1. Struttura generale e chiarezza

    Docstring e commenti

        Molte funzioni hanno commenti inline che spiegano il flusso logico, ma mancano docstring esplicite per i metodi pubblici (per es. run(), feed_audio(), aclose()). Aggiungere una breve descrizione di cosa fa ciascun metodo (parametri, valori di ritorno, effetti collaterali) facilita la manutenzione e la generazione automatica di documentazione.

        La funzione di utilità map_to_phonemes porta un commento “(mantieni la tua funzione di prima senza modifiche)”, ma non ha alcuna docstring. Basandomi solo sul nome, non è immediato capire come viene usata “nel contesto Gemini”. Un paio di righe di docstring (es. “Converte una parola in un elenco di visemi secondo le regole italiane”) renderebbero più leggibile il codice.

    Imports non utilizzati o ridondanti

        from collections import deque non viene mai usato in tutto il file.

        from typing import Dict è corretto (per active_handlers), ma nel codice mancano altri tipi (come asyncio.Task oppure un alias per WebSocket).

        Sarebbe opportuno raggruppare/ordinare gli import in blocchi logici (standard library, librerie esterne, moduli interni). Ad esempio:

    import asyncio
    import datetime
    import base64
    import json

    from enum import Enum
    from typing import Dict

    import numpy as np
    import scipy.signal
    import httpx

    from google import genai
    from google.genai.types import (
        LiveConnectConfig, PrebuiltVoiceConfig, SpeechConfig, VoiceConfig,
        AudioTranscriptionConfig, Tool, Part, Content
    )

    Usare from typing import TYPE_CHECKING e importare WebSocket in un blocco condizionale (o da fastapi/starlette) permette di avere un tipo esplicito anziché la stringa "WebSocket".

Uso di tipi più specifici

    Nel costruttore:

self._clients: dict[str, "WebSocket"] = {}

si potrebbe importare esplicitamente from starlette.websockets import WebSocket e scrivere:

        self._clients: dict[str, WebSocket] = {}

        Questo facilita l’auto‐complete ed evita di mantenere la stringa tra virgolette.

    Attributi non usati

        L’enumerazione SessionState viene definita, ma nell’handler non viene quasi mai aggiornata (resta sempre DISCONNECTED). Se non serve, sarebbe meglio rimuoverla o integrarvi un meccanismo che aggiorni veramente lo stato (per esempio, passare a LISTENING quando arriva il primo audio, a THINKING durante il flush/attesa risposta, a SPEAKING quando si invia output).

        L’attributo quit_event non viene usato: serve forse per un’altra versione di chiusura, ma al momento non ha effetto. Se non strettamente necessario, si può eliminare.

2. Concorrenza, TaskGroup e cancellazione

    Uso di asyncio.TaskGroup

        Pro: avete scelto di far partire handler.run() e handler.feed_audio() sotto il controllo di un unico asyncio.TaskGroup. Questo è corretto con Python 3.13 e garantisce che, quando si esce dal contesto async with tg:, entrambi i task ricevano un CancelledError.

        Semplificazione/attenzione: nel finally di connect_gemini chiamate esplicitamente await handler.aclose(), che a sua volta fa t.cancel() su ciascun task. Solo dopo uscite dal blocco async with tg:, scattano le cancellazioni del TaskGroup stesso. In pratica eseguite due volte la cancellazione:

            aclose() cancella manualmente i task,

            l’uscita da async with tg: li cancella di nuovo se fossero ancora vivi.

        Questo non è scorretto, ma è ridondante. Si potrebbe scegliere una sola delle due strade:

            Lasciare che il TaskGroup gestisca l’intera cancellazione: dentro il finally di connect_gemini basti rimuovere l’handler da active_handlers e terminare il contesto (uscire dal async with tg:). In questo modo il blocco async with tg: si occupa di inviare CancelledError a run() e feed_audio(), e ciascuna di queste coroutine si farà “chiudere” automaticamente (gestendo il cleanup nel proprio blocco except CancelledError). Nel aclose() si metterebbe solo la parte di svuotamento code ed eventuali cleanup “sospesi”.

