Yapılandırılmış çıktı alma (JSON, şema)

# Bir modelden "kullanıcının adını ve yaşını JSON olarak ver" istediğinde, gerçekte
# aşağıdaki gibi dört farklı (ama hepsi yaygın) biçimde cevap alabilirsin. Üçü,
# doğrudan json.loads() ile ayrıştırılamaz -- bunlar gerçek Python hatalarıdır.
ORNEK_CIKTILAR = [
    '{"isim": "Ayşe", "yas": 29}',
    '```json\n{"isim": "Ayşe", "yas": 29}\n```',
    'Elbette, işte istediğiniz JSON: {"isim": "Ayşe", "yas": 29}',
    '{"isim": "Ayşe", "yas": 29,}',
]
ACIKLAMALAR = ["Temiz JSON", "Markdown kod bloğuna sarılmış", "Ekstra açıklama metniyle", "Sondaki virgül (trailing comma) ile"]

print(f"{'#':<3} {'Açıklama':<38} {'Doğrudan json.loads() sonucu'}")
basarili_sayisi = 0
for i, (cikti, aciklama) in enumerate(zip(ORNEK_CIKTILAR, ACIKLAMALAR)):
    try:
        json.loads(cikti)
        sonuc = "BAŞARILI"
        basarili_sayisi += 1
    except json.JSONDecodeError as e:
        sonuc = f"BAŞARISIZ ({e})"
    print(f"{i:<3} {aciklama:<38} {sonuc}")
print(f"\nDoğrudan ayrıştırma: {basarili_sayisi}/{len(ORNEK_CIKTILAR)} başarılı.")
print("Modeller sıkça JSON'ı markdown bloğuna sarar, öncesine/sonrasına açıklama ekler,")
print("veya son elemandan sonra fazladan bir virgül bırakır -- hepsi, saf json.loads() için ölümcüldür.")

# Bu yaygın sorunları önceden temizleyen bir "sağlam" (robust) ayrıştırıcı yazalım.
def saglam_ayristir(metin):
    temiz = re.sub(r"```(json)?", "", metin).strip()
    eslesme = re.search(r"(\{.*\}|\[.*\])", temiz, re.DOTALL)
    if eslesme:
        temiz = eslesme.group(1)
    temiz = re.sub(r",\s*([}\]])", r"\1", temiz)  # sondaki virgülü temizle
    return json.loads(temiz)

print(f"\n{'#':<3} {'Açıklama':<38} {'Sağlam ayrıştırıcı sonucu'}")
basarili_sayisi_2 = 0
for i, (cikti, aciklama) in enumerate(zip(ORNEK_CIKTILAR, ACIKLAMALAR)):
    try:
        sonuc_json = saglam_ayristir(cikti)
        sonuc = f"BAŞARILI -> {sonuc_json}"
        basarili_sayisi_2 += 1
    except json.JSONDecodeError as e:
        sonuc = f"BAŞARISIZ ({e})"
    print(f"{i:<3} {aciklama:<38} {sonuc}")
print(f"\nSağlam ayrıştırma: {basarili_sayisi_2}/{len(ORNEK_CIKTILAR)} başarılı -- {basarili_sayisi} → {basarili_sayisi_2} yükseldi.")

# En iyi çözüm: ayrıştırma sorununu sonradan düzeltmek yerine, modelden istenen
# formatı baştan net bir şema ile belirtmek (3. dersteki "format" parçası).
BELIRSIZ_ISTEM = "Tell me about a user named Ayşe who is 29 years old."
SEMALI_ISTEM = (
    'Return ONLY valid JSON matching this schema, with no other text: '
    '{"isim": string, "yas": integer}. User: Ayşe, 29 years old.'
)
print(f"\nBelirsiz istem: \"{BELIRSIZ_ISTEM}\"")
print(f"Şemalı istem:   \"{SEMALI_ISTEM}\"")
print("\nŞemalı istem, modele tam olarak hangi alanları, hangi tipte beklediğini söylüyor --")
print("bu, 3. dersteki format parçasının en kesin biçimidir.")