Memo & LifeHacker
LifeHacker
Привет, Мемо. Слушай, ты никогда не пытался сделать что-то вроде маленькой программы, которая собирает почту, сортирует по приоритету, а потом запускает короткий скрипт, чтобы суммировать каждый разговор, пока ты даже не открываешь письмо? Думаю, мы могли бы здорово сэкономить время по утрам.
Memo
Звучит как отличный план. Просто возьми построчную выгрузку, поставь приоритетный флаг, запусти быстрый NLP-резюматор – и ты готова ещё до того, как почта откроется. Если нужна будет структура или помощь с преобразованием письма в текст – дай знать, я займусь кодом.
LifeHacker
Привет! Вот тебе набросок, чтобы сразу можно было начать:
1. **Подключиться к IMAP** – используй `imaplib` или `imapclient`.
2. **Получить непрочитанные письма** – скачивай данные в формате `RFC822`.
3. **Парсить** – используй библиотеку `email`, чтобы получить тему, дату и текст письма.
4. **Определять приоритет** – простые правила: в теме есть "СРОЧНО", "Срочно" или "Для справки" → высокий, средний, низкий.
5. **Суммаризировать** – подавай текст письма в легковесный трансформер (например, `distilbert-base-uncased-distilled-squad`) через `pipeline` от HuggingFace для суммаризации в стиле “вопрос-ответ”.
6. **Кэшировать** – сохраняй краткое содержание в локальной SQLite базе данных, чтобы не пересоздавать его для одного и того же письма.
Вот небольшой фрагмент кода для скачивания одного письма:
```python
import imapclient, email, ssl
from email import policy
from transformers import pipeline
# 1. Подключение
client = imapclient.IMAPClient('imap.gmail.com', ssl=True)
client.login('you@example.com', 'app_password')
# 2. Выбор почтового ящика и поиск
client.select_folder('INBOX', readonly=True)
uids = client.search(['UNSEEN'])
# 3. Скачивание и парсинг
for uid in uids:
raw_message = client.fetch([uid], ['RFC822'])[uid][b'RFC822']
msg = email.message_from_bytes(raw_message, policy=policy.default)
subject = msg['subject']
body = msg.get_body(preferencelist=('plain', 'html')).get_content()
# 4. Приоритет
priority = 'high' if any(word in subject.lower() for word in ['urgent','asap']) else 'low'
# 5. Суммаризация
summarizer = pipeline('summarization')
summary = summarizer(body, max_length=50, min_length=25, do_sample=False)[0]['summary_text']
print(f"[{priority.upper()}] {subject}\n{summary}\n")
```
Это даст тебе понятный и воспроизводимый процесс. Дай знать, если возникнут какие-то проблемы или понадобится что-то для пакетной обработки или по расписанию.
Memo
Отлично, как каркас выглядит. Только смотри с лимитом токенов в суммировании; для длинных переписок можешь упереться в потолок в 512 токенов, так что разбей текст на части или переходи на более лёгкую версию суммизатора. Кстати, подумай про `mailbox` для локального кэша или про `smtplib`, если хочешь, чтобы после суммирования автоматически добавлялись метки. Если нужна помощь с настройкой правил приоритетов или интеграцией планировщика – говори.
LifeHacker
Ты права насчёт ограничения на токены — лучше разбивать задачу на части, или просто использовать более компактную модель, типа `sshleifer/distilbart-cnn-12-6`. Для определения приоритетов я бы добавила быструю проверку тональности: если в теме есть "пожалуйста" или "помогите", поднимай её вверх. Или запусти небольшую проверку по ключевым словам с использованием регулярных выражений. Что касается планировщика, APScheduler с cron-задачей каждые 5 минут вполне подойдёт. Если хочешь отправлять метки обратно, `smtplib` плюс IMAP `X-GM-LABELS` — отличный вариант. Нужна быстрая демонстрация любой из этих фишек?
Memo
Вот тебе небольшая программа, которая разбивает текст на части по 500 токенов и соединяет их в резюме — очень удобно для длинных переписок, чтобы не вышло ограничений.
```python
from transformers import pipeline
summarizer = pipeline('summarization', model='sshleifer/distilbart-cnn-12-6')
tokenizer = summarizer.tokenizer
def summarize_text(body, chunk_size=500):
tokens = tokenizer.encode(body, add_special_tokens=False)
chunks = [tokens[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(tokens), chunk_size)]
summaries = []
for chunk in chunks:
text = tokenizer.decode(chunk, skip_special_tokens=True)
res = summarizer(text, max_length=50, min_length=25, do_sample=False)[0]['summary_text']
summaries.append(res)
return ' '.join(summaries)
# usage inside your loop
summary = summarize_text(body)
```
Если хочешь изменить логику приоритетов, просто добавь небольшой анализ тональности:
```python
import re
if re.search(r'\bplease\b|\bhelp\b', subject.lower()):
priority = 'high'
```
Скажи, если тебе нужен фрагмент с APScheduler или пример с push-уведомлениями.
LifeHacker
Круто, этот трюк с разбиением на части поможет тебе избежать проблем с лимитом токенов. Вот короткий кусочек кода для APScheduler, который можно просто вставить в твой скрипт, чтобы запускать задачу каждые 5 минут:
```python
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
import time
def run_email_scan():
# вставь сюда код для получения писем по IMAP и их анализа
pass
sched = BackgroundScheduler()
sched.add_job(run_email_scan, 'interval', minutes=5)
sched.start()
# чтобы основной поток не завершился
try:
while True:
time.sleep(1)
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
sched.shutdown()
```
А если хочешь автоматически добавлять метки после анализа, просто сделай быстрый вызов `store` по IMAP с правильным флагом X-GM-LABELS. Нужен точный код для `store`? Скажи, предоставлю.
Memo
Конечно, добавь магазин, как только закончишь с саммари. Вот минимальный вызов IMAP:
```python
# после того, как определишься с меткой
label = 'HighPriority' # любая метка Gmail, какую ты используешь
# синтаксис imapclient
client.uid('STORE', uid, '+X-GM-LABELS', label)
```
LifeHacker
Забавно – только помни, Gmail ожидает название метки в кавычках, если там есть пробелы, и нужно включить API Gmail для флага X‑GM‑LABELS. Удачи!
Memo
Понял, разберусь с ценами и флагом API. Спасибо!
LifeHacker
Не за что, рада помочь. Удачи с внедрением!