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ecm_sync_system/docs/enum_refactor/plan.md
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Raw Blame History

项目侧字段级配置重构计划

1. 目标

本次重构的目标,不是先统一项目侧全部 config / enum / dict 的历史实现,而是先补一套项目侧自己的“字段级配置总表”和配套工具,使下面这类问题有统一解法:

  • 某个字段在某个 project_type 下有哪些可选项。
  • 这些可选项的中文名是什么。
  • 业务代码如何方便地做手动校验。
  • 初始化流程如何从同一套字段级配置中读取候选项。
  • 哪些字段应该继续在代码里用 enum 处理。
  • 哪些字段应该迁到配置文件处理。

这套能力对齐集团侧 enum_config.json 的思路,但项目侧不照搬集团侧的存储形式,而是基于现有 config 表和 CSV 数据维护方式落地。

因此,本次重构除了建设字段级配置总表本身,还需要同步完成一件事:

  • 梳理字段边界,明确哪些字段属于“固定语义、固定值集合、适合保留在代码 enum 中”,哪些字段属于“随 project_type 或初始化流程变化、应迁到字段级配置中”。

也就是说,这次不是单纯补一个配置表,而是要同时建立一套可执行的字段分流规则:

  • enum 字段:继续留在代码中,由 enum 表达固定约束。
  • field_config 字段:迁到配置中,由字段级配置表达候选项。

1.1 本轮实际要改的内容

这次文档和后续代码改造,不再停留在“抽象上应该统一”的层面,而是直接围绕下面 5 件事展开。

0. 通用能力

要补两类公共能力:

  • 增强现有配置类,在 ConfigService 上新增字段级配置读取、映射、校验工具。
  • 增强基于 JSON 导出 CSV 的工具,使字段级配置和现有 config 维护流程能直接联动。

1. 优化项目初始化过程

目标不是只分析 init_project_data),而是把初始化链路改成统一从配置工具取候选项:

  • 整理项目初始化当前实际使用到的 config。
  • 把适合迁移的初始化候选项改为通过新的 config 工具获取后创建。
  • 去掉不适当的 dict 用法,例如把单位塞在 dict remark 里。

2. 优化创建数据的验证

这次不改 schema 目录类型系统,但要改 service 层入口。

要求是:

  • 在 create 类接口对应的 service 业务入口开头,基于 config 工具校验 code 类字段。
  • 不再继续新增代码字典白名单、硬编码 if/else 白名单。

3. 统一下拉列表来源

这次不仅要梳理下拉列表,还要把它们收口到新的 config 工具:

  • 梳理所有 code 类下拉列表当前返回路径。
  • 能迁移的下拉统一改成通过 config 工具返回。
  • 少量现有写死的下拉列表,例如合同结算类型列表,也要改成动态获取。

4. 删除废弃 enum / 硬编码字典

完成上述迁移后,要清掉已经不再适合作为真源的:

  • 废弃 enum
  • 废弃硬编码 dict
  • 只用于旧下拉或旧创建校验的代码常量

5. 自动化测试脚本

这次不是只改文档和代码,还要补自动化测试,覆盖至少 3 类集成场景:

  • 初始化脚本 / 初始化 service 集成测试
  • 各业务下拉列表获取集成测试
  • 各业务 create service 集成测试

测试脚本写在 tests 下,不写到项目根目录。

2. 重构范围

本次重构只覆盖一类字段:

  • 对应集团侧 enum_config.json 相应字段的项目侧字段。
  • project_type 相关。
  • 和项目初始化过程相关。

也就是说,本次优先处理的是“初始化候选项字段”,而不是全部字符串字段。

优先关注的业务范围包括:

  • project 初始化时需要的字段候选项
  • contract 初始化相关字段
  • construction 初始化相关字段
  • material 初始化相关字段
  • power / preparation / production 中与项目类型初始化直接相关的字段

从现状代码看,这些初始化来源当前混杂在:

  • Python enum
  • Python 硬编码 dict
  • dict_data
  • config 表中的自由 JSON
  • 外部业务大表或类型树

