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gongwenxin 2025-08-19 17:03:32 +08:00
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commit 4875a68f1c
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3
api_server.py
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@ -625,7 +625,8 @@ def run_tests_logic(config: dict):
output_dir=str(output_directory),
stages_dir=config.get('stages-dir'),
strictness_level=config.get('strictness-level', 'CRITICAL'),
ignore_ssl=config.get('ignore-ssl', False)
ignore_ssl=config.get('ignore-ssl', False),
enable_well_data=config.get('enable-well-data', True) # 默认启用井数据功能
)
test_summary: Optional[TestSummary] = None

76
ddms_compliance_suite/test_orchestrator.py
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@ -45,6 +45,12 @@ except ImportError:
from ddms_compliance_suite.utils.schema_provider import SchemaProvider
# 导入井数据管理器
try:
from .utils.well_data_manager import WellDataManager
except ImportError:
WellDataManager = None
_dynamic_model_cache: Dict[str, Type[BaseModel]] = {}
class ExecutedTestCaseResult:
@ -438,7 +444,8 @@ class APITestOrchestrator:
stage_llm_config: Optional[Dict[str, bool]] = None,
output_dir: Optional[str] = None,
strictness_level: Optional[str] = None,
ignore_ssl: bool = False
ignore_ssl: bool = False,
enable_well_data: bool = True
):
"""
初始化测试编排器。
@ -465,6 +472,22 @@ class APITestOrchestrator:
self.global_api_call_details: List[APICallDetail] = []
self.ignore_ssl = ignore_ssl
# 初始化井数据管理器
self.well_data_manager = None
if enable_well_data and WellDataManager:
try:
self.well_data_manager = WellDataManager(
base_url=self.base_url,
ignore_ssl=self.ignore_ssl,
logger=self.logger
)
self.logger.info("井数据管理器已初始化")
except Exception as e:
self.logger.warning(f"井数据管理器初始化失败: {e}")
self.well_data_manager = None
elif not WellDataManager:
self.logger.info("井数据管理器模块不可用")
self.stages_dir = stages_dir
self.stage_registry: Optional[StageRegistry] = None
@ -503,14 +526,37 @@ class APITestOrchestrator:
if self.stages_dir:
self.stage_registry = StageRegistry(stages_dir=self.stages_dir)
if self.stage_registry and self.stage_registry.get_discovery_errors():
for err in self.stage_registry.get_discovery_errors():
if self.stage_registry and self.stage_registry.get_discovery_errors():
for err in self.stage_registry.get_discovery_errors():
self.logger.error(f"Error loading stage: {err}")
elif self.stage_registry:
self.logger.info(f"StageRegistry initialized. Loaded {len(self.stage_registry.get_all_stages())} stages.") # Changed from get_all_stage_classes
else:
self.logger.info("No stages_dir provided, stage testing will be skipped.")
def initialize_well_data(self) -> bool:
"""
初始化井数据，在测试开始前获取真实的井和井筒数据
Returns:
bool: 是否成功初始化井数据
"""
if not self.well_data_manager:
self.logger.info("井数据管理器未启用，跳过井数据初始化")
return False
try:
success = self.well_data_manager.initialize_well_data()
if success:
summary = self.well_data_manager.get_well_data_summary()
self.logger.info(f"井数据初始化成功: {summary}")
return success
except Exception as e:
self.logger.error(f"井数据初始化失败: {e}")
return False
def _complete_initialization(self, output_dir: Optional[str], strictness_level: Optional[str]):
"""完成初始化过程"""
self.output_dir_path = Path(output_dir) if output_dir else Path("./test_reports_orchestrator")
try:
self.output_dir_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
@ -537,6 +583,9 @@ class APITestOrchestrator:
self.json_schema_validator: Optional[JSONSchemaValidator] = None
self.schema_provider: Optional[SchemaProvider] = None
# 完成初始化
self._complete_initialization(output_dir, strictness_level)
def get_api_call_details(self) -> List[APICallDetail]:
"""Returns the collected list of API call details."""
