pondělí 23. června 2025

Python: Rozdíl mezi přidáním a rozšířením pole - append vs extend'!

 

Výborná otázka – pojďme si vysvětlit rozdíl mezi append() a extend() a proč je v tomto konkrétním případě správné použít extend().


🔍 append() vs extend():

Funkce Co dělá Příklad
append(x) Přidá celý objekt x jako jeden prvek [1, 2].append([3, 4]) → [1, 2, [3, 4]]
extend(x) Přidá všechny prvky ze sekvence x jednotlivě [1, 2].extend([3, 4]) → [1, 2, 3, 4]

📘 Co přesně děláš ve funkci?

Ve funkci získáváš children ze node:

children = node.get("children", [])

Hodnota children je seznam ID potomků daného uzlu (např. ["abc123", "def456"]). Tím pádem:

❌ Pokud bys použil:

root_chat.append(children)

Výsledek bude:

root_chat = [["abc123", "def456"]]  # špatně – seznam v seznamu

✅ Ale pokud použiješ:

root_chat.extend(children)

Výsledek bude:

root_chat = ["abc123", "def456"]  # správně – seznam ID

🔧 Shrnutí:

Použij extend() pokud chceš slít obsah seznamu do jiného seznamu, nikoli vnořit seznam jako prvek. Ve tvém případě pracuješ s ID uzlů a očekáváš plochý seznam všech potomků určitého typu (root_chat, user_chat, assistant_chat).


Můj příklad pro json:

        for idx, session in enumerate(data, 1):
            title = session.get("title", "<bez názvu>")
            ct = session.get("create_time")
            if isinstance(ct, (int, float)):
                dt = datetime.fromtimestamp(ct)
                ct_str = dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            else:
                ct_str = str(ct)

            #  root
            #   └── node A (system message)
            #         └── node B (user message)  <--- tu chceš najít
            #               └── node C (assistant)

            mapping = session.get("mapping", {})
            root = next((nid for nid,node in mapping.items() if node.get("parent") is None), None)
            children = mapping.get(root, {}).get("children", [])
            root_first_id = None
            user = None
            root_chat = []
            user_chat = []
            assistant_chat = []
            for nid, node in mapping.items():
                if root is None and node.get("parent") is None:
                    root_first_id = nid
                role = node.get("author").get("role")
                children = node.get("children", [])  # children obsahuje seznamy ideček
                if role == "system":
                    root_chat.extend(children) else:
                if role == "user":
                    user_chat.extend(children) else:
                if role == "assistant":
                    assistant_chat.extend(children)


Struktura jsonData chatGPT - kdy parent neexistuje?

 

V kontextu souboru mapping ve struktuře exportu z ChatGPT (nebo podobných chatových systémů) node nemá parent (tj. parent == None) typicky za těchto okolností:


1. Kořen (root) celého sezení

To je výchozí bod celé konverzace. Může jít o:

  • systémový uzel (system prompt),

  • nebo prázdný root, který slouží jen jako výchozí místo, ke kterému jsou připojené první zprávy.

V takovém uzlu bývá:

{
  "id": "abc123",
  "parent": null,
  "children": ["xyz456"]
}

Tedy parent == None → je to začátek celého stromu zpráv v tomto sezení.


⚠️ 2. Starší exporty nebo upravené exporty

U některých exportů může být kořenový uzel označen jako "id": "client-created-root" a neobsahuje žádné zprávy, jen children. To je umělý (vygenerovaný) uzel pro zachování jednotné struktury stromu.

Příklad:

"client-created-root": {
  "id": "client-created-root",
  "parent": null,
  "children": ["12345-abc"]
}

⚠️ 3. Chybná nebo neúplná data

Výjimečně může být parent chybějící i kvůli:

  • neúplnému exportu,

  • ruční úpravě,

  • poškozenému JSONu.

V takovém případě je potřeba být opatrný a vyhledávat také alternativní kořeny (např. více uzlů s parent: null nebo žádný).


🧠 Shrnutí:

Uzly bez parent jsou:

Kontext Význam
parent == null Kořen (root) stromu zpráv
"id": "client-created-root" Umělý kořen přidaný klientem nebo systémem
parent chybí nebo není None Možná chyba v datech nebo nestandardní formát

Chceš-li přesněji zjistit, co je v konkrétním exportu root, doporučuji vypsat všechny uzly s parent == None a zkontrolovat, kolik jich je a co obsahují. Mohu ti dát k tomu jednoduchou funkci, pokud chceš.

Jak parsovat jsonData ChatGPT - díl3. - jednoduchý průchod přes session.mapping

V JSON datech ChatGPT (nebo i jiných chatových exportech) je klíč mapping zásadní strukturou, která popisuje stromovou strukturu celého rozhovoru. Není to prostý seznam zpráv v pořadí, ale spíš strom navazujících zpráv, kde každá má unikátní id a odkazy na parent a children.


🌳 Co je mapping?

mapping je slovník (dict), kde:

  • klíčem je id uzlu (např. "13f65eae-...")

  • hodnotou je datová struktura s:

    • id (znovu)

    • message (obsah zprávy, může být null)

    • parent – ID rodičovského uzlu

    • children – seznam ID potomků


🔍 Co to znamená?

Tohle umožňuje:

  • Získat libovolný uzel zprávy podle jeho ID.

  • Rekonstruovat celý tok konverzace z uzlů (např. najít hlavní větev, alternativní větve atd.).

  • Rychle zjistit, kdo co řekl (message.author.role).

  • Navigovat zprávy např. od client-created-root až po poslední odpověď.


🧠 Příklad ze tvých dat:

"mapping": {
  "client-created-root": {
    "id": "client-created-root",
    "message": null,
    "parent": null,
    "children": ["13f65eae-..."]
  },
  "13f65eae-...": {
    "id": "13f65eae-...",
    "message": {
      "author": {"role": "system"},
      ...
    },
    "parent": "client-created-root",
    "children": ["61b6910f-..."]
  },
  "61b6910f-...": {
    "id": "61b6910f-...",
    "message": {
      "author": {"role": "user"},
      ...
    },
    "parent": "13f65eae-...",
    "children": [...]
  }
}

Z toho vyplývá:

  • Konverzace začíná „virtuálním“ kořenem client-created-root

  • První reálná zpráva je 13f65eae-... (např. systémové uvítání)

  • Uživatel odpovídá ve zprávě 61b6910f-...


