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2026-06-02 17:46:38 +08:00
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+553
View File
@@ -0,0 +1,553 @@
import datetime
import random
from typing import Union
import pandas as pd
from sqlalchemy import select, delete
from tornado_swagger.model import register_swagger_model
from wtforms import StringField, TextAreaField, IntegerField
from wtforms.validators import Length
import models
from models.common_model import CommonModel
from models.db_models import TD3iDcmApplyPostpone
from paste.core.logging import echo_log
from paste.rbac.rbac_user import RbacUser
from paste.util.pagination import Pagination
from paste.web.form import ModelForm
class DcmApplyPostponeForm(ModelForm):
"""
专业表单验证类(已完全根据 TD3iDcmApplyDelay 字段重构)。
用于验证和处理数字城管-申请延期接口的创建/修改表单数据。
字段完全映射数据库表 t_d3i_dcm_apply_delay 的字段结构。
"""
# 基础信息
id = IntegerField('主键ID')
dcm_task_id = IntegerField('任务ID')
task_number = StringField('任务号', validators=[Length(max=64, message='任务号长度不能超过64字符')])
apply_act_id = StringField('工单流程ID', validators=[Length(max=64, message='工单流程ID长度不能超过64字符')])
reply_part_id = StringField('回复环节ID', validators=[Length(max=64, message='回复环节ID长度不能超过64字符')])
ard_level = StringField('固定值(等级)', validators=[Length(max=32, message='固定值长度不能超过32字符')])
ard_type_id = StringField('延期类型', validators=[Length(max=32, message='延期类型长度不能超过32字符')])
apply_memo = TextAreaField('申请意见', validators=[Length(max=65535, message='申请意见长度不能超过65535字符')])
time_num = StringField('延期时长', validators=[Length(max=64, message='延期时长长度不能超过64字符')])
apply_type = StringField('申请类型', validators=[Length(max=64, message='申请类型长度不能超过64字符')])
delay_multiple = IntegerField('延期倍数')
postpone_date = StringField('延期日期', validators=[Length(max=64, message='延期日期长度不能超过64字符')])
time_unit = StringField('时间单位', validators=[Length(max=64, message='时间单位长度不能超过64字符')])
attachments = TextAreaField('附件', validators=[Length(max=65535, message='附件长度不能超过65535字符')])
status = IntegerField('提交状态')
def process(self, formdata=None, obj=None, **kwargs):
"""
处理表单数据,在数据绑定前进行预处理。
主要功能:
- 遍历所有表单字段
- 对字符串类型的值去除两端空白字符
- 调用父类的process方法继续处理
"""
if formdata:
for name, values in formdata.items():
if isinstance(values, list) and values:
formdata[name] = [v.strip() if isinstance(v, str) else v for v in values]
elif isinstance(values, str):
formdata[name] = values.strip()
super().process(formdata, obj, **kwargs)
class DcmApplyPostponeBase(TD3iDcmApplyPostpone, CommonModel):
"""
专业基础类(已完全映射 TD3iDcmApplyDelay 字段)。
继承自数据库模型 TD3iDcmApplyDelay 和通用模型 CommonModel。
封装所有与申请延期相关的通用操作方法。
"""
FieldMapping = {
'id': 'id',
'dcm_task_id': 'dcm_task_id',
'task_number': 'task_number',
'apply_act_id': 'apply_act_id',
'reply_part_id': 'reply_part_id',
'ard_level': 'ard_level',
'ard_type_id': 'ard_type_id',
'apply_memo': 'apply_memo',
'timeNum': 'timeNum',
'postponeDate': 'postponeDate',
'time_unit': 'time_unit',
'attachments': 'attachments',
'status': 'status',
'created_at': 'created_at',
'created_by': 'created_by',
'updated_at': 'updated_at',
'updated_by': 'updated_by',
}
@classmethod
async def exist_other(cls, id: Union[str, int], task_number: str):
"""
检查是否存在除当前记录外的其他同任务号的延期申请。
:param id: 当前记录ID
:param task_number: 任务号
:return: 存在返回记录对象,不存在返回None
"""
_query = select(cls).where(cls.id != id, cls.task_number == task_number)
_record: cls = await cls.query_first(_query)