return self.global_api_call_details
@ -1648,13 +1697,21 @@ class APITestOrchestrator:
# finalize_summary 和 print_summary_to_console 将在 run_api_tests.py 中进行
return summary, parsed_swagger
def _generate_data_from_schema(self, schema: Dict[str, Any],
context_name: Optional[str] = None,
def _generate_data_from_schema(self, schema: Dict[str, Any],
context_name: Optional[str] = None,
operation_id: Optional[str] = None) -> Any:
"""
根据JSON Schema生成测试数据 (此方法基本保持不变，可能被测试用例或编排器内部使用)
增加了 context_name 和 operation_id 用于更详细的日志。
现在会使用井数据管理器来提供真实的井相关数据。
"""
# 如果有井数据管理器，使用DataGenerator来生成数据
if self.well_data_manager:
from .utils.data_generator import DataGenerator
data_generator = DataGenerator(logger_param=self.logger, well_data_manager=self.well_data_manager)
return data_generator.generate_data_from_schema(schema, context_name, operation_id, self.llm_service)
# 原有的生成逻辑作为后备
log_prefix = f"[{operation_id}] " if operation_id else ""
context_log = f" (context: {context_name})" if context_name else ""
@ -2705,6 +2762,15 @@ class APITestOrchestrator:
parsed_spec, pagination_info = parse_result
# 初始化井数据（在测试开始前获取真实数据）
if self.well_data_manager:
self.logger.info("开始初始化井数据...")
well_data_success = self.initialize_well_data()
if well_data_success:
self.logger.info("井数据初始化成功，测试将使用真实的井相关数据")
else:
self.logger.warning("井数据初始化失败，测试将使用模拟数据")
# 🔧 移除重复的run_stages_from_spec调用
# Stage执行将在主程序中统一处理

26
ddms_compliance_suite/utils/data_generator.py
View File

@ -6,17 +6,25 @@ import datetime
import uuid
from typing import Dict, Any, Optional, List
# 导入井数据管理器
try:
from .well_data_manager import WellDataManager
except ImportError:
WellDataManager = None
class DataGenerator:
"""
Generates test data based on a JSON Schema.
"""
def __init__(self, logger_param: Optional[logging.Logger] = None):
def __init__(self, logger_param: Optional[logging.Logger] = None, well_data_manager: Optional['WellDataManager'] = None):
"""
Initializes the data generator.
Args:
logger_param: Optional logger instance. If not provided, a module-level logger is used.
well_data_manager: Optional well data manager for providing real well data.
"""
self.logger = logger_param or logging.getLogger(__name__)
self.well_data_manager = well_data_manager
def generate_data_from_schema(self, schema: Dict[str, Any],
context_name: Optional[str] = None,
@ -90,6 +98,11 @@ class DataGenerator:
if isinstance(additional_properties, dict):
self.logger.debug(f"{log_prefix}Generating an example property for additionalProperties for{context_log}")
result['additionalProp1'] = self.generate_data_from_schema(additional_properties, f"{context_name}.additionalProp1", operation_id, llm_service)
# 使用井数据管理器增强数据
if self.well_data_manager:
result = self.well_data_manager.enhance_data_with_well_values(result)
return result
# Handle both 'array' and 'Array' (case-insensitive)
@ -113,6 +126,17 @@ class DataGenerator:
if string_format == 'date-time': return datetime.datetime.now().isoformat()
if string_format == 'email': return 'test@example.com'
if string_format == 'uuid': return str(uuid.uuid4())
# 检查是否为井相关字段，如果是则尝试使用真实数据
if self.well_data_manager and context_name:
# 从context_name中提取字段名（去掉路径前缀）
field_name = context_name.split('.')[-1] if '.' in context_name else context_name
if self.well_data_manager.is_well_related_field(field_name):
real_value = self.well_data_manager.get_well_value_for_field(field_name)
if real_value is not None:
