AcidMap 项目开发规范 (PROJECT RULES)

0. 规则文件维护指导 (RULES MAINTENANCE GUIDE)

0.1 规则更新原则

重要提示: 当项目发生以下变化时，开发人员和AI助手必须同步更新本规则文件：

0.1.1 必须更新的情况

新功能模块集成 - 添加新的业务功能、API端点或服务组件
架构变更 - 修改目录结构、分层架构或技术栈
开发规范变更 - 修改编码规范、注释风格或命名约定
部署环境变更 - 更新依赖包、数据库版本或服务器配置
API接口变更 - 新增、修改或删除API路由和响应格式

0.1.2 更新流程

识别变更影响 - 确定变更影响的规范章节
更新相关章节 - 修改对应的规范内容和示例
验证一致性 - 确保规范与实际代码实现一致
文档同步 - 同时更新相关的集成文档和使用指南

0.1.3 AI助手责任

在进行功能开发或架构调整时，主动识别需要更新的规范内容
确保新增功能的开发遵循现有规范，或合理扩展规范
提醒维护相关文档的同步更新

1. 项目概述

1.1 项目基本信息

项目名称: AcidMap (地图数据处理与预测分析系统)
技术栈: FastAPI + PostgreSQL + PostGIS + PyTorch
主要功能: 栅格和矢量地理数据的处理、存储、管理和Cd预测分析
开发语言: Python 3.8+
架构模式: 分层架构 (API层 -> Service层 -> Model层)

1.2 核心业务域

栅格数据处理 (Raster Data Processing)
矢量数据处理 (Vector Data Processing)
空间数据查询和分析
GIS数据导入导出
Cd预测模型分析 (Cd Prediction Analysis) ✨新增
- 作物Cd含量预测
- 有效态Cd含量预测
- 预测结果可视化

2. 项目架构

2.1 目录结构规范

AcidMap/
├── app/                    # 应用核心代码
│   ├── api/               # API路由层
│   │   ├── raster.py      # 栅格数据接口
│   │   ├── vector.py      # 矢量数据接口
│   │   └── cd_prediction.py # Cd预测模型接口 ✨新增
│   ├── services/          # 业务逻辑层
│   │   ├── raster_service.py
│   │   ├── vector_service.py
│   │   └── cd_prediction_service.py # Cd预测业务服务 ✨新增
│   ├── models/            # 数据模型层
│   │   ├── base.py        # 基础模型
│   │   ├── orm_models.py  # ORM模型
│   │   ├── raster.py      # 栅格数据模型
│   │   ├── vector.py      # 矢量数据模型
│   │   └── county.py      # 县域数据模型
│   ├── utils/             # 工具函数
│   │   ├── file_validators.py
│   │   └── cd_prediction_wrapper.py # Cd预测系统包装器 ✨新增
│   ├── config/            # 配置管理 ✨新增
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── cd_prediction_config.py # Cd预测配置管理
│   ├── static/            # 静态文件 ✨新增
│   │   └── cd_predictions/ # Cd预测输出文件
│   │       ├── figures/    # 地图和直方图
│   │       ├── raster/     # 栅格文件
│   │       ├── reports/    # 报告文件
│   │       └── data/       # 数据文件
│   ├── logs/              # 日志文件
│   ├── scripts/           # 脚本文件
│   ├── database.py        # 数据库配置
│   └── main.py           # FastAPI应用入口
├── Cd_Prediction_Integrated_System/ # Cd预测系统 ✨新增
│   ├── models/            # 预测模型
│   │   ├── crop_cd_model/
│   │   └── effective_cd_model/
│   ├── analysis/          # 数据分析模块
│   ├── utils/             # 工具函数
│   ├── data/              # 数据文件
│   ├── output/            # 输出文件
│   ├── main.py           # 主执行脚本
│   └── config.py         # 配置文件
├── data/                  # 数据文件
│   └── counties.geojson   # 县域地理数据
├── migrations/            # 数据库迁移文件
├── scripts/               # 项目脚本
├── ssl/                   # SSL证书文件
├── config.env            # 环境配置
├── environment.yml       # Conda环境依赖
├── soilgd.sql           # 数据库备份文件
├── db_migrate.py        # 数据库迁移脚本
├── reset_db.py          # 数据库重置脚本
├── test_cd_integration.py # Cd集成测试脚本 ✨新增
├── INTEGRATION_GUIDE.md  # 集成使用指南 ✨新增
├── CD_INTEGRATION_SUMMARY.md # 集成总结文档 ✨新增
└── main.py              # 应用启动入口

2.2 分层架构说明

API层 (app/api/): 处理HTTP请求，参数验证，调用Service层
Service层 (app/services/): 业务逻辑处理，数据转换，调用Model层
Model层 (app/models/): 数据模型定义，数据库操作
Utils层 (app/utils/): 通用工具函数，验证器等
Config层 (app/config/): 配置管理，环境设置 ✨新增