            Oppure tenere aclose() che cancella i task, e far partire i due task con asyncio.create_task al di fuori di TaskGroup (ma in una lista interna), come facevate nelle versioni precedenti di Python.

        Se si vuole mantenere TaskGroup, in aclose() il loop su self._tasks e i conseguenti t.cancel() sono sufficienti (non serve poi uscire da async with tg: perché il contesto in yield lo gestisce).

    Cancel‐safety in run() e feed_audio()

        Entrambi mettono un except asyncio.CancelledError: raise. Questo è corretto perché permette al contesto esterno di chiudere la connessione gRPC (l’async with session.connect porta a una chiusura pulita).

        Suggerimento: se nel futuro “run” o “feed_audio” dovessero aprire risorse aggiuntive (file, connessioni secondarie, …), conviene intercettare il CancelledError in un blocco finally, fare eventuale cleanup esplicito e poi fare raise.

        Attualmente, se arrivasse un’eccezione diversa da CancelledError (per es. un errore NumPy o un bad‐frame dall’SDK), viene stampato e rilanciato. Questo è ragionevole, ma valutate se rendere più selettivo il catch (es. catturare solo i casi previsti e lasciare risalire il resto) oppure loggare l’eccezione in modo più strutturato.

    Gestione di task secondari (send_to_google_sheet)

        Nel flushing (quando si invia su Google Sheet), create un task con asyncio.create_task(...) senza tenerne traccia.

        Ciò significa che, anche dopo la chiusura dell’handler, quel task rimarrà in esecuzione finché httpx non termina la chiamata. In un’app a lungo termine, se ci sono molti flush “in contemporanea” si potrebbero accumulare task pendenti.

        Miglioramento: raccogliere i task in una lista interna (es. self._sheet_tasks: list[asyncio.Task]) e cancellarli o attenderli in aclose(). Così evitate che “iniezioni tardive” verso i fogli Google continuino dopo la chiusura dell’handler, e avete la garanzia che quando terminate aclose() siano effettivamente chiusi tutti i “figli”.

    Capacità di backpressure e queue bloating

        Le queue _raw_queue e _chunk_queue hanno un maxsize=100. Se il browser manda audio più velocemente di quanto feed_audio riesca a processare, a un certo punto await self._raw_queue.put(raw) in receive() si bloccherà fino a che non ci sia spazio. Potrebbe essere voluto (esercitare backpressure) oppure creare un collo di bottiglia indesiderato.

        Suggerimento: valutate se preferite un pattern “scarto i pacchetti in eccesso” (ad esempio put_nowait all’interno di un try/except, in modo da lasciare sempre fluidità al flusso di dati), oppure se è corretto che il client stalli fino a che il buffer non si scarichi.

3. Gestione risorse e pulizia

    Chiusura code

        In aclose() svuotate le queue con un ciclo while not empty(), invocando get_nowait(). Funziona, ma è piuttosto laborioso:

        while not self._raw_queue.empty():
            try:
                self._raw_queue.get_nowait()
            except Exception:
                break

        Alternativa: potete semplicemente annullare i task (run() e feed_audio()), e non preoccuparvi di svuotare la queue: quando l’istanza handler viene scartata, le queue non saranno più referenziate e verranno liberate dal garbage collector. Eliminare gli item da una queue grande ha senso se siete certi che quegli oggetti occupino molta memoria e volete deallocarli subito, ma nella maggior parte dei casi si può semplificare rimuovendo la pulizia manuale delle queue (soprattutto _raw_queue, dove i frame audio hanno breve vita).

        Se invece volete mantenere la pulizia a mano, sarebbe più pulito fare while True: raw = self._raw_queue.get_nowait() ... e uscire al QueueEmpty senza catturare un generico Exception.

    Rimozione da active_handlers in più punti

        connect_gemini nel finally rimuove active_handlers.pop(session_id);

        In ws_audio, gestite anche manualmente la rimozione alla ricezione di WebSocketDisconnect.

        Il rischio è che possano esserci casi di “doppia rimozione” (se l’utente si disconnette normalmente, FastAPI chiude la dipendenza → finally di connect_gemini cancella già l’entry; ma voi in except WebSocketDisconnect prima la cancellate e poi ritorna di nuovo al cleanup del context).

