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backend/app/main.py

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 # app/main.py
+import os
 from contextlib import asynccontextmanager
-from fastapi import FastAPI, Depends
-from sqlalchemy.orm import Session
+from fastapi import FastAPI
+from dotenv import load_dotenv
 
+from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
+from app.services.fetcher_service import fetch_and_save_trending_data
+from app.database import engine
+from app.models.models import Base
 
-from app.database import engine, get_db
-from app.models.models import Base, InfoSource, SourceType
+# 路由总线
+from app.api.router import api_router
+
+load_dotenv()
+CRAWL_INTERVAL = int(os.getenv("CRAWL_INTERVAL_MINUTES", 10))
+
+scheduler = AsyncIOScheduler()
 
 
 # ==========================================
-# 1. 生命周期管理：App 启动时自动建表
+# 1. 生命周期管理：App 启动时自动建表 & 启动调度器
 # ==========================================
 @asynccontextmanager
 async def lifespan(app: FastAPI):
-    # 启动时执行：检查模型，如果表不存在，自动在 SQLite 中建表！
+    # 1. 数据库建表
     print("正在初始化数据库表...")
-    # ---> 核心修改 2：直接使用 Base，而不是 models.Base <---
     Base.metadata.create_all(bind=engine)
     print("数据库表初始化完成！")
-    yield
+
+    # 2. 配置并启动定时任务
+    scheduler.add_job(
+        fetch_and_save_trending_data,
+        'interval',
+        minutes=CRAWL_INTERVAL,
+        id='trending_fetch_job',
+        replace_existing=True
+    )
+    scheduler.start()
+    print(f"定时抓取任务已启动，每 {CRAWL_INTERVAL} 分钟执行一次")
+
+    # 为了测试方便，启动时立即执行一次
+    await fetch_and_save_trending_data()
+
+    yield  # 此时 FastAPI 开始接受请求
+
+    # 3. 优雅关闭
+    scheduler.shutdown()
+    print("定时任务已安全关闭")
 
 
-
-# 初始化 FastAPI，挂载生命周期
+# 初始化 FastAPI
 app = FastAPI(title="AI 新闻聚合引擎 API", lifespan=lifespan)
 
-
 # ==========================================
-# 2. 路由 API 定义
+# 2. 挂载路由总线
 # ==========================================
+# 版本控制
+app.include_router(api_router, prefix="/api/v1")
 
-@app.get("/")
+
+# 健康检查
+@app.get("/", tags=["健康检查"])
 async def root():
-    return {"message": "Welcome to AI News Aggregator API"}
-
-
-@app.get("/hello/{name}")
-async def say_hello(name: str):
-    return {"message": f"Hello {name}"}
-
-
-# --->与数据库交互的真实接口
-
-@app.post("/sources/")
-async def create_info_source(name: str, url: str, db: Session = Depends(get_db)):
-    """
-    测试接口：向数据库中添加一个新闻信息源
-    """
-    # ---> 核心修改 3：直接使用 InfoSource 和 SourceType <---
-    new_source = InfoSource(
-        source_name=name,
-        source_type=SourceType.RSS_FEED,  # 默认用 RSS 测试
-        home_url=url
-    )
-
-    db.add(new_source)
-    db.commit()
-    db.refresh(new_source)  # 刷新以获取自动生成的 ID
-
-    return {"message": "创建成功！", "data": new_source}
-
-
-@app.get("/sources/")
-async def get_all_sources(db: Session = Depends(get_db)):
-    """
-    测试接口：查询数据库中所有的信息源
-    """
-    # ---> 核心修改 4：直接使用 InfoSource <---
-    sources = db.query(InfoSource).all()
-    return {"total": len(sources), "data": sources}
+    return {"message": "Welcome to AI News Aggregator API", "status": "ok"}