🔄 Proč se to tak dělá?

  • Flexibilita: umožňuje větvení konverzace (např. pokud si vybereš jinou cestu nebo prompt).

  • Snadné spojení zpráv přes ID.

  • Zachování stromové hierarchie, ne jen lineárního seznamu.


🧰 Kódově:

Chceš-li iterovat všechny zprávy:

for node_id, node in mapping.items():
    msg = node.get("message")
    if msg and msg.get("author"):
        print(f"{node_id}: {msg['author']['role']} – {msg['content']}")

Aby ses dostal k reálným zprávám (user/assistant), musíš filtrovat:

  • message != null

  • message.content.parts != [""]


Chceš-li, můžu ti upravit funkci, která to celé přehledně vytáhne a uloží každou zprávu podle pořadí (nebo podle větví).

 

* * *

V JSON poli jsonData jsou na nejvyšší úrovni “sezení” – každé položce v tom seznamu odpovídá jedno celé chat-session. Tyto položky mají nejčastěji klíče:

  • title – lidsky čitelný název sezení (např. „Analýza TJV…“)

  • create_time / update_time – UNIX čas nebo ISO-string, kdy bylo sezení založeno a naposledy aktualizováno

  • mapping – slovník, který obsahuje všechny uzly (root, systémové zprávy, uživatelské vstupy, odpovědi), každý uzel se odkazuje na svůj parent a na pole children

Podle tebe tedy:

  1. Položky v jsonData → to jsou jednotlivá sezení/chaty.

  2. Uvnitř každé položky (sezení) najdeš právě ten klíč mapping, který ukrývá všechny zprávy a jejich vztahy.


Struktura jedné položky v jsonData

{
  "title": "Název sezení…",
  "create_time": 1748653404.439806,
  "update_time": 1750666511.338081,
  "mapping": {
    "client-created-root": {
      "id": "client-created-root",
      "message": null,
      "parent": null,
      "children": ["13f65eae-…"]
    },
    "13f65eae-…": {
      "id": "13f65eae-…",
      "message": { … },
      "parent": "client-created-root",
      "children": ["61b6910f-…"]
    },
    "61b6910f-…": {
      "id": "61b6910f-…",
      "message": { … },
      "parent": "13f65eae-…",
      "children": [ … ]
    },
    // …
  }
}
  • mapping je slovník všech uzlů.

  • Uzel s id: "client-created-root" je virtuální počátek (nemá message, ale má children).

  • Každý další uzel obsahuje message, které má:

    • author.role (system / user / assistant)

    • create_time (timestamp)

    • content: objekt { content_type, parts }

      • parts je pole řetězců nebo dalších objektů – tady jsou skutečné texty zpráv.


Co si z toho odnést:

  • Sezení (session) ↔ jedna položka v poli jsonData

  • Zprávy ↔ jednotlivé uzly ve mapping (kde message != null)

  • parts uvnitř message.content jsou vlastní texty promptů/odpovědí


Jak na to prakticky:

  1. Projdi pole jsonData – to jsou všechna sezení.

  2. Pro každé sezení si vytáhni title, create_time atd.

  3. Vnořený slovník mapping projdi dvojicí (id, node):

    • pokud node["message"] není null, je to skutečná zpráva, vyzvedneš message.author.role a message.content.parts.

Např. v Pythonu:

for session in jsonData:
    title = session["title"]
    for node_id, node in session["mapping"].items():
        msg = node.get("message")
        if msg and msg.get("content"):
            author = msg["author"]["role"]
            text = msg["content"]["parts"][0]  # první část
            print(f"Sezení: {title} | Uzlu {node_id} | Autor: {author} | Text začíná: {text[:30]!r}")

Takhle dostaneš řádek po řádku všechny skutečné zprávy (user/assistant/system) uvnitř každého chat-sezení.

 

Jak parsovat jsonData chatGPT - díl 2. části a citace

 

* * *

Ve vašem výpisu už nevidím skutečný text zprávy rozdělený do několika jazykově smíšených fragmentů, ale hromadný seznam objektů citací, který je součástí metadat. Podívejme se, jak to celé sedí:

  1. Obsah zprávy (text uživatele nebo asistenta) je vždy v poli

    message.content.parts
    

    a to je pouze seznam řetězců (stringů), například

    "parts": [
      "Toto je celý text jedné odpovědi..."
    ]
    

    nebo u multimédií seznam „asset“ objektů.

  2. Separátně od parts bývají v message.metadata různé další pole, například

    "citations": [ {...}, {...}, … ]
    

    a v nich najdete objekty tvaru

    {
      "start_ix": 423,
      "end_ix": 435,
      "citation_format_type": "tether_v4",
      "metadata": {
        "type": "webpage",
        "title": "Mapování psychologických tendencí…",
        "url": "https://…",
        "text": "Uživatel TJV ve svých příspěvcích...",
        …
      }
    }
    

    Tyto objekty nejsou částí pole parts, ale (message.metadata.citations) – takže nejsou přímo součástí pořadí textu, jen k němu dodatečně odkazují (pomocí start_ix/end_ix) na úseky textu.

  3. Všechny zprávy i citace jsou zabaleny ve stromu mapping. Ten vám říká, která message (uzel) je rodič, které uzly jsou děti atd.


Shrnutí struktury jedné zprávy

"node_id": {
  "id": "…",
  "message": {
    "id": "…",
    "author": { "role": "user" },
    "create_time": 1748…,
    "content": {
      "content_type": "text",
      "parts": [
        "Toto je normální text zprávy; tady je celý řetězec."
      ]
    },
    "status": "finished_successfully",
    "metadata": {
      // další meta, včetně:
      "citations": [
        {
          "start_ix": 423,
          "end_ix": 435,
          "citation_format_type": "tether_v4",
          "metadata": { "type": "webpage", "title": "…", "url": "…", "text": "…" }
        },
        …
      ]
    }
  },
  "parent": "…",
  "children": [ … ]
}
  • parts obsahuje čistě text (nebo assety).