        Pur non causando un crash (pop con chiave inesistente non è un errore se usate pop(..., None)), ne risulta un po’ di duplicazione logica.

        Suggerimento:

            Lasciate che solo il finally di connect_gemini gestisca la rimozione da active_handlers.

            In except WebSocketDisconnect potete semplicemente fare handler.unregister_ws(client_id) e poi return (senza toccare il pool), lasciando che FastAPI esca dalla dipendenza e chiami automaticamente il finally di connect_gemini.

    Timeout passivo (“janitor”)

        Il codice di pulizia periodica risiede in main, non qui; l’unico requisito in gemini_module è che handler.last_seen sia aggiornato da main e sfruttato dal janitor. È implementato correttamente.

4. Logging ed error handling

    Uso di print in produzione

        Tutti i messaggi di debug (es. print(f"[GeminiHandler.receive] ricevo chunk raw: ...")) vanno bene in fase di sviluppo, ma in un ambiente di produzione è preferibile usare il modulo logging di Python.

        Un setup tipico:

    import logging

    logger = logging.getLogger(__name__)

    # poi, invece di print(...)
    logger.debug("[receive] ricevuti %d byte", len(raw))

    Così potete controllare facilmente il livello di verbosità e, in un secondo momento, inviare i log a file o a un sistema di monitoraggio.

Gestione di eccezioni generiche

    In più punti usate:

        except Exception as e:
            print(f"[...Errore inatteso: {e}]")
            raise

        Questo fa risalire comunque l’errore, ma si cattura qualsiasi tipo di eccezione. Se in futuro servisse distinguere tra “errori recuperabili” (timeout della connessione gRPC) e “errori fatali” (indici out of range di NumPy), probabilmente vorrete intercettare solo le eccezioni note e loggarle con dettaglio.

        Almeno cambiare print in logger.error(...).

    Risposta al client in caso di errore

        Al momento, se run() solleva un errore (diverso da CancelledError), quell’handler interrompe il ciclo async for e il TaskGroup si chiude. Il WS probabilmente rimane aperto, ma non riceverà più nulla (poiché _clients è ancora presente).

        Suggerimento: in caso di eccezione non recuperabile, potrebbe essere utile inviare al client un messaggio di errore (via WebSocket) e poi chiudere esplicitamente ws.close().

5. Performance e ottimizzazioni

    Conversione e risampling audio

        State facendo il risampling da 48 kHz a 16 kHz usando scipy.signal.resample_poly, che è un buon approccio per qualità, ma è relativamente costoso in termini di CPU. Se il traffico è elevato, potreste sperimentare un collo di bottiglia su quella parte.

        Possibili alternative:

            utilizzare un wrapper nativo (se disponibile) che sfrutti FFTW o librerie C ottimizzate per risampling in real time.

            effettuare un downsampling “grezzo” (es. prendendo ogni terzo campione) se la qualità tollera un po’ di degradazione.

        In ogni caso, monitorare con uno strumento di profiling (es. cProfile) quanto spesso scipy.signal.resample_poly incida sullo scheduler.

    Uso di NumPy in contesto asincrono

        Ogni iterazione di feed_audio esegue diverse conversioni: frombuffer, resample_poly, clip, astype. Queste operazioni allocherebbero frequentemente nuovi array in memoria. Se il carico è molto alto, potreste avere un picco di garbage collector.

        Suggerimento:

            valutare la possibilità di pre‐allocare un buffer di dimensione massima e riutilizzarlo, oppure usare strutture di buffer circolare per ridurre le allocazioni.

            alternative come aiortc o soluzioni WebAssembly per il risampling su browser potrebbero spostare parte del lavoro sul client.

    Queue sizing e backpressure

        Come già accennato, maxsize=100 va bene per non saturare la memoria, ma se il client invia in bursts (es. invia mezz’ora di audio accumulato), la coda si riempie e await self._raw_queue.put(raw) bloccherà la WebSocket: il browser attenderà che la server carichi il frame nella coda.

        Potrebbe essere preferibile:

            Inserire un timeout su put() e, in caso di saturazione, avvisare il client di “troppo traffico, riprova più tardi”.

            Rimuovere maxsize e fare in modo che il client faccia un controllo di latenza prima di inviare troppi frame in contemporanea.

