(그레이스케일+알파)는 RGBA를 거쳐 RGB로
|
||||
img = img.convert('RGBA')
|
||||
background = Image.new('RGB', img.size, (255, 255, 255))
|
||||
background.paste(img, mask=img.split()[-1])
|
||||
img = background
|
||||
elif img.mode == 'L':
|
||||
# 그레이스케일은 RGB로 변환
|
||||
img = img.convert('RGB')
|
||||
elif img.mode not in ('RGB',):
|
||||
# 기타 모드는 모두 RGB로 변환
|
||||
img = img.convert('RGB')
|
||||
|
||||
# EXIF 방향 정보 처리 (RGB 변환 후에 수행)
|
||||
try:
|
||||
from PIL import ImageOps
|
||||
img = ImageOps.exif_transpose(img)
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# 메타데이터 제거는 스킵 (팔레트 모드 이미지에서 문제 발생)
|
||||
# RGB로 변환되었으므로 이미 메타데이터는 대부분 제거됨
|
||||
|
||||
# 비율 유지하며 리사이징 (크롭 없이)
|
||||
img_ratio = img.width / img.height
|
||||
target_width = target_size[0]
|
||||
target_height = target_size[1]
|
||||
|
||||
# 원본 비율을 유지하면서 목표 크기에 맞추기
|
||||
# 너비 또는 높이 중 하나를 기준으로 비율 계산
|
||||
if img.width > target_width or img.height > target_height:
|
||||
# 너비 기준 리사이징
|
||||
width_ratio = target_width / img.width
|
||||
# 높이 기준 리사이징
|
||||
height_ratio = target_height / img.height
|
||||
# 둘 중 작은 비율 사용 (목표 크기를 넘지 않도록)
|
||||
ratio = min(width_ratio, height_ratio)
|
||||
|
||||
new_width = int(img.width * ratio)
|
||||
new_height = int(img.height * ratio)
|
||||
|
||||
# 큰 이미지를 작게 만들 때는 2단계 리샘플링으로 품질 향상
|
||||
if img.width > new_width * 2 or img.height > new_height * 2:
|
||||
# 1단계: 목표 크기의 2배로 먼저 축소
|
||||
intermediate_width = new_width * 2
|
||||
intermediate_height = new_height * 2
|
||||
img = img.resize((intermediate_width, intermediate_height), Image.Resampling.LANCZOS)
|
||||
|
||||
# 최종 목표 크기로 리샘플링
|
||||
img = img.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.LANCZOS)
|
||||
|
||||
# 샤프닝 적용 (작은 이미지에만)
|
||||
if target_size[0] <= 400:
|
||||
from PIL import ImageEnhance
|
||||
enhancer = ImageEnhance.Sharpness(img)
|
||||
img = enhancer.enhance(1.2)
|
||||
|
||||
# 바이트로 변환
|
||||
output = io.BytesIO()
|
||||
|
||||
# 적응형 품질 계산 (이미지 크기에 따라 조정)
|
||||
def get_adaptive_quality(base_quality: int, target_width: int) -> int:
|
||||
"""이미지 크기에 따른 적응형 품질 계산"""
|
||||
# 품질을 더 높게 설정하여 검정색 문제 해결
|
||||
if target_width <= 150: # 썸네일
|
||||
return min(base_quality + 10, 95)
|
||||
elif target_width <= 360: # 카드
|
||||
return min(base_quality + 5, 90)
|
||||
elif target_width <= 800: # 상세
|
||||
return base_quality # 85
|
||||
else: # 히어로
|
||||
return base_quality # 85
|
||||
|
||||
# WebP 변환 및 최적화 - 최고 압축률 설정
|
||||
# WebP 입력은 JPEG로 변환 (WebP 리사이징 문제 회피)
|
||||
if is_webp:
|
||||
output_format = 'JPEG'
|
||||
content_type = 'image/jpeg'
|
||||
else:
|
||||
output_format = 'WEBP' if settings.convert_to_webp else 'JPEG'
|
||||
content_type = 'image/webp' if output_format == 'WEBP' else 'image/jpeg'
|
||||
|
||||
if output_format == 'WEBP':
|
||||
# WebP 최적화: method=6(최고품질), lossless=False, exact=False
|
||||
adaptive_quality = get_adaptive_quality(settings.webp_quality, target_size[0])
|
||||
|
||||
save_kwargs = {
|
||||
'format': 'WEBP',
|
||||
'quality': adaptive_quality,
|
||||
'method': 6, # 최고 압축 알고리즘 (0-6)
|
||||
'lossless': settings.webp_lossless,
|
||||
'exact': False, # 약간의 품질 손실 허용하여 더 작은 크기
|
||||
}
|
||||
|
||||
img.save(output, **save_kwargs)
|
||||
elif original_has_transparency and not settings.convert_to_webp:
|
||||
# PNG 최적화 (투명도가 있는 이미지)
|
||||
save_kwargs = {
|
||||
'format': 'PNG',
|
||||
'optimize': settings.optimize_png,
|
||||
'compress_level': settings.png_compress_level,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 팔레트 모드로 변환 가능한지 확인 (256색 이하)
|
||||
if settings.optimize_png:
|
||||
try:
|
||||
# 색상 수가 256개 이하이면 팔레트 모드로 변환
|
||||
quantized = img.quantize(colors=256, method=Image.Quantize.MEDIANCUT)
|
||||
if len(quantized.getcolors()) <= 256:
|
||||
img = quantized
|
||||
save_kwargs['format'] = 'PNG'
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
content_type = 'image/png'
|
||||
img.save(output, **save_kwargs)
|
||||
else:
|
||||
# JPEG 최적화 설정 (기본값)
|
||||
adaptive_quality = get_adaptive_quality(settings.jpeg_quality, target_size[0])
|
||||
|
||||
save_kwargs = {
|
||||
'format': 'JPEG',
|
||||
'quality': adaptive_quality,
|
||||
'optimize': True,
|
||||
'progressive': settings.progressive_jpeg,
|
||||
}
|
||||
|
||||
img.save(output, **save_kwargs)
|
||||
|
||||
return output.getvalue(), content_type
|
||||
|
||||
async def get_cache_size(self) -> float:
|
||||
"""현재 캐시 크기 (GB)"""
|
||||
total_size = 0
|
||||
|
||||
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(self.cache_dir):
|
||||
for filename in filenames:
|
||||
filepath = os.path.join(dirpath, filename)
|
||||
total_size += os.path.getsize(filepath)
|
||||
|
||||
return total_size / (1024 ** 3) # GB로 변환
|
||||
|
||||
async def cleanup_old_cache(self):
|
||||
"""오래된 캐시 파일 정리"""
|
||||
cutoff_time = datetime.now() - timedelta(days=settings.cache_ttl_days)
|
||||
|
||||
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(self.cache_dir):
|
||||
for filename in filenames:
|
||||
filepath = Path(dirpath) / filename
|
||||
|
||||
if filepath.stat().st_mtime < cutoff_time.timestamp():
|
||||
filepath.unlink()
|
||||
|
||||
async def trigger_background_generation(self, url: str):
|
||||
"""백그라운드에서 모든 크기의 이미지 생성 트리거"""
|
||||
from .background_tasks import background_manager
|
||||
|
||||
# 백그라운드 작업 큐에 추가
|
||||
asyncio.create_task(background_manager.add_task(url))
|
||||
|
||||
async def get_directory_stats(self) -> dict:
|
||||
"""디렉토리 구조 통계 정보"""
|
||||
total_files = 0
|
||||
total_dirs = 0
|
||||
files_per_dir = {}
|
||||
|
||||
for root, dirs, files in os.walk(self.cache_dir):
|
||||
total_dirs += len(dirs)
|
||||
total_files += len(files)
|
||||
|
||||
# 각 디렉토리의 파일 수 계산
|
||||
rel_path = os.path.relpath(root, self.cache_dir)
|
||||
depth = len(Path(rel_path).parts) if rel_path != '.' else 0
|
||||
|
||||
if files and depth == 3: # 3단계 디렉토리에서만 파일 수 계산
|
||||
files_per_dir[rel_path] = len(files)
|
||||
|
||||
# 통계 계산
|
||||
avg_files_per_dir = sum(files_per_dir.values()) / len(files_per_dir) if files_per_dir else 0
|
||||
max_files_in_dir = max(files_per_dir.values()) if files_per_dir else 0
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"total_files": total_files,
|
||||
"total_directories": total_dirs,
|
||||
"average_files_per_directory": round(avg_files_per_dir, 2),
|
||||
"max_files_in_single_directory": max_files_in_dir,
|
||||
"directory_depth": 3
|
||||
}
|
||||
|
||||
cache = ImageCache()
|
||||
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