return _record
@classmethod
async def find_by_ids(cls, ids: list[Union[str, int]]):
"""
根据ID列表批量查找延期申请数据。
"""
_query = select(cls).where(cls.id.in_(ids))
_record_list: list[cls] = (await cls.orm_execute_scalars(_query)).all()
return _record_list
@classmethod
async def is_exist(cls, task_number: str):
"""
检查延期申请是否已经存在(根据任务号)。
:param task_number: 任务号
:return: 存在返回记录对象,不存在返回None
"""
_query = select(cls).where(cls.task_number == task_number)
_record: cls = await cls.query_first(_query)
return _record
@classmethod
async def search_base(cls, is_paging=True, **kwargs):
"""
按参数搜索延期申请数据的基础方法。
支持字段:
- task_number, ard_type_id, status, created_by 等
- 支持模糊匹配:apply_memo, attachments
- 支持精确匹配:task_number, ard_type_id, status, dcm_task_id
:param is_paging: 是否分页
:param kwargs: 查询参数
:key int page_number: 页码(缺省随机1~100
:key int page_size: 每页数量(缺省20
:key dict sort_clause: 排序配置,如 {'task_number': 'asc'}
:key str task_number: 精确匹配任务号
:key str ard_type_id: 精确匹配延期类型
:key int status: 精确匹配提交状态
:key str apply_memo: 模糊匹配申请意见
:key str attachments: 模糊匹配附件内容
:key str created_by: 精确匹配创建者
:return: (DataFrame, Pagination)
"""
page_number = kwargs.get('page_number', random.randint(1, 100))
page_size = kwargs.get('page_size', 20)
kwargs.update({'page_number': page_number, 'page_size': page_size})
# 模糊查询字段
_name_likes = {
cls.apply_memo.key: '%{}%',
cls.attachments.key: '%{}%',
}
_query = select(cls).where(
*cls.search_wheres(likes=_name_likes, **kwargs)
).group_by(cls.id)
_paging = None
if is_paging:
_row_count = await cls.query_count(_query)
_paging = Pagination(_row_count).paging(page_number, page_size)
_data_query = _query.limit(page_size).offset(_paging.offset_size)
else:
_data_query = _query.where()
_sort_clause = cls.sort_clauses(kwargs.get('sort_clause', {}))
if _sort_clause:
_data_query = _data_query.order_by(*_sort_clause)
else:
_data_query = _data_query.order_by(cls.task_number)
_record_df = await cls.query_as_df(_data_query)
if not _record_df.empty:
_record_df.replace(models.EmptyInDF + models.EmptyDatetimeInDF, '', inplace=True)
_record_df[cls.id.key] = _record_df[cls.id.key].astype(str)
return _record_df, _paging
@classmethod
async def search(cls, **kwargs):
"""
按参数搜索延期申请数据,返回分页格式数据。
"""
_record_df, _paging = await cls.search_base(**kwargs)
return {
'total': _paging.row_count,
'rows': _record_df.to_dict('records'),
'pagination': {
'page_number': _paging.page_number,
'page_count': _paging.page_count,
'page_size': _paging.page_size,
},
}
@classmethod
async def exists_task_number(cls, data_df: pd.DataFrame):
"""
查找 data_df 中在数据库中已存在和不存在的记录。根据 task_number 字段判断。
:param data_df: 输入的数据框架,必须包含 task_number 列
:return: (exists_df: pd.DataFrame, latest_df: pd.DataFrame)
- exists_df: 在数据库中存在的记录
- latest_df: 在数据库中不存在的记录
"""
if data_df.empty:
return pd.DataFrame(), pd.DataFrame()
# 获取待查询的 task_number 列表(去重)
task_numbers = data_df[cls.task_number.key].unique().tolist()
if not task_numbers:
return pd.DataFrame(), data_df.copy()
# 查询数据库中已存在的 task_number
_query = select(cls.id, cls.task_number).where(cls.task_number.in_(task_numbers))
task_numbers_df = await cls.query_as_df(_query)
if task_numbers_df.empty:
return pd.DataFrame(), data_df.copy()
# 构建 task_number -> id 的映射字典
task_number_to_id_map = dict(zip(task_numbers_df[cls.task_number.key], task_numbers_df[cls.id.key]))