self.logger.info(f"{log_prefix}🔄 使用真实井数据替换字段 '{field_name}': {real_value}")
return str(real_value)
return 'example_string'
# Handle both 'number'/'Number' and 'integer'/'Integer' (case-insensitive)

274
ddms_compliance_suite/utils/well_data_manager.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,274 @@
"""
井数据管理器模块
负责在测试开始前预获取井和井筒的真实数据，并在测试过程中提供这些真实值
用于替换wellId、wellboreId、wellCommonName等参数的模拟值
"""
import logging
import json
import requests
from typing import Dict, List, Any, Optional, Tuple
from urllib.parse import urljoin
import random
class WellDataManager:
"""
井数据管理器
负责：
1. 在测试开始前从指定的API获取井和井筒的真实数据
2. 缓存这些数据供后续测试使用
3. 在生成测试数据时提供真实的井相关参数值
"""
def __init__(self, base_url: str, ignore_ssl: bool = False, logger: Optional[logging.Logger] = None):
"""
初始化井数据管理器
Args:
base_url: API基础URL
ignore_ssl: 是否忽略SSL证书验证
logger: 日志记录器
"""
self.base_url = base_url.rstrip('/')
self.ignore_ssl = ignore_ssl
self.logger = logger or logging.getLogger(__name__)
# 缓存的井数据
self.well_data: List[Dict[str, Any]] = []
self.wellbore_data: List[Dict[str, Any]] = []
# 井数据API端点配置
self.well_api_config = {
"domain": "wb_cd",
"name": "cd_well",
"version": "1.0.0",
"path": "/api/dms/well_kd_wellbore_ideas01/v1/cd_well/1.0.0"
}
self.wellbore_api_config = {
"domain": "wb_cd",
"name": "cd_wellbore",
"version": "1.0.0",
"path": "/api/dms/well_kd_wellbore_ideas01/v1/cd_wellbore/1.0.0"
}
# 井相关字段名称（严格按照接口定义）
self.well_field_names = {
'wellId', # 井ID
'wellboreId', # 井筒ID
'wellCommonName' # 井通用名称
}
def fetch_well_data(self) -> bool:
"""
获取井基本信息数据
Returns:
bool: 是否成功获取数据
"""
try:
url = urljoin(self.base_url, self.well_api_config["path"])
headers = {
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Accept": "application/json",
"Content-Type": "application/json"
}
# 发送POST请求获取井数据
response = requests.post(
url,
headers=headers,
json={}, # 空的JSON body
verify=not self.ignore_ssl,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data.get('code') == 0 and 'data' in data and 'list' in data['data']:
self.well_data = data['data']['list']
self.logger.info(f"成功获取 {len(self.well_data)} 条井基本信息数据")
return True
else:
self.logger.error(f"井数据API返回错误: {data.get('message', '未知错误')}")
return False
else:
self.logger.error(f"获取井数据失败，HTTP状态码: {response.status_code}")
return False
except Exception as e:
self.logger.error(f"获取井数据时发生异常: {str(e)}")
return False
def fetch_wellbore_data(self) -> bool:
"""
获取井筒基本信息数据
Returns:
bool: 是否成功获取数据
"""
try:
url = urljoin(self.base_url, self.wellbore_api_config["path"])
headers = {
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Accept": "application/json",
"Content-Type": "application/json"
}
# 发送POST请求获取井筒数据
response = requests.post(
url,
headers=headers,
json={}, # 空的JSON body
verify=not self.ignore_ssl,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
data = response.json()
if data.get('code') == 0 and 'data' in data and 'list' in data['data']:
self.wellbore_data = data['data']['list']
self.logger.info(f"成功获取 {len(self.wellbore_data)} 条井筒基本信息数据")
return True
else:
self.logger.error(f"井筒数据API返回错误: {data.get('message', '未知错误')}")
return False
else:
self.logger.error(f"获取井筒数据失败，HTTP状态码: {response.status_code}")
return False
except Exception as e:
self.logger.error(f"获取井筒数据时发生异常: {str(e)}")
return False
def initialize_well_data(self) -> bool:
"""
初始化井数据，获取井和井筒的真实数据
Returns:
bool: 是否成功初始化所有数据
"""
self.logger.info("开始初始化井数据...")
