gitea
b838cf4723
build / build (push) Successful in 7s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 10m35s
Testy / Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz) (push) Failing after 4m52s
Testy / Testy warstwy bazodanowej (ochrona baz) (push) Successful in 9m28s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Successful in 7s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 5s
Bez tego wdrożenie DAN-27 WYŁĄCZYŁOBