2612-есть ок OCR, нужно допиливать бота под новый flow для операторов

2026-02-05 03:12:34 -06:00 · 2026-01-27 00:17:10 +03:00
parent 7d2ffb54b5
commit 1843cb9c20
22 changed files with 1011 additions and 577 deletions
--- a/ocr-service/app/services/auth.py
+++ b/ocr-service/app/services/auth.py
@@ -0,0 +1,68 @@
+import os
+import time
+import logging
+import requests
+from typing import Optional
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+IAM_TOKEN_URL = "https://iam.api.cloud.yandex.net/iam/v1/tokens"
+
+class YandexAuthManager:
+    def __init__(self):
+        self.oauth_token = os.getenv("YANDEX_OAUTH_TOKEN")
+        
+        # Кэширование IAM токена
+        self._iam_token = None
+        self._token_expire_time = 0
+
+        if not self.oauth_token:
+            logger.warning("YANDEX_OAUTH_TOKEN not set. Yandex services will be unavailable.")
+
+    def is_configured(self) -> bool:
+        return bool(self.oauth_token)
+
+    def reset_token(self):
+        """Сбрасывает кэшированный токен, заставляя получить новый при следующем вызове."""
+        self._iam_token = None
+        self._token_expire_time = 0
+
+    def get_iam_token(self) -> Optional[str]:
+        """
+        Получает IAM-токен. Если есть живой кэшированный — возвращает его.
+        Если нет — обменивает OAuth на IAM.
+        """
+        current_time = time.time()
+        
+        # Если токен есть и он "свежий" (с запасом в 5 минут)
+        if self._iam_token and current_time < self._token_expire_time - 300:
+            return self._iam_token
+
+        if not self.oauth_token:
+            logger.error("OAuth token not available.")
+            return None
+
+        logger.info("Obtaining new IAM token from Yandex...")
+        try:
+            response = requests.post(
+                IAM_TOKEN_URL,
+                json={"yandexPassportOauthToken": self.oauth_token},
+                timeout=10
+            )
+            response.raise_for_status()
+            data = response.json()
+            
+            self._iam_token = data["iamToken"]
+            
+            # Токен обычно живет 12 часов, но мы будем ориентироваться на поле expiresAt если нужно,
+            # или просто поставим таймер. Для простоты берем 1 час жизни кэша.
+            self._token_expire_time = current_time + 3600 
+            
+            logger.info("IAM token received successfully.")
+            return self._iam_token
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Failed to get IAM token: {e}")
+            return None
+
+# Глобальный инстанс
+yandex_auth = YandexAuthManager()
--- a/ocr-service/app/services/excel.py
+++ b/ocr-service/app/services/excel.py
@@ -0,0 +1,46 @@
+import io
+import logging
+import re
+from openpyxl import load_workbook
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def extract_text_from_excel(content: bytes) -> str:
+    """
+    Извлекает текстовое содержимое из Excel файла (.xlsx).
+    
+    Проходит по всем строкам активного листа, собирает значения ячеек
+    и формирует текстовую строку для передачи в LLM парсер.
+    
+    Args:
+        content: Байтовое содержимое Excel файла
+        
+    Returns:
+        Строка с текстовым представлением содержимого Excel файла
+    """
+    try:
+        # Загружаем workbook из байтов, data_only=True берет значения, а не формулы
+        wb = load_workbook(filename=io.BytesIO(content), data_only=True)
+        sheet = wb.active
+        
+        lines = []
+        for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
+            # Собираем непустые значения в строку через разделитель
+            row_text = " | ".join([
+                str(cell).strip() 
+                for cell in row 
+                if cell is not None and str(cell).strip() != ""
+            ])
+            # Простая эвристика: строка должна содержать хотя бы одну букву (кириллица/латиница) И хотя бы одну цифру.
+            # Это отсеет пустые разделители и чистые заголовки.
+            if row_text and re.search(r'[a-zA-Zа-яА-Я]', row_text) and re.search(r'\d', row_text):
+                lines.append(row_text)
+        
+        result = "\n".join(lines)
+        logger.info(f"Extracted {len(lines)} lines from Excel file")
+        return result
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error extracting text from Excel: {e}", exc_info=True)
+        raise
--- a/ocr-service/app/services/llm.py
+++ b/ocr-service/app/services/llm.py
@@ -0,0 +1,237 @@
+import os
+import requests
+from requests.exceptions import SSLError
+import logging
+import json
+import uuid
+import time
+import re
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import List, Optional
+
+from app.schemas.models import ParsedItem
+from app.services.auth import yandex_auth
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+YANDEX_GPT_URL = "https://llm.api.cloud.yandex.net/foundationModels/v1/completion"
+GIGACHAT_OAUTH_URL = "https://ngw.devices.sberbank.ru:9443/api/v2/oauth"
+GIGACHAT_COMPLETION_URL = "https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1/chat/completions"
+
+class LLMProvider(ABC):
+    @abstractmethod
+    def generate(self, system_prompt: str, user_text: str) -> str:
+        pass
+
+class YandexGPTProvider(LLMProvider):
+    def __init__(self):
+        self.folder_id = os.getenv("YANDEX_FOLDER_ID")
+
+    def generate(self, system_prompt: str, user_text: str) -> str:
+        iam_token = yandex_auth.get_iam_token()
+        if not iam_token:
+            raise Exception("Failed to get IAM token")
+
+        prompt = {
+            "modelUri": f"gpt://{self.folder_id}/yandexgpt/latest",
+            "completionOptions": {"stream": False, "temperature": 0.1, "maxTokens": "2000"},
+            "messages": [
+                {"role": "system", "text": system_prompt},
+                {"role": "user", "text": user_text}
+            ]
+        }
+
+        headers = {
+            "Content-Type": "application/json",
+            "Authorization": f"Bearer {iam_token}",
+            "x-folder-id": self.folder_id
+        }
+
+        response = requests.post(YANDEX_GPT_URL, headers=headers, json=prompt, timeout=30)
+        response.raise_for_status()
+        content = response.json()['result']['alternatives'][0]['message']['text']
+        return content
+
+class GigaChatProvider(LLMProvider):
+    def __init__(self):
+        self.auth_key = os.getenv("GIGACHAT_AUTH_KEY")
+        self._access_token = None
+        self._expires_at = 0
+
+    def _get_token(self) -> Optional[str]:
+        if self._access_token and time.time() < self._expires_at:
+            return self._access_token
+
+        logger.info("Obtaining GigaChat access token...")
+        headers = {
+            'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
+            'Accept': 'application/json',
+            'RqUID': str(uuid.uuid4()),
+            'Authorization': f'Basic {self.auth_key}'
+        }
+        payload = {'scope': 'GIGACHAT_API_PERS'}
+
+        response = requests.post(GIGACHAT_OAUTH_URL, headers=headers, data=payload, timeout=10)
+        response.raise_for_status()
+        data = response.json()
+        self._access_token = data['access_token']
+        self._expires_at = data['expires_at'] / 1000  # Переводим мс в сек
+        return self._access_token
+
+    def generate(self, system_prompt: str, user_text: str) -> str:
+        token = self._get_token()
+        if not token:
+            raise Exception("Failed to get GigaChat token")
+
+        headers = {
+            'Content-Type': 'application/json',
+            'Accept': 'application/json',
+            'Authorization': f'Bearer {token}'
+        }
+
+        payload = {
+            "model": "GigaChat",
+            "messages": [
+                {"role": "system", "content": system_prompt},
+                {"role": "user", "content": user_text}
+            ],
+            "temperature": 0.1
+        }
+
+        try:
+            response = requests.post(GIGACHAT_COMPLETION_URL, headers=headers, json=payload, timeout=30)
+            response.raise_for_status()
+            content = response.json()['choices'][0]['message']['content']
+            return content
+        except SSLError as e:
+            logger.error("SSL Error with GigaChat. Check certificates")
+            raise e
+
+class LLMManager:
+    def __init__(self):
+        engine = os.getenv("LLM_ENGINE", "yandex").lower()
+        self.engine = engine
+        if engine == "gigachat":
+            self.provider = GigaChatProvider()
+        else:
+            self.provider = YandexGPTProvider()
+        logger.info(f"LLM Engine initialized: {self.engine}")
+
+    def parse_receipt(self, raw_text: str) -> dict:
+        system_prompt = """
+Ты — профессиональный бухгалтер. Твоя задача — извлечь из "сырого" текста (OCR или Excel) данные о товарах и реквизиты документа.
+
+ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ:
+Текст чека, накладной или УПД. В Excel-файлах колонки разделены символом "|".
+
+ФОРМАТ ОТВЕТА (JSON):
+{
+  "doc_number": "Номер документа (или ФД для чеков)",
+  "doc_date": "Дата документа (DD.MM.YYYY)",
+  "items": [
+    {
+      "raw_name": "Название товара",
+      "amount": 1.0,
+      "price": 100.0,  // Цена за единицу (с учетом скидок)
+      "sum": 100.0     // Стоимость позиции (ВСЕГО с НДС)
+    }
+  ]
+}
+
+ПРАВИЛА ПОИСКА РЕКВИЗИТОВ:
+1. Номер документа: Ищи "Счет-фактура №", "УПД №", "Накладная №", "ФД:", "Документ №".
+   - Пример: "УПД № 556430/123" -> "556430/123"
+   - Пример: "ФД: 12345" -> "12345"
+2. Дата: Ищи рядом с номером. Преобразуй в формат DD.MM.YYYY.
+
+ОБЩИЕ ПРАВИЛА ОБРАБОТКИ ТОВАРОВ:
+1. **ЗАПРЕТ ГРУППИРОВКИ:** Если в чеке 5 раз подряд идет "Масло сливочное" (даже с разными кодами), ты должен вернуть **5 отдельных объектов**. НИКОГДА не объединяй их и не суммируй количество, если это не указано явно в одной строке (типа "5 шт x 100").
+2. **ОЧИСТКА:** Игнорируй строки "ИТОГ", "СУММА", "НДС", "Всего к оплате", "Грузоотправитель", "Продавец". Числа приводи к float.
+
+СТРАТЕГИЯ ДЛЯ EXCEL (УПД):
+1. Разделитель колонок — "|".
+2. Название — самая длинная текстовая ячейка.
+3. Сумма — колонка "Стоимость с налогом - всего" (обычно крайняя правая сумма в строке). Если есть "без налога" и "с налогом", бери С НАЛОГОМ.
+
+СТРАТЕГИЯ ДЛЯ ЧЕКОВ (OCR):
+1. **МАРКЕР НАЧАЛА:** Часто строка товара начинается с цифрового кода (артикула). Пример: `6328 Масло...`. Если видишь число в начале строки, за которым идет текст — это НАЧАЛО нового товара.
+2. **МНОГОСТРОЧНОСТЬ:** Название товара может быть разбито на 2-4 строки.
+   - Если видишь строку с цифрами (цена, кол-во), а перед ней текст — это конец описания товара. Склей текст с предыдущими строками.
+   - Пример:
+     `6298 Масло`
+     `ТРАД.сл.`
+     `1 шт 174.24`
+     -> Название: "6298 Масло ТРАД.сл."
+3. **ЦЕНА:** Если указана "Цена со скидкой", бери её.
+
+ПРИМЕР 1 (УПД):
+Вход:
+Код | Товар | Кол-во | Цена | Сумма без НДС | Сумма с НДС
+1 | Сок ананасовый | 4 | 533.64 | 2134.56 | 2348.00
+Выход:
+{
+  "doc_number": "", "doc_date": "",
+  "items": [
+    {"raw_name": "Сок ананасовый", "amount": 4.0, "price": 533.64, "sum": 2348.00}
+  ]
+}
+
+ПРИМЕР 2 (Сложный чек):
+Вход:
+5603 СЫР ПЛАВ.
+45% 200Г
+169.99 1шт 169.99
+6328 Масло ТРАД.
+Сл.82.5% 175г
+204.99 30.75 174.24 1шт 174.24
+6298 Масло ТРАД.