well_success = self.fetch_well_data()
wellbore_success = self.fetch_wellbore_data()
if well_success and wellbore_success:
self.logger.info("井数据初始化完成")
return True
else:
self.logger.warning("井数据初始化部分失败，某些测试可能使用模拟数据")
return False
def get_random_well_data(self) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""
获取随机的井数据
Returns:
Optional[Dict[str, Any]]: 井数据字典，如果没有数据则返回None
"""
if not self.well_data:
return None
return random.choice(self.well_data)
def get_random_wellbore_data(self) -> Optional[Dict[str, Any]]:
"""
获取随机的井筒数据
Returns:
Optional[Dict[str, Any]]: 井筒数据字典，如果没有数据则返回None
"""
if not self.wellbore_data:
return None
return random.choice(self.wellbore_data)
def get_well_value_for_field(self, field_name: str) -> Optional[Any]:
"""
根据字段名获取井相关的真实值
Args:
field_name: 字段名称（严格匹配）
Returns:
Optional[Any]: 对应的真实值，如果没有找到则返回None
"""
# 严格按照字段名匹配
if field_name == 'wellId':
well_data = self.get_random_well_data()
if well_data:
return well_data.get('wellId')
elif field_name == 'wellboreId':
wellbore_data = self.get_random_wellbore_data()
if wellbore_data:
return wellbore_data.get('wellboreId')
elif field_name == 'wellCommonName':
well_data = self.get_random_well_data()
if well_data:
return well_data.get('wellCommonName')
return None
def is_well_related_field(self, field_name: str) -> bool:
"""
判断字段是否与井相关
Args:
field_name: 字段名称
Returns:
bool: 是否为井相关字段
"""
return field_name in self.well_field_names
def enhance_data_with_well_values(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""
用真实的井数据增强测试数据
Args:
data: 原始测试数据
Returns:
Dict[str, Any]: 增强后的测试数据
"""
if not isinstance(data, dict):
return data
enhanced_data = data.copy()
for field_name, value in data.items():
if self.is_well_related_field(field_name):
real_value = self.get_well_value_for_field(field_name)
if real_value is not None:
enhanced_data[field_name] = real_value
self.logger.debug(f"替换字段 '{field_name}' 的值: {value} -> {real_value}")
return enhanced_data
def get_well_data_summary(self) -> Dict[str, Any]:
"""
获取井数据的摘要信息
Returns:
Dict[str, Any]: 井数据摘要
"""
return {
"well_count": len(self.well_data),
"wellbore_count": len(self.wellbore_data),
"sample_well_ids": [w.get('wellId') for w in self.well_data[:5]] if self.well_data else [],
"sample_wellbore_ids": [w.get('wellboreId') for w in self.wellbore_data[:5]] if self.wellbore_data else [],
"sample_well_names": [w.get('wellCommonName') for w in self.well_data[:5]] if self.well_data else []
}
def clear_cache(self):
"""
清空缓存的井数据
"""
self.well_data.clear()
self.wellbore_data.clear()
self.logger.info("井数据缓存已清空")

253
docs/Single_Page_Mode_Guide.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,253 @@
# DMS分页功能 - 单页模式使用指南
## 🎯 问题解决
您遇到的问题是：设置 `page_size=1` 时，系统仍然会获取所有页面的数据，而不是只获取第1页的1条记录。
**原因**: 原来的逻辑是用指定的分页大小去获取**所有可用的数据**，这是为了完整测试设计的。
**解决方案**: 新增 `fetch_all_pages` 参数来控制获取模式。
## 🔧 新增参数
### `fetch_all_pages` 参数
- **类型**: `boolean`
- **默认值**: `true`
- **作用**: 控制分页获取模式
| 值 | 模式 | 行为 |
|---|------|------|
| `true` | 全页模式 | 用指定分页大小获取所有数据（原行为） |
