小鱼开发
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后端安全: - DEBUG 默认 True → False - 彻底移除 AUTH_BYPASS 认证绕过 - 验证码不再明文打印到日志 - 上传接口增加大小限制(500MB/20MB/100MB)与魔数校验 - python-jose → PyJWT, 更新 requirements.lock/uv.lock - Bandit 恢复关键规则(B104/B301/B305/B314/B324/B603/B607) - 修复 5 处 try_except_pass, 15 处加 nosec 注释 - 启用 Bandit pre-commit 钩子 前端安全: - 配置完整 CSP 策略 - 收紧 Capabilities(fs:allow-read-file → $RESOURCE/**) - 移除硬编码 devToken - 清理前端 TODO(美家卡智影命名统一) 部署修复: - docker-compose.prod 增加 alembic 迁移步骤 - api + scheduler 增加 Redis 心跳健康检查 - Nginx 添加安全响应头 - Nginx client_max_body_size 100M → 500M - .env.example 补充 UPLOAD_MAX_* 配置与安全注释 其他: - /voice/upload 合并到 /upload/audio - Rust 上传增加文件大小检查 - 清理 Rust 19 处 println! + 前端 21 处 console.info - 修复 VideoCompose.tsx toast 未导入(已有bug)
美家卡智影 API
美家卡智影后端服务 - 基于 FastAPI + Redis 的 AI 视频创作 API。
技术栈
| 组件 | 技术 | 版本 |
|---|---|---|
| Web 框架 | FastAPI | ^0.110.0 |
| 数据库 | PostgreSQL | 15+ |
| ORM | SQLAlchemy | 2.0+ (异步) |
| 缓存/状态 | Redis | 7.x |
| 异步调度 | Async Engine (Slot Scheduler) | Python asyncio |
| 部署 | Docker + Docker Compose | - |
快速开始
1. 环境准备
确保已安装：
- Python 3.11+
- Docker & Docker Compose（推荐）
- 或本地 PostgreSQL + Redis
2. 使用 Docker Compose 启动（推荐）
# 1. 克隆项目后进入目录
cd python-api
# 2. 复制环境变量配置
cp .env.example .env
# 3. 启动所有服务
docker-compose up -d
# 4. 查看日志
docker-compose logs -f api
# 5. 服务地址
# API: http://localhost:8080
# 文档: http://localhost:8080/docs
3. 本地开发
# 1. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 2. 安装依赖
pip install -e ".[dev]"
# 3. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，修改数据库连接等配置
# 4. 启动 PostgreSQL 和 Redis（Docker）
docker-compose up -d db redis
# 5. 启动开发服务器
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
# 7. 启动 Async Engine Scheduler（另开终端）
python -m app.scheduler.main
项目结构
python-api/
├── app/ # 主应用代码
│ ├── api/v1/ # API 路由
│ ├── core/ # 核心工具（安全、异常）
│ ├── db/ # 数据库配置
│ ├── models/ # SQLAlchemy 模型
│ ├── schemas/ # Pydantic Schema
│ ├── services/ # 业务逻辑
│ ├── scheduler/ # Async Engine 异步任务调度
│ ├── ai/ # AI 模型相关
│ ├── utils/ # 工具函数
│ ├── config.py # 配置管理
│ └── main.py # FastAPI 入口
├── docker-compose.yml # Docker 编排
├── Dockerfile # Docker 镜像
├── pyproject.toml # 项目依赖
└── README.md # 本文档
数据模型
核心实体
- User - 用户/设备（设备 ID + JWT 认证）
- Project - 视频创作项目
- ScriptSegment - 脚本分镜
- MediaAsset - 媒体元数据（音频/视频/封面）
- TaskQueue - 异步任务队列
API 路由
已实现
| 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|
| POST | /api/v1/auth/login |
设备登录/注册 |
| GET | /api/v1/auth/me |
获取当前用户 |
| GET | /api/v1/system/health |
健康检查 |
| GET | /api/v1/system/version |
版本信息 |
待实现（M2-M5）
/api/v1/script/*- 脚本生成（SSE 流式）/api/v1/voice/*- 语音合成（TTS）/api/v1/video/*- 数字人视频（异步任务）/api/v1/project/*- 项目云同步/api/v1/parser/*- 视频链接解析（预留）
环境变量
见 .env.example，主要配置项：
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
DATABASE_URL |
PostgreSQL 连接字符串 | postgresql+asyncpg://postgres:postgres@localhost:5432/meijiaka_zy |
REDIS_URL |
Redis 连接字符串 | redis://localhost:6379/0 |
SECRET_KEY |
JWT 签名密钥 | 必须修改 |
OPENAI_API_KEY |
OpenAI API Key | - |
CORS_ORIGINS |
允许的跨域来源 | http://localhost:1420 |
开发规范
代码风格
# 格式化
black app/
# 检查
ruff check app/
mypy app/
# 测试
pytest
提交规范
feat:新功能fix:修复docs:文档refactor:重构test:测试
与前端集成
Tauri 前端默认连接 http://127.0.0.1:8080/api/v1。
云端部署后：
- 修改前端
src/api/client.ts中的PYTHON_API_BASE_URL - 更新
tauri.conf.jsonCSP 配置，添加云端域名到connect-src
许可
MIT