add 真实well数据覆盖

This commit is contained in:
gongwenxin
2025-08-19 17:03:32 +08:00
parent fc2b64ccc4
commit 4875a68f1c
10 changed files with 950 additions and 8 deletions
+253
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``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
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。