from pathlib import Path from typing import Iterable, Optional, Dict, Any, List, Set, Callable from pydantic import BaseModel, Field, field_validator, model_validator from app.schemas.message import MessageChannel from app.schemas.file import FileItem class Event(BaseModel): """ 事件模型 """ event_type: str = Field(..., description="事件类型") event_data: Optional[dict] = Field(default={}, description="事件数据") priority: Optional[int] = Field(0, description="事件优先级") class BaseEventData(BaseModel): """ 事件数据的基类，所有具体事件数据类应继承自此类 """ pass class ConfigChangeEventData(BaseEventData): """ ConfigChange 事件的数据模型 """ key: set[str] = Field(..., description="配置项的键（集合类型）") value: Optional[Any] = Field(default=None, description="配置项的新值") change_type: str = Field( default="update", description="配置项的变更类型，如 'add', 'update', 'delete'" ) @field_validator("key", mode="before") @classmethod def convert_to_set(cls, v): """将输入的 str、list、dict.keys() 等转为 set""" if v is None: return set() elif isinstance(v, str): return {v} elif isinstance(v, dict): return set(str(k) for k in v.keys()) elif isinstance(v, (list, tuple)): return set(str(item) for item in v) elif isinstance(v, set): return set(str(item) for item in v) elif isinstance(v, Iterable): return set(str(item) for item in v) else: return {str(v)} class ChainEventData(BaseEventData): """ 链式事件数据的基类，所有具体事件数据类应继承自此类 """ pass class AgentLLMProviderEventData(ChainEventData): """ Agent LLM 供应商选择事件数据。 事件发出方会带入当前系统配置作为默认值；插件可覆盖 provider、base_url、 api_key、model、user_agent、use_proxy 等字段，并通过 selected_provider_id 标记本次选择，方便 后续用量事件精确回写到同一个配额条目。 """ provider: Optional[str] = Field(default=None, description="LLM provider ID") base_url: Optional[str] = Field(default=None, description="API Base URL") api_key: Optional[str] = Field(default=None, description="API Key") model: Optional[str] = Field(default=None, description="模型名称") base_url_preset: Optional[str] = Field(default=None, description="Base URL 预设ID") user_agent: Optional[str] = Field(default=None, description="OpenAI兼容接口User-Agent") use_proxy: Optional[bool] = Field(default=None, description="是否使用系统代理") thinking_level: Optional[str] = Field(default=None, description="思考模式级别") selected_provider_id: Optional[str] = Field(default=None, description="插件侧供应商ID") selected_provider_name: Optional[str] = Field(default=None, description="插件侧供应商名称") source: Optional[str] = Field(default=None, description="选择来源") metadata: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict, description="扩展元数据") class AgentTokensUsageEventData(BaseEventData): """ Agent Tokens 用量广播事件数据。 用量事件不携带 API Key，只携带选择事件返回的 selected_provider_id 以及 聚合后的 token 统计，避免把密钥扩散给广播订阅者。 """ session_id: str = Field(..., description="Agent 会话ID") selected_provider_id: Optional[str] = Field(default=None, description="插件侧供应商ID") selected_provider_name: Optional[str] = Field(default=None, description="插件侧供应商名称") provider: Optional[str] = Field(default=None, description="实际 LLM provider ID") base_url: Optional[str] = Field(default=None, description="API Base URL") model: Optional[str] = Field(default=None, description="模型名称") input_tokens: int = Field(default=0, description="输入 tokens") output_tokens: int = Field(default=0, description="输出 tokens") total_tokens: int = Field(default=0, description="总 tokens") model_call_count: int = Field(default=0, description="模型调用次数") success: bool = Field(default=False, description="Agent 