reformat: 格式化memory.py

src/plugins/memory_system/memory.py

@@ -27,6 +27,7 @@ logger = log_module.setup_logger(LogClassification.MEMORY)
 
 logger.info("初始化记忆系统")
 
+
 class Memory_graph:
     def __init__(self):
         self.G = nx.Graph()  # 使用 networkx 的图结构
@@ -46,9 +47,9 @@ class Memory_graph:
         else:
             # 如果是新边,初始化 strength 为 1
             self.G.add_edge(concept1, concept2,
-                          strength=1,
-                          created_time=current_time,  # 添加创建时间
-                          last_modified=current_time) # 添加最后修改时间
+                            strength=1,
+                            created_time=current_time,  # 添加创建时间
+                            last_modified=current_time)  # 添加最后修改时间
 
     def add_dot(self, concept, memory):
         current_time = datetime.datetime.now().timestamp()
@@ -69,9 +70,9 @@ class Memory_graph:
         else:
             # 如果是新节点,创建新的记忆列表
             self.G.add_node(concept,
-                          memory_items=[memory],
-                          created_time=current_time,  # 添加创建时间
-                          last_modified=current_time) # 添加最后修改时间
+                            memory_items=[memory],
+                            created_time=current_time,  # 添加创建时间
+                            last_modified=current_time)  # 添加最后修改时间
 
     def get_dot(self, concept):
         # 检查节点是否存在于图中
@@ -210,7 +211,8 @@ class Hippocampus:
                     # 成功抽取短期消息样本
                     # 数据写回：增加记忆次数
                     for message in messages:
-                        db.messages.update_one({"_id": message["_id"]}, {"$set": {"memorized_times": message["memorized_times"] + 1}})                 
+                        db.messages.update_one({"_id": message["_id"]},
+                                               {"$set": {"memorized_times": message["memorized_times"] + 1}})
                     return messages
             try_count += 1
         # 三次尝试均失败
@@ -387,9 +389,9 @@ class Hippocampus:
                             strength = int(similarity * 10)
                             logger.info(f"连接相似节点: {topic} 和 {similar_topic} (强度: {strength})")
                             self.memory_graph.G.add_edge(topic, similar_topic,
-                                                       strength=strength,
-                                                       created_time=current_time,
-                                                       last_modified=current_time)
+                                                         strength=strength,
+                                                         created_time=current_time,
+                                                         last_modified=current_time)
 
             # 连接同批次的相关话题
             for i in range(len(all_topics)):
@@ -533,9 +535,9 @@ class Hippocampus:
 
             # 添加节点到图中
             self.memory_graph.G.add_node(concept,
-                                       memory_items=memory_items,
-                                       created_time=created_time,
-                                       last_modified=last_modified)
+                                         memory_items=memory_items,
+                                         created_time=created_time,
+                                         last_modified=last_modified)
 
         # 从数据库加载所有边
         edges = list(db.graph_data.edges.find())
@@ -567,9 +569,9 @@ class Hippocampus:
             # 只有当源节点和目标节点都存在时才添加边
             if source in self.memory_graph.G and target in self.memory_graph.G:
                 self.memory_graph.G.add_edge(source, target,
-                                           strength=strength,
-                                           created_time=created_time,
-                                           last_modified=last_modified)
+                                             strength=strength,
+                                             created_time=created_time,
+                                             last_modified=last_modified)
 
         if need_update:
             logger.success("[数据库] 已为缺失的时间字段进行补充")
@@ -612,7 +614,7 @@ class Hippocampus:
             edge_data = self.memory_graph.G[source][target]
             last_modified = edge_data.get('last_modified')
 
-            if current_time - last_modified > 3600*global_config.memory_forget_time:
+            if current_time - last_modified > 3600 * global_config.memory_forget_time:
                 current_strength = edge_data.get('strength', 1)
                 new_strength = current_strength - 1
 
@@ -632,7 +634,7 @@ class Hippocampus:
             node_data = self.memory_graph.G.nodes[node]
             last_modified = node_data.get('last_modified', current_time)
 
-            if current_time - last_modified > 3600*24:
+            if current_time - last_modified > 3600 * 24:
                 memory_items = node_data.get('memory_items', [])
                 if not isinstance(memory_items, list):
                     memory_items = [memory_items] if memory_items else []
@@ -943,6 +945,7 @@ def segment_text(text):
     seg_text = list(jieba.cut(text))
     return seg_text
 
+
 driver = get_driver()
 config = driver.config