Update modules/analyzer.py

modules/analyzer.py

@@ -18,8 +18,22 @@ class Analyzer:
     """Klasse zur Analyse von Nutzereingaben"""
     
     def __init__(self, api_token: str = config.API_TOKEN):
-        """Initialisiert den Analyzer mit API-Token"""
+        """
+        Initialisiert den Analyzer mit API-Token
+        
+        Args:
+            api_token: Der API-Token für externe Services
+            
+        Raises:
+            ValueError: Wenn der API-Token ungültig ist
+        """
+        if not isinstance(api_token, str):
+            raise ValueError("api_token must be a string")
+        if not api_token:
+            raise ValueError("api_token cannot be empty")
+        
         self.api_token = api_token
+        
         # Einfache Wörterbücher für die Stimmungsanalyse ohne ML-Bibliotheken
         self.positive_words = [
             "glücklich", "froh", "zufrieden", "gut", "großartig", "toll", "wunderbar", 
@@ -34,7 +48,15 @@ class Analyzer:
             "denke", "glaube", "meine", "verstehe", "sehe", "höre", "fühle", 
             "normal", "gewöhnlich", "alltäglich", "regelmäßig"
         ]
-    
+        
+        # Validierung der Wörterlisten
+        if not all(isinstance(word, str) for word in self.positive_words):
+            raise ValueError("All words in positive_words must be strings")
+        if not all(isinstance(word, str) for word in self.negative_words):
+            raise ValueError("All words in negative_words must be strings")
+        if not all(isinstance(word, str) for word in self.neutral_words):
+            raise ValueError("All words in neutral_words must be strings")
+
     def analyze_emotion(self, text: str) -> str:
         """
         Analysiert die Emotion in einem Text ohne ML-Bibliotheken
@@ -170,4 +192,4 @@ class Analyzer:
             "themes": themes,
             "complexity": complexity,
             "suggested_intensity": min(complexity + (1 if emotion == "negative" else 0), 5)
-        }
+        }