执行是否成功") error: Optional[str] = Field(default=None, description="失败原因") started_at: Optional[str] = Field(default=None, description="开始时间") finished_at: Optional[str] = Field(default=None, description="结束时间") source: str = Field(default="agent", description="事件来源") metadata: Dict[str, Any] = Field(default_factory=dict, description="扩展元数据") class AuthCredentials(ChainEventData): """ AuthVerification 事件的数据模型 Attributes: username (Optional[str]): 用户名，适用于 "password" grant_type password (Optional[str]): 用户密码，适用于 "password" grant_type mfa_code (Optional[str]): 一次性密码，目前仅适用于 "password" 认证类型 code (Optional[str]): 授权码，适用于 "authorization_code" grant_type grant_type (str): 认证类型，如 "password", "authorization_code", "client_credentials" # scope (List[str]): 权限范围，如 ["read", "write"] token (Optional[str]): 认证令牌 channel (Optional[str]): 认证渠道 service (Optional[str]): 服务名称 """ # 输入参数 username: Optional[str] = Field( None, description="用户名，适用于 'password' 认证类型" ) password: Optional[str] = Field( None, description="用户密码，适用于 'password' 认证类型" ) mfa_code: Optional[str] = Field( None, description="一次性密码，目前仅适用于 'password' 认证类型" ) code: Optional[str] = Field( None, description="授权码，适用于 'authorization_code' 认证类型" ) grant_type: str = Field( ..., description="认证类型，如 'password', 'authorization_code', 'client_credentials'", ) # scope: List[str] = Field(default_factory=list, description="权限范围，如 ['read', 'write']") # 输出参数 # grant_type 为 authorization_code 时，输出参数包括 username、token、channel、service token: Optional[str] = Field(default=None, description="认证令牌") channel: Optional[str] = Field(default=None, description="认证渠道") service: Optional[str] = Field(default=None, description="服务名称") @model_validator(mode="before") @classmethod def check_fields_based_on_grant_type(cls, values): # noqa grant_type = values.get("grant_type") if not grant_type: values["grant_type"] = "password" grant_type = "password" if grant_type == "password": if not values.get("username") or not values.get("password"): raise ValueError( "username and password are required for grant_type 'password'" ) elif grant_type == "authorization_code": if not values.get("code"): raise ValueError("code is required for grant_type 'authorization_code'") return values class AuthInterceptCredentials(ChainEventData): """ AuthIntercept 事件的数据模型 Attributes: # 输入参数 username (str): 用户名 channel (str): 认证渠道 service (str): 服务名称 token (str): 认证令牌 status (str): 认证状态，"triggered" 和 "completed" 两个状态 # 输出参数 source (str): 拦截源，默认值为 "未知拦截源" cancel (bool): 是否取消认证，默认值为 False """ # 输入参数 username: Optional[str] = Field(..., description="用户名") channel: str = Field(..., description="认证渠道") service: str = Field(..., description="服务名称") status: str = Field( ..., description="认证状态, 包含 'triggered' 表示认证触发，'completed' 表示认证成功", ) token: Optional[str] = Field(default=None, description="认证令牌") # 输出参数 source: str = Field(default="未知拦截源", description="拦截源") cancel: bool = Field(default=False, description="是否取消认证") class CommandRegisterEventData(ChainEventData): """ CommandRegister 事件的数据模型 Attributes: # 输入参数 commands (dict): 菜单命令 origin (str): 事件源，可以是 Chain 或具体的模块名称 service (str): 服务名称 # 输出参数 source (str): 拦截源，默认值为 "未知拦截源" cancel (bool): 是否取消认证，默认值为 False """ # 输入参数 commands: Dict[str, dict] = Field(..., description="菜单命令") origin: str = Field(..., description="事件源") service: Optional[str] = Field(..., description="服务名称") # 输出参数 cancel: bool = Field(default=False, description="是否取消注册") source: str = Field(default="未知拦截源", description="拦截源") class TransferRenameBuildEventData(ChainEventData): """ TransferRenameBuild 事件的数据模型 在 ``transhandler.get_rename_path`` 渲染文件名之前发出，给插件一次往 ``rename_dict`` 写字段的机会。