本次要做的不是一次性清理所有来源,而是为这些字段补一个统一的字段级配置出口。

对本轮来说,这里的“统一出口”不是泛指,而是明确服务于 3 条业务链路:

  • 初始化:通过统一配置工具取候选项并创建数据
  • 创建:通过统一配置工具校验 code 类字段
  • 下拉:通过统一配置工具返回选项列表

对本轮来说,这里的“统一出口”不是泛指,而是明确服务于 3 条业务链路:

  • 初始化:通过统一配置工具取候选项并创建数据
  • 创建:通过统一配置工具校验 code 类字段
  • 下拉:通过统一配置工具返回选项列表

3. 不在本次范围内的内容

以下内容明确不在本次重构范围:

  • 接口返回层的翻译统一
  • dict 体系的整体重构
  • 所有历史自由 config 的一次性收敛
  • 所有外部树和业务大表的一次性字段化
  • schema 目录下的类型系统改造
  • 运行时直接读取 JSON 文件作为配置源

这里补充两条边界:

  • 不允许为了兼容旧逻辑继续新增 dict remark 之类的隐式字段承载方式。
  • 不允许为了减少改动,在新工具落地后继续保留“前端下拉走 config、初始化走 dict、create 校验走代码字典”的三头并存状态。

这里补充两条边界:

  • 不允许为了兼容旧逻辑继续新增 dict remark 之类的隐式字段承载方式。
  • 不允许为了减少改动,在新工具落地后继续保留“前端下拉走 config、初始化走 dict、create 校验走代码字典”的三头并存状态。

因此,本次允许字段级配置中的 value / label 与现有 dict 翻译短期重复。后续如有需要,可再通过脚本生成 dict 或做统一翻译收敛。

4. 核心设计

4.1 新增“字段级配置总表”概念

项目侧需要新增一层固定格式的字段级配置。

这层配置的职责只有一个:

  • 对外统一回答“某字段在某项目类型下有哪些可选项”。

它不是为了取代所有业务 config,而是为了给业务代码、初始化流程、推送系统提供统一的读取接口。

4.2 存储方式

字段级配置继续存放在现有 config 表中,并通过现有 CSV 数据维护。

建议约束如下:

  • category = project_type
  • config_type = json
  • config_key 不强制按规则自动拼接
  • 代码里仍允许手动传入 key 查询

虽然推荐把 key 命名为 model_name.field_name,例如:

  • construction.section_type_code
  • material.material_type
  • contract.code

但这只是推荐命名,不作为框架自动推导前提。

也就是说:

  • 本次不建设“根据 model + field 自动拼 config key”的机制
  • 只建设“拿到 key 后,按统一 schema 读取字段级配置”的机制

4.3 固定 JSON 结构

字段级配置的 default_value / config_value 必须是一个 JSON object。

对于字段级配置,只强约束一件事:

  • 顶层必须有 field_config

其中:

  • field_config 必须是列表
  • 列表中每个元素至少有 valuelabel

推荐最小结构如下:

{
  "field_config": [
    {"value": "GF", "label": "光伏场区", "weight": 1.4},
    {"value": "SY", "label": "升压站", "weight": 1.4}
  ]
}

field_config 外,其它顶层字段不做统一规定,由各业务自己定义。

例如,某些字段配置可能会额外包含:

  • description
  • init_config
  • 其他与该字段强相关的附属配置

这些字段允许存在,但不纳入统一字段级 schema 强约束。

4.4 非字段级 config 的统一要求

对于仍然保留的自由业务 config,不要求包含 field_config

但建议默认增加一个顶层字段:

  • description

这样至少能保证所有 config 在文档和工具层面具备最低限度的语义说明。

5. field_config Schema 设计

5.1 字段候选项结构

字段级配置中的 field_config 列表项,最少包含:

  • value: str
  • label: str

允许附加字段,例如:

