Files
d3i-szct/models/govc_task_requester.py
T
2026-06-02 17:46:38 +08:00

525 lines
19 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
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, IntegerField
from wtforms.validators import Length
import models
from models.common_model import CommonModel
from models.db_models import TD3iGovcTaskRequester # 确保该模型已在db_models中定义
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 GovcTaskRequesterForm(ModelForm):
"""
诉求人信息表单验证类(完全映射 TD3iGovcTaskRequester 字段)。
用于验证和处理市12345诉求人信息的创建/修改表单数据。
字段完全映射数据库表 t_d3i_govc_task_requester 的字段结构。
"""
# 基础信息
id = IntegerField('主键ID')
task_id = StringField('关联工单主表ID', validators=[Length(max=64, message='关联工单主表ID长度不能超过64字符')])
card_num = StringField('身份证号', validators=[Length(max=128, message='身份证号长度不能超过128字符')])
emotion = StringField('诉求情绪', validators=[Length(max=64, message='诉求情绪长度不能超过64字符')])
name_scope = StringField('年龄范围', validators=[Length(max=64, message='年龄范围长度不能超过64字符')])
sex = StringField('性别', validators=[Length(max=32, message='性别长度不能超过32字符')])
name = StringField('诉求人', validators=[Length(max=128, message='诉求人长度不能超过128字符')])
secret_flag = StringField('保密标识', validators=[Length(max=32, message='保密标识长度不能超过32字符')])
is_secret = StringField('是否保密', validators=[Length(max=32, message='是否保密长度不能超过32字符')])
is_not_show_record = IntegerField('是否不展示记录')
phone_num = StringField('来电号码', validators=[Length(max=64, message='来电号码长度不能超过64字符')])
limk_num = StringField('联系号码1', validators=[Length(max=64, message='联系号码1长度不能超过64字符')])
c_guid = StringField('cguid', validators=[Length(max=64, message='cguid长度不能超过64字符')])
phone_num1 = StringField('联系号码2', validators=[Length(max=64, message='联系号码2长度不能超过64字符')])
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 GovcTaskRequesterBase(TD3iGovcTaskRequester, CommonModel):
"""
诉求人信息基础类(完全映射 TD3iGovcTaskRequester 字段)。
继承自数据库模型 TD3iGovcTaskRequester 和通用模型 CommonModel。
封装所有与诉求人信息相关的通用操作方法。
"""
FieldMapping = {
'id': 'id',
'task_id': 'task_id',
'card_num': 'card_num',
'emotion': 'emotion',
'name_scope': 'name_scope',
'sex': 'sex',
'name': 'name',
'secret_flag': 'secret_flag',
'is_secret': 'is_secret',
'is_not_show_record': 'is_not_show_record',
'phone_num': 'phone_num',
'limk_num': 'limk_num',
'c_guid': 'c_guid',
'phone_num1': 'phone_num1',
'created_at': 'created_at',
'created_by': 'created_by',
'updated_at': 'updated_at',
'updated_by': 'updated_by',
}
"""
诉求人信息数据映射
"""
@classmethod
async def is_exist(cls, task_id: str):
"""
检查诉求人信息是否已存在(根据工单主表ID)。
:param task_id: 关联工单主表ID
:return: 存在返回对象,不存在返回None
"""
_query = select(cls).where(cls.task_id == task_id)
_requester: cls = await cls.query_first(_query)
return _requester
@classmethod
async def search_base(cls, is_paging=True, **kwargs):
"""
按参数搜索诉求人信息的基础方法。
支持字段:
- task_id, card_num, emotion, name_scope, sex, name, secret_flag, is_secret
- 支持模糊匹配:phone_num, limk_num, c_guid, phone_num1
- 支持精确匹配:is_not_show_record
: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_id': 'asc'}
:key str task_id: 精确匹配关联工单主表ID
:key str card_num: 精确匹配身份证号
:key str emotion: 精确匹配诉求情绪
:key str name_scope: 精确匹配年龄范围
:key str sex: 精确匹配性别
:key str name: 精确匹配诉求人
:key str secret_flag: 精确匹配保密标识
:key str is_secret: 精确匹配是否保密
