cursor Param in check_handle()

pyproject.toml

@@ -10,7 +10,7 @@ authors = [
 maintainers = [
   {name = "Jan Eggers", email = "jan.eggers@hr.de"},
 ]
-version = "0.1.4" # Neue Versionsnummern für pip-Update
+version = "0.1.4.1" # Neue Versionsnummern für pip-Update
 description = "Bluesky-Konten auf KI-Inhalte checken"
 requires-python = ">=3.8"
 dependencies = [

src/aichecker/check_bsky.py

@@ -117,12 +117,11 @@ def call_get_profile(handle: str) -> list:
         return None
     return response['']
 
-def fetch_user_posts(handle: str, limit: int = 100) -> list:
+def fetch_user_posts(handle: str, limit: int = 100, cursor = None) -> list:
     profile = call_get_profile(handle)   
     did = profile['did']
     posts = []
     # Fetch timeline for the user (latest posts first)
-    cursor = None
     while len(posts) < limit:
         feed = call_get_author_feed(did, limit, cursor)
         if not feed['feed']:
@@ -221,63 +220,3 @@ def find_handles(text):
     handles = [a['handle'] for a in actors['actors']]
     return handles 
 
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Bluesky- 
-    handle_str = input("Erstes Handle mit diesen Zeichen wählen: ")
-    handle = find_handles(handle_str)[0]
-    print(handle)
-    # Diese Funktion holt die Infos zum Profil 'handle':
-    # Erwartet einen String, gibt ein dict zurück. 
-    # Beschreibung: https://docs.bsky.app/docs/api/app-bsky-actor-get-profile
-    # Manchmal existieren Felder wie 'description' nicht. 
-    profile = call_get_profile(handle)
-    author = profile['did']
-    print(author)
-    # Diese Funktion holt die Posts.
-    # 'author' darf irgendwas sein: handle, did... wir nehmen die did
-    # Gibt ein dict zurück: im Schlüssel 'feed' sind die einzelnen Posts gespeichert, 
-    # im Key 'cursor' gibt es das Datum des frühesten abgefragten Posts zurück (es sei denn,
-    # es sind weniger Posts als limit, dann ist cursor leer.)
-    # Beschreibung: https://docs.bsky.app/docs/api/app-bsky-feed-get-author-feed 
-    posts = call_get_author_feed(author, limit = limit)
-    # In diesem Demo-Programm werden die Posts hier noch nicht ausgewertet. 
-    # Das passiert in der Extra-Funktion check_handle unten.
-    print(posts['cursor'])
-    # Funktion prüft die letzten ```limit``` Posts (voreingestellt auf 20)
-    # Erwartet ein Handle oder ein did  - wir nehmen DID
-    # Gibt ein Dataframe zurück; Struktur ist oben in der Funktion beschrieben. 
-    # Wichtigster Punkt: Ergebnis des KI-Checks in den Spalten
-    # - 'detectora_ai_score': Detectora-Score des Post-Textes (als real)
-    # - 'aiornot_ai_score': 
-    df = check_handle(author, limit = limit)
-    n_posts = len(df)
-    print(f'\n\nAnalyse des Kontos @{handle} ({profile['displayName']}) seit {profile['createdAt']}- {profile['followersCount']} Follower')
-    print(f'{profile.get('description','---')}\n')
-    print(f'Anzahl der analysierten Posts: {n_posts}')
-    print(f"Durchschnittliche KI-Text-Wahrscheinlichkeit: {df['detectora_ai_score'].mean()}")
-    detectora_posts_df = df[df['detectora_ai_score'] >= d_thresh]
-    print(f"Anzahl von Posts über einer detectora-Schwelle von {d_thresh*100:.1f}%: {len(detectora_posts_df)}")
-    image_posts = [post for post in df['aiornot_ai_score'].to_list() if post is not None]
-    # Liste auspacken, nur die Dicts ohne None-Elemente
-    image_list = [item for sublist in image_posts for item in sublist]
-    ai_list = [item for item in image_list if item['aiornot_score']!='human']
-    if len(image_list) == 0: 
-        p_ai = 0
-    else: 
-        p_ai = len(ai_list)/len(image_list) * 100
-    print(f"Anzahl der Bilder: {len(image_list)}, verdächtig: {len(ai_list)} ({p_ai:.1f})%")
-    # Jetzt die Daten abspeichern
-    # Fals das Directory nicht existiert, anlegen
-    if not os.path.exists('bsky-checks'):
-        os.makedirs('bsky-checks')
-        
-    # Read existing file if it exists
-    filename = f'bsky-checks/{handle}.csv'
-    if os.path.exists(filename):
-        existing_df = pd.read_csv(filename)
-        df = pd.concat([existing_df, df]).drop_duplicates(subset=['uri']).reset_index(drop=True)
-    
-    df.to_csv(f'bsky-checks/{handle}.csv', index=False)  # Save to CSV for example
-    
-    
\ No newline at end of file