ruff

src/chat/express/style_learner.py

@@ -72,7 +72,7 @@ class StyleLearner:
             # 检查是否需要清理
             current_count = len(self.style_to_id)
             cleanup_trigger = int(self.max_styles * self.cleanup_threshold)
-            
+
             if current_count >= cleanup_trigger:
                 if current_count >= self.max_styles:
                     # 已经达到最大限制，必须清理
@@ -109,7 +109,7 @@ class StyleLearner:
     def _cleanup_styles(self):
         """
         清理低价值的风格，为新风格腾出空间
-        
+
         清理策略：
         1. 综合考虑使用次数和最后使用时间
         2. 删除得分最低的风格
@@ -118,34 +118,34 @@ class StyleLearner:
         try:
             current_time = time.time()
             cleanup_count = max(1, int(len(self.style_to_id) * self.cleanup_ratio))
-            
+
             # 计算每个风格的价值分数
             style_scores = []
             for style_id in self.style_to_id.values():
                 # 使用次数
                 usage_count = self.learning_stats["style_counts"].get(style_id, 0)
-                
+
                 # 最后使用时间（越近越好）
                 last_used = self.learning_stats["style_last_used"].get(style_id, 0)
-                time_since_used = current_time - last_used if last_used > 0 else float('inf')
-                
+                time_since_used = current_time - last_used if last_used > 0 else float("inf")
+
                 # 综合分数：使用次数越多越好，距离上次使用时间越短越好
                 # 使用对数来平滑使用次数的影响
                 import math
                 usage_score = math.log1p(usage_count)  # log(1 + count)
-                
+
                 # 时间分数：转换为天数，使用指数衰减
                 days_unused = time_since_used / 86400  # 转换为天
                 time_score = math.exp(-days_unused / 30)  # 30天衰减因子
-                
+
                 # 综合分数：80%使用频率 + 20%时间新鲜度
                 total_score = 0.8 * usage_score + 0.2 * time_score
-                
+
                 style_scores.append((style_id, total_score, usage_count, days_unused))
-            
+
             # 按分数排序，分数低的先删除
             style_scores.sort(key=lambda x: x[1])
-            
+
             # 删除分数最低的风格
             deleted_styles = []
             for style_id, score, usage, days in style_scores[:cleanup_count]:
@@ -156,27 +156,27 @@ class StyleLearner:
                     del self.id_to_style[style_id]
                     if style_id in self.id_to_situation:
                         del self.id_to_situation[style_id]
-                    
+
                     # 从统计中删除
                     if style_id in self.learning_stats["style_counts"]:
                         del self.learning_stats["style_counts"][style_id]
                     if style_id in self.learning_stats["style_last_used"]:
                         del self.learning_stats["style_last_used"][style_id]
-                    
+
                     # 从expressor模型中删除
                     self.expressor.remove_candidate(style_id)
-                    
+
                     deleted_styles.append((style_text[:30], usage, f"{days:.1f}天"))
-            
+
             logger.info(
                 f"风格清理完成: 删除了 {len(deleted_styles)}/{len(style_scores)} 个风格，"
                 f"剩余 {len(self.style_to_id)} 个风格"
             )
-            
+
             # 记录前5个被删除的风格（用于调试）
             if deleted_styles:
                 logger.debug(f"被删除的风格样例(前5): {deleted_styles[:5]}")
-            
+
         except Exception as e:
             logger.error(f"清理风格失败: {e}", exc_info=True)
 
@@ -303,10 +303,10 @@ class StyleLearner:
     def cleanup_old_styles(self, ratio: float | None = None) -> int:
         """
         手动清理旧风格
-        
+
         Args:
             ratio: 清理比例，如果为None则使用默认的cleanup_ratio
-            
+
         Returns:
             清理的风格数量
         """
@@ -318,7 +318,7 @@ class StyleLearner:
             self.cleanup_ratio = old_cleanup_ratio
         else:
             self._cleanup_styles()
-        
+
         new_count = len(self.style_to_id)
         cleaned = old_count - new_count
         logger.info(f"手动清理完成: chat_id={self.chat_id}, 清理了 {cleaned} 个风格")
@@ -357,11 +357,11 @@ class StyleLearner:
             import pickle
 
             meta_path = os.path.join(save_dir, "meta.pkl")
-            
+
             # 确保 learning_stats 包含所有必要字段
             if "style_last_used" not in self.learning_stats:
                 self.learning_stats["style_last_used"] = {}
-            
+
             meta_data = {
                 "style_to_id": self.style_to_id,
                 "id_to_style": self.id_to_style,
@@ -416,7 +416,7 @@ class StyleLearner:
                 self.id_to_situation = meta_data["id_to_situation"]
                 self.next_style_id = meta_data["next_style_id"]
                 self.learning_stats = meta_data["learning_stats"]
-                
+
                 # 确保旧数据兼容：如果没有 style_last_used 字段，添加它
                 if "style_last_used" not in self.learning_stats:
                     self.learning_stats["style_last_used"] = {}
@@ -526,10 +526,10 @@ class StyleLearnerManager:
     def cleanup_all_old_styles(self, ratio: float | None = None) -> dict[str, int]:
         """
         对所有学习器清理旧风格
-        
+
         Args:
             ratio: 清理比例
-            
+
         Returns:
             {chat_id: 清理数量}
         """
@@ -538,7 +538,7 @@ class StyleLearnerManager:
             cleaned = learner.cleanup_old_styles(ratio)
             if cleaned > 0:
                 cleanup_results[chat_id] = cleaned
-        
+
         total_cleaned = sum(cleanup_results.values())
         logger.info(f"清理所有StyleLearner完成: 总共清理了 {total_cleaned} 个风格")
         return cleanup_results