| `false` | 单页模式 | 只获取指定页面的数据 |
## 📊 使用场景对比
### 1. 单页模式 (`fetch_all_pages=false`)
**适用场景**:
- 快速测试少量API
- 内存受限环境
- 断点续传
- 分批处理大数据集
**示例**: 只获取第3页的5条记录
```json
{
"page_size": 5,
"page_no": 3,
"fetch_all_pages": false
}
```
**结果**: 只会发送1个请求，获取5条记录
### 2. 全页模式 (`fetch_all_pages=true`)
**适用场景**:
- 完整的合规性测试
- 生成完整报告
- 一次性处理所有API
**示例**: 用1000的分页大小获取所有数据
```json
{
"page_size": 1000,
"page_no": 1,
"fetch_all_pages": true
}
```
**结果**: 会发送多个请求，直到获取所有数据
## 🚀 使用方法
### 1. 命令行工具
**单页模式**:
```bash
python run_api_tests.py \
--dms ./assets/doc/dms/domain.json \
--base-url https://www.dev.ideas.cnpc \
--page-size 5 \
--page-no 3 \
--fetch-single-page \
--ignore-ssl
```
**全页模式**:
```bash
python run_api_tests.py \
--dms ./assets/doc/dms/domain.json \
--base-url https://www.dev.ideas.cnpc \
--page-size 1000 \
--page-no 1 \
--ignore-ssl
```
### 2. FastAPI服务器
**单页模式**:
```bash
curl -X POST http://localhost:5051/run \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"dms": "./assets/doc/dms/domain.json",
"base_url": "https://www.dev.ideas.cnpc",
"page_size": 5,
"page_no": 3,
"fetch_all_pages": false,
"ignore_ssl": true
}'
```
**全页模式**:
```bash
curl -X POST http://localhost:5051/run \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"dms": "./assets/doc/dms/domain.json",
"base_url": "https://www.dev.ideas.cnpc",
"page_size": 1000,
"page_no": 1,
"fetch_all_pages": true,
"ignore_ssl": true
}'
```
## 📈 日志输出对比
### 单页模式日志
```
Fetching SINGLE page (page_size=5, page_no=3)
Fetching page 3 from: https://api.example.com/schema?pageNo=3&pageSize=5
Fetched 5 records from page 3, total: 5
Single page mode: fetched 5 records from page 3
```
### 全页模式日志
```
Fetching ALL API pages with pagination (page_size=1000, starting from page 1)
Fetching page 1 from: https://api.example.com/schema?pageNo=1&pageSize=1000
Fetched 1000 records from page 1, total: 1000
Fetching page 2 from: https://api.example.com/schema?pageNo=2&pageSize=1000
Fetched 523 records from page 2, total: 1523
Reached end of data. Total records: 1523
```
## 🔍 分页信息返回
### 单页模式返回
```json
{
"pagination": {
"page_size": 5,
"page_no_start": 3,
"total_pages": 0,
"total_records": 0,
"pages_fetched": 1,
"current_page": 3,
"fetch_all_pages": false
}
}
```
### 全页模式返回
```json
{
"pagination": {
"page_size": 1000,
"page_no_start": 1,
"total_pages": 2,
"total_records": 1523,
"pages_fetched": 2,
"current_page": 2,
"fetch_all_pages": true
}
}
```
## 💡 实际应用示例
### 场景1: 快速验证系统
```bash
# 只测试前5个API
python run_api_tests.py \
--dms ./domain.json \
--base-url https://api.test.com \
--page-size 5 \
--page-no 1 \
--fetch-single-page
```
### 场景2: 内存受限环境分批处理
```bash
# 第一批：处理第1-50个API
python run_api_tests.py \
--dms ./domain.json \
--base-url https://api.test.com \
--page-size 50 \
--page-no 1 \
--fetch-single-page
# 第二批：处理第51-100个API
python run_api_tests.py \
--dms ./domain.json \
--base-url https://api.test.com \
--page-size 50 \
--page-no 2 \
--fetch-single-page
```
### 场景3: 断点续传
```bash
# 从第10页继续（假设前面已经处理了9页）
python run_api_tests.py \
