init_db.py - master - beeval/AIAssistant

init_db.py
54 строки2 KB
beeval
upload files
11 дек 2025, 14:47
11 дек 2025, 14:474fd137a
import sqlite3
import pandas as pd
import random
from datetime import datetime, timedelta

# Возможные категории (темы), вдохновлённые HR и AI
topics = [
    "Искусственный интеллект",
    "Новые законы об образовании",
    "Soft Skills",
    "Корпоративная культура",
    "Медицина и здоровье",
    "Бизнес-образование",
    "HR-технологии",
    "Новые методики обучения"
]

sentiments = ["positive", "neutral", "negative"]
sources = ["Telegram", "VK", "РБК", "Ведомости", "Внутренний портал", "Новости Сбера", "TAdviser"]

# Генерация 150 фейковых записей
data = []
current_time = datetime.now()

for i in range(150):
    topic = random.choice(topics)
    sentiment = random.choice(sentiments)
    # Имитация "кризисных" событий
    urgency = "high" if (topic == "Новые законы об образовании" or random.random() < 0.08) else "normal"
    source = random.choice(sources)

    data.append({
        "id": i,
        "title": f"{topic}: {random.choice(['обнаружено', 'внимание', 'обновление', 'анализ'])} #{i % 50}",
        "summary": (
            f"Выявлен рост активности по теме {topic}. "
            f"Источник: {source}. "
            f"{'Требует внимания HR-подразделений.' if urgency == 'high' else 'Мониторинг.'}"
        ),
        "topic": topic,
        "sentiment": sentiment,
        "source": source,
        "urgency": urgency,
        "timestamp": (current_time - timedelta(hours=random.randint(0, 168))).strftime("%Y-%m-%d %H:%M")
    })

# Сохранение в базу
df = pd.DataFrame(data)
conn = sqlite3.connect("hr_analytics.db")
df.to_sql("news", conn, if_exists="replace", index=False)
conn.close()

print("✅ База данных создана: hr_analytics.db")
print(f"📊 Всего сгенерировано записей: {len(data)}")