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- 缓存热点批量流程（有采集缓存不触发 Google） - 简报不足直接从采集缓存生成（轻量补齐） - 三图合成（模特/印花/底图）+ 底图压缩 <2MB - 热点去重→风格去重自动切换 + 不适合类目 review 兜底 - 透明背景（background=transparent）+ 提示词清洗（敏感词/背景描述） - 任务前 basemap 校验 + 模板国家校验 + 模特任务级分配
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1.1 KiB
Python
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"""数据源抽象接口（可插拔核心）。
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新增一个数据源只需：① 继承 DataSource 实现 fetch()；② 在 graph/sources/__init__.py
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的 SOURCES 注册表里登记。config.yaml 通过 ``sources: [google_trends, pinterest]`` 决定启用哪些。
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"""
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from abc import ABC, abstractmethod
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from typing import Any, Dict, List
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class DataSource(ABC):
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#: 注册名（与 config.sources 中的字符串对应）
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name: str = "base"
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@abstractmethod
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def fetch(
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self,
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country: str,
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country_config: Dict[str, Any],
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global_config: Dict[str, Any],
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) -> List[Dict[str, Any]]:
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"""抓取该国热点，返回统一格式行。
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每行字段：``country, topic, seed, source, kind, raw_score``
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- source 标签用于后续权重与归一化（如 gt_trending / gt_style / gt_related / pinterest）
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- kind：trending / rising / top（用于按组归一化）
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- raw_score：Google Trends 相对指数 0-100，或 RSS 排名分
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实现内部必须自行处理限流/重试/异常，返回空列表也不应抛异常到上层。
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"""
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raise NotImplementedError
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