  • metadata.citations obsahuje objekty, které popisují, jaké citace nebo odkazy se v tom textu vyskytují (ale nejsou to přímé fragmenty parts).

  • Když chcete vypsat reálné vzkazy, projděte vždy mapping → node["message"]["content"]["parts"] a ignorujte metadata.citations, pokud se vám nechce ty citace detailně zpracovávat.


Takže ten kus, který jste ukázal:

{"start_ix": 423, "end_ix": 435, "citation_format_type": "tether_v4", "metadata": { … }},
{"start_ix": 5026, …}

je právě první a druhý objekt ve seznamu citací message.metadata.citations, nikoli pokračování řetězce zprávy. Každý takový objekt má:

  • start_ix/end_ix – pozice v původním textu, kam se citace vztahuje

  • citation_format_type – formát (např. tether_v4)

  • metadata – podrobné údaje o dané citaci (URL, titul článku, výňatek textu…)


Doporučení pro parsování

  • Pro čistý text concatenujte všechny položky parts.

  • Pokud vás citace zajímají, přečtěte si message.metadata.citations jako samostatné pole.

  • Nemíchejte objekty z citations s parts — jsou to dvě různé vrstvy informací.

* * *

V exportovaném JSONu je každá položka v poli jsonData celé jedno „sezení“ (chat). Uvnitř každé položky najdeš:

  1. Metainformace sezení

    • title – název/chunk celé session

    • create_time / update_time – kdy bylo sezení vytvořeno a naposledy změněno

  2. mapping – slovník všech uzlů (node), kde klíčem je id uzlu a hodnotou objekt:

    "mapping": {
      "<node-id>": {
        "id": "<node-id>",
        "message": { … }  // nebo null pro kořen
        "parent": "<parent-node-id>"  // nebo null
        "children": ["<child-id-1>", …]
      },
      …
    }
    
    • Uzel s message: null (většinou "client-created-root") je virtuální kořen.

    • Ostatní uzly mají v message skutečnou zprávu.

  3. Struktura jedné zprávy (message)

    "message": {
      "id": "...",
      "author": { "role": "user" | "assistant" | "system", … },
      "create_time": <float nebo null>,
      "content": {
        "content_type": "text" | "...",
        "parts": [
          "<celý text té jedné zprávy jako jeden řetězec>"
        ]
        // u jiných typů obsahu tu mohou být asset ukazatele místo běžného textu
      },
      "status": "...",
      "metadata": {
        "citations": [ { "start_ix":…, "end_ix":…, "metadata": { "url":…, "text":… } }, … ],
        // další meta jako request_id, parent_id atd.
      },
      "recipient": "...",
      "channel": "..."
    }
    
    • content.parts: ZÁKLADNÍ TEXT zprávy – list řetězců, typicky jednprvkový (parts[0] je celý text).

    • metadata.citations: Samostatné bloky s informacemi o citacích v textu (např. zdroj URL, vypíchnutý text), ale nejsou částí parts.


Jak na to:

  • Sezení (chat) = jedna položka v jsonData.

  • Uzel = jeden záznam ve mapping.

    • Pokud message ≠ null → je to opravdová zpráva.

    • message.content.parts → ZPRÁVA.

    • message.metadata.citations → DODATEČNÉ INFO o tom, co v textu citujete (nejsou to další části textu).


Příklad průchodu:

for session in jsonData:
    title = session["title"]
    print("=== Sezení:", title)
    for node_id, node in session["mapping"].items():
        msg = node["message"]
        if msg:
            author = msg["author"]["role"]
            text   = msg["content"]["parts"][0]
            print(f"- {author}: {text[:30]!r}…")
            # pokud chcete i citace:
            for c in msg["metadata"].get("citations", []):
                print("    * citace:", c["metadata"]["text"][:30], "…")

Takhle jasně oddělíte:

  1. Normální text (parts)

  2. Citace (metadata.citations)

a získáte kompletní obraz struktury i obsahu.

 

Jak parsovat jsonData chatGPT (exported data) - přehled 1.

"mapping": {
  "<node-id>": {
    "id": "<node-id>",
    "message": { … }  // nebo null pro kořen
    "parent": "<parent-node-id>"  // nebo null
    "children": ["<child-id-1>", …]
  },
  …
}
 

Zcela klíčové pro orientaci ve stromu mapping jsou tyto identifikátory:

  1. id (uzlu / node-id)

    • Unikátní řetězec (většinou UUID), který označuje právě tento uzel ve slovníku mapping.

    • Používá se jako klíč i v node["id"].

  2. parent (ve slovníku mapping)

    • Hodnota je id nadřazeného uzlu.

    • Každý uzel (kromě „root“) má jednoho parent, tedy uzel, ze kterého tato zpráva/podstrom logicky vychází.

    • Uzel s parent: null (většinou "client-created-root") je počáteční „kořen“ sezení.

  3. children

    • Pole ["id1", "id2", …] – seznam id všech potomků (uzly, které navazují na daný uzel).

    • V jednoduchém lineárním chatu bude každé pole children obsahovat právě jeden další uzel, u vícevětvených scénářů jich může být víc.

  4. message.id

    • Stejné jako uzlové id, ale uvnitř objektu message.

    • Slouží k unitárnímu mapování mezi uzlem a jeho message.

  5. metadata.parent_id (uvnitř message.metadata)

    • Duplicitně ukládá parent i přímo v metadatech té zprávy.

    • Může se hodit pro rychlé filtrování přímo na úrovni message, aniž bys musel prolézat mapping.

  6. metadata.request_id

    • Identifikátor konkrétního API požadavku / uživatelského promptu, ze kterého tah vznikl.

    • Pokud jde o uživatelský vstup, request_id jej spojuje s interním zpracováním.

  7. async_task_id / async_task_title

    • Pokud is_async_task_result_message: true, máte tu ještě async_task_id (interní značka dlouhé operace) a human-readable async_task_title.