# 根据 task_number 是否在数据库中,划分数据
mask_exists = data_df[cls.task_number.key].isin(task_numbers_df[cls.task_number.key])
# 数据库已经有的记录
exists_df = data_df[mask_exists].copy()
# 自动补充从数据库查到的 id 字段
exists_df[cls.id.key] = exists_df[cls.task_number.key].map(task_number_to_id_map)
# 新的数据
latest_df = data_df[~mask_exists].copy()
return exists_df, latest_df
@register_swagger_model
class DcmApplyPostpone(DcmApplyPostponeBase):
"""
专业模型类(主业务类,完全继承 TD3iDcmApplyDelay 字段)。
---
description: 数字城管-申请延期接口
type: object
properties:
id:
description: 主键ID
type: integer
example: 1001
readOnly: true
dcm_task_id:
description: 关联的任务ID
type: integer
example: 2001
task_number:
description: 任务号
type: string
example: "TASK20240501001"
maxLength: 64
apply_act_id:
description: 工单流程ID
type: string
example: "ACT20240501001"
maxLength: 64
reply_part_id:
description: 回复环节ID
type: string
example: "PART_REPLY_001"
maxLength: 64
ard_level:
description: 固定值(等级)
type: string
example: "LEVEL_1"
maxLength: 32
ard_type_id:
description: 延期类型(固定值)
type: string
example: "DELAY_TYPE_1"
maxLength: 32
apply_memo:
description: 申请意见
type: string
example: "因天气原因,申请延期处理。"
maxLength: 65535
timeNum:
description: 延期时长
type: string
example: "3"
maxLength: 64
postponeDate:
description: 延期日期
type: string
example: "2024-06-01"
maxLength: 64
time_unit:
description: 时间单位
type: string
example: ""
maxLength: 64
attachments:
description: 附件(JSON格式或逗号分隔)
type: string
example: "file1.jpg,file2.pdf"
maxLength: 65535
status:
description: 提交状态(0草稿,1已提交,2已审批)
type: integer
example: 1
created_at:
description: 创建时间,ISO格式的日期时间字符串
type: string
format: date-time
example: "2024-01-15 10:30:00"
readOnly: true
created_by:
description: 创建者用户名
type: string
example: "D3I"
readOnly: true
updated_at:
description: 修改时间,ISO格式的日期时间字符串
type: string
format: date-time
example: "2024-01-16 14:25:00"
readOnly: true
updated_by:
description: 修改者用户名
type: string
example: "D3I"
readOnly: true
"""
@classmethod
async def create(cls, user: RbacUser = None, **kwargs):
"""
创建新的延期申请。
业务流程:
1. 使用 DcmApplyDelayForm 验证表单数据完整性
2. 检查任务号是否已存在延期申请
3. 创建新延期申请对象
4. 设置创建者和更新者为当前用户(默认为 D3I)
5. 保存到数据库
6. 返回创建的对象
:param RbacUser user: 操作用户对象(可选)
:param kwargs: 延期申请参数字典
:return: 新建延期申请对象
:rtype: DcmApplyPostpone
:raises AssertionError: 当任务号已存在时抛出
:raises ValidationError: 当表单验证失败时抛出
"""
# 处理字符串字段去除空格
for _k, _v in kwargs.items():
if isinstance(_v, str):
kwargs[_k] = _v.strip()
_form = DcmApplyPostponeForm(formdata=kwargs)
_form.validate_form()
# 检查是否已存在相同任务号的延期申请
_exist = await cls.is_exist(_form.task_number.data)
assert _exist is None, "该任务已存在延期申请,不能重复提交。"
# 创建延期申请对象
_record = cls().copy_from_dict(_form.data, skip_none=True).before_save()
if user:
_record.created_by = user.username
_record.updated_by = user.username
else:
# 默认为 D3I
if not _record.created_by:
_record.created_by = "D3I"
if not _record.updated_by:
_record.updated_by = "D3I"
await _record.async_save()
return _record
@classmethod
async def delete(cls, id: Union[str, int]):
"""
删除延期申请。
业务流程:
1. 根据ID查找延期申请
2. 验证存在性
3. 执行删除操作
:param id: 要删除的延期申请ID
:return: 删除的对象
:rtype: DcmApplyPostpone
:raises AssertionError: 当记录不存在时抛出
"""
_record: cls = await cls.async_find_by_id(id)
assert _record, f"根据 ID {id} 未找到延期申请记录。"
# 执行删除
_del_query = delete(cls).where(cls.id == _record.id)
_del_count = (await cls.raw_execute(_del_query)).rowcount
echo_log(f'已删除延期申请(任务号:{_record.task_number}ID{_record.id}.')