:key int is_not_show_record: 精确匹配是否不展示记录
:key str phone_num: 模糊匹配来电号码
:key str limk_num: 模糊匹配联系号码1
:key str c_guid: 模糊匹配cguid
:key str phone_num1: 模糊匹配联系号码2
: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.phone_num.key: '%{}%',
cls.limk_num.key: '%{}%',
cls.c_guid.key: '%{}%',
cls.phone_num1.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_id, cls.id)
_requester_df = await cls.query_as_df(_data_query)
if not _requester_df.empty:
_requester_df.replace(models.EmptyInDF + models.EmptyDatetimeInDF, '', inplace=True)
_requester_df[cls.id.key] = _requester_df[cls.id.key].astype(str)
return _requester_df, _paging
@classmethod
async def search(cls, **kwargs):
"""
按参数搜索诉求人信息,返回分页格式数据。
"""
_requester_df, _paging = await cls.search_base(** kwargs)
return {
'total': _paging.row_count,
'rows': _requester_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_id(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_id 字段判断。
:param data_df: 输入的数据框架,必须包含 task_id 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_id 列表(去重)
task_ids = data_df[cls.task_id.key].unique().tolist()
if not task_ids:
return pd.DataFrame(), data_df.copy()
# 查询数据库中已存在的 task_id
_query = select(cls.id, cls.task_id).where(cls.task_id.in_(task_ids))
task_ids_df = await cls.query_as_df(_query)
if task_ids_df.empty:
return pd.DataFrame(), data_df.copy()
# 构建 task_id -> id 的映射字典
task_id_to_id_map = dict(zip(task_ids_df[cls.task_id.key], task_ids_df[cls.id.key]))
# 根据 task_id 是否在数据库中,划分数据
mask_exists = data_df[cls.task_id.key].isin(task_ids_df[cls.task_id.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_id.key].map(task_id_to_id_map)
# 新的数据
latest_df = data_df[~mask_exists].copy()
return exists_df, latest_df
@register_swagger_model
class GovcTaskRequester(GovcTaskRequesterBase):
"""
诉求人信息模型类(主业务类,完全继承 TD3iGovcTaskRequester 字段)。
---
description: 市12345诉求人信息接口
type: object
properties:
id:
description: 主键ID
type: integer
example: 1001
readOnly: true
task_id:
description: 关联工单主表ID
type: string
example: "TASK20240501001"
maxLength: 64
card_num:
description: 身份证号
type: string
example: "110101199001011234"
maxLength: 128
emotion:
description: 诉求情绪
type: string
example: "愤怒"
maxLength: 64
name_scope:
description: 年龄范围
type: string
example: "20-30岁"
maxLength: 64
sex:
description: 性别
type: string
example: ""
maxLength: 32
name:
description: 诉求人
type: string
example: "张三"
maxLength: 128
secret_flag:
description: 保密标识
type: string
example: "0"
maxLength: 32
is_secret:
description: 是否保密
type: string
example: ""
maxLength: 32
is_not_show_record:
description: 是否不展示记录
type: integer
example: 0
phone_num:
description: 来电号码
type: string
example: "13800138000"
maxLength: 64
limk_num:
description: 联系号码1
type: string
example: "13900139000"
maxLength: 64
c_guid:
description: cguid
type: string
example: "GUID20240501001"
maxLength: 64
phone_num1:
description: 联系号码2
type: string
example: "13700137000"
maxLength: 64
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: "admin"
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: "editor"
readOnly: true
"""
@classmethod
async def create(cls, user: RbacUser = None, **kwargs):
"""
创建新的诉求人信息记录。
业务流程:
1. 使用 GovcTaskRequesterForm 验证表单数据完整性
2. 检查是否已存在相同 task_id 的记录(避免重复提交)
3. 创建新诉求人信息对象
4. 设置创建者和更新者为当前用户
