Немного унифицирована работа с запросами к KB

src/main.py

@@ -3,14 +3,11 @@ import sys
 
 import cv2 as cv
 import numpy as np
-import requests
 
 import imageWorking
 import neuralNetwork
 import ontologyWorking
 
-url = 'http://kb.athene.tech/api/1.0/ontology/'
-
 
 def analyze_base(ontology_uid: str, image: np.ndarray, queries: list[str]) -> tuple[2]:
     '''
@@ -18,8 +15,6 @@ def analyze_base(ontology_uid: str, image: np.ndarray, queries: list[str]) -> tu
     @param ontology_uid: УИД онтологии.
     @param image: Изображение.
     '''
-    if not ontologyWorking.is_ontology_exists(ontology_uid, url):
-        raise Exception(f'Онтология с uid {ontology_uid} не существует')
     if image is None:
         raise Exception(f'Изображение не указано')
     model = neuralNetwork.load_model()
@@ -38,19 +33,10 @@ def analyze_base(ontology_uid: str, image: np.ndarray, queries: list[str]) -> tu
         object_properties += request[0]
         data_properties += request[1]
 
-    # Формирование данных для запроса к сервису работы с онтологиями.
+
-    data = {
+    # Выполнение запроса к сервису работы с онтологиями
-        'data':
+    response = ontologyWorking.analyze(ontology_uid, object_properties, data_properties, queries)
-            {
+
-                'objectPropertyAssertions': object_properties,
-                'dataPropertyAssertions': data_properties
-            }
-    }
-    params = '&'.join([f'names={query}' for query in queries])
-    
-    # Выполнение запроса.
-    response = requests.post(url + f'{ontology_uid}/query/multi?{params}', json=data).json()
-    
     return results, response
 
 

src/ontologyWorking.py

@@ -2,15 +2,18 @@ import numpy as np
 import requests
 
 
-def is_ontology_exists(uid: str, url: str) -> bool:
+url = 'http://kb.athene.tech/api/1.0/ontology/'
+
+
+def is_ontology_exists(ontology_uid: str, url: str) -> bool:
     '''
     Проверяет, существует ли онтология в сервисе.
-    @param uid: УИД онтологии.
+    @param ontology_uid: УИД онтологии.
     @param url: Базовый URL сервиса.
     '''
     list_ontologies = requests.get(url).json()['response']['items']
     for onto in list_ontologies:
-        if onto['uid'] == uid:
+        if onto['uid'] == ontology_uid:
             return True
     return False
 
@@ -61,3 +64,30 @@ def get_request_data(entities: dict, objects: np.ndarray, confs: np.ndarray, box
         data_properties.append({'domain': entity, 'property': 'hasConfidence', 'value': float(conf)})
 
     return object_properties, data_properties
+
+
+def analyze(ontology_uid: str, object_properties: list, data_properties: list, queries: list[str]) -> tuple[2]:
+    '''
+    Базовая функция анализа.
+    @param ontology_uid: УИД онтологии.
+    @param object_properties: Объектные свойства.
+    @param data_properties: Свойства данных.
+    @param queries: Список запросов для запуска.
+    '''
+    if not is_ontology_exists(ontology_uid, url):
+        raise Exception(f'Онтология с uid {ontology_uid} не существует')
+
+    # Формирование данных для запроса к сервису работы с онтологиями.
+    data = {
+        'data':
+            {
+                'objectPropertyAssertions': object_properties,
+                'dataPropertyAssertions': data_properties
+            }
+    }
+    params = '&'.join([f'names={query}' for query in queries])
+    
+    # Выполнение запроса.
+    response = requests.post(url + f'{ontology_uid}/query/multi?{params}', json=data).json()
+    
+    return response

src/webApp.py

@@ -31,7 +31,7 @@ def analyze():
     image_source = get_image_buf_as_array(image_source)
     
     # Подготовка прочих данных и выполнение запроса.
-    queries = [ 'QueryGetNotEmpty', 'QueryGetCheck', 'QueryGetEmpty' ]
+    queries = request.form['queries'].split(',') if request.form['queries'] is not None else [ ]
     results, response = analyze_base('5cc5570b-6ed9-3b33-9db4-bdb8ecb9f890', image_source, queries)
     
     # Подготовка изображения с ответом.

static/index.html

@@ -5,6 +5,8 @@
     <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" />
     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
     <title>Анализ аудиторий</title>
+    <link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" integrity="sha384-9ndCyUaIbzAi2FUVXJi0CjmCapSmO7SnpJef0486qhLnuZ2cdeRhO02iuK6FUUVM" crossorigin="anonymous">
+    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0/dist/js/bootstrap.bundle.min.js" integrity="sha384-geWF76RCwLtnZ8qwWowPQNguL3RmwHVBC9FhGdlKrxdiJJigb/j/68SIy3Te4Bkz" crossorigin="anonymous"></script>
   </head>
   <body>
     <p>
@@ -20,12 +22,22 @@
         <label for="ontology">Онтология предметной области</label>
         <input type="file" name="ontology" id="ontology" />
       </div>
+      <div>
+        <label for="queries">Набор запросов для запуска</label>
+        <input
+          type="text"
+          name="queries"
+          id="queries"
+          value="QueryGetNotEmpty,QueryGetCheck,QueryGetEmpty"
+        />
+      </div>
       <div>
         <button type="submit">Отправить</button>
       </div>
     </form>
 
-    <img src="" alt="Результат" id="imgslot" />
+    <img src="none.png" alt="Результат" id="imgslot" />
+    <div id="queriesResult"></div>
 
     <script>
       document
@@ -36,12 +48,37 @@
           fetch("/analyze", { method: "POST", body: data })
             .then((res) => res.json())
             .then((data) => {
-              debugger;
+              const img = document.getElementById("imgslot");
+              const queriesResult = document.getElementById("queriesResult");
+
+              img.src = "none.png";
               if (data.image) {
-                document.getElementById("imgslot").src =
+                img.src = "data:image/jpg;base64," + data.image;
-                  "data:image/jpg;base64," + data.image;
+              }
+
+              queriesResult.innerHTML = "";
+              if (data.data && data.data.response) {
+                for (const [query, result] of Object.entries(
+                  data.data.response
+                )) {
+                  // Отрисовка результата запросов.
+                  const markup = `
+<h1>${query}</h1>
+<table class="table table-bordered table-striped">
+  <tr>
+    ${result.columns.map((column) => `<th>${column}</th>`).join("")}
+  </tr>
+  ${result.rows.map(
+    (row) =>
+      `<tr>${Object.entries(row)
+        .map(([key, value]) => `<td>${value.value}</td>`)
+        .join("")}</tr>`
+  )}
+</table>
+                  `;
+                  queriesResult.innerHTML += markup;
+                }
               }
-              console.log(data);
             });
         });
     </script>