+Сл.82.5%
+175г
+1шт 174.24
+Выход:
+{
+  "doc_number": "", "doc_date": "",
+  "items": [
+    {"raw_name": "5603 СЫР ПЛАВ. 45% 200Г", "amount": 1.0, "price": 169.99, "sum": 169.99},
+    {"raw_name": "6328 Масло ТРАД. Сл.82.5% 175г", "amount": 1.0, "price": 174.24, "sum": 174.24},
+    {"raw_name": "6298 Масло ТРАД. Сл.82.5% 175г", "amount": 1.0, "price": 174.24, "sum": 174.24}
+  ]
+}
+"""
+
+        try:
+            logger.info(f"Parsing receipt using engine: {self.engine}")
+            response = self.provider.generate(system_prompt, raw_text)
+            # Очистка от Markdown
+            clean_json = response.replace("```json", "").replace("```", "").strip()
+            # Парсинг JSON
+            data = json.loads(clean_json)
+            
+            # Обработка обратной совместимости: если вернулся список, оборачиваем в словарь
+            if isinstance(data, list):
+                data = {"items": data, "doc_number": "", "doc_date": ""}
+            
+            # Извлекаем товары
+            items_data = data.get("items", [])
+            
+            # Пост-обработка: исправление чисел в товарах
+            for item in items_data:
+                for key in ['amount', 'price', 'sum']:
+                    if isinstance(item[key], str):
+                        # Удаляем пробелы внутри чисел
+                        item[key] = float(re.sub(r'\s+', '', item[key]).replace(',', '.'))
+                    elif isinstance(item[key], (int, float)):
+                        item[key] = float(item[key])
+            
+            # Формируем результат
+            result = {
+                "items": [ParsedItem(**item) for item in items_data],
+                "doc_number": data.get("doc_number", ""),
+                "doc_date": data.get("doc_date", "")
+            }
+            return result
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"LLM Parsing error: {e}")
+            return {"items": [], "doc_number": "", "doc_date": ""}
+
+llm_parser = LLMManager()
--- a/ocr-service/app/services/ocr.py
+++ b/ocr-service/app/services/ocr.py
@@ -0,0 +1,114 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Optional
+import os
+import json
+import base64
+import logging
+import requests
+
+from app.services.auth import yandex_auth
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+VISION_URL = "https://ocr.api.cloud.yandex.net/ocr/v1/recognizeText"
+
+class OCREngine(ABC):
+    @abstractmethod
+    def recognize(self, image_bytes: bytes) -> str:
+        """Распознает текст из изображения и возвращает строку."""
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def is_configured(self) -> bool:
+        """Проверяет, настроен ли движок (наличие ключей/настроек)."""
+        pass
+
+class YandexOCREngine(OCREngine):
+    def __init__(self):
+        self.folder_id = os.getenv("YANDEX_FOLDER_ID")
+
+        if not yandex_auth.is_configured() or not self.folder_id:
+            logger.warning("Yandex OCR credentials (YANDEX_OAUTH_TOKEN, YANDEX_FOLDER_ID) not set. Yandex OCR will be unavailable.")
+
+    def is_configured(self) -> bool:
+        return yandex_auth.is_configured() and bool(self.folder_id)
+
+    def recognize(self, image_bytes: bytes) -> str:
+        """
+        Отправляет изображение в Yandex Vision и возвращает полный текст.
+        """
+        if not self.is_configured():
+            logger.error("Yandex credentials missing.")
+            return ""
+
+        iam_token = yandex_auth.get_iam_token()
+        if not iam_token:
+            return ""
+
+        # 1. Кодируем в Base64
+        b64_image = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")
+
+        # 2. Формируем тело запроса
+        # Используем модель 'page' (для документов) и '*' для автоопределения языка
+        payload = {
+            "mimeType": "JPEG", # Yandex переваривает и PNG под видом JPEG часто, но лучше быть аккуратным.
+                                # В идеале определять mime-type из файла, но JPEG - безопасный дефолт для фото.
+            "languageCodes": ["*"],
+            "model": "page",
+            "content": b64_image
+        }
+
+        headers = {
+            "Content-Type": "application/json",
+            "Authorization": f"Bearer {iam_token}",
+            "x-folder-id": self.folder_id,
+            "x-data-logging-enabled": "true"
+        }
+
+        # 3. Отправляем запрос
+        try:
+            logger.info("Sending request to Yandex Vision OCR...")
+            response = requests.post(VISION_URL, headers=headers, json=payload, timeout=20)
+            
+            # Если 401 Unauthorized, возможно токен протух раньше времени (редко, но бывает)
+            if response.status_code == 401:
+                logger.warning("Got 401 from Yandex. Retrying with fresh token...")
+                yandex_auth.reset_token() # сброс кэша
+                iam_token = yandex_auth.get_iam_token()
+                if iam_token:
+                    headers["Authorization"] = f"Bearer {iam_token}"
+                    response = requests.post(VISION_URL, headers=headers, json=payload, timeout=20)
+            
+            response.raise_for_status()
+            result_json = response.json()
+            
+            # 4. Парсим ответ
+            # Структура: result -> textAnnotation -> fullText
+            # Или (если fullText нет) blocks -> lines -> text
+            
+            text_annotation = result_json.get("result", {}).get("textAnnotation", {})
+            
+            if not text_annotation:
+                logger.warning("Yandex returned success but no textAnnotation found.")
+                return ""
+            
+            # Самый простой способ - взять fullText, он обычно склеен с \n
+            full_text = text_annotation.get("fullText", "")
+            
+            if not full_text:
+                # Фолбэк: если fullText пуст, собираем вручную по блокам
+                logger.info("fullText empty, assembling from blocks...")
+                lines_text = []
+                for block in text_annotation.get("blocks", []):
+                    for line in block.get("lines", []):
+                        lines_text.append(line.get("text", ""))
+                full_text = "\n".join(lines_text)
+
+            return full_text
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error during Yandex Vision request: {e}")
+            return ""
+
+# Глобальный инстанс
+yandex_engine = YandexOCREngine()
--- a/ocr-service/app/services/qr.py
+++ b/ocr-service/app/services/qr.py
@@ -0,0 +1,165 @@
+import logging
+import requests
+import re
+from typing import Optional, List
+from pyzbar.pyzbar import decode
+from PIL import Image
+import numpy as np
+
+from app.schemas.models import ParsedItem
+
+API_TOKEN = "36590.yqtiephCvvkYUKM2W"
+API_URL = "https://proverkacheka.com/api/v1/check/get"
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+def extract_fiscal_data(text: str) -> Optional[str]:
+    """
+    Ищет в тексте:
+    - Дата и время (t): 19.12.25 12:16 -> 20251219T1216
+    - Сумма (s): ИТОГ: 770.00
+    - ФН (fn): 16 цифр, начинается на 73
+    - ФД (i): до 8 цифр (ищем после Д: или ФД:)
+    - ФП (fp): 10 цифр (ищем после П: или ФП:)
+    
+    Возвращает строку формата: t=20251219T1216&s=770.00&fn=7384440800514469&i=11194&fp=3334166168&n=1
+    """
+    # 1. Поиск даты и времени
+    # Ищем форматы DD.MM.YY HH:MM или DD.MM.YYYY HH:MM
+    date_match = re.search(r'(\d{2})\.(\d{2})\.(\d{2,4})\s+(\d{2}):(\d{2})', text)
+    t_param = ""
+    if date_match:
+        d, m, y, hh, mm = date_match.groups()
+        if len(y) == 2: y = "20" + y
+        t_param = f"{y}{m}{d}T{hh}{mm}"
+
+    # 2. Поиск суммы (Итог)
+    # Ищем слово ИТОГ и число после него
+    sum_match = re.search(r'(?:ИТОГ|СУММА|СУММА:)\s*[:]*\s*(\d+[.,]\d{2})', text, re.IGNORECASE)
+    s_param = ""
+    if sum_match:
+        s_param = sum_match.group(1).replace(',', '.')
