""" TEE OFF - VEIEN TIL GOLF (VTG) SKRAPER MED GEMINI AI --------------------------------------------------------------------------- Henter pris, beskrivelse (inkl. lånekøller/medlemskap) og kursdatoer fra VTG-sider. Støtter kommaseparerte URL-er. --------------------------------------------------------------------------- """ import asyncio import asyncpg import os import json import argparse from bs4 import BeautifulSoup from playwright.async_api import async_playwright import google.generativeai as genai from dotenv import load_dotenv load_dotenv() DB_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "postgresql://teeoff_admin:teeoff_secret_password@db:5432/teeoff") GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY") if not GEMINI_API_KEY: raise ValueError("🚨 GEMINI_API_KEY mangler i .env filen!") genai.configure(api_key=GEMINI_API_KEY) model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash') async def fetch_page_text(url: str, browser) -> str: url = url.strip() if not url.startswith("http"): return "" print(f" 🌐 Laster inn: {url}") try: page = await browser.new_page() await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=15000) html_content = await page.content() await page.close() soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser') for script in soup(["script", "style", "nav", "footer", "header"]): script.extract() return soup.get_text(separator=' ', strip=True) except Exception as e: print(f" ❌ Feil ved lasting av {url}: {e}") return "" def analyze_vtg_with_gemini(text: str, club_name: str) -> dict: print(f" 🧠 Sender {len(text)} tegn til Gemini for VTG-analyse...") prompt = f""" Du er en ekspert på norske golfklubber. Din oppgave er å lese en lang tekst fra nettsidene til "{club_name}" og koke dette ned til essensen om deres "Veien til Golf" (VTG) nybegynnerkurs. OPPGAVER: 1. Finn standardprisen for VTG-kurset for en vanlig voksen person. (Returner KUN tallet). 2. Skriv en KOMPRIMERT, selgende beskrivelse (maks 3-4 setninger). Du MÅ inkludere informasjon om: - Er lån av køller/utstyr inkludert i kurset? - Inkluderer prisen et medlemskap/spillerett i klubben (og ev. for hvor lenge)? - Hva er omfanget? (F.eks. "12 timer praksis pluss e-læring"). Ignorer uvesentlig støy og lange historiske utgreiinger. 3. Finn alle kommende kursdatoer. Finn startdato/sluttdato for hvert kurs, og noter status ("Ledig", "Fulltegnet", "Venteliste"). TEKST FRA NETTSIDEN: {text} OPPGAVE: Returner KUN et gyldig JSON-objekt med nøyaktig følgende struktur: {{ "foreslatt_vtg_pris": 1990, "foreslatt_vtg_beskrivelse": "Kurset går over 12 timer inkludert obligatorisk e-læring. Lån av golfkøller er inkludert under hele kurset, og prisen gir deg også fritt spill og medlemskap ut året.", "foreslatt_vtg_datoer": [ {{"dato": "12.-14. mai", "status": "Fulltegnet"}}, {{"dato": "5.-7. juni", "status": "Ledig"}} ], "ai_begrunnelse": "Fant voksenpris på 1990,-. Teksten nevnte eksplisitt at medlemskap ut året er med i prisen, og at man får låne utstyr." }} Merk: Sett foreslatt_vtg_pris til null (null) hvis du ikke finner den. Hvis du ikke finner datoer, la listen være tom []. """ try: response = model.generate_content(prompt) raw_response = response.text.strip() if raw_response.startswith("```json"): raw_response = raw_response[7:] if raw_response.endswith("```"): raw_response = raw_response[:-3] return json.loads(raw_response.strip()) except Exception as e: print(f" ❌ AI-analyse feilet: {e}") return None async def run_vtg_scraper(facility_ids=None): print("🚀 Starter Veien til Golf (VTG) skraperen...") conn = await asyncpg.connect(DB_URL) try: query = "SELECT id, name, vtg_lenke FROM facilities WHERE vtg_lenke IS NOT NULL AND vtg_lenke != ''" if facility_ids: query += f" AND id IN ({','.join(map(str, facility_ids))})" facilities = await conn.fetch(query) print(f"📋 Fant {len(facilities)} anlegg å skrape.") async with async_playwright() as p: browser = await p.chromium.launch(headless=True) for facility in facilities: fac_id = facility['id'] name = facility['name'] urls_raw = facility['vtg_lenke'] print(f"\n▶️ Behandler VTG for: {name} (ID: {fac_id})") urls = [u.strip() for u in urls_raw.split(',')] combined_text = "" for idx, url in enumerate(urls, 1): page_text = await fetch_page_text(url, browser) if page_text: combined_text += f"\n\n--- TEKST FRA SIDE {idx} ({url}) ---\n{page_text}" if len(combined_text) < 50: print(" ⚠️ Fant for lite tekst, hopper over.") continue draft_data = analyze_vtg_with_gemini(combined_text[:25000], name) if not draft_data: continue print(f" ✅ AI fant pris: {draft_data.get('foreslatt_vtg_pris')}, og {len(draft_data.get('foreslatt_vtg_datoer', []))} datoer.") await conn.execute(""" UPDATE facilities SET vtg_draft = $1::jsonb WHERE id = $2 """, json.dumps(draft_data), fac_id) print(" 💾 VTG-utkast lagret i databasen!") await browser.close() finally: await conn.close() print("\n🏁 Skraping fullført.") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description="Skrap VTG via AI.") parser.add_argument("--ids", type=str, help="Kommaseparert liste med facility IDs (eks: 1,5,12)") args = parser.parse_args() ids_to_scrape = None if args.ids: ids_to_scrape = [int(x.strip()) for x in args.ids.split(",")] asyncio.run(run_vtg_scraper(ids_to_scrape))