  • weight
  • unit
  • section
  • legacy
  • flag
  • skip_init
  • skip_create

这些附加字段不要求在所有字段中统一,但它们必须和值本身强相关。

5.2 建议的 Pydantic 模型

建议新增专门的 Pydantic schema,用于字段级配置校验。

from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field


class FieldOptionItem(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(extra="allow")

    value: str = Field(..., description="候选值")
    label: str = Field(..., description="显示名")

说明:

  • 只需要识别 field_config 这个字段
  • 只需要校验 field_configlist[FieldOptionItem]
  • 其它顶层字段不在统一 schema 里写死

6. ConfigService 统一承载

字段级配置相关的辅助方法统一放到 ConfigService,不再额外拆新的独立 service。

也就是说,这次应增强的是:

  • app/modules/system/services/config.py

而不是在别处再起一套并行 helper。

6.1 建议新增的方法

async def get_field_config(project_type: str, key: str, tenant_id: str | None = None) -> dict[str, Any]:
    ...


async def get_field_options(project_type: str, key: str, tenant_id: str | None = None) -> list[dict[str, Any]]:
    ...


async def get_field_option_map(project_type: str, key: str, tenant_id: str | None = None) -> dict[str, dict[str, Any]]:
    ...


async def get_field_label(project_type: str, key: str, value: str, tenant_id: str | None = None) -> str | None:
    ...


async def validate_field_value(
    project_type: str,
    key: str,
    value: str,
    tenant_id: str | None = None,
    *,
    error_prefix: str | None = None,
) -> None:
    ...

如果后续需要覆盖“批量校验多个字段”或“直接返回下拉结构”的场景,可以继续补:

async def get_field_options_for_frontend(project_type: str, key: str, tenant_id: str | None = None) -> list[dict[str, Any]]:
    ...


async def validate_field_values(project_type: str, items: list[tuple[str, str]], tenant_id: str | None = None) -> None:
    ...

如果后续需要覆盖“批量校验多个字段”或“直接返回下拉结构”的场景,可以继续补:

async def get_field_options_for_frontend(project_type: str, key: str, tenant_id: str | None = None) -> list[dict[str, Any]]:
    ...


async def validate_field_values(project_type: str, items: list[tuple[str, str]], tenant_id: str | None = None) -> None:
    ...

6.2 各接口职责

get_field_config()

  • 读取指定 project_type + key 的 JSON 配置
  • 找出顶层 field_config
  • 校验 field_config 是否满足 list[FieldOptionItem]
  • 返回完整配置对象

get_field_options()

  • 返回 field_config 列表
  • 供初始化、下拉、候选项获取直接使用

get_field_option_map()

  • 返回 {value: option} 的映射
  • 供快速查找、补充属性读取使用

get_field_label()

  • 根据 value 返回 label
  • 本次主要服务于业务内部使用,不承担接口翻译统一职责

validate_field_value()

  • 手动调用
  • 校验给定值是否在当前项目类型该字段的候选项中
  • 校验失败时抛出业务异常

另外,本轮会直接用到两种典型调用方式:

  • 初始化时:get_field_options() / get_field_option_map()
  • 创建和编辑时:validate_field_value()
  • 下拉接口时:get_field_options_for_frontend()get_field_options()

另外,本轮会直接用到两种典型调用方式:

  • 初始化时:get_field_options() / get_field_option_map()
  • 创建和编辑时:validate_field_value()
  • 下拉接口时:get_field_options_for_frontend()get_field_options()

这里特别强调:

  • validate 是手动调用的
  • 本次不做自动注入所有模型或 schema 的统一校验框架
  • 目标是让业务层“方便调用”,不是一次性接管所有校验入口

6.3 ConfigService 需要补齐的基础能力

ConfigService 当前除了读取外,还需要补齐两类基础能力:

1. JSON 序列化 / 反序列化统一承载

不应继续让调用方自己到处 msgspec.json.decode(...)