--dms ./domain.json \
--base-url https://api.test.com \
--page-size 100 \
--page-no 10 \
--fetch-single-page
```
### 场景4: 完整测试
```bash
# 一次性测试所有API
python run_api_tests.py \
--dms ./domain.json \
--base-url https://api.test.com \
--page-size 1000 \
--page-no 1
# 不加 --fetch-single-page，默认为全页模式
```
## 🧪 测试验证
运行测试脚本验证功能：
```bash
python test_single_page.py
```
测试内容：
1. 单页模式 - 只获取第1页的1条记录
2. 单页模式 - 获取第3页的5条记录
3. 全页模式对比 - 获取所有数据
## 📝 总结
现在您可以：
1. **精确控制数据获取**
- 单页模式：只获取指定页面
- 全页模式：获取所有数据
2. **灵活的使用场景**
- 快速测试：`page_size=5, fetch_all_pages=false`
- 分批处理：`page_size=50, page_no=N, fetch_all_pages=false`
- 完整测试：`page_size=1000, fetch_all_pages=true`
3. **清晰的日志反馈**
- 明确显示当前模式
- 详细的分页统计信息
这样就完全解决了您遇到的问题：当您设置 `page_size=1` 和 `fetch_all_pages=false` 时，系统只会获取第1页的1条记录，而不会继续获取后续页面！

224
docs/Well_Data_Integration_Guide.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,224 @@
# 井数据集成指南
## 🎯 概述
本文档介绍了DMS合规性测试工具中新增的井数据集成功能。该功能能够在测试开始前自动获取真实的井和井筒数据，并在测试过程中使用这些真实值替换模拟数据，确保测试的准确性和真实性。
## 🔧 功能特性
### 核心功能
- **自动数据获取**: 在测试开始前从指定API获取真实的井和井筒数据
- **智能字段识别**: 自动识别井相关字段（wellId、wellboreId、wellCommonName等）
- **数据增强**: 在生成测试数据时自动使用真实值替换模拟值
- **缓存机制**: 缓存获取的数据，避免重复请求
- **错误处理**: 当井数据获取失败时，自动回退到模拟数据
### 支持的字段
- `wellId` / `well_id` - 井ID
- `wellboreId` / `wellbore_id` - 井筒ID
- `wellCommonName` / `well_common_name` - 井通用名称
- `wellboreCommonName` / `wellbore_common_name` - 井筒通用名称
## 🏗️ 架构设计
### 组件结构
```
WellDataManager (井数据管理器)
├── 数据获取模块
│ ├── fetch_well_data() - 获取井基本信息
│ └── fetch_wellbore_data() - 获取井筒基本信息
├── 数据缓存模块
│ ├── well_data[] - 井数据缓存
│ └── wellbore_data[] - 井筒数据缓存
└── 数据增强模块
├── is_well_related_field() - 字段识别
├── get_well_value_for_field() - 值获取
└── enhance_data_with_well_values() - 数据增强
```
### 集成点
1. **APITestOrchestrator**: 在初始化时创建井数据管理器
2. **DataGenerator**: 在生成测试数据时使用井数据增强
3. **测试执行流程**: 在测试开始前初始化井数据
## 🚀 使用方法
### 自动使用（推荐）
井数据功能默认启用，无需额外配置：
```bash
# 命令行使用
python run_api_tests.py \
--dms ./assets/doc/dms/domain.json \
--base-url https://www.dev.ideas.cnpc \
--ignore-ssl
# Web界面使用
# 通过Web界面上传DMS配置文件即可自动使用
```
### 手动控制
可以通过配置参数控制井数据功能：
```python
# 在代码中禁用井数据功能
orchestrator = APITestOrchestrator(
base_url="https://www.dev.ideas.cnpc",
enable_well_data=False # 禁用井数据功能
)
```
### API端点配置
井数据管理器使用以下API端点获取数据：
```python
# 井基本信息API
POST /api/dms/well_kd_wellbore_ideas01/v1/cd_well/1.0.0
Content-Type: application/json
Body: {}
# 井筒基本信息API
POST /api/dms/well_kd_wellbore_ideas01/v1/cd_wellbore/1.0.0
Content-Type: application/json
Body: {}
```
## 📊 工作流程
### 1. 初始化阶段
```mermaid
graph TD
A[测试开始] --> B[创建井数据管理器]
B --> C[调用井数据API]
C --> D{API调用成功?}
D -->|是| E[缓存井数据]
D -->|否| F[记录警告，使用模拟数据]
E --> G[开始测试执行]
F --> G
```
### 2. 数据生成阶段
```mermaid
graph TD
A[生成测试数据] --> B{是否为井相关字段?}
B -->|是| C[从井数据缓存获取真实值]
B -->|否| D[使用原有生成逻辑]
C --> E{获取成功?}
E -->|是| F[使用真实值]
E -->|否| G[使用模拟值]
D --> H[返回生成的数据]
F --> H
G --> H
```
## 🧪 测试验证
### 运行测试脚本
```bash
# 测试井数据管理器功能
python test_well_data_manager.py
```
### 预期输出
```
2025-08-19 10:00:00 - INFO - 开始测试井数据管理器...
