# Milestone 10 后端实现逻辑:日报结构化入库 > 版本:v0.1(设计稿) | 2026-07 > 对应 project_plan.md「十八、Milestone 10」 > **范围**:本项目侧"后端"= 数据生产层(日报内容生成 + 结构化写入 MySQL)。 > 不包含 API 服务与前端页面(由用户另行实现),但表结构与数据契约以本文档为准,供 API/前端对接。 --- ## 1. 定位 现有链路:`reporter.py` 收集数据 → `_render_html()` 渲染 HTML → scp 上传 doorcome。 改造后:`reporter.py` 收集数据 → 组装结构化 `ReportData` → 写入 MySQL(`news_report` / `news_event`),不再产出 HTML。 另需:把 doorcome 上 178 份历史日报 HTML(`finance_news_daily_*` ×50、`intl_news_daily_*` ×128)解析成同一 `ReportData` 结构入库。 --- ## 2. 数据流总览 ``` [历史 HTML ×178] [每日 pipeline] doorcome:/var/www/html/echart/research/ crawler→extractor→dedup→llm→embed→qdrant (一次性 scp 到 data/reports_history/) │ │ ▼ ▼ reporter.generate_report() report_import/parser.py │ │ (BeautifulSoup 解析) ▼ ▼ 组装 ReportData 组装 ReportData report_import/importer.py │ │ (幂等 upsert) ▼ ▼ │ ┌────────────────────── MySQL (myquant 库) ──────────────────────┐ │ news_report(主表) news_event(事件明细) │ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ▲ API / 前端(用户另行实现,只读) ``` --- ## 3. 数据模型(Pydantic,`report_db/models.py`) ```python class EventRow(BaseModel): """一条事件记录,对应 news_event 一行。""" section: str # xwlb | news | cninfo | intl rank: int # 板块内序号(从 1 开始) importance: int | None = None event_type: str | None = None title: str summary: str | None = None sentiment: str | None = None # positive | negative | neutral | '' source: str | None = None # 来源(如 cls / ForexLive) url: str | None = None class ReportData(BaseModel): """一份完整日报,对应 news_report 一行 + news_event 多行。""" report_date: date # 日报日期(YYYY-MM-DD) report_type: str # finance | intl file_name: str # 源文件名(新生成时可为 "") generated_at: datetime # 生成时间 ai_summary: str | None = None stats: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict) # 数据总览统计快照 → JSON 列 events: list[EventRow] = Field(default_factory=list) ``` --- ## 4. 字段映射(核心契约) ### 4.1 事件 JSON(data/events/)→ news_event 现有事件文件结构与 news_event 字段对应关系(reporter 收集时直接转换): | news_event 字段 | 事件 JSON 来源 | | --- | --- | | section | 来源判定:`source_id=="cninfo"` → `cninfo`;`source_id=="xwlb"` → `xwlb`;否则 `news`;intl 解析固定 `intl` | | importance | `event.importance` | | event_type | `event.event_type` | | title | `title` | | summary | `event.summary` | | sentiment | `event.sentiment` | | source | `source_id` | | url | `url`(xwlb 为空) | ### 4.2 历史 HTML → ReportData 解析策略:**表头驱动列映射**。不同日报表格列集合不同: | 板块 | 表格列() | section | | --- | --- | --- | | 新闻联播(finance) | `# / (空) / 标题 / 重要度 / 事件类型` | xwlb | | 重要事件:新闻(finance) | `# / (空) / 标题 / 源 / 重要度 / 事件类型 / 摘要` | news | | 重要事件:公告调研(finance) | 同上 | cninfo | | 重要事件(intl) | `# / (空) / 标题 / 重要度 / 事件类型 / 摘要` | intl | 要点: - 以表头文本定位列索引("标题""重要度""事件类型""摘要""源"),空 `` 为情绪图标列(⚪/🔴/🟢 → neutral/negative/positive),**不要依赖列位置**。 - 情绪图标仅存在于有图标列的表;intl 表情绪列存在,finance 表情绪列存在(空 th 首列后)。 - intl 无"源"列时,尝试从标题尾部 `[来源]` 或摘要尾部提取,提取不到则 `source=None`。 - 标题中的股票代码标注 `(600519, ...)` 与 ⭐(自选股标记)需剥除,只保留纯标题。 - AI 摘要:取 `h2`("一、AI 摘要")之后紧随的 `.ai-summary` 区块纯文本(保留换行)。 - 数据总览 → `stats` JSON:按 `h3` 标题映射 key(见 4.3),解析该 h3 后的首个 ``,缺失的板块跳过、不报错。 - 容错:任一板块解析失败 → 记 WARNING 日志,该板块置空,不影响整份入库;整份文件解析失败 → 抛 `ReportParseError`(由 importer 捕获计数)。 ### 4.3 数据总览 → stats JSON | h3 标题(含板块名) | stats key | | --- | --- | | M1→M6 管道 / 管道 | `pipeline`(保留原始行) | | 各源数据 | `sources` | | 情绪分布 | `sentiment` | | 重要度分布 | `importance` | | 事件类型(TOP 10 / 分布) | `event_types` | | 文章来源分布 | `source_dist` | `stats` 存 MySQL `JSON` 列,前端自行解析展示。