huashengke_test.py

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
import time

app = FastAPI()

# 定义接收数据的格式
class ChatRequest(BaseModel):
    message: str

# 1. 根路径：用于浏览器直接访问测试
# 访问 http://你的花生壳域名:端口/ 应该能看到这个
@app.get("/")
async def root():
    return {"status": "online", "msg": "恭喜！通过花生壳成功访问到了本地服务！"}

# 2. 模拟 LLM 接口：用于测试 API 调用
# 这是一个 POST 请求，假装在处理 AI 对话
@app.post("/chat")
async def fake_llm_chat(request: ChatRequest):
    print(f"收到远程请求内容: {request.message}") # 在本地控制台打印，方便你确认收到请求了
    
    # 模拟一点点延迟，假装在思考
    time.sleep(1)
    
    return {
        "user_input": request.message,
        "ai_response": f"我收到了你说的话：'{request.message}'。但我只是一个测试接口，没有接入真的大模型。",
        "server_time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    }

if __name__ == "__main__":
    # host="0.0.0.0" 允许局域网或花生壳访问
    # port=8000 是你需要填入花生壳【内网端口】的数字
    print("服务已启动，请在花生壳配置映射到端口 8000...")
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)