典型用法是通过 ffprobe 或外部接口探测源文件， 把分辨率、视频/音频编码、HDR 等字段写入 ``rename_dict``，主程序下一步渲染时 就能直接用到这些字段，不需要插件事后再渲染一次去覆盖结果。 与 ``TransferRenameEventData`` 的分工： - 本事件负责"往 ``rename_dict`` 里写字段"，没有输出参数； - ``TransferRename`` 在渲染之后触发，负责对已渲染好的字符串再做改写（大小写、 词替换、模板覆盖等），由智能重命名一类插件使用。 使用约定： - 只往 ``rename_dict`` 写字段，不要在这里改写已经渲染好的字符串； - ``source_path`` / ``source_item`` 为空时（如重命名预览场景），需要源文件 才能工作的插件请直接 return； - ``rename_dict`` 中以双下划线开头的键（``__meta__`` / ``__mediainfo__`` 等） 存放的是原始对象引用，只读使用，不要修改这些对象本身。 Attributes: template_string (str): Jinja2 模板字符串 rename_dict (Dict[str, Any]): 渲染上下文，可直接修改 source_path (Optional[str]): 源文件路径，即待整理的文件路径 source_item (Optional[FileItem]): 源文件信息，即待整理的文件信息 """ template_string: str = Field(..., description="模板字符串") rename_dict: Dict[str, Any] = Field(..., description="渲染上下文") source_path: Optional[str] = Field( None, description="源文件路径，即待整理的文件路径" ) source_item: Optional[FileItem] = Field( None, description="源文件信息，即待整理的文件信息" ) class TransferRenameEventData(ChainEventData): """ TransferRename 事件的数据模型 Attributes: # 输入参数 template_string (str): Jinja2 模板字符串 rename_dict (dict): 渲染上下文 render_str (str): 渲染生成的字符串 path (Optional[Path]): 当前文件的目标路径 source_path (Optional[str]): 源文件路径，即待整理的文件路径 source_item (Optional[FileItem]): 源文件信息，即待整理的文件信息 # 输出参数 updated (bool): 是否已更新，默认值为 False updated_str (str): 更新后的字符串 source (str): 拦截源，默认值为 "未知拦截源" """ # 输入参数 template_string: str = Field(..., description="模板字符串") rename_dict: Dict[str, Any] = Field(..., description="渲染上下文") path: Optional[Path] = Field(None, description="文件的目标路径") render_str: str = Field(..., description="渲染生成的字符串") source_path: Optional[str] = Field( None, description="源文件路径，即待整理的文件路径" ) source_item: Optional[FileItem] = Field( None, description="源文件信息，即待整理的文件信息" ) # 输出参数 updated: bool = Field(default=False, description="是否已更新") updated_str: Optional[str] = Field(default=None, description="更新后的字符串") source: Optional[str] = Field(default="未知拦截源", description="拦截源") class ResourceSelectionEventData(BaseModel): """ ResourceSelection 事件的数据模型 Attributes: # 输入参数 contexts (List[Context]): 当前待选择的资源上下文列表 source (str): 事件源，指示事件的触发来源 # 输出参数 updated (bool): 是否已更新，默认值为 False updated_contexts (Optional[List[Context]]): 已更新的资源上下文列表，默认值为 None source (str): 更新源，默认值为 "未知更新源" """ # 输入参数 contexts: Any = Field(None, description="待选择的资源上下文列表") downloader: Optional[str] = Field(None, description="下载器") origin: Optional[str] = Field(None, description="来源") # 输出参数 updated: bool = Field(default=False, description="是否已更新") updated_contexts: Optional[List[Any]] = Field( default=None, description="已更新的资源上下文列表" ) source: Optional[str] = Field(default="未知拦截源", description="拦截源") class ResourceDownloadEventData(ChainEventData): """ ResourceDownload 事件的数据模型 Attributes: # 输入参数 context (Context): 当前资源上下文 episodes (Set[int]): 需要下载的集数 channel (MessageChannel): 通知渠道 origin (str): 来源（消息通知、Subscribe、Manual等） downloader (str): 下载器 options (dict): 其他参数 # 输出参数 cancel (bool): 是否取消下载，默认值为 False source (str): 拦截源，默认值为 "未知拦截源" reason (str): 拦截原因，描述拦截的具体原因 """ # 输入参数 context: Any = Field(None, description="当前资源上下文") episodes: Optional[Set[int]] = Field(None, description="需要下载的集数") channel: Optional[MessageChannel] = Field(None, description="通知渠道") origin: Optional[str] = Field(None, description="来源") downloader: Optional[str] = Field(None, description="下载器") options: Optional[dict] = Field(default={}, description="其他参数") # 输出参数 cancel: bool = Field(default=False, description="是否取消下载") source: str = Field(default="未知拦截源", description="拦截源") reason: str = Field(default="", description="拦截原因") class TransferInterceptEventData(ChainEventData): """ TransferIntercept 事件的数据模型 Attributes: # 输入参数 fileitem (FileItem): 源文件 target_storage (str): 目标存储 target_path (Path): 目标路径 transfer_type (str): 整理方式（copy、move、link、softlink等） options (dict): 其他参数 # 输出参数 cancel (bool): 是否取消下载，默认值为 False source (str): 拦截源，默认值为 "未知拦截源" reason (str): 拦截原因，描述拦截的具体原因 """ # 输入参数 fileitem: FileItem = Field(..., description="源文件") mediainfo: Any = Field(..., description="媒体信息") target_storage: str = Field(..., description="目标存储") target_path: Path = Field(..., description="目标路径") transfer_type: str = Field(..., description="整理方式") options: Optional[dict] = Field(default=None, description="其他参数") # 输出参数 cancel: bool = Field(default=False, description="是否取消整理") source: str = Field(default="未知拦截源", description="拦截源") reason: str = Field(default="", description="拦截原因") class TransferOverwriteCheckEventData(ChainEventData): """ TransferOverwriteCheck 事件的数据模型 在覆盖模式判断（如按文件大小覆盖）执行之前触发，允许插件提供源文件与 目标文件的真实大小（例如本地 .strm 文件指向的网盘原始文件大小），或者 直接给出覆盖决策。 Attributes: # 输入参数 fileitem (FileItem): 源文件 target_item (FileItem): 目标文件（已存在） target_storage (str): 目标存储 target_path (Path): 目标文件路径 overwrite_mode (str): 覆盖模式（always、size、never、latest） transfer_type (str): 整理方式 options (dict): 其他参数 # 输出参数 source_size (Optional[int]): 由插件提供的源文件真实大小，覆盖 fileitem.size 用于 size 模式比较；为 None 时表示不修改 target_size (Optional[int]): 由插件提供的目标文件真实大小，覆盖 target_item.size 用于 size 模式比较；为 None 时表示不修改 overwrite (Optional[bool]): 由插件直接给出的覆盖决策，非 None 时 将完全跳过 MoviePilot 内置的 size/never/latest 等比较逻辑 source (str): 处理来源 reason (str): 处理原因，描述插件做出决策或修改的原因 """ # 输入参数 fileitem: FileItem = Field(..., description="源文件") target_item: FileItem = Field(..., description="目标已存在文件") target_storage: str = Field(..., description="目标存储") target_path: Path = Field(..., description="目标文件路径") overwrite_mode: str = Field(..., description="覆盖模式") transfer_type: str = Field(..., description="整理方式") options: Optional[dict] = Field(default=None, description="其他参数") # 输出参数 source_size: Optional[int] = Field( default=None, description="插件提供的源文件真实大小" ) target_size: Optional[int] = Field( default=None, description="插件提供的目标文件真实大小" ) overwrite: Optional[bool] = Field( default=None, description="插件直接给出的覆盖决策" ) source: str = Field(default="未知处理源", description="处理来源") reason: str = Field(default="", description="处理原因") class DiscoverMediaSource(BaseModel): """ 探索媒体数据源的基类 """ name: str = Field(..., description="数据源名称") mediaid_prefix: str = Field(..., description="媒体ID的前缀，不含:") api_path: str = Field(..., description="媒体数据源API地址") filter_params: Optional[Dict[str, Any]] = Field( default=None, description="过滤参数" ) filter_ui: Optional[List[dict]] = Field(default=[], description="过滤参数UI配置") depends: Optional[Dict[str, list]] = Field( default=None, description="UI依赖关系字典" ) class DiscoverSourceEventData(ChainEventData): """ DiscoverSource 事件的数据模型 Attributes: # 输出参数 extra_sources (List[DiscoverMediaSource]): 