3. 开发规范

3.1 代码规范

3.1.1 注释规范

必须使用JSDoc风格注释:

def process_raster_data(file_path: str, options: dict) -> dict:
    """
    处理栅格数据文件
    
    @param {str} file_path - 栅格文件路径
    @param {dict} options - 处理选项配置
    @returns {dict} 处理结果，包含状态和数据信息
    @throws {ValueError} 当文件路径无效时抛出
    @example
    >>> result = process_raster_data('/path/to/file.tif', {'format': 'GeoTIFF'})
    >>> print(result['status'])
    """
    pass

3.1.2 命名规范

文件名: 使用下划线分隔 (snake_case)
类名: 使用帕斯卡命名 (PascalCase)
函数名: 使用下划线分隔 (snake_case)
变量名: 使用下划线分隔 (snake_case)
常量名: 全大写下划线分隔 (UPPER_SNAKE_CASE)

3.1.3 导入规范

# 标准库导入
import os
import logging
from typing import List, Dict, Optional

# 第三方库导入
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from sqlalchemy import create_engine
from geoalchemy2 import Geometry

# 本地模块导入
from .models import Base
from .services import RasterService

3.2 API设计规范

3.2.1 路由组织

栅格数据: /api/raster/*
矢量数据: /api/vector/*
Cd预测分析: /api/cd-prediction/* ✨新增
使用RESTful设计原则

3.2.2 HTTP状态码

200: 成功
201: 创建成功
400: 客户端错误
404: 资源未找到
500: 服务器错误

3.2.3 响应格式

{
    "success": true,
    "message": "操作成功",
    "data": {...},
    "error": null
}

3.3 数据库规范

3.3.1 数据库配置

数据库: PostgreSQL 12+
空间扩展: PostGIS 3.0+
连接池: SQLAlchemy连接池管理
环境配置: config.env文件

3.3.2 模型定义

继承Base类
使用GeoAlchemy2处理空间数据
添加适当的索引和约束

3.3.3 迁移管理

使用Alembic进行数据库迁移
保持迁移文件版本控制
提供数据库重置脚本

4. 核心组件说明

4.1 数据库层 (database.py)

# 核心配置项
- SQLALCHEMY_DATABASE_URL: 数据库连接字符串
- SessionLocal: 会话工厂
- get_db(): 依赖注入函数
- execute_sql(): 原生SQL执行

4.2 API路由层

栅格API (api/raster.py): 处理栅格数据的CRUD操作
矢量API (api/vector.py): 处理矢量数据的CRUD操作
Cd预测API (api/cd_prediction.py): 处理Cd预测模型的调用和结果获取 ✨新增

4.3 业务服务层

RasterService: 栅格数据业务逻辑
VectorService: 矢量数据业务逻辑
CdPredictionService: Cd预测分析业务逻辑 ✨新增

4.4 数据模型层

ORM模型: 数据库表映射
Pydantic模型: API输入输出验证

4.5 Cd预测系统组件 ✨新增

CdPredictionWrapper: Cd预测系统包装器
CdPredictionConfig: Cd预测配置管理
作物Cd预测模型: 基于神经网络的作物Cd含量预测
有效态Cd预测模型: 基于神经网络的有效态Cd含量预测

5. 开发流程

5.1 新功能开发流程

需求分析: 确定功能边界和技术方案
数据模型设计: 设计相关的数据库表和ORM模型
Service层开发: 实现业务逻辑
API层开发: 实现HTTP接口
测试: 单元测试和集成测试
文档更新: 更新API文档和代码注释
规则文件更新: 更新PROJECT_RULES.md中的相关规范 ✨新增

5.2 数据库变更流程

修改ORM模型
生成迁移文件: alembic revision --autogenerate -m "描述"
执行迁移: alembic upgrade head
更新数据库备份文件

5.3 代码提交规范

feat: 新功能
fix: 修复bug
docs: 文档更新
refactor: 代码重构
test: 测试相关
integrate: 系统集成 ✨新增

5.4 Cd预测功能开发流程 ✨新增

模型验证: 确保Cd预测系统完整性
包装器开发: 创建系统调用包装器
服务层集成: 实现异步预测服务
API接口开发: 创建预测和下载接口
文件管理: 实现输出文件的管理和清理
集成测试: 运行完整的集成测试脚本

6. 环境配置

6.1 开发环境要求

Python 3.8+
PostgreSQL 12+ (with PostGIS)
Cd预测系统依赖: ✨新增
- PyTorch >= 1.9.0
- scikit-learn >= 1.0.0
- geopandas >= 0.10.0
- rasterio >= 1.2.0
- matplotlib >= 3.4.0
- seaborn >= 0.11.0
- fiona (地理数据I/O)
- pyogrio (高性能地理数据I/O)