5. 保存到数据库
6. 返回创建的对象
:param RbacUser user: 操作用户对象
:param kwargs: 诉求人信息参数字典
:return: 新建诉求人信息对象
:rtype: GovcTaskRequester
:raises AssertionError: 当记录已存在时抛出
: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 = GovcTaskRequesterForm(formdata=kwargs)
_form.validate_form()
# 检查是否已存在相同 task_id 的记录
_existing = await cls.is_exist(_form.task_id.data)
assert _existing is None, "该工单已存在诉求人信息记录,不能重复提交。"
# 创建对象
_requester = cls().copy_from_dict(_form.data, skip_none=True).before_save()
if user:
_requester.created_by = user.username
_requester.updated_by = user.username
await _requester.async_save()
return _requester
@classmethod
async def delete(cls, requester_id: Union[str, int]):
"""
删除诉求人信息记录。
业务流程:
1. 根据ID查找记录
2. 验证存在性
3. 执行删除
:param requester_id: 要删除的诉求人信息记录ID
:return: 删除的记录对象
:rtype: GovcTaskRequester
:raises AssertionError: 当记录不存在时抛出
"""
_requester: cls = await cls.async_find_by_id(requester_id)
assert _requester, f"根据 ID {requester_id} 未找到诉求人信息记录。"
_del_query = delete(cls).where(cls.id == _requester.id)
_del_count = (await cls.raw_execute(_del_query)).rowcount
echo_log(f'已删除诉求人信息记录(工单ID{_requester.task_id}ID{_requester.id}.')
return _requester
@classmethod
async def modify(cls, requester_id: Union[str, int], user: RbacUser = None, **kwargs):
"""
修改已有诉求人信息记录。
业务流程:
1. 将 requester_id 添加到参数中
2. 处理字符串字段去除首尾空格
3. 使用 GovcTaskRequesterForm 验证表单数据
4. 查询原记录
5. 验证存在性
6. 更新字段并设置更新者
7. 保存到数据库
8. 返回更新后的对象
:param requester_id: 要修改的诉求人信息记录ID
:param RbacUser user: 操作用户对象
:param kwargs: 需要更新的字段
:return: 修改后的诉求人信息对象
:rtype: GovcTaskRequester
:raises AssertionError: 当记录不存在时抛出
: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()
# 表单验证
_form = GovcTaskRequesterForm(formdata=kwargs)
_form.validate_form()
# 查询原记录
_requester: cls = await cls.async_find_by_id(requester_id)
assert _requester, f'查无此诉求人信息。'
# 更新字段
_requester.copy_from_dict(_form.data, skip_none=True).before_save()
_requester.updated_by = user.username
await _requester.async_save()
return _requester
@classmethod
async def create_batch(cls, data_df: pd.DataFrame, user: RbacUser = None):
"""
批量创建诉求人信息记录(传入数据应为全新记录)。
:param data_df: 包含诉求人信息的 DataFrame
: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
if user:
data_df['created_by'] = user.username
data_df['updated_by'] = user.username
records = data_df.to_dict('records')
requesters = [cls().copy_from_dict(record, skip_none=True).before_save() for record in records]
session = cls.get_aio_session()
try:
session.add_all(requesters)
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(requesters)} 条诉求人信息记录。")
return len(requesters)
@classmethod
async def modify_batch(cls, data_df: pd.DataFrame, user: RbacUser = None):
"""
批量修改已有诉求人信息记录。
:param data_df: 包含诉求人信息的 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
# 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} 条诉求人信息记录。")
return updated_count
@classmethod
async def save_batch(cls, data_df: pd.DataFrame, user: RbacUser = None):
"""
批量保存诉求人信息数据,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 GovcTaskRequester.exists_task_id(data_df)
# 保存到数据库
_created_count = await GovcTaskRequester.create_batch(_latest_df, user)
_updated_count = await GovcTaskRequester.modify_batch(_exists_df, user)
return _created_count, _updated_count