额外媒体数据源 """ # 输出参数 extra_sources: List[DiscoverMediaSource] = Field( default_factory=list, description="额外媒体数据源" ) class RecommendMediaSource(BaseModel): """ 推荐媒体数据源的基类 """ name: str = Field(..., description="数据源名称") api_path: str = Field(..., description="媒体数据源API地址") type: str = Field(..., description="类型") class RecommendSourceEventData(ChainEventData): """ RecommendSource 事件的数据模型 Attributes: # 输出参数 extra_sources (List[RecommendMediaSource]): 额外媒体数据源 """ # 输出参数 extra_sources: List[RecommendMediaSource] = Field( default_factory=list, description="额外媒体数据源" ) class MediaRecognizeConvertEventData(ChainEventData): """ MediaRecognizeConvert 事件的数据模型 Attributes: # 输入参数 mediaid (str): 媒体ID，格式为`前缀:ID值`，如 tmdb:12345、douban:1234567 convert_type (str): 转换类型 仅支持：themoviedb/douban，需要转换为对应的媒体数据并返回 # 输出参数 media_dict (dict): TheMovieDb/豆瓣的媒体数据 """ # 输入参数 mediaid: str = Field(..., description="媒体ID") convert_type: str = Field(..., description="转换类型（themoviedb/douban）") # 输出参数 media_dict: dict = Field( default_factory=dict, description="转换后的媒体信息（TheMovieDb/豆瓣）" ) class StorageOperSelectionEventData(ChainEventData): """ StorageOperSelect 事件的数据模型 Attributes: # 输入参数 storage (str): 存储类型 # 输出参数 storage_oper (Callable): 存储操作对象 """ # 输入参数 storage: Optional[str] = Field(default=None, description="存储类型") # 输出参数 storage_oper: Optional[Callable] = Field(default=None, description="存储操作对象") class SubscribeEpisodesRefreshEventData(ChainEventData): """ SubscribeEpisodesRefresh 事件的数据模型 主程序在推算订阅某季总集数时发出，携带按 TMDB 季集数算出的默认值，外部可据自身策略覆盖total_episode（如待定集数） Attributes: # 输入参数 tmdbid (Optional[int]): TMDB ID doubanid (Optional[str]): 豆瓣 ID season (Optional[int]): 季号 mediainfo (Any): 媒体信息 current_total_episode (int): 主程序按 TMDB 季集数算出的默认总集数 subscribe_id (Optional[int]): 订阅 ID；订阅创建场景下尚未入库，为空 scene (Optional[str]): 触发场景，create/refresh/precheck # 输出参数 updated (bool): 外部是否覆盖了总集数，默认 False total_episode (Optional[int]): 覆盖后的总集数，仅在 updated=True 时生效 source (str): 覆盖来源 reason (str): 覆盖原因 """ # 输入参数 tmdbid: Optional[int] = Field(default=None, description="TMDB ID") doubanid: Optional[str] = Field(default=None, description="豆瓣 ID") season: Optional[int] = Field(default=None, description="季号") mediainfo: Any = Field(default=None, description="媒体信息") current_total_episode: int = Field(default=0, description="按 TMDB 季集数算出的默认总集数") subscribe_id: Optional[int] = Field(default=None, description="订阅 ID；创建场景为空") scene: Optional[str] = Field(default=None, description="触发场景：create/refresh/precheck") # 输出参数 updated: bool = Field(default=False, description="外部是否覆盖了总集数") total_episode: Optional[int] = Field(default=None, description="覆盖后的总集数") source: str = Field(default="未知来源", description="覆盖来源") reason: str = Field(default="", description="覆盖原因") class SubscribeCompletionCheckEventData(ChainEventData): """ SubscribeCompletionCheck 事件的数据模型 在订阅被自动判定完成、即将收口（写历史并删除）之前发出，允许外部据完结策略否决本次完成 Attributes: # 输入参数 subscribe (Any): 订阅对象 mediainfo (Any): 媒体信息 meta (Any): 元数据 # 输出参数 cancel (bool): 是否否决本次完成，默认 False source (str): 否决来源 reason (str): 否决原因 """ # 输入参数 subscribe: Any = Field(default=None, description="订阅对象") mediainfo: Any = Field(default=None, description="媒体信息") meta: Any = Field(default=None, description="元数据") # 输出参数 cancel: bool = Field(default=False, description="是否否决本次完成") source: str = Field(default="未知来源", description="否决来源") reason: str = Field(default="", description="否决原因")