app.py

import herramientas
from io import BytesIO
import funciones, globales
from fastapi import FastAPI, Form
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from fastapi.responses import StreamingResponse, FileResponse, JSONResponse

app = FastAPI()

# Nuevo endpoint para Health Check
@app.get("/health",
         tags=["Health Check"],
         description="Verifica el estado de salud de la API.",
         summary="Health Check"
         )
async def health_check():
    """
    Este endpoint devuelve una respuesta 200 OK para indicar que la API está funcionando.
    """
    return JSONResponse(content={"status": "ok"}, status_code=200)

@app.post("/echo-image/",
          description="Test endpoint que recibe y regresa la misma imagen, para probar envío, recepción y problemas con api o red.",
          summary="Summary"
          )
async def echo_image(image: UploadFile = File(...)):
    if not image.content_type.startswith("image/"):
        return {"error": "El archivo no es una imagen"}
    contents = await image.read()
    return StreamingResponse(BytesIO(contents), media_type=image.content_type)

@app.post("/genera-imagen/")
async def genera_imagen(platillo: str = Form(...)):

    #Obtengo los segundos disponibles de procesamiento para saber si tengo GPU disponible de la capa gratuita o me voy a método cobrado.
    
    #Detenido momentaneamente ante el cambio de firebase.
    #seconds_available = herramientas.obtenSegundosDisponibles()

    seconds_available = 0 

    print(herramientas.imprimeTimeNow())
    
    if seconds_available > globales.work_cost:
        print("Usando GPU (capa gratuita)...")
        resultado = funciones.genera_platillo_gpu(platillo)
        if "Error" in resultado:
            return resultado
        else:
            return FileResponse(resultado, media_type="image/png", filename="imagen.png")
    else: 
        
        print("Usando Inference...")
        resultado = funciones.genera_platillo_inference(platillo)
        print("El resultado de inference es: ", resultado)
        if type(resultado) is str:
            return resultado
        else:
            return StreamingResponse(content=resultado, media_type="image/png")    

@app.post("/procesador-lotes/")
async def procesa_lote(platillo: str = Form(...)):

    print("Servicio Secundario de Procesamiento de Lotes")
    #Se quita momentaneamente para migración de firebase.
    #Obtengo los segundos disponibles de procesamiento para saber si tengo GPU disponible de la capa gratuita o me voy a método cobrado.
    #seconds_available = herramientas.obtenSegundosDisponibles()
    seconds_available = 0 
    print(herramientas.imprimeTimeNow())
    
    if seconds_available > globales.work_cost:
        print("Usando GPU (capa gratuita)...")
        resultado = funciones.genera_platillo_gpu(platillo)
        if "Error" in resultado:
            return resultado
        else:
            return FileResponse(resultado, media_type="image/png", filename="imagen.png")
    else: 
        
        print("Usando Inference...")
        resultado = funciones.genera_platillo_inference(platillo)
        print("El resultado de inference es: ", resultado)
        if type(resultado) is str:
            return resultado
        else:
            return StreamingResponse(content=resultado, media_type="image/png")