ConfigService 应统一负责:

  • 读取 JSON 配置时反序列化
  • 更新 JSON 配置时序列化
  • 在字段级配置方法中复用这一套逻辑

也就是说,配置的 JSON 处理应沉到 ConfigService 本身,而不是散落在各业务模块里。

2. 关键读取方法加缓存

ConfigService 中的关键读取方法应增加缓存。

优先包括:

  • get_config_json()
  • get_field_config()
  • get_field_options()
  • get_field_option_map()
  • get_field_label()

要求:

  • 读接口走缓存
  • 更新配置后显式失效相关缓存
  • 不允许缓存让旧配置长期滞留

validate_field_value() 自身不需要单独缓存,但应复用已经缓存过的字段选项读取结果。

6.4 实现要求

工具类内部应统一处理:

  • 读取 config 表 JSON
  • 用 Pydantic 校验 field_config
  • 构建 options / map / label
  • 输出清晰错误,便于发现配置格式问题

不允许的处理方式:

  • 遇到 schema 错误时静默降级
  • 遇到缺字段时自动猜测兼容成其他结构

如果配置不满足 field_config schema,应直接报错。

7. JSON / CSV 工具重整

本次不要求运行时直接读取 JSON 文件。

但为了方便调试和维护,应把现有 scripts/tool/csv_data_tools/ 按新的字段级配置目标重新整理。

目标是:

  • 一个 key 对应一个 JSON 文件
  • JSON 文件仍然采用 config 行列表格式
  • 工具负责 JSON 和 config.csv、数据库之间的转换

这块和本轮目标直接对应:

  • 字段级配置调整后,可以直接导出为 config.csv
  • 初始化改造前后,可以快速对比 config 差异
  • 下拉列表和创建校验依赖的 config,可以单独导出检查,不再手工翻长 CSV

这块和本轮目标直接对应:

  • 字段级配置调整后,可以直接导出为 config.csv
  • 初始化改造前后,可以快速对比 config 差异
  • 下拉列表和创建校验依赖的 config,可以单独导出检查,不再手工翻长 CSV

建议目录:

  • scripts/initdata/json_config/

建议能力:

  • validate-json-config: 校验 JSON 文件是否满足 config 行结构,以及 field_config 约束
  • json-to-csv: 从 json_config 目录批量生成 config.csv
  • json-to-db: 从 json_config 目录批量导入数据库
  • csv-to-json: 从 config.csv 按 key 导出 JSON 文件
  • db-to-json: 从数据库导出 JSON 文件用于调试

当前已有的 scripts/tool/csv_data_tools/csv_data_tools.py 可以复用思路,但需要围绕“字段级配置总表 + 一 key 一文件”的目标重新整理。

8. 领域重构指南

主计划只定义系统级方案。具体领域的梳理应拆到独立文件,例如:

后续 contract / material 等领域也应按同样方式分别整理。

每个领域文档都不是只看“集团侧已有字段”或者“准备迁到 field_config 的字段”。

每个领域都必须同时覆盖两部分字段:

  • depm 中所有已经使用以下来源之一的字段:代码 enum、代码中的初始化列表、硬编码 dict、类 enum、config 表、dict
  • 集团侧 enum_config 中该领域涉及的全部字段

两部分做并集,不做交集。

也就是说:

  • enum_config 中出现的字段,必须全部纳入领域文档
  • 即使某字段暂时没有出现在 enum_config 中,只要 depm 已经在用代码 enum / 类 enum / 初始化列表 / 硬编码 dict / config 表 / dict 表承载它,并且它影响初始化、手动创建、编辑、校验、展示,也必须纳入领域文档

这里要特别避免一种错误写法:

  • 不能把领域范围写成“只讨论和集团侧 enum_config 直接对应的字段”
  • 不能因为某字段暂时只有 depm 本地 enum / 类 enum,而集团侧还没有对应项,就把它排除在领域文档之外

每个领域文档都应至少覆盖以下内容:

8.1 先做字段总表

每个领域文档开头都应先列出字段总表,至少回答:

  • 集团侧 enum_config 覆盖了哪些字段
  • depm 侧当前还额外维护了哪些相关字段
  • 每个字段当前使用的来源是什么:代码 enum、初始化列表、硬编码 dict、类 enum、config 表、dict 表,或它们的混用
  • 每个字段分别影响哪些链路:项目初始化、手动创建、手动编辑、接口展示、历史数据兼容、业务校验

