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통짜 모드에서 영상 구간을 n개 슬롯으로 나누고 각 슬롯에 댓글을 배정하는 순수 함수를 추가했다. - match_ranges()를 활용해 슬롯 시간대와 매칭되는 댓글을 찾음 - 좋아요 높은 댓글부터 슬롯에 배정 (슬롯당 최대 1개) - 한 댓글이 여러 슬롯에 중복되지 않도록 관리 - exclude 집합으로 사전에 제외된 댓글 처리 Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
129 lines
5.2 KiB
Python
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Python
"""h-lab 댓글 수집 + 타임스탬프 매칭 — 자동 탭용.
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h-lab(https://h-lab.tolag.shop)의 comment-cards API에서 영상 전체 댓글을 받아,
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본문 속 mm:ss / h:mm:ss 언급을 초로 파싱한다. 정규식·평문 변환 규칙은
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h-lab comment-cards.js(TS_RE, toPlainText)와 동일하게 맞춘다.
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import re
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import urllib.request
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from typing import Dict, List, Optional
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H_LAB = "https://h-lab.tolag.shop"
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# h-lab comment-cards.js 의 TS_RE 와 동일 규칙
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TS_RE = re.compile(r"(?<!\d)(\d{1,2}):([0-5]\d)(?::([0-5]\d))?(?!\d)")
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_BR_RE = re.compile(r"<br\s*/?>", re.I)
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_TAG_RE = re.compile(r"<[^>]+>")
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# 분:초를 이만큼 넘게 나열한 댓글 = '목차 댓글'(하이라이트 모음). 카드로 못 쓴다.
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# ⚠ 이게 없으면 모든 구간에 매칭돼서 **어느 ID를 열어도 맨 위에 이 댓글이 뜬다.**
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# 후보(candidates)는 분:초가 아예 없는 댓글만 쓰므로, 여기만 막으면 화면에서 완전히 빠진다.
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MAX_TIMES = 3
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def plain_text(html: str) -> str:
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"""YouTube textDisplay(HTML) → 평문. <br>→줄바꿈, 나머지 태그 제거."""
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s = _BR_RE.sub("\n", str(html or ""))
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return _TAG_RE.sub("", s)
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def parse_times(text: str) -> List[float]:
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"""댓글 본문 속 mm:ss / h:mm:ss → 초 리스트(중복 제거, 등장 순)."""
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out: List[float] = []
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seen = set()
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for m in TS_RE.finditer(plain_text(text)):
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if m.group(3) is not None:
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sec = int(m.group(1)) * 3600 + int(m.group(2)) * 60 + int(m.group(3))
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else:
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sec = int(m.group(1)) * 60 + int(m.group(2))
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if sec not in seen:
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seen.add(sec)
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out.append(float(sec))
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return out
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def fetch_comments(url: str, *, timeout: float = 180.0) -> List[Dict]:
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"""h-lab에서 전체 댓글 수집. 원본 순서 유지, idx = 배열 인덱스(식별자).
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실패는 예외 그대로 던진다(URLError/RuntimeError) — 호출부(자동 탭 스트림)가
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"댓글 없이 진행" 폴백을 담당한다.
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"""
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req = urllib.request.Request(
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f"{H_LAB}/api/comment-cards/fetch",
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data=json.dumps({"url": url}).encode("utf-8"),
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headers={"Content-Type": "application/json"},
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)
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with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as resp:
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data = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
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if not data.get("success"):
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raise RuntimeError(f"h-lab 응답 실패: {data.get('message')}")
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out: List[Dict] = []
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for i, c in enumerate(data.get("data") or []):
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out.append({
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"idx": i,
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"authorName": str(c.get("authorName") or ""),
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"text": str(c.get("text") or ""),
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"likeCount": int(c.get("likeCount") or 0),
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"replyCount": int(c.get("replyCount") or 0),
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"publishedAt": str(c.get("publishedAt") or ""),
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"profileImageUrl": str(c.get("profileImageUrl") or ""),
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"times": parse_times(c.get("text") or ""),
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})
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return out
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def match_window(comments: List[Dict], start: float, end: float) -> List[int]:
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"""[start, end] 안의 시각을 하나라도 언급한 댓글 idx — 좋아요 내림차순."""
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return match_ranges(comments, [(start, end)])
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def match_ranges(comments: List[Dict], ranges) -> List[int]:
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"""여러 구간 중 어느 하나라도 언급한 댓글 idx — 좋아요 내림차순 (유튜브 구간 탭용).
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분:초를 MAX_TIMES 개보다 많이 나열한 목차 댓글은 제외(§MAX_TIMES 주석 참고).
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"""
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hit = [c for c in comments
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if len(c["times"]) <= MAX_TIMES
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and any(any(s <= t <= e for s, e in ranges) for t in c["times"])]
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hit.sort(key=lambda c: -c["likeCount"])
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return [c["idx"] for c in hit]
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def top_liked(comments: List[Dict], exclude: set, n: int = 20) -> List[int]:
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"""exclude(idx 집합) 제외 좋아요 상위 n개 idx."""
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rest = [c for c in comments if c["idx"] not in exclude]
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rest.sort(key=lambda c: -c["likeCount"])
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return [c["idx"] for c in rest[:n]]
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def match_slots(comments: List[Dict], start: float, total: float, n: int,
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exclude=None) -> List[Optional[int]]:
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"""구간을 n개 슬롯으로 잘라 슬롯마다 댓글 1개씩 배정 — 통짜 모드용.
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슬롯 k = 원본 [start + k·total/n, start + (k+1)·total/n).
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통짜 모드는 구간을 그대로 이어붙여 **타임라인 시각 = 원본 시각**이라 이 계산이 성립한다
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(컷 있는 모드는 컷 순서를 섞어 재배치하므로 쓰면 안 된다 — 내용 기반 추천을 쓸 것).
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각 슬롯은 그 시간대를 언급한 댓글 중 좋아요 최다 1개. 없으면 None.
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한 댓글이 두 슬롯에 겹치지 않는다. exclude(idx 집합)는 처음부터 제외.
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Returns: 길이 n 리스트 (n<=0 이거나 total<=0 이면 빈 리스트)
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"""
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if n <= 0 or total <= 0:
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return []
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used = set(exclude or ())
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step = total / n
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out: List[Optional[int]] = []
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for k in range(n):
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s = start + k * step
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pick = None
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for idx in match_ranges(comments, [(s, s + step)]):
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if idx not in used:
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pick = idx
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used.add(idx)
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break
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out.append(pick)
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return out
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