历史文件与未来新日报的 stats 结构可能不同(finance 与 intl 板块不同),一律按快照存储,不做跨版本规范化。 --- ## 5. 模块设计 ### 5.1 新包 `report_db/`(DB 层) ``` report_db/ ├── __init__.py # 导出 connect / init_schema / save_report ├── models.py # EventRow / ReportData(Pydantic) ├── schema.py # DDL 常量(news_report / news_event,见 project_plan.md 十八) └── db.py # 连接、事务、写入 ``` `db.py` 关键函数: ```python def load_db_config() -> DbConfig: """从环境变量读取 NEWS_DB_HOST/PORT/USER/PASSWORD/NAME。 缺失 PASSWORD 时记 ERROR 并 raise,禁止默认密码。""" def connect(cfg: DbConfig) -> Connection: """pymysql.connect(autocommit=False, charset="utf8mb4", cursorclass=DictCursor)。 失败时 logger.exception + raise。""" def init_schema(conn: Connection) -> None: """执行 schema.py 中的 CREATE TABLE IF NOT EXISTS ×2。""" def save_report(conn: Connection, report: ReportData) -> int: """事务内: 1. INSERT INTO news_report (...) VALUES (...) 或按 (report_date, report_type, file_name) 唯一键命中时 UPDATE(新生成日报重复执行 = 覆盖同 file_name/同日期,幂等); 2. 取 report_id,DELETE 旧事件后批量 INSERT news_event(保证整份覆盖一致)。 返回 report_id。""" def transaction(conn: Connection) -> contextmanager: """提交/回滚上下文管理器。""" def fetch_report(conn: Connection, report_id: int) -> dict | None: """读侧辅助(联调/测试用),API 侧由用户自行实现。""" ``` 要点: - 所有 SQL 为 MySQL/MariaDB 方言(`JSON` 列、`ENGINE=InnoDB`、`COMMENT`),**不依赖 ORM**。 - 连接生命周期:每次 `save_report` 短连接(report 一天跑几次,量小,无需连接池;如未来加大再换)。 - 字符集 utf8mb4,`SET NAMES utf8mb4` 由 pymysql charset 参数处理。 ### 5.2 新包 `report_import/`(历史解析) ``` report_import/ ├── __init__.py ├── parser.py # parse_finance_report / parse_intl_report(BeautifulSoup) └── importer.py # import_history(dir, date=None, type=None) -> ImportStats ``` `parser.py`: ```python class ReportParseError(Exception): ... def parse_finance_report(html: str, file_name: str) -> ReportData: ... def parse_intl_report(html: str, file_name: str) -> ReportData: ... def parse_report(html: str, file_name: str) -> ReportData: """按文件名前缀分流:finance_news_daily_* / intl_news_daily_*。""" ``` - 依赖复用现有 `beautifulsoup4`(已在 pyproject 依赖),**不新增解析库**。 - `report_date` 从文件名解析(`*_daily_{YYYYMMDD}_*.html`),不信任目录名。 - `generated_at` 从文件名时间(`{HHMMSS}`)或 `
` 中"生成于"文本解析,解析不到用文件 mtime。 `importer.py`: ```python @dataclass class ImportStats: scanned: int = 0 # 扫描到的日报文件数 imported: int = 0 # 新入库 skipped: int = 0 # 已存在(幂等跳过) failed: int = 0 # 解析失败 errors: list[str] = field(default_factory=list) def import_history(report_dir: Path, date: str | None = None, report_type: str | None = None) -> ImportStats: """遍历 {report_dir}/{YYYYMMDD}/*_news_daily_*.html, 过滤 date / type,逐个 parse → save_report。""" ``` ### 5.3 `scheduler/reporter.py` 改造(完全切换) - 新增 `_build_report_data(news, cninfo, pipeline, ai_summary, day_str, xwlb) -> ReportData`: - 事件转换:`news["high"]` → `EventRow(section="news", ...)`;`cninfo["high"]` → `section="cninfo"`;`xwlb["items"]` → `section="xwlb"`; - `stats` 组装:`{"pipeline": pipeline, "sources": {...}, "sentiment": news["sentiments"], "importance": news["importances"], "event_types": news["event_types"], "cninfo": {...}}`; - 事件 `rank` 按板块内顺序编号。 - `generate_report(day_str, *, upload=True)` 改为:收集(逻辑不变)→ `_build_report_data` → `connect()` + `save_report()`;删除 `_render_html`/`_upload` 调用。 - `_render_*` 函数**保留但标记 deprecated**(注释说明"完全切换后不再调用"),不删除,保证最小改动、可回退。 - 返回值由 `Path | None` 改为 `report_id: int | None`;`scheduler/pipeline.py` 中 report 步骤仅判断非 None(实施时核实该处调用,保持兼容)。 - `stock_reporter.py` **不改动**(个股日报不在本期范围)。 ### 5.4 `a_share_cli/main.py` 新增子命令 ``` uv run a-share report-import [--dir data/reports_history] [--date YYYYMMDD] [--type finance|intl] ``` - 默认全量扫描 `REPORT_HISTORY_DIR`(.env 可配,默认 `data/reports_history/`)。 - 输出 ImportStats 汇总(扫描/导入/跳过/失败)。 --- ## 6. 关键流程 ### 6.1 历史导入(一次执行,可重复) ``` 1. scp -r doorcome:/var/www/html/echart/research/2026* → data/reports_history/ (一次手工操作,不进代码) 2. uv run a-share report-import for each {date}/{file}: report_type = 文件名前缀(finance|intl) ReportData = parse_report(html, file_name) try: save_report(conn, ReportData) → imported += 1 except DuplicateKey: skipped += 1 # 已导入过 except ReportParseError as e: failed += 1; errors.append(str(e)) 3. 校验: SELECT report_type, COUNT(*) FROM news_report GROUP BY report_type 期望 50 / 128 ``` ### 6.2 每日日报生成(pipeline 07:00 步骤) ``` generate_report(day_str): news = _collect_news_events(day_str) # 不变 cninfo = _collect_cninfo_events(day_str) # 不变 xwlb = _collect_xwlb(day_str) # 不变 pipeline = _collect_pipeline_stats(day_str) # 不变 ai_summary = _generate_ai_summary(...) # 不变 report = _build_report_data(...) # 新增 save_report(connect(), report) # 新增(替代渲染+上传) ``` ### 6.3 幂等策略 - 唯一键 `(report_date, report_type, file_name)`: - 历史导入:命中 → 跳过(或 `--force` 覆盖); - 新日报:`file_name=""` 时唯一键退化为 `(report_date, report_type, "")`,同一天重复跑 → UPDATE 覆盖,事件表 DELETE+INSERT 全量替换,**不产生历史残留**。 --- ## 7. 配置项(.env / .env.example) ```env # ---- 日报结构化入库 (M10) ---- NEWS_DB_HOST=127.0.0.1 # 开发走 ssh 隧道: ssh -L 13306:127.0.0.1:13306 pi NEWS_DB_PORT=13306 NEWS_DB_USER=myquant NEWS_DB_PASSWORD= # 填真实值,禁止写入源码/文档 NEWS_DB_NAME=myquant REPORT_HISTORY_DIR=data/reports_history ``` --- ## 8. 错误处理 | 场景 | 行为 | | --- | --- | | DB 不可达/凭据错误 | `connect()` 抛异常 → `generate_report` 记 ERROR 并返回 None(pipeline 该步骤失败,其余步骤不受影响) | | 单份历史文件解析失败 | 记 WARNING,`failed += 1`,继续下一份;结束输出失败清单 | | 事件字段缺失(如无摘要列) | 对应字段留 None,不抛错 | | 全部失败 | `report-import` 返回非 0 退出码,便于排查 | --- ## 9. 测试策略(tests/) | 文件 | 内容 | | --- | --- | | `tests/test_report_parser.py` | 用 fixtures(从 178 份中拷贝 finance/intl 各 1 份真实样例到 `tests/fixtures/`)断言:板块数、事件行数、字段映射、标题净化、幂等文件日期解析 | | `tests/test_report_db.py` | 纯逻辑:`_build_report_data` 组装正确;SQL 层用 sqlite3 内存库建同构(简化 DDL)验证 upsert/覆盖语义 | | `tests/test_report_import.py` | 临时目录构造 2-3 份假 HTML → 全流程导入 → 断言 ImportStats 计数与幂等 | | 集成(`@pytest.mark.integration`,默认跳过) | 连真实 MySQL:init_schema + save_report + 查询回读 | 新增 pytest marker 说明:真实 DB 连接一律走 integration,**单元测试不得依赖生产库**。 --- ## 10. 依赖变更 - `uv add pymysql`(纯 Python 驱动,唯一新增依赖) - 解析复用现有 `beautifulsoup4`,不新增 --- ## 11. 开放问题(沿自 project_plan.md 十八,不阻塞开发) 1. 生产连接:pi5 无法直连 `192.168.1.10:13306`(隧道仅绑 loopback)——需决定改 pi 的 autossh 绑定 / pi5 自建隧道。 2. intl 日报生成方不在本项目,未来 intl 新日报需按同一表结构写入(本项目仅负责解析历史 + finance 新日报)。 3. 个股日报(research 根目录文件)本期不处理。 --- ## 12. 实施顺序(供开发排期) 1. `report_db/`(models/schema/db)+ `.env` 配置 + 建表验证 2. `report_import/parser.py` + fixtures + 单测 3. `report_import/importer.py` + CLI `report-import` + 178 份全量导入验收 4. `reporter.py` 改造(_build_report_data + save_report)+ pipeline 兼容性验证 5. docs/db_schema.md 定稿(给 API/前端)、README / continuation.md 更新