如果同一个字段在多个来源重复定义,也必须明确记出来,而不是只记录“最终准备保留哪个”。

8.2 整理不查表的 enum 类数据

不是只有查表型数据才需要整理。

如果某领域存在不依赖字典表、也不依赖 config 表的纯 enum / 纯硬编码候选项,同样要梳理:

  • 当前定义位置在哪
  • 是否重复定义
  • 是否和集团侧 enum_config 对应字段有关
  • 是否参与初始化、手动创建、手动编辑、展示翻译或历史校验
  • 是否需要继续保留为代码 enum
  • 是否应该迁到新的 field_config

也就是说,纯 enum 数据如果和初始化字段、手动创建字段有关,也在本轮视野内。

8.3 梳理哪些功能需要迁移到新的 field_config

每个领域都需要明确列出:

  • 哪些初始化功能依赖字段候选项
  • 哪些手动创建 / 编辑功能依赖字段候选项
  • 哪些历史白名单校验需要迁移到 validate_field_value()
  • 哪些直接遍历旧 JSON 的逻辑需要迁移到 get_field_options() / get_field_option_map()
  • 哪些字段虽然目前由 dict 表或代码 enum 承载,但实际上已经在承担“按项目类型变化的候选项字段”职责

并且必须给出示例。

示例类型包括:

  • 初始化时从旧 config 直接遍历候选项,改为从 field_config 读取
  • 手动创建时从硬编码 dict 判断合法值,改为调用 validate_field_value()
  • 展示名称时从字段选项里直接拿 label

对本轮来说,每个领域文档都至少要把下面 3 条链路写清楚:

  • 初始化:这个字段初始化时从哪里取候选项,迁移后改成哪个 config key
  • 创建:这个字段 create service 当前怎么校验,迁移后改成哪个 validate_field_value() 调用
  • 下拉:这个字段前端当前通过哪个接口取值,迁移后改成哪个 config key 统一返回

对本轮来说,每个领域文档都至少要把下面 3 条链路写清楚:

  • 初始化:这个字段初始化时从哪里取候选项,迁移后改成哪个 config key
  • 创建:这个字段 create service 当前怎么校验,迁移后改成哪个 validate_field_value() 调用
  • 下拉:这个字段前端当前通过哪个接口取值,迁移后改成哪个 config key 统一返回

8.4 必须完整对齐集团侧 enum_config

领域梳理时,不能只挑 depm 里已经处理过的字段,也不能只挑“看起来最容易改”的字段。

每个领域都必须把集团侧 enum_config 中该领域涉及的字段逐一对齐到 depm,明确说明它现在处于哪一种状态:

  • depm 已有同名或同语义字段,并且来源清晰
  • depm 有近似字段,但命名、语义、来源或取值范围不完全一致
  • depm 还没有正式落点,只能先记录缺口

对齐 enum_config 时,每个字段都应继续检查两条链路:

  • 项目初始化时,取值从哪里来,如何展开
  • 手动创建 / 更新时,取值如何校验,是否和初始化使用同一来源

如果两条链路来源不一致,应明确记录并给出迁移方案。

9. 实施步骤

第一阶段:公共能力

第一阶段:公共能力

  • 明确字段级配置固定 JSON 结构
  • 新增 FieldOptionItem
  • ConfigService 中新增字段级配置方法
  • 给关键读取方法加缓存
  • 补齐 JSON 序列化 / 反序列化统一处理
  • 明确错误处理规则:配置结构不合法时直接报错
  • 增强 JSON / CSV 工具,支持字段级配置导入导出

第二阶段:初始化改造

  • 逐项整理 init_project_data) 当前真实依赖的 config / dict
  • preparationproductionpower 这类平铺型初始化模板迁到 config
  • 整理 material 初始化,把单位等附属属性从不适当的 dict 备注迁出
  • 清理 init_project_data) 中取了但不该继续作为真源的 dict 依赖

