# DataConver

**Repository Path**: jch9527/data-conver

## Basic Information

- **Project Name**: DataConver
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-15
- **Last Updated**: 2026-04-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# DataConver (Flet + FastAPI)

基于 Python Flet 的桌面应用，前后端分离：

- 前端：`frontend/`（Flet 界面）
- 后端：`backend/`（FastAPI 接口 + Excel 处理）

## 功能

- 页面1
  - Tab1 合格证数据检查：导入 Excel -> 校验必要字段（车架号、制造日期）-> 日期列统一转 `yyyy-MM-dd` -> 导出新 Excel。
  - Tab2 VBC 数据检查：导入 Excel -> 校验必要字段（车架号、电池编码）-> 日期列统一转 `yyyy-MM-dd` -> 导出新 Excel。
- 页面2
  - 导入 CQC 与 VBC 两个 Excel 后激活“对比”按钮。
  - 以车架号为基准生成对比 Excel（两个 sheet）：
    - `CQC包含VBC不包含`
    - `VBC包含CQC不包含`

## 本次增强

1. 真实进度
- 后端按处理阶段更新进度（读取、校验、向量化日期或对比、写入），任务接口 + 轮询。
- 前端显示任务百分比与当前阶段说明。

2. 导出自动弹窗
- 点击“检查/对比”后先弹出系统保存对话框，手动选择导出位置与文件名。

3. 严格字段映射（无模糊匹配）
- 配置文件：`backend/field_aliases.py`
- 仅精确匹配列名，不做模糊包含匹配。
- 你可直接在该文件中维护字段候选名与日期列名。

## 字段映射配置

编辑：`backend/field_aliases.py`

- `QUALIFIED_REQUIRED_FIELDS`
- `VBC_REQUIRED_FIELDS`
- `COMPARE_REQUIRED_FIELDS`
- `QUALIFIED_DATE_COLUMNS`
- `VBC_DATE_COLUMNS`

提示：如需支持 `VIN`，请将它加到对应字段候选列表中，例如：

```python
"车架号": ["车架号", "VIN"]
```

## 大数据量说明

单表仍会整表载入内存（pandas），百万行请预留足够内存。处理侧已改为 **向量化** 日期与车架号逻辑；读取优先使用 **python-calamine**（Rust）、写入优先 **xlsxwriter**（`constant_memory`），未安装依赖时自动回退 **openpyxl**。

## 安装

```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
```

## 启动

**推荐（一键启动前后端）：**

```bash
python run_app.py
```

会在后台线程启动 FastAPI（`127.0.0.1:8000`），再打开 Flet 窗口。

**仅调试时可分开启动：**

```bash
python run_backend.py   # 仅 API
python run_frontend.py  # 仅界面（需后端已运行）
```

### 目录说明

- `generated/`：前端「另存为」对话框的默认目录（`frontend/main.py` 中 `GENERATED_DIR`），便于把导出 Excel 存到固定位置；**实际输出路径以用户在对话框中选择为准**。
- `uploads/`：当前工程代码**未使用**，可删除或留作将来 HTTP 上传等用途。

### 打包为 exe

- 用 **一个入口**（例如 `run_app.py`）打 PyInstaller 更合适：单进程内线程跑 uvicorn + 主线程跑 Flet，用户只需运行一个 exe。
- 若仍用两个 exe / 两个脚本，打包和分发都更麻烦，且容易漏启后端。
- 打包时需把 `backend`、`frontend` 等资源打进包，并处理 `sys.frozen` 下的工作目录与数据路径（必要时用 `sys.executable` 所在目录作为应用根目录）。Flet 桌面打包请参考官方文档中的 PyInstaller 说明。

## 接口

- `POST /api/jobs/check/qualified` 提交合格证检查任务
- `POST /api/jobs/check/vbc` 提交VBC检查任务
- `POST /api/jobs/compare` 提交对比任务
- `GET /api/jobs/{job_id}` 查询任务进度与结果

请求/响应模型见：`backend/schemas.py`。