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# TJWaterServerBinary 内部后端
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`TJWaterServerBinary` 是 TJWater 内部版 Python 后端，基于 FastAPI 提供认证、项目、管网、模拟、爆管、漏损、SCADA 和地图服务集成能力。该仓库用于内部开发和完整功能维护。
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## 技术栈
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- Python 3.12
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- FastAPI / Uvicorn
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- Pydantic / SQLAlchemy / psycopg
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- PostgreSQL、PostGIS、TimescaleDB
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- WNTR、EPANET、Cython、科学计算与空间分析依赖
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- pytest
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## 目录结构
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```text
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app/main.py FastAPI 入口
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app/api/ HTTP API 路由
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app/auth/ 认证和权限上下文
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app/core/ 配置、日志和基础设施初始化
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app/domain/ 领域模型和 Pydantic schema
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app/infra/ 数据库、EPANET 和外部集成
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app/services/ 业务服务编排
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app/algorithms/ 管网算法、模拟、爆管、漏损、清洗和健康分析
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app/native/ 本地管网数据读写与转换
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tests/ 后端测试
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resources/ SQL、模板和示例资源
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infra/docker/ Docker Compose 编排
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## 本地开发
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推荐使用已有 conda 环境：
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```bash
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conda run -n server python -m pytest tests/unit tests/auth -q
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conda run -n server uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
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```
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如需要进入环境：
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```bash
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conda activate server
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```
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## 常用命令
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外围接入样板是独立进程，复用 PostgreSQL，不自动建表；启动、授权边界和契约见 [外围样板说明](docs/peripheral-sample.md)。
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外围样板提供 synthetic 测试工单和测试数据的版本化 CRUD；工单经同步器投影为 `workbench.operational_tasks` 中的外围来源任务。固定演示时窗和造数方式见 [合成样本说明](docs/peripheral-generated-data.md)，运行态读取边界见 [工作台运行态说明](docs/workbench-runtime.md)。这些数据不代表现场事实，也不会触发设备控制。
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```bash
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conda run -n server python -m pytest tests -q
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conda run -n server python scripts/run_server.py
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docker build -t tjwater-server:local .
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docker compose -f infra/docker/docker-compose.yml config
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```
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- `pytest`：运行自动化测试。
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- `scripts/run_server.py`：使用项目脚本启动服务。
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- `docker build`：构建后端镜像。
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- `docker compose config`：检查 compose 配置和变量展开。
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## 开发规范
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- Python 文件、函数、变量、Pydantic 字段、JSON body 字段和 query 参数使用 `snake_case`。
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- Python 类和 Pydantic 模型使用 `PascalCase`。
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- 新 HTTP 路径使用 `kebab-case`，例如 `/api/v1/pressure-status/analyze`。
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- 优先复用现有 FastAPI/service/repository 边界。
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- 不要把临时数据、数据库 dump、日志或本地运行产物纳入提交。
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## 项目数据库路由
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项目级 REST 请求通过 `X-Project-Id` 解析元数据中的数据库配置：
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- `biz_data` DSN 用于管网业务数据。每个物理业务库使用同名 `_template` 数据库，通过逻辑订阅只同步 `network` schema；模拟临时库从该项目模板克隆。`WNDB_SCHEMA_TEMPLATE_DB_NAME`（当前为 `tjwater_v2_schema_template`）仅用于创建空业务库和 INP 导入暂存库。
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- `iot_data` DSN 用于 TimescaleDB，始终使用元数据配置的完整 DSN，不再从项目代码推导数据库名。
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- 元数据、业务库和 TimescaleDB 可以部署在同一主机，也可以分别部署。
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完整新建供水项目使用 `POST /api/v1/admin/project-provisions`，以
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`multipart/form-data` 同时提交 `name`、小写 `code`、可选的
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`description`、`gs_workspace`、`map_zoom` 和 INP `file`。工作流会按顺序完成：
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1. EPANET 校验 INP，并从空结构模板创建业务库、导入模型；
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2. 创建同名 `_template`，复制 32 张 `network` 表并建立逻辑订阅；
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3. 从 `TIMESCALEDB_SCHEMA_TEMPLATE_DB_NAME` 创建空时序库；
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4. 创建 GeoServer 工作空间、PostGIS 数据存储和 7 个 GIS 图层，将客户端缓存设为 `GEOSERVER_CLIENT_CACHE_SECONDS`；
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5. 最后在一个元数据事务中写入项目、两条加密数据库路由和创建者成员关系，并将项目设为 `active`。
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基础设施任一步失败时按 GeoServer、时序库、管网模板、业务库的逆序清理；元数据提交失败也执行同样清理。旧 `POST /admin/projects` 仅保留给已经由外部流程创建好的资源登记使用，并已标记为 deprecated。
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使用模板复制或临时方案库的模拟功能时，`biz_data` 账号必须具备数据库创建和删除权限；只有显式删除项目时才会终止该项目的现有数据库会话，普通复制不会主动中断复制源会话。
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奉贤项目的原始 GIS 与水质监测点使用独立脚本维护。导入脚本读取两份交付目录并写入项目 BizDB；水质脚本调用现有灵敏度分析服务生成 50 个监测点；发布脚本创建 10 个项目图层并刷新 GeoServer 缓存：
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```bash
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conda run -n server python scripts/import_fengxian_gis.py --database tjwater_v2
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conda run -n server python scripts/generate_fengxian_water_quality_points.py --project tjwater_v2
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conda run -n server python scripts/publish_fengxian_map_layers.py --database tjwater_v2 --workspace tjwater_next
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```
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发布命令需要配置 `GEOSERVER_URL`、`GEOSERVER_USERNAME` 和 `GEOSERVER_PASSWORD`。其中 7 个基础管网图层仍由项目供应流程创建，奉贤发布脚本追加 9 个原始 GIS 图层和 1 个水质监测点图层。
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## 测试与发布
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提交前根据改动范围运行最小有效测试：
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```bash
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conda run -n server python -m pytest tests/unit tests/auth -q
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```
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发布镜像前建议运行：
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```bash
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docker build -t tjwater-server:local .
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```
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Gitea 包工作流位于 `.gitea/workflows/package.yml`，通常由 tag 触发构建、推送镜像并通知部署 webhook。
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## 安全规则
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不要提交 `.env`、客户数据、数据库 dump、日志、生成缓存、`db_inp/`、`temp/`、`data/` 或本地密钥。CI/CD 凭据应放在 Gitea secrets 和仓库变量中。
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