第三阶段:创建校验改造

  • 为 contract / material / construction 等 create service 入口补基于 config 的 code 校验
  • 把当前分散在 service 内的硬编码白名单逐步迁到 config 工具
  • 保留真正应该继续存在的代码 enum,不把固定语义状态误迁到 config

第四阶段:下拉列表改造

第四阶段:下拉列表改造

  • 梳理 code 类下拉接口
  • 下拉统一改成通过 config 工具返回
  • 少量仍写死的下拉改为动态获取
  • 保证前端下拉、初始化候选项、create 校验三者同源

第五阶段:清理和测试

  • 删除废弃 enum 和废弃代码字典
  • 删除不再适合作为真源的 dict 依赖
  • 补 service 层集成测试和初始化测试
  • 梳理 code 类下拉接口
  • 下拉统一改成通过 config 工具返回
  • 少量仍写死的下拉改为动态获取
  • 保证前端下拉、初始化候选项、create 校验三者同源

第五阶段:清理和测试

  • 删除废弃 enum 和废弃代码字典
  • 删除不再适合作为真源的 dict 依赖
  • 补 service 层集成测试和初始化测试

10. 产出要求

本次重构最终至少要产出:

  • 一套明确的字段级配置 schema
  • 一套明确的 ConfigService 字段级配置接口
  • 一套明确的缓存与缓存失效规则
  • 一套 JSON / CSV / DB 三者之间的转换与维护规范
  • 一组领域级重构文档
  • 一组初始化 / 下拉 / create 的 service 层集成测试
  • 一组初始化 / 下拉 / create 的 service 层集成测试

判断本次重构是否成功的标准不是“历史实现全部统一”,而是:

  • 后续新增一个与项目类型初始化相关的字段时,知道应优先写入字段级配置总表
  • 业务代码可以通过 ConfigService 统一获取 options / map / label / validate
  • 初始化流程和手动创建校验可以逐步收敛到同一来源
  • 前端下拉、初始化、create 校验不再各自读不同真源

11. 自动化测试要求

这次测试不是只补 unit test,而是以 service 层集成测试为主。

至少覆盖下面 3 组:

11.1 初始化测试

  • 覆盖项目初始化入口
  • 校验初始化创建出的 preparation / production / contract / material / power / construction 数据是否来自目标 config
  • 校验错误配置时直接报错,不做静默降级

11.2 下拉列表测试

  • 覆盖 contract / material / construction 等核心下拉接口或对应 service
  • 校验返回项是否来自预期 config key
  • 校验下拉返回和初始化候选项是否一致

11.3 Create 校验测试

  • 直接走 service 层 create
  • 对合法 code 校验通过
  • 对非法 code 明确抛错
  • 校验不再依赖旧硬编码字典或 dict remark

11.4 测试组织方式

  • 测试代码写在 tests/
  • 优先写 service 层集成测试,不在项目根目录放临时脚本
  • 如果需要初始化测试数据,应复用现有测试体系,不改 schemas/、不改 filtered_datasource/
  • 前端下拉、初始化、create 校验不再各自读不同真源

11. 自动化测试要求

这次测试不是只补 unit test,而是以 service 层集成测试为主。

至少覆盖下面 3 组:

11.1 初始化测试

  • 覆盖项目初始化入口
  • 校验初始化创建出的 preparation / production / contract / material / power / construction 数据是否来自目标 config
  • 校验错误配置时直接报错,不做静默降级

11.2 下拉列表测试

  • 覆盖 contract / material / construction 等核心下拉接口或对应 service
  • 校验返回项是否来自预期 config key
  • 校验下拉返回和初始化候选项是否一致

11.3 Create 校验测试

  • 直接走 service 层 create
  • 对合法 code 校验通过
  • 对非法 code 明确抛错
  • 校验不再依赖旧硬编码字典或 dict remark

11.4 测试组织方式

  • 测试代码写在 tests/
  • 优先写 service 层集成测试,不在项目根目录放临时脚本
  • 如果需要初始化测试数据,应复用现有测试体系,不改 schemas/、不改 filtered_datasource/