  8. mapping vs. jsonData

    • jsonData je pole sezení (chat sessions). Každý prvek pole je jedno celé sezení/chat (má svůj title, create_time apod.).

    • Uvnitř každé session se zcela odděleně nachází mapping, tedy strukturální strom všech uzlů ve vlastním rozhovoru.


Jak je to navázané:

  • Top-level:

    [
      {  // session #1
        "title": "...",
        "mapping": { ... }
      },
      {  // session #2
        ...
      }
    ]
    
  • V každé session:

    • mapping["node-id"] → uzel, který má:

      • id (shodné s klíčem),

      • parent (id nadřazeného),

      • children (pole id potomků),

      • message (objekt).

  • V objektu message najdeš:

    • message.id (jaký uzel to je),

    • message.metadata.parent_id (pro rychlé rozpoznání rodiče),

    • message.metadata.request_id (který uživatelský dotaz to vyvolal),

    • někdy i async_task_id a další příznaky režie.


Zjednodušené schéma

jsonData: [
  session₁ {
    mapping: {
      node₁ {
        id: node₁
        parent: null
        children: [node₂]
        message: null  ← virtuální root
      }
      node₂ {
        id: node₂
        parent: node₁
        children: [node₃]
        message: {
          id: node₂
          author: { role: user }
          metadata: {
            parent_id: node₁
            request_id: abc-123
            is_async_task_result_message: false
          }
        }
      }
      node₃ {
        id: node₃
        parent: node₂
        children: []
        message: {
          …
          metadata: {
            parent_id: node₂
            request_id: abc-123
            async_task_id: long-job-456
            async_task_title: "…"
          }
        }
      }
    }
  },
  session₂ { … }
]
  • parent/parent_id udávají, „ze kterého kroku/vstupu“ daná zpráva vzešla.

  • children: na co navazuje dál.

  • request_id: váže to k tomu, co jsi skutečně poslal „ven“ jako svůj prompt.

  • async_task_*: značí, že odpověď vznikla vícefázově (nejen bezprostředně po promptu).

* * *

 

* * *

Ta pole start_ix a end_ix udávají přesné pozice (offsety) v textovém řetězci, kde v dané zprávě citace začíná a končí. V praxi to znamená:

  1. Odkazují na znaky v té samé proměnné msg["content"]["parts"][0] nebo v msg["content"]["parts"] po sloučení.

  2. Jsou to 0-based indexy znaků (v JavaScriptu se to obvykle měří jako UTF-16 code units, v Pythonu jako Unicode code points).


Co to znamená pro převod \uXXXX → skutečné diakritické znaky

  • Pokud JSON načteš a necháš Python či JavaScript automaticky dekódovat ty unicode escape sekvence (\u00fdý apod.), pak parts[0] uloží v paměti skutečné znaky.

  • Potom start_ix a end_ix odpovídají právě těmto dekódovaným znakům.

    text = msg["content"]["parts"][0]
    # text už obsahuje např. 'TJV má velmi nízkou...'
    citace = text[start_ix:end_ix]
    
  • Nezmění se ti tedy offsety, pokud je dekóduješ před použitím těch indexů.


Kdy nastává problém?

  • Pokud bys nejprve počítal znaky nad původním JSON řetězcem se \uXXXX (tj. escape syntaxí), a pak nahradil \u00fd znakem ý, pak by se ti indexy posouvaly (protože \u00fd je 6 znaků, ale ý je jen 1 znak).

  • Správný postup je:

    1. Načíst JSON a nechat ho plně dekódovat (json.loads v Pythonu, nebo JSON.parse v JS).

    2. Teprve na dekódovaném text = parts[0] pak aplikovat start_ix:end_ix.

To zajistí, že offsety sedí na finální podobu řetězce s diakritikou a emoji. Pokud bys ale nejprve dekódovaný text znovu kódoval zpátky do \uXXXX, nebo manipuloval s řetězcem jiným způsobem (vkládal/odstraňoval znaky), tak bys ty indexy samozřejmě rozházel.


Závěr:

  • start_ix/end_ix jsou offsety v již dekódovaném textu zprávy.

  • Dekódování \uXXXX→UTF-8 (= skutečné diakritické znaky) proto nezmění jejich význam, pokud proběhne před jejich aplikací.

  • Pokud ale unicode escapes převádíš početně nevhodným krokem (např. ve zdrojovém JSONu), pak ano, indexy by neseděly. Proto:

    1. zavolej data = json.loads(raw)

    2. text = data[…]["content"]["parts"][0]

    3. substring = text[start_ix:end_ix]
      a budeš mít přesně tu část zprávy, kterou citace popisuje.

 

* * * 

V metadata zpráv se kromě textových částí (content.parts) nachází ještě pole citations (případně citations + další typy poznámek) s těmito nejčastějšími formáty:


1. "type": "webpage"

Objekt popisuje základní citaci zdroje – má:

  • start_ix / end_ix
    Pozice v dekódovaném textu (parts[0]) od – do (UTF-8 znaky), kde se citace nachází.

  • metadata podklíč s těmito poli:

    • type: "webpage"

    • title – titul stránky

    • url – odkaz

    • text – vypíchnutý úsek původního textu (short snippet)

    • cited_message_id / cited_message_idx – na kterou předchozí zprávu se citace odkazuje

    • evidence_text – další poznámka (často prázdné)

Struktura:

{
  "start_ix": 423,
  "end_ix": 435,
  "citation_format_type": "tether_v4",
  "metadata": {
    "type": "webpage",
    "title": "Mapování psychologických tendencí…",
    "url": "https://…",
    "text": "Uživatel TJV ve svých příspěvcích…",
    "cited_message_id": "cc5d078c-…",
    "evidence_text": ""
  }
}

2. "type": "webpage_extended"

Rozšířená citace, přidává další kontext a ověřené údaje:

  • matched_text
    Přesná sekvence z originálního textu, kterou citace popisuje (např. “[28]L49-L52”).

  • snippet
    Kratší úryvek z cílové webové stránky (nemusí být totožné s metadata.text).