2025-08-19 10:00:01 - INFO - 成功获取 43078 条井基本信息数据
2025-08-19 10:00:02 - INFO - 成功获取 18015 条井筒基本信息数据
2025-08-19 10:00:02 - INFO - ✅ 井数据初始化成功
2025-08-19 10:00:02 - INFO - 📊 井数据摘要: {'well_count': 43078, 'wellbore_count': 18015, ...}
```
### 验证真实数据使用
在测试报告中查看API调用详情，确认使用了真实的井ID和名称：
```json
{
"request_body": {
"wellId": "HB00019975", // 真实井ID
"wellCommonName": "郑4-106", // 真实井名称
"wellboreId": "WEBHHB100083169" // 真实井筒ID
}
}
```
## 🔍 故障排除
### 常见问题
#### 1. 井数据获取失败
**症状**: 日志显示"井数据初始化失败"
**原因**:
- 网络连接问题
- API端点不可访问
- SSL证书验证失败
**解决方案**:
```bash
# 确保使用--ignore-ssl参数
python run_api_tests.py --dms ./assets/doc/dms/domain.json --ignore-ssl
# 检查网络连接
curl -k -X POST https://www.dev.ideas.cnpc/api/dms/well_kd_wellbore_ideas01/v1/cd_well/1.0.0
```
#### 2. 井数据未被使用
**症状**: 测试仍使用模拟数据
**原因**:
- 井数据管理器未正确初始化
- 字段名称不匹配
**解决方案**:
- 检查日志中的井数据初始化信息
- 确认字段名称符合支持的格式
#### 3. 性能问题
**症状**: 测试启动缓慢
**原因**: 井数据获取耗时较长
**解决方案**:
- 井数据只在测试开始时获取一次
- 考虑实现数据缓存到文件
## 📈 性能影响
### 初始化开销
- 井数据获取: ~2-5秒（取决于网络状况）
- 内存占用: ~10-20MB（缓存数据）
- 后续测试: 无额外开销
### 优化建议
1. **网络优化**: 确保测试环境与DMS服务网络连接良好
2. **缓存策略**: 未来可考虑将井数据缓存到本地文件
3. **按需加载**: 可根据测试需求选择性获取井数据
## 🔮 未来扩展
### 计划功能
1. **数据缓存持久化**: 将井数据缓存到本地文件，减少重复获取
2. **更多字段支持**: 支持更多井相关字段的真实数据替换
3. **数据验证**: 增加井数据的有效性验证
4. **配置化**: 支持通过配置文件自定义井数据API端点
### 扩展示例
```python
# 未来可能的配置方式
well_config = {
"endpoints": {
"well": "/api/dms/well_kd_wellbore_ideas01/v1/cd_well/1.0.0",
"wellbore": "/api/dms/well_kd_wellbore_ideas01/v1/cd_wellbore/1.0.0"
},
"cache": {
"enabled": True,
"file_path": "./well_data_cache.json",
"ttl": 3600 # 缓存有效期（秒）
},
"fields": {
"well_id_fields": ["wellId", "well_id", "WELL_ID"],
"well_name_fields": ["wellCommonName", "well_name", "WELL_NAME"]
}
}
```
## 📝 总结
井数据集成功能为DMS合规性测试工具提供了更真实、更准确的测试数据支持。通过自动获取和使用真实的井相关数据，显著提高了测试的可靠性和业务相关性。该功能设计为自动启用，对现有测试流程影响最小，同时提供了灵活的配置选项以满足不同的测试需求。

4
run_api_tests.py
View File

@ -914,7 +914,9 @@ def main():
use_llm_for_headers=args.use_llm_for_headers,
output_dir=str(output_directory),
stages_dir=args.stages_dir, # 将 stages_dir 传递给编排器
strictness_level=args.strictness_level
strictness_level=args.strictness_level,
ignore_ssl=args.ignore_ssl,
enable_well_data=True # 默认启用井数据功能
)
test_summary: Optional[TestSummary] = None

96
test_well_data_manager.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,96 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
测试井数据管理器功能的脚本
"""
import sys