return _record
@classmethod
async def modify(cls, id: Union[str, int], user: RbacUser = None, **kwargs):
"""
修改已有延期申请信息。
业务流程:
1. 将 id 添加到参数中
2. 处理字符串字段去除首尾空格
3. 使用 DcmApplyDelayForm 验证表单数据
4. 检查是否有其他记录使用了相同的 task_number(排除自身)
5. 查询原记录对象
6. 验证存在性
7. 更新字段并设置更新者
8. 保存到数据库
9. 返回更新后的对象
:param id: 要修改的延期申请ID
:param RbacUser user: 操作用户对象
:param kwargs: 需要更新的字段
:return: 修改后的延期申请对象
:rtype: DcmApplyPostpone
:raises AssertionError: 当记录不存在或任务号重复时抛出
:raises ValidationError: 当表单验证失败时抛出
"""
# 处理字符串字段去除空格
for _k, _v in kwargs.items():
if isinstance(_v, str):
kwargs[_k] = _v.strip()
# 表单验证
_form = DcmApplyPostponeForm(formdata=kwargs)
_form.validate_form()
# 检查是否与其他记录重复(排除自身)
_other = await cls.exist_other(id, _form.task_number.data)
assert _other is None, "该任务号已存在其他延期申请,不能重复修改。"
# 查询原记录
_record: cls = await cls.async_find_by_id(id)
assert _record, f'查无此延期申请记录。'
# 更新字段
_record.copy_from_dict(_form.data, skip_none=True).before_save()
_record.updated_by = user.username if user else "D3I"
await _record.async_save()
return _record
@classmethod
async def create_batch(cls, data_df: pd.DataFrame, user: RbacUser = None):
"""
批量创建新的延期申请(传入数据应为全新记录,无需校验是否存在)。
:param data_df: 包含延期申请数据的 DataFrame,字段需与模型属性匹配(如 task_number, apply_act_id 等)
:param user: 操作用户对象,用于设置 created_by / updated_by
:return: 成功创建的数量
:rtype: int
"""
if data_df.empty:
return 0
# 向量化设置用户字段(无循环)
if user:
data_df['created_by'] = user.username
data_df['updated_by'] = user.username
else:
# 默认 D3I
data_df['created_by'] = "D3I"
data_df['updated_by'] = "D3I"
# 一次性转为字典列表(C 层高效)
records = data_df.to_dict('records')
# 用列表推导式构造对象
records = [cls().copy_from_dict(record, skip_none=True).before_save() for record in records]
# 批量插入
session = cls.get_aio_session()
try:
session.add_all(records)
await session.commit()
except Exception as e:
await session.rollback()
raise e
finally:
await session.close()
echo_log(f"批量创建成功:创建 {len(records)} 条延期申请。")
return len(records)
@classmethod
async def modify_batch(cls, data_df: pd.DataFrame, user: RbacUser = None):
"""
批量修改已有延期申请。
:param data_df: 包含延期申请数据的 DataFrame,必须包含 id 列
:param user: 操作用户对象,用于设置 updated_by
:return: 成功更新的数量
:rtype: int
"""
if data_df.empty:
return 0
# 必须包含 id 列
if 'id' not in data_df.columns:
echo_log(f"错误:modify_batch 要求输入数据必须包含 '{cls.id.key}' 列(主键)")
return 0
# 手动添加更新时间戳
data_df['updated_at'] = datetime.datetime.now()
# 添加更新者信息
if user:
data_df['updated_by'] = user.username
else:
data_df['updated_by'] = "D3I"
# 转换为字典列表
update_data = data_df.to_dict('records')
# 使用 bulk_update_mappings
session = cls.get_aio_session()
try:
await session.run_sync(
lambda sync_session: sync_session.bulk_update_mappings(cls, update_data)
)
await session.commit()
updated_count = len(update_data)
except Exception as e:
await session.rollback()
raise e
finally:
await session.close()
echo_log(f"批量修改成功:更新 {updated_count} 条延期申请。")
return updated_count
@classmethod
async def save_batch(cls, data_df: pd.DataFrame, user: RbacUser = None):
"""
批量保存数据,自动处理新建和更新。
:param data_df: 要保存的数据框架
:param user: 用户
:return: 新建和更新的数量
"""
# 筛选数据状态
_exists_df, _latest_df = await DcmApplyPostpone.exists_task_number(data_df)
# 保存到数据库
_created_count = await DcmApplyPostpone.create_batch(_latest_df, user)
_updated_count = await DcmApplyPostpone.modify_batch(_exists_df, user)
return _created_count, _updated_count