  • attribution
    Zdroj domény (např. zpovednica.blogspot.com).

  • icon_type
    Ikonka zdroje (většinou null).

  • pub_date
    Datum publikace zdroje (často null).

  • alt
    Alternativní popisek (většinou null).

Struktura:

{
  "matched_text": "“[28]L49-L52”",
  "start_idx": 3505,
  "end_idx": 3517,
  "type": "webpage_extended",
  "title": "Mapování psychologických tendencí…",
  "url": "https://…",
  "pub_date": null,
  "snippet": "sarkasticky, její tón je převážně kritický…",
  "attribution": "zpovednica.blogspot.com",
  "icon_type": null
}

3. is_async_task_result_message

Když vidíš v message.metadata klíč

"is_async_task_result_message": true,
"async_task_id": "...",
"async_task_title": "Psychologická a behaviorální analýza…"

znamená to, že tato zpráva je výsledkem asynchronní úlohy (např. delšího API volání / batchového procesu).

  • async_task_id – interní ID úlohy

  • async_task_title – popisek, co se zpracovávalo


Jak to celé použít

  1. Rozdělení obsahu

    • Vypíšeš text z message.content.parts[0].

    • Citace vkládáš pomocí metadata.citations (pro základní linky) a/nebo metadata.citations obsahujících type: "webpage_extended".

  2. Správné offsety

    • Vždy pracuj na dekódovaném textu (json.loads), pak start_ix:end_ix ukazují přímo na české znaky.

  3. Asynchronní zprávy

    • Pokud is_async_task_result_message je true, můžeš je vyfiltrovat nebo označit jako odpovědi generované dávkovou úlohou – mají k sobě vlastní async_task_title.

Tím máš kompletní přehled, jak v datech najít samotný text, veškeré citace a jak rozpoznat, že zpráva vznikla v rámci asynchronní operace.

* * *

V tomhle úseku jsi narazil na několik nových polí a formátů, které obohacují chování a metadata jednotlivých uzlů – pojďme si je rychle projít:

… "content": {
     "content_type": "text",
     "parts": ["… ;\n</html>"]
   },
   "status": "finished_successfully",
   "end_turn": true,
   "weight": 1.0,
   "metadata": {
     "citations": [],              
     "content_references": [],     ← nově vidíš tohle pole
     "message_type": null,
     "model_slug": "o4-mini",
     "default_model_slug": "auto",
     "parent_id": "7d32f62e-…",
     "request_id": "94829d82bd8f8033-MXP",
     "timestamp_": "absolute",
     "is_async_task_result_message": true,  ← a i tohle
     "b1de6e2_rm": true,
     "async_task_id": "deepresch_683a…",
     "async_task_title": "Psychologická a behaviorální analýza…"
   },
   "recipient": "all",
   "channel": "final"
…

1. content_references

Prázdné pole tady, ale obecně by mohlo obsahovat odkazy na externí entity, obrázky, nebo další assety, které se v textu objevují. Pokud bys měl např. vestavěné grafy, videa apod., sem by se zapsal jejich popis/odkaz.

2. status, end_turn, weight

status: stav vykonání (např. "finished_successfully" znamená, že celý backend proces doběhl ok).
end_turn: zda tah končí (pokud true, uživatel má možnost vložit nový vstup).
weight: interní váha nebo priorita v stromu — obvykle všechny outputy mají 1.0.

3. model_slug / default_model_slug

– Označují, který model odpověď generoval ("o4-mini"). Pokud se měnil model, default_model_slug to může zaznamenat.

4. timestamp_

– Zde "absolute" znamená, že create_time v tomto message je absolutní Unix timestamp (nikoli relativní).

5. Asynchronní tasky:

  • is_async_task_result_message: true říká, že tah vznikl jako výsledek dlouhé asynchronní operace (např. batchové zpracování, složitější analýza).

  • async_task_id / async_task_title ukládají interní ID a popisek té úlohy („Psychologická a behaviorální analýza TJV…“).

  • A b1de6e2_rm je jen interní flag, že se jedná o rebase_developer_message nebo podobné značení uvnitř systému.

6. channel

– Hodnota "final" značí, že tohle je konečné zpracování odpovědi asistenta.
– Kromě něj můžou být i jiné kanály (např. "analysis", "thoughts", apod.), ale konečný výstup vždy jde na "final".


Celkově to znamená, že:

  • Nejsou to už jen tvoje požadavky a odpovědi, ale v datech vidíš úplnou historii celého procesu generování:

    1. request (uživatel)

    2. system mezikroky (thoughts, reasoning_recap)

    3. asynchronní výpočty (dlouhé úlohy)

    4. finální output (channel: "final")

  • Metadata ti tím dávají detailní auditní stopu:

    • Který model to vypočítal,

    • zda to byla asynchronní taska,

    • jestli to ukončilo turn,

    • jaké externí assety by se mohly objevit (content_references).

To ti umožňuje přesně rekonstruovat, jak a odkud každá část odpovědi vznikla.

 

 

 

sobota 14. června 2025

Test5 - Volání ve skriptu + popis volání a resize po implementaci simulace draw

process_images()
 └─ for each image:
     ├─ create_thumbnail_with_regions()
     │   ├─ binarize_shadow() → bl_bw, tr_bw
     │   ├─ locate_region_and_source()
     │   │   └─ project_and_find_shadow_ranges()
     │   │       ├─ normalize_projection_manual(row_proj)
     │   │       ├─ find_intervals(vals, ShadowType)
     │   │       ├─ normalize_projection_manual(col_proj)
     │   │       └─ find_intervals(vals, ShadowType)
     │   └─ return bl_small, bl_crop, tr_small, tr_crop, thumbnail, bl_box, tr_box
     ├─ locate_region_and_source(bl_bw, tr_bw, bl_crop, tr_crop, …)
     └─ detect_angle_from_crops(bl_small, bl_crop, tr_small, tr_crop, thumbnail, full_img, bl_box, tr_box)

 