6. Pulizia del codice e stile Python

    Nomi coerenti

        Nel costruttore usate sample_rate=24000, ma poi in feed_audio il solo valore usato è input_sr = 48000 e target_sr = 16000. Sarebbe più leggibile estrarre target_sr e input_sr come attributi della classe, o al limite definire due parametri nel costruttore:

    def __init__(..., input_sample_rate: int = 48000, output_sample_rate: int = 16000):
        ...
        self.input_sr = input_sample_rate
        self.output_sr = output_sample_rate

    In questo modo, se in futuro cambiate frequenze, le modificherete in un unico punto.

Line length e PEP8

    Alcune righe (ad esempio URL molto lunghe) superano i 79–88 caratteri consigliati da PEP8. Se avete un linter automatizzato, potreste troncare con il backslash o spostare la stringa su più righe:

        self.endpoint = (
            "https://script.google.com/macros/s/AKfycbzFsHcVfZztV3zq4guPqAs_"
            "Gz-R2jYYVv0RfB4SsOjmsyCQFZxZTyegbAOKIWrdfmdyng/exec"
        )

        Qualche rientro un po’ incoerente in commenti di più righe: uniformate indentazioni e margini.

    Riduzione di duplicazione

        In run() il loop di raccolta e flush ripete più volte i gestori di try/except Exception per isolare audio e trascrizione. Si potrebbe pensare a una funzione di utilità interna (es. _try_getattr(response, "server_content.input_transcription.text")) per ridurre il boilerplate.

        Analogamente, la parte di “accumulo fonemi e tempistiche” in assemble_payload può essere estratta in un metodo separato _generate_word_timings(text, duration) per isolare la logica, rendendo assemble_payload più snello.

7. Sicurezza e configurabilità

    Chiavi e configurazioni hard‐coded

        Attualmente l’endpoint Google Script è scritto “in chiaro” nel costruttore. Potrebbe diventare un parametro esterno (variabile d’ambiente o file di configurazione), così da poter cambiare senza toccare il codice.

        Allo stesso modo, se in futuro voleste supportare credenziali diverse per Gemini (o più modelli), conviene passare i parametri model="..." e PROMPT da configurazione, anziché ridefinire sempre lo stesso.

    Timeout HTTP e retry

        Se la chiamata httpx.AsyncClient().post(...) fallisce, il codice semplicemente “swallow” l’eccezione e prosegue. In ambiente di produzione, almeno un retry o un logging strutturato (es. logger.warning(...)) aiuterebbero a diagnosticare quando i dati non vengono scritti sul foglio Google.

        Potreste aggiungere:

        async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
            for attempt in range(2):
                res = await client.post(...)
                if res.status_code == 200:
                    break
                await asyncio.sleep(1)

        Oppure gestire in modo esplicito un backup locale su file se la rete è down.

Riepilogo delle principali migliorie suggerite

    Docstring, tipi e import

        Aggiungere docstring chiare; usare WebSocket come tipo esplicito; eliminare import non usati.

    Semplificare cancellazione dei task

        Decidere se affidarsi solo al TaskGroup (rimuovendo il cancel() manuale in aclose) o viceversa; evitare duplicazioni nella rimozione da active_handlers.

    Gestione task secondari

        Tracciare e cancellare anche i task di send_to_google_sheet, se volete evitare che restino in esecuzione dopo la chiusura del flusso principale.

    Logging anziché print

        Sostituire le chiamate a print(...) con logger.debug/info/error(...) per avere un controllo centralizzato dei log.

    Performance audio

        Verificare l’overhead di scipy.signal.resample_poly in contesti ad alta concorrenza; considerare alternative più leggere se necessario.

    Pulizia di code e risorse

        Valutare se è davvero necessario svuotare manualmente le queue o se è sufficiente cancellare i task e lasciare che il GC liberi la memoria.

    Configurabilità e sicurezza

        Estrarre URL e parametri fissi (modello Gemini, prompt, endpoint Google) in configurazioni esterne.

        Implementare timeout e retry nelle chiamate HTTP.

Seguendo questi suggerimenti, la struttura del codice diventerà più modulare, manutenibile e performante in scenari di carico elevato.