6.2 环境配置文件

config.env: 数据库连接配置
environment.yml: Conda环境依赖

6.3 启动命令

# 开发环境
uvicorn app.main:app --reload

# 生产环境  
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

# Cd集成测试
python test_cd_integration.py

7. 安全规范

7.1 CORS配置

限制允许的源域名
配置适当的HTTP方法和头部

7.2 数据库安全

使用环境变量管理敏感信息
实施连接池管理
SQL注入防护

7.3 文件上传安全

文件类型验证
文件大小限制
恶意文件检测

7.4 Cd预测系统安全 ✨新增

预测任务超时控制 (5分钟)
输出文件访问权限管理
敏感路径信息隐藏
异常信息安全过滤

8. 性能优化

8.1 数据库优化

适当的索引设计
查询优化
连接池配置

8.2 API优化

响应压缩
缓存策略
分页处理

8.3 Cd预测性能优化 ✨新增

异步任务处理 (asyncio)
CPU密集型任务线程池执行
预测结果文件缓存
自动文件清理 (最多保留10个)

9. 错误处理

9.1 异常分类

业务异常: 4xx HTTP状态码
系统异常: 5xx HTTP状态码
数据库异常: 专门的错误处理

9.2 日志记录

使用Python logging模块
分级别记录日志
敏感信息脱敏

9.3 Cd预测错误处理 ✨新增

预测系统完整性检查
依赖包缺失检测
预测超时异常处理
文件生成失败回退机制

10. 测试规范

10.1 测试覆盖

单元测试: Service层和Utils层
集成测试: API端点测试
数据库测试: 模型和查询测试

10.2 测试数据

使用测试数据库
测试数据隔离
数据清理策略

10.3 Cd预测测试规范 ✨新增

集成测试脚本: test_cd_integration.py
配置模块测试
包装器功能测试
API端点注册验证
文件系统完整性检查

11. 部署规范

11.1 部署环境

支持Docker容器化部署
SSL证书配置
环境变量管理

11.2 监控和维护

应用性能监控
错误日志监控
数据库性能监控

11.3 Cd预测部署特殊要求 ✨新增

确保Cd_Prediction_Integrated_System目录完整
验证地理空间库安装 (fiona, pyogrio)
配置预测输出目录权限
监控预测任务执行时间

12. API文档规范 ✨新增

12.1 Cd预测API端点

一键接口 (生成并直接返回图片)

POST /api/cd-prediction/crop-cd/generate-and-get-map
POST /api/cd-prediction/effective-cd/generate-and-get-map
POST /api/cd-prediction/crop-cd/generate-and-get-histogram
POST /api/cd-prediction/effective-cd/generate-and-get-histogram

分步式接口 (先生成后下载)

POST /api/cd-prediction/crop-cd/generate-map
POST /api/cd-prediction/effective-cd/generate-map
GET  /api/cd-prediction/crop-cd/download-map
GET  /api/cd-prediction/effective-cd/download-map
GET  /api/cd-prediction/crop-cd/download-histogram
GET  /api/cd-prediction/effective-cd/download-histogram

12.2 一键接口特点 ✨新增

即时响应: 生成完成后直接返回图片文件
简化操作: 无需分两步操作，一次调用完成
适用场景: 前端直接显示、浏览器预览、快速下载
返回格式: 直接返回FileResponse图片文件

12.3 分步式接口特点

灵活控制: 可以先生成后选择性下载
状态查询: 生成接口返回详细的统计信息
批量操作: 生成一次可多次下载不同格式
返回格式: JSON响应包含文件路径和统计信息

12.4 响应格式规范

一键接口响应

Content-Type: image/jpeg
Content-Disposition: attachment; filename="crop_cd_prediction_map.jpg"
[图片文件二进制数据]

分步式接口响应

{
    "success": true,
    "message": "作物Cd预测地图生成成功",
    "data": {
        "map_path": "string",
        "histogram_path": "string", 
        "raster_path": "string",
        "prediction_stats": {}
    },
    "error": null
}

12.5 文档维护

使用FastAPI自动生成文档 (/docs)
维护详细的集成指南 (INTEGRATION_GUIDE.md)
更新API变更日志

总结

本规范文档旨在为AcidMap项目的开发提供统一的标准和指导。所有开发人员和AI助手在进行功能开发、代码维护和系统扩展时，都应严格遵循本规范，以确保代码质量、系统稳定性和开发效率。

重要提醒: 本规范文件应与项目功能同步更新。任何新功能集成、架构调整或开发流程变更都必须及时反映到相应的规范章节中。

遇到规范未覆盖的情况时，应优先考虑：

代码可读性和可维护性
系统安全性和稳定性
性能优化和用户体验
与现有架构的一致性

最后更新: 2025-06-01 (Cd预测功能集成)

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