Pipeline volání

  1. create_thumbnail_with_regions(img, output_path, regions, estimated_dpi, debug_simulate_shadow)
    └─ best_divisor(width, height, estimated_dpi)
    └─ resize → thumbnail
    └─ get_dimensions_for_cropped_areas(regions, thumbnail_size, divisor)bl_box, tr_box
    └─ crop → bl_crop, tr_crop
    └─ compute_small_image_and_divisor(bl_crop, est_shadow_thumb_px)bl_small, bl_div
    └─ compute_small_image_and_divisor(tr_crop, est_shadow_thumb_px)tr_small, tr_div
    └─ binarize_shadow(bl_small)bl_bw
    └─ binarize_shadow(tr_small)tr_bw
    └─ if debug_simulate_shadow: simulate_and_measure_thresholds(region_size, debug_folder, label, best_divisor, div_factor, orientations)

  2. locate_region_and_source(bl_bw, tr_bw, bl_crop, tr_crop, thumbnail, full_img, bl_box, tr_box, bl_div, tr_div, small_capacity_bl, small_capacity_tr, est_shadow_thumb_px, output_path)
    └─ project_and_find_shadow_ranges(bl_bw, tr_bw, …, output_path)
    │ └─ for ("small_bl", bl_bw) and ("small_tr", tr_bw):
    │ └─ resize → row_proj, col_proj
    │ └─ normalize_projection_manual(row_proj, w)img_norm, scale, offset
    │ └─ find_intervals(vals, ShadowType.DARK|GRAY)*_dark_row, *_gray_row
    │ └─ normalize_projection_manual(col_proj, h)img_norm, scale, offset
    │ └─ find_intervals(vals, ShadowType.DARK|GRAY)*_dark_col, *_gray_col
    │ └─ intersect_intervals(row_intervals, col_intervals, ShadowType.DARK|GRAY)*_regions_dark, *_regions_gray
    │ └─ save regions in debugging_bl / debugging_tr
    │ └─ return results
    └─ compute kapacita_small_bl, kapacita_small_tr, kapacita_thumbnail
    └─ append candidates in order small_bl, small_tr, crop_bl, crop_tr, thumbnail, full
    └─ return {"candidates": …}, resolution_info

  3. detect_angle_from_crops(bl_small, bl_crop, tr_small, tr_crop, thumbnail, full_img, bl_box, tr_box)
    └─ compute capacities
    └─ in order small_bl → small_tr → crop_bl → crop_tr → thumbnail → full:
    │ └─ measure_angle_and_length(crop_img, threshold_px)angle, length
    │ └─ if angle found → compute regionreturn result dict
    └─ return last result or fallback with angle=None

 TABULKA S VYSVĚTLENÍM

 

Proměnná Vypočítává/definuje se v Používá se v Vysvětlení použití Vazba a konzistence
divisor create_thumbnail_with_regions tamtéž Dělí originální rozměry (width, height) pro zmenšení na thumbnail. Volí se tak, aby výsledný DPI thumbnailu byl blízko cílových 300 dpi → ovlivňuje všechny další úrovně.
scale_factor create_thumbnail_with_regions tamtéž Poměr new_width/width = 1/divisor; škáluje souřadnice regionů z originálu do thumbnailu. Je přesně obrácenou hodnotou divisor (v reálných pixelech) → zajišťuje korektní překlad oblastí.
bl_div / tr_div create_thumbnail_with_regions tamtéž + simulate_and_measure_thresholds Dělí bl_crop a tr_crop pro vytvoření „small“ obrázků (bl_small, tr_small). bl_div, tr_div by měly být stejné řády jako divisor (např. ∼10) pro konzistentní zmenšování věrné DPI.
scale (normalizace) normalize_projection_manual project_and_find_shadow_ranges, simulate_and_measure_thresholds Kompenzuje jak intenzitu (255/(mx–mn)), tak zředění (original_length/L_proj) po projekci. Závisí na poměru původní délky řady/sloupce k délce po resize → zajišťuje konzistentní prahování stínu.
offset (normalizace) normalize_projection_manual project_and_find_shadow_ranges, simulate_and_measure_thresholds Posun původního minima, které bylo „odečteno“ při normalizaci. Společně se scale vytváří konzistentní mapování původních intenzit na [0–255] i napříč různými velikostmi.

POZNÁMKY:

"Zředění" - zředění je zjednodušující výraz pro vedlejší efekt projekce, kdy se intenzity šedi při zmenšení na jednorozměrné pole zprůměrují, a šedá nebo černá vybledne.

Normalizace (po projekci do 1D obrazu): Míra zesílení intenzit v obrazu je závislá na tom jak moc se původní strana zmenšila a taky na tom jaká je minimální a maximální hodnota intenzity v tom obrazu.

Normalizace pak dvoufázově kompenzuje:
1. intenzitu – škála = 255/(max–min), aby nejtmavší byl → 0 a nejsvětlejší byl → 255,
2. zředění – násobek = (původní délka)/(délka projekce), čímž se vyrovná efekt průměrování přes různý počet pixelů.

Společně scale = (255/(mx–mn)) × (original_length/L_proj) a offset = mn zajistí, že 1D obraz vrátí správné relativní rozložení stínu nezávisle na tom, jak moc byl zmenšený.

Úskalí po normalizaci

Poté co byla provedena normalizace 1D obrazu, už neplatí, že by barvy stínu, které byly vizuálně přečteny z původního small náhledu (např. v grafickém editoru), byly totožné s nově vygenerovaným stínem normalizovaného souboru. K tomu by bylo nutné provést přepočet nebo test. Takže pro nalezení hranic šedi jak definuje třída:

class ShadowRanges(Enum):
    DARK_MAX = 188
    GRAY_MIN = 189
    GRAY_MAX = 232
    BLACK = 0
    WHITE = 255

by bylo nutné použít přepočet. Pro ověření funkce pro přepočet a doladění nastavení scriptu vzniká funkce pro simulaci.


