mindnet/scripts/verify_env_loading.py
Lars 6d268d9dfb
All checks were successful
Deploy mindnet to llm-node / deploy (push) Successful in 4s
Enhance .env loading mechanism and EdgeDTO creation with error handling
- Updated the .env loading process to first check for an explicit path, improving reliability in different working directories.
- Added logging for successful .env loading and fallback mechanisms.
- Enhanced EdgeDTO creation with robust error handling, including fallbacks for unsupported provenance values and logging of errors for better traceability.
2026-01-12 15:27:23 +01:00

115 lines
3.4 KiB
Python

#!/usr/bin/env python3
"""
Script zur Verifikation des .env-Ladens in Prod.
Prüft, ob die .env-Datei korrekt geladen wird und welche Werte tatsächlich verwendet werden.
"""
import os
import sys
from pathlib import Path
# Stelle sicher, dass der Projekt-Pfad im Python-Path ist
project_root = Path(__file__).parent.parent
sys.path.insert(0, str(project_root))
print("=" * 80)
print("🔍 .env-Lade-Verifikation")
print("=" * 80)
# 1. Prüfe, ob .env-Datei existiert
env_files = [
project_root / ".env",
project_root / "prod.env",
project_root / "config" / "prod.env",
Path.cwd() / ".env",
Path.cwd() / "prod.env",
]
print("\n1. Suche nach .env-Dateien:")
found_env = None
for env_file in env_files:
if env_file.exists():
print(f" ✅ Gefunden: {env_file}")
if found_env is None:
found_env = env_file
else:
print(f" ❌ Nicht gefunden: {env_file}")
if not found_env:
print("\n ⚠️ WARNUNG: Keine .env-Datei gefunden!")
print(" -> load_dotenv() wird Standard-Werte verwenden")
# 2. Lade .env manuell
print("\n2. Lade .env-Datei:")
from dotenv import load_dotenv
if found_env:
result = load_dotenv(found_env, override=True)
print(f" ✅ load_dotenv('{found_env}') = {result}")
else:
result = load_dotenv(override=True)
print(f" ⚠️ load_dotenv() ohne expliziten Pfad = {result}")
print(" -> Sucht automatisch nach .env im aktuellen Verzeichnis")
# 3. Prüfe kritische Umgebungsvariablen
print("\n3. Kritische Umgebungsvariablen:")
critical_vars = [
"COLLECTION_PREFIX",
"MINDNET_PREFIX",
"DEBUG",
"VECTOR_DIM",
"MINDNET_EMBEDDING_MODEL",
"QDRANT_URL",
]
for var in critical_vars:
value = os.getenv(var, "NICHT GESETZT")
source = "Umgebung" if var in os.environ else "Default/Code"
print(f" {var:30} = {value:40} ({source})")
# 4. Prüfe, welche .env-Datei tatsächlich geladen wurde
print("\n4. Verifikation der geladenen Werte:")
print(f" Arbeitsverzeichnis: {Path.cwd()}")
print(f" Projekt-Root: {project_root}")
print(f" Python-Pfad[0]: {sys.path[0] if sys.path else 'N/A'}")
# 5. Test: Importiere Settings
print("\n5. Test: Importiere Settings aus app.config:")
try:
from app.config import get_settings
settings = get_settings()
print(f" ✅ Settings erfolgreich geladen")
print(f" -> COLLECTION_PREFIX: {settings.COLLECTION_PREFIX}")
print(f" -> VECTOR_SIZE: {settings.VECTOR_SIZE}")
print(f" -> EMBEDDING_MODEL: {settings.EMBEDDING_MODEL}")
except Exception as e:
print(f" ❌ Fehler beim Laden der Settings: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
# 6. Test: Prüfe EdgeDTO
print("\n6. Test: Prüfe EdgeDTO-Import:")
try:
from app.models.dto import EdgeDTO
import inspect
source = inspect.getsource(EdgeDTO)
if "explicit:callout" in source:
print(" ✅ EdgeDTO unterstützt 'explicit:callout'")
print(f" -> Modul-Pfad: {EdgeDTO.__module__}")
print(f" -> Datei: {inspect.getfile(EdgeDTO)}")
else:
print(" ❌ EdgeDTO unterstützt NICHT 'explicit:callout'")
# Test-Erstellung
test_edge = EdgeDTO(
id="test", kind="test", source="test", target="test",
weight=1.0, provenance="explicit:callout"
)
print(" ✅ EdgeDTO mit 'explicit:callout' erfolgreich erstellt!")
except Exception as e:
print(f" ❌ Fehler: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
print("\n" + "=" * 80)