Update cluster_insight.py

cluster_insight.py

@@ -24,10 +24,17 @@ from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 import jieba
 
 
+# 第一步：在文件开头导入 plotly.io
+import plotly.io as pio
+
+# 第二步：设置默认引擎为 kaleido（旧版本 Plotly 也支持）
+pio.kaleido.scope.default_format = "png"
+print("✅ 已设置 kaleido 为默认图片引擎")
+
 # ========== 核心配置（和之前一致） ==========
 FONT_FILE_PATH = "./SourceHanSansCN-Light.otf"  # 字体文件在根目录
-CHINESE_FONT = "Source Han Sans CN Light"
-
+# CHINESE_FONT = "Source Han Sans CN Light"
+CHINESE_FONT = "SimHei, Microsoft YaHei, Arial Unicode MS, sans-serif"
 # ========== 关键：设置环境变量，让 Plotly/Kaleido 找到字体 ==========
 os.environ["KALEIDO_FONT_SEARCH_PATH"] = os.getcwd()  # 字体搜索路径 = 当前目录
 print(f"🔧 字体搜索路径：{os.getcwd()}")
@@ -243,7 +250,15 @@ def cluster_and_visualize(
         margin=dict(l=50, r=50, t=80, b=50) # 让 Plotly 内部也居中
     )
 
-    img_bytes = fig.to_image(format="png", width=900, height=600, scale=2 )  # 新增这一行！
+    # img_bytes = fig.to_image(format="png", width=900, height=600, scale=2 )  # 新增这一行！
+    # 新代码：
+    img_bytes = pio.to_image(
+        fig,
+        format="png",
+        width=900,
+        height=600,
+        scale=2
+        )
     b64 = base64.b64encode(img_bytes).decode('utf-8')
     # print(f"{b64}解析成功！")
     # return b64, stats