 



čtvrtek 12. června 2025

simulační funkce pro kreslení a průniky

 

Tady je kompletní „end-to-end“ funkce, která pro obě oblasti (bottom‐left i top‐right):

  1. Vygeneruje v barvách BLACK, DARK_MAX, GRAY_MIN, WHITE

    • vodorovné čáry (0°)

    • šikmé čáry (+15°)

    • a jednu vertikální šedou čáru (90° / GRAY)

  2. Uloží je ve velikosti původního regionu

  3. Zmenší je do „small“ pomocí vašeho bl_div / tr_div (NEAREST, bez binarizace)

  4. Pro každý výsledný small obraz:

    • vytvoří row/col projekce

    • normalizuje je normalize_projection_manual (vrací (img_norm, scale, offset))

    • spočte find_intervals(…, ShadowType.DARK) a find_intervals(…, ShadowType.GRAY)

    • uloží všechny mezivýsledky (2D, raw small, row, col, nrow, ncol)

    • vytiskne intervaly i skutečné prahové hodnoty, na kterých byly založeny

import os
from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from PIL import Image, ImageDraw
import numpy as np

class ShadowType(Enum):
    DARK = "dark"
    GRAY = "gray"

class ShadowRanges(Enum):
    BLACK    =   0
    DARK_MAX = 188
    GRAY_MIN = 189
    GRAY_MAX = 232
    WHITE    = 255

@dataclass
class PageRegions:
    top_right: tuple[int,int,int,int]
    bottom:    tuple[int,int,int,int]

def normalize_projection_manual(img_proj: Image.Image, original_length: int):
    pixels = list(img_proj.getdata())
    mn, mx = min(pixels), max(pixels)
    if mx == mn:
        img_proj.scale = 1.0
        img_proj.offset = mn
        return img_proj, 1.0, mn
    inten_scale = 255.0 / (mx - mn)
    length_scale = original_length / (img_proj.width if img_proj.height == 1 else img_proj.height)
    scale = inten_scale * length_scale
    offset = mn
    lut = [min(255, max(0, int((i - offset) * scale))) for i in range(256)]
    img_norm = img_proj.point(lut)
    img_norm.scale = scale
    img_norm.offset = offset
    return img_norm, scale, offset

def find_intervals(vals: list[int], shadow: ShadowType):
    if shadow is ShadowType.DARK:
        lo, hi = ShadowRanges.BLACK.value, ShadowRanges.DARK_MAX.value
    else:
        lo, hi = ShadowRanges.GRAY_MIN.value, ShadowRanges.GRAY_MAX.value
    intervals = []
    start = None
    for i, v in enumerate(vals):
        if lo <= v <= hi:
            if start is None: start = i
        elif start is not None:
            intervals.append((start, i-1))
            start = None
    if start is not None:
        intervals.append((start, len(vals)-1))
    return intervals

def simulate_and_measure_thresholds(
    region_px: tuple[int,int],
    debug_folder: str,
    label: str,
    div_factor: int,
    orientations: list[float] = (0.0, 15.0)
):
    """
    1) Vytvoří v debug_folder obraz velikosti region_px + horizontální, šikmé i vertikální čáry
    2) Zmenší (NEAREST) o div_factor na small
    3) Pro small:
       - vytvoří row/col projekce
       - normalizuje je
       - spočte intervaly pro DARK i GRAY
       - uloží všechny mezivýsledky
    4) Vytiskne skutečná lo/hi použitá pro detekci a nalezené intervaly.
    """
    os.makedirs(debug_folder, exist_ok=True)
    w0, h0 = region_px

    # barvy + tvary
    shades = {
        "black":    ShadowRanges.BLACK.value,
        "dark":     ShadowRanges.DARK_MAX.value,
        "gray":     ShadowRanges.GRAY_MIN.value,
        "white":    ShadowRanges.WHITE.value
    }

    for orientation in orientations + [90.0]:  # +90° jednou vertikálně
        for name, intensity in shades.items():
            base = Image.new("L", (w0, h0), 255)
            draw = ImageDraw.Draw(base)

            # horizontální / šikmá / vertikální
            if orientation == 90.0:
                # vertikální čára uprostřed šedě
                x0 = w0//2 - 16
                draw.rectangle([x0, 0, x0+31, h0], fill=ShadowRanges.GRAY_MIN.value)
            else:
                length_px = 368
                thick_px  = 32
                gap = 4
                img = base.copy()
                d = ImageDraw.Draw(img)
                d.rectangle([gap, gap, gap+length_px, gap+thick_px], fill=intensity)
                img = img.rotate(orientation, expand=False, center=(w0//2,h0//2))
                base = img

            # 2D uložíme
            fname2d = f"{label}_{name}_{int(orientation)}.png"
            p2d = os.path.join(debug_folder, fname2d)
            base.save(p2d)

            # zmenšení small
            small = base.resize((w0//div_factor, h0//div_factor), Image.Resampling.NEAREST)
            p_small = os.path.join(debug_folder, f"{label}_{name}_{int(orientation)}_small.png")
            small.save(p_small)

            # 1D projekce
            w, h = small.size
            row = small.resize((w,1), resample=Image.Resampling.BILINEAR)
            col = small.resize((1,h), resample=Image.Resampling.BILINEAR)
            p_row = os.path.join(debug_folder, f"{label}_{name}_{int(orientation)}_small_row.png")
            p_col = os.path.join(debug_folder, f"{label}_{name}_{int(orientation)}_small_col.png")
            row.save(p_row)
            col.save(p_col)

            # normalizace
            nrow, scale_r, off_r = normalize_projection_manual(row, original_length=w)
            ncol, scale_c, off_c = normalize_projection_manual(col, original_length=h)
            p_nrow = p_row.replace(".png", "_n.png")
            p_ncol = p_col.replace(".png", "_n.png")
            nrow.save(p_nrow)
            ncol.save(p_ncol)

            # detekce intervalů
            vals_row = list(nrow.getdata())
            vals_col = list(ncol.getdata())
            int_row_dark = find_intervals(vals_row, ShadowType.DARK)
            int_row_gray = find_intervals(vals_row, ShadowType.GRAY)
            int_col_dark = find_intervals(vals_col, ShadowType.DARK)
            int_col_gray = find_intervals(vals_col, ShadowType.GRAY)

            print(f"[{label} {name} {orientation}°] "
                  f"scale_r={scale_r:.3f}, off_r={off_r}, "
                  f"scale_c={scale_c:.3f}, off_c={off_c}")
            print("  → row_dark:", int_row_dark, " row_gray:", int_row_gray)
            print("  → col_dark:", int_col_dark, " col_gray:", int_col_gray)
            print("  --------------------------------------")

Jak to použít:

regions = PageRegions(
    top_right=(1875, 30, 2400, 300),
    bottom=(25, 3050, 2455, 3310),
)

# po výpočtu scale_factor, bl_div, tr_div v `create_thumbnail_with_regions`:
simulate_and_measure_thresholds(
    region_px=(regions.bottom[2]-regions.bottom[0],
               regions.bottom[3]-regions.bottom[1]),
    debug_folder="/path/to/output/debug_sim_bl",
    label="bl",
    div_factor=bl_div,
    orientations=[0.0, 15.0]
)

simulate_and_measure_thresholds(
    region_px=(regions.top_right[2]-regions.top_right[0],
               regions.top_right[3]-regions.top_right[1]),
    debug_folder="/path/to/output/debug_sim_tr",
    label="tr",
    div_factor=tr_div,
    orientations=[0.0, 15.0]
)

Tím dostaneš pro každou barvu a orientaci:

  • originál 2D (čára na bílé ploše)

  • small verzi

  • row/col projekce (raw i normalizované)

  • vypsané skutečné scale, offset a nalezené intervaly pro DARK a GRAY

Na základě toho si přesně doladíš ShadowRanges.DARK_MAX, GRAY_MIN a GRAY_MAX.

Python: Rozdíl mezi přidáním a rozšířením pole - append vs extend'!

  Výborná otázka – pojďme si vysvětlit rozdíl mezi append() a extend() a proč je v tomto konkrétním případě správné použít extend() . ...

Štítky

.profile adm administrace Adobe AI akcelerace alfa transparence analýza AND any aplikace apt ar archiv asociativní pole atomicity audio autentifikace awk balíčkovací systém bash beacon beacon_hint benchmark Bézierovy křivky bezpečnost biblehub BJT blogger boolean buffer buffering Cache-Conrol Cloudflare code Collector Cut-off ColorManager colorpicker common compare config cookies CPU CPU pipe css CSS3 curl current code cut čas data loss data lost data transfer reliability datasheet datetime.strptime deb deb-systemd-helper debian debián depricated development dioda diody dpkg dpkg -S dpkg-deb drivers EBO Emitter Cut-off Current eps ETag exclude exec Expires extrakce jediného extrakce názvu balíčku souboru extrakce obrázků extrakce souboru .deb fflock fflush ffmpeg FIFO file read file write file_get_contents file_get_contents/file_put_contents file_put_contents filter find first_install.sh flock Fly-back dioda font-face fóra fotorezistor fread functions funkce fwrite gate gate drive GDVfs gedit gedit-common geolokace getdata Ghostscript GIO glib gnome gnome settings GNU Privacy Guard gnupg gpg gradient-background grafika grep grep -v groupadd grub grub update gs gsettings gtk gtk.css gtk+ hebrejština history hlavičky HS html html 5 https hudba charakterizace chatGPT chroot chyba ICES IGBT Image img sizes img srcset impedance implementace imshow inference inkscape inrush current install jalový výkon javascript javescript jednocení seznamů js jsonData kapacita součástek koeficient zesílení komponenty xFce komunikace se serverem koncept konfigurace kontejner korekce barev Krita KSF Last-Modified lazy caching led LEFT JOIN librosa ligatury light-locker lightdm linux list log maják manuál maskování maskování služby masky matplotlib Max-Age measure memory měření MFCC MFCC koeficienty mint Mint 21.3 Mint xFce míry modules moralizace morphologie MOSFET mount moviepy mysql náběhový proud napěťová ochrana nastavení šablony návod nel Network Error Logging NLP normalizace šedi po resize not Notifications NTFS nth-child oblasti oblékání ochrana okruhy přátel OpenVINO IR formát oprava oprava balíčku optočlen org.gnome.desktop.screensaver org.gnome.nm-applet ořezové masky OSHB otázky otázky_jazyky otázky_moralismu_řešení ovladače panely parsování path pdf personifikace photorec php php 4 php 5 php 6 php 7 php 8 phpbb phpBB3 PipeWire pitch PN přechody pnp pole Policykit postscript práva profilování program prune průraz přeinstalování přepěťová ochrana přepolování příkazy připojení k síti připojení k wifi pseudokódd pstoedit PulseAudio PWM regulátory pydub python python3 pytorch ramdisk RBE RDSon read reaktance rectifier regulace vstupního napětí reinstall relyability remount replace restore reverzní geolokace RIGHT JOIN rm role rozvržení disků pro OS linux a data databází řešení samba scan scroll sdílení sdílení souborů Sec-Fetch-Dest Sec-Fetch-Mode Sec-Fetch-Site Sec-Fetch-User Secure Shell sed Set Cookie show-manual-login show-remote-login shunt schemas schémata schottka skript skupiny sloupce služby small song sort soubory soundfile spínané zdroje spínání splines split správa diskových zařízení SQL ssh stabilizace napětí stahování stíny stream string strojové učení stropové učení supplicant svg syntax systemctl systemd-logind T5 tabulka tabulky Tangentové úsečky tar témata tepelná ztráta terminologie test text-shadow themes thermal runaway time timestamp tkinter tr transistor transition tranzistor tranzistory tuple tvorba otázek TVS ubuntu účiník udiskd udisks unconfined underrun unity-greeter update usermod uživatelé va charakteristika vala vektorová grafika Vgs video Vth vynechání adresářů vývoj while wpa wpa_supplicant wrapovací funkce x xandr xapp-watt xargs -I xed xed-common xfdesktop xml XOR Xorg Xorg Thumbnails xrandr závislosti zdánlivý výkon zdroj zenerka zenerovo napětí zip zip archiv zkratky zpomalení zpracování textu zrychlení Žalmy