+
+    # 3. Поиск ФН (16 цифр, начинается с 73)
+    fn_match = re.search(r'\b(73\d{14})\b', text)
+    fn_param = fn_match.group(1) if fn_match else ""
+
+    # 4. Поиск ФД (i) - ищем после маркеров Д: или ФД:
+    # Берем набор цифр до 8 знаков
+    fd_match = re.search(r'(?:ФД|Д)[:\s]+(\d{1,8})\b', text)
+    i_param = fd_match.group(1) if fd_match else ""
+
+    # 5. Поиск ФП (fp) - ищем после маркеров П: или ФП:
+    # Строго 10 цифр
+    fp_match = re.search(r'(?:ФП|П)[:\s]+(\d{10})\b', text)
+    fp_param = fp_match.group(1) if fp_match else ""
+
+    # Валидация: для формирования запроса к API нам критически важны все параметры
+    if all([t_param, s_param, fn_param, i_param, fp_param]):
+        return f"t={t_param}&s={s_param}&fn={fn_param}&i={i_param}&fp={fp_param}&n=1"
+    
+    return None
+
+def is_valid_fiscal_qr(qr_string: str) -> bool:
+    """
+    Проверяет, соответствует ли строка формату фискального чека ФНС.
+    Ожидаемый формат: t=...&s=...&fn=...&i=...&fp=...&n=...
+    Мы проверяем наличие хотя бы 3-х ключевых параметров.
+    """
+    if not qr_string:
+        return False
+        
+    # Ключевые параметры, которые обязаны быть в строке чека
+    required_keys = ["t=", "s=", "fn="]
+    
+    # Проверяем, что все ключевые параметры присутствуют
+    # (порядок может отличаться, поэтому проверяем вхождение каждого)
+    matches = [key in qr_string for key in required_keys]
+    
+    return all(matches)
+
+def detect_and_decode_qr(image: np.ndarray) -> Optional[str]:
+    """
+    Ищет ВСЕ QR-коды на изображении и возвращает только тот, 
+    который похож на фискальный чек.
+    """
+    try:
+        pil_img = Image.fromarray(image)
+        
+        # Декодируем все коды на картинке
+        decoded_objects = decode(pil_img)
+        
+        if not decoded_objects:
+            logger.info("No QR codes detected on the image.")
+            return None
+            
+        logger.info(f"Detected {len(decoded_objects)} code(s). Scanning for fiscal data...")
+
+        for obj in decoded_objects:
+            if obj.type == 'QRCODE':
+                qr_data = obj.data.decode("utf-8")
+                
+                # Логируем найденное (для отладки, если вдруг формат хитрый)
+                # Обрезаем длинные строки, чтобы не засорять лог
+                log_preview = (qr_data[:75] + '..') if len(qr_data) > 75 else qr_data
+                logger.info(f"Checking QR content: {log_preview}")
+                
+                if is_valid_fiscal_qr(qr_data):
+                    logger.info("Valid fiscal QR found!")
+                    return qr_data
+                else:
+                    logger.info("QR skipped (not a fiscal receipt pattern).")
+        
+        logger.warning("QR codes were found, but none matched the fiscal receipt format.")
+        return None
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error during QR detection: {e}")
+        return None
+
+def fetch_data_from_api(qr_raw: str) -> List[ParsedItem]:
+    """
+    Отправляет данные QR-кода в API proverkacheka.com и парсит JSON-ответ.
+    """
+    try:
+        payload = {
+            'qrraw': qr_raw,
+            'token': API_TOKEN
+        }
+        
+        logger.info("Sending request to Check API...")
+        response = requests.post(API_URL, data=payload, timeout=10)
+        
+        if response.status_code != 200:
+            logger.error(f"API Error: Status {response.status_code}")
+            return []
+
+        data = response.json()
+        
+        if data.get('code') != 1:
+            logger.warning(f"API returned non-success code: {data.get('code')}")
+            return []
+            
+        json_data = data.get('data', {}).get('json', {})
+        items_data = json_data.get('items', [])
+        
+        parsed_items = []
+        
+        for item in items_data:
+            price = float(item.get('price', 0)) / 100.0
+            total_sum = float(item.get('sum', 0)) / 100.0
+            quantity = float(item.get('quantity', 0))
+            name = item.get('name', 'Unknown')
+            
+            parsed_items.append(ParsedItem(
+                raw_name=name,
+                amount=quantity,
+                price=price,
+                sum=total_sum
+            ))
+            
+        return parsed_items
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error fetching/parsing API data: {e}")
+        return []