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2025-04-22 06:43:59 +00:00
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commit e2fc6b9139

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@@ -241,17 +241,20 @@ def retry_on_failure(func):
return None # Sollte nicht erreicht werden, aber zur Sicherheit
return wrapper
@retry_on_failure # Annahme: Decorator existiert
def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None):
@retry_on_failure
def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None, min_similarity=0.5): # Mindestähnlichkeit hinzugefügt
"""
Sucht über SerpAPI (Google) nach dem wahrscheinlichsten Wikipedia-Artikel für ein Unternehmen.
Sucht über SerpAPI (Google) nach dem wahrscheinlichsten Wikipedia-Artikel.
Sammelt Top-Kandidaten und wählt den mit der höchsten Titelähnlichkeit aus.
Args:
company_name (str): Der Name des Unternehmens.
website (str, optional): Die Website des Unternehmens zur Kontextverbesserung. Defaults to None.
website (str, optional): Die Website des Unternehmens. Defaults to None.
min_similarity (float, optional): Mindestähnlichkeit zwischen Firmenname
und Wiki-Artikeltitel. Defaults to 0.5.
Returns:
str: Die URL des ersten gefundenen Wikipedia-Artikels oder None.
str: Die URL des relevantesten Wikipedia-Artikels oder None.
"""
serp_key = Config.API_KEYS.get('serpapi')
if not serp_key:
@@ -261,58 +264,75 @@ def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None):
logging.warning("serp_wikipedia_lookup: Kein Firmenname angegeben.")
return None
# Query Konstruktion: Name + "Wikipedia" sollte meistens gut funktionieren
query = f'"{company_name}" Wikipedia'
# Optional: Website hinzufügen, wenn vorhanden und sinnvoll? Kann aber auch einschränken.
# if website and website != "k.A.":
# query = f'"{company_name}" "{website}" Wikipedia'
logging.info(f"Starte SerpAPI Wikipedia-Suche für '{company_name}' mit Query: '{query}'")
params = {
"engine": "google",
"q": query,
"api_key": serp_key,
"hl": "de", # Sprache Deutsch bevorzugen
"gl": "de" # Ergebnisse aus Deutschland bevorzugen
"engine": "google", "q": query, "api_key": serp_key,
"hl": "de", "gl": "de",
"num": 10 # Frage mehr Ergebnisse an, um Auswahl zu haben
}
api_url = "https://serpapi.com/search"
try:
response = requests.get(api_url, params=params, timeout=15) # Etwas längerer Timeout
response = requests.get(api_url, params=params, timeout=15)
response.raise_for_status()
data = response.json()
# Durchsuche organische Ergebnisse nach dem ersten Wikipedia-Link
candidates = []
if "organic_results" in data:
for result in data["organic_results"]:
logging.debug(f" -> Prüfe {len(data['organic_results'])} organische Ergebnisse...")
for result in data["organic_results"][:5]: # Nur die Top 5 prüfen
link = result.get("link")
displayed_link = result.get("displayed_link", "").lower()
# Prüfe, ob es ein Wikipedia-Link ist (flexibler Check)
if link and "wikipedia.org" in link.lower():
# Zusätzliche Prüfung: Ist es wahrscheinlich die Hauptseite des Artikels?
# '/wiki/' ist ein starker Indikator.
if "/wiki/" in link:
logging.info(f" -> SerpAPI: Wikipedia-Link gefunden: {link}")
# Keine weitere Normalisierung hier, gib die gefundene URL zurück
return link
else:
logging.debug(f" -> SerpAPI: Überspringe Link ohne '/wiki/': {link}")
# Manchmal ist der Link selbst keine Wiki-URL, aber der angezeigte Link schon
elif displayed_link and "wikipedia.org" in displayed_link and link:
if "/wiki/" in link: # Stelle sicher, dass der *echte* Link auch auf einen Artikel zeigt
logging.info(f" -> SerpAPI: Wikipedia-Link über Displayed Link gefunden: {link}")
return link
# Prüfe, ob es ein gültiger Wiki-Artikel-Link ist
if link and "wikipedia.org" in link.lower() and "/wiki/" in link \
and not any(x in link for x in ['Datei:', 'Spezial:', 'Portal:', 'Hilfe:', 'Diskussion:']):
logging.debug(f" -> Kandidaten-URL gefunden: {link}")
candidates.append(link)
logging.warning(f" -> SerpAPI: Kein passender Wikipedia-Link in organischen Ergebnissen für '{company_name}' gefunden.")
return None
if not candidates:
logging.warning(f" -> SerpAPI: Keine Wikipedia-Kandidaten-URLs in Top-Ergebnissen für '{company_name}' gefunden.")
return None
# Bewerte Kandidaten basierend auf Titelähnlichkeit
best_match_url = None
highest_similarity = -1.0
normalized_search_name = normalize_company_name(company_name)
for url in candidates:
try:
# Extrahiere Titel aus URL (vereinfacht, ohne vollen API-Call für Performance)
# Annahme: Titel ist der Teil nach /wiki/ mit Underscores statt Leerzeichen
title_part = url.split('/wiki/', 1)[1]
title = unquote(title_part).replace('_', ' ')
normalized_title = normalize_company_name(title)
similarity = SequenceMatcher(None, normalized_title, normalized_search_name).ratio()
logging.debug(f" -> Prüfe Ähnlichkeit für '{title}' (Norm: '{normalized_title}'): {similarity:.2f}")
# Aktualisiere besten Treffer, wenn Ähnlichkeit höher UND über Schwelle
if similarity > highest_similarity and similarity >= min_similarity:
highest_similarity = similarity
best_match_url = url
logging.debug(f" -> Neuer bester Kandidat: {best_match_url} (Ähnlichkeit: {highest_similarity:.2f})")
except Exception as e_title:
logging.warning(f" -> Fehler beim Extrahieren/Vergleichen des Titels für URL {url}: {e_title}")
continue # Nächsten Kandidaten prüfen
if best_match_url:
logging.info(f" -> SerpAPI: Bester relevanter Wikipedia-Link ausgewählt: {best_match_url} (Ähnlichkeit: {highest_similarity:.2f})")
return best_match_url
else:
logging.warning(f" -> SerpAPI: Keiner der gefundenen Wikipedia-Links ({candidates}) erreichte die Mindestähnlichkeit ({min_similarity}) für '{company_name}'.")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
logging.error(f"Fehler bei der SerpAPI Wikipedia Suche für '{company_name}': {e}")
raise e # Fehler weitergeben für Retry
raise e
except Exception as e:
logging.error(f"Allgemeiner Fehler bei der SerpAPI Wikipedia Suche für '{company_name}': {e}")
return None # Bei unerwarteten Fehlern None zurückgeben
return None
# Kann als eigenständige Funktion oder Methode in DataProcessor implementiert werden
def process_find_wiki_with_serp(sheet_handler, row_limit=None, min_employees=500):