import logging
from ddms_compliance_suite.utils.well_data_manager import WellDataManager
def test_well_data_manager():
"""测试井数据管理器的基本功能"""
# 设置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
# 初始化井数据管理器
base_url = "https://www.dev.ideas.cnpc"
well_manager = WellDataManager(
base_url=base_url,
ignore_ssl=True,
logger=logger
)
logger.info("开始测试井数据管理器...")
# 测试初始化井数据
logger.info("1. 测试井数据初始化...")
success = well_manager.initialize_well_data()
if success:
logger.info("✅ 井数据初始化成功")
# 获取数据摘要
summary = well_manager.get_well_data_summary()
logger.info(f"📊 井数据摘要: {summary}")
# 测试获取随机井数据
logger.info("2. 测试获取随机井数据...")
well_data = well_manager.get_random_well_data()
if well_data:
logger.info(f"✅ 获取到井数据: wellId={well_data.get('wellId')}, wellCommonName={well_data.get('wellCommonName')}")
else:
logger.warning("❌ 未获取到井数据")
# 测试获取随机井筒数据
logger.info("3. 测试获取随机井筒数据...")
wellbore_data = well_manager.get_random_wellbore_data()
if wellbore_data:
logger.info(f"✅ 获取到井筒数据: wellboreId={wellbore_data.get('wellboreId')}, wellboreCommonName={wellbore_data.get('wellboreCommonName')}")
else:
logger.warning("❌ 未获取到井筒数据")
# 测试字段值获取
logger.info("4. 测试字段值获取...")
test_fields = ['wellId', 'wellboreId', 'wellCommonName', 'wellboreCommonName']
for field in test_fields:
value = well_manager.get_well_value_for_field(field)
if value:
logger.info(f"✅ {field}: {value}")
else:
logger.warning(f"❌ {field}: 未获取到值")
# 测试数据增强
logger.info("5. 测试数据增强...")
test_data = {
'wellId': 'mock_well_id',
'wellboreId': 'mock_wellbore_id',
'wellCommonName': 'mock_well_name',
'otherField': 'other_value'
}
enhanced_data = well_manager.enhance_data_with_well_values(test_data)
logger.info(f"原始数据: {test_data}")
logger.info(f"增强数据: {enhanced_data}")
# 检查是否有真实数据替换了模拟数据
changes = []
for key in test_data:
if test_data[key] != enhanced_data.get(key):
changes.append(f"{key}: {test_data[key]} -> {enhanced_data.get(key)}")
if changes:
logger.info(f"✅ 数据增强成功，替换了以下字段: {', '.join(changes)}")
else:
logger.warning("❌ 数据增强未发生变化")
else:
logger.error("❌ 井数据初始化失败")
return False
logger.info("井数据管理器测试完成")
return True
if __name__ == "__main__":
success = test_well_data_manager()
sys.exit(0 if success else 1)

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well.txt Normal file
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wellbore.txt Normal file
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