# 业务规则数据生成修复总结

## 🎯 问题背景

在DMS合规性测试中发现了两个关键问题：

1. **业务规则违反**：`bsflag`字段应该只能是1（正常数据）或-5（废弃数据），但测试生成的是0.0
2. **代码错误**：CRUD Stage中出现`NameError: name 'create_endpoint' is not defined`

## 🔧 解决方案

### 方案1：业务规则感知数据生成器

创建了专门的`BusinessRulesDataGenerator`类，扩展原有的数据生成器：

#### 核心特性
- **业务规则映射**：为DMS系统中的关键字段定义业务规则
- **智能字段生成**：根据字段名称和类型生成语义化的测试数据
- **约束验证**：确保生成的数据符合业务规则

#### 支持的业务规则
```python
business_rules = {
    'bsflag': {
        'type': 'enum',
        'values': [1, -5],
        'description': '删除标识：1=正常数据，-5=废弃数据'
    },
    'dataSource': {
        'type': 'enum', 
        'values': ['DMS', 'LEGACY_SYSTEM', 'IMPORT', 'MANUAL']
    },
    'dataRegion': {
        'type': 'enum',
        'values': ['华北', '华东', '华南', '西北', '西南', '东北']
    }
    # ... 更多规则
}
```

### 方案2：LLM智能数据生成（可选）

为Stage测试添加了LLM智能数据生成功能：

#### 工作流程
1. **优先使用LLM**：如果LLM服务可用，构建包含业务规则的提示
2. **回退机制**：LLM不可用时，使用业务规则数据生成器
3. **最终保障**：确保关键字段（如主键）正确设置

#### 业务规则提示构建
```python
def _build_business_rules_prompt(self, schema, pk_name, pk_value):
    """构建包含业务规则的LLM提示"""
    # 分析schema中的业务规则
    # 生成详细的约束说明
    # 返回结构化的提示文本
```

## 🛠️ 代码修复

### 修复NameError
```python
# 修复前（错误）
self.logger.info(f"使用LLM为CRUD Stage生成智能测试数据，端点: {create_endpoint.path}")

# 修复后（正确）
self.logger.info(f"使用LLM为CRUD Stage生成智能测试数据，端点: {create_op.path}")
```

### 集成业务规则生成器
```python
# 在CRUD Stage中集成
from ddms_compliance_suite.utils.business_rules_generator import BusinessRulesDataGenerator

# 使用业务规则生成器
business_generator = BusinessRulesDataGenerator(logger_param=self.logger)
generated_data = business_generator.generate_data_from_schema(create_schema)
```

## 📊 测试验证

### 业务规则生成测试
```
第1次生成: bsflag: -5 (✅)
第2次生成: bsflag: -5 (✅)  
第3次生成: bsflag: 1 (✅)
第4次生成: bsflag: 1 (✅)
第5次生成: bsflag: 1 (✅)

成功率: 5/5 (100.0%)
```

### 代码修复验证
- ✅ 语法错误已修复
- ✅ 移除所有`create_endpoint`引用
- ✅ 正确使用`create_op.path`

## 🎯 实现效果

### 修复前
```json
{
  "bsflag": 0.0,  // ❌ 不符合业务规则
  "siteId": "random_id",
  "siteName": "random_string"
}
```

### 修复后
```json
{
  "bsflag": 1,  // ✅ 符合业务规则（1或-5）
  "siteId": "site_d34730c3",  // ✅ 语义化ID
  "siteName": "测试物探工区",  // ✅ 有意义的中文名称
  "dataRegion": "华北"  // ✅ 真实的油田标识
}
```

## 📁 新增文件

1. **`ddms_compliance_suite/utils/business_rules_generator.py`**
   - 业务规则感知的数据生成器
   - 支持DMS系统特定的业务约束

2. **`test_business_rules_generator.py`**
   - 业务规则生成器的单元测试
   - 验证各种场景下的数据生成

3. **`test_simple_fix.py`**
   - 修复验证测试
   - 确保代码语法正确和功能正常

## 🚀 使用方法

### 自动使用（推荐）
Stage测试会自动使用新的数据生成逻辑：
```bash
python run_api_tests.py --dms ./assets/doc/dms/domain.json --ignore-ssl
```

### 手动使用
```python
from ddms_compliance_suite.utils.business_rules_generator import BusinessRulesDataGenerator

generator = BusinessRulesDataGenerator()
data = generator.generate_data_from_schema(schema)
```

## 💡 扩展建议

### 添加新的业务规则
```python
# 在BusinessRulesDataGenerator中添加
self.business_rules['new_field'] = {
    'type': 'enum',
    'values': ['value1', 'value2'],
    'description': '字段说明'
}
```

### 自定义字段生成逻辑
```python
def _generate_semantic_string(self, field_name, field_schema):
    # 根据字段名称生成合适的值
    if 'custom_field' in field_name.lower():
        return 'custom_value'
    # ... 其他逻辑
```

## 🎉 总结

通过这次修复，我们实现了：

1. **业务规则合规**：生成的测试数据现在符合DMS系统的业务规则
2. **代码稳定性**：修复了NameError，Stage测试可以正常运行
3. **智能数据生成**：支持LLM和业务规则两种数据生成方式
4. **可扩展性**：易于添加新的业务规则和字段类型

现在DMS合规性测试工具可以生成更真实、更符合业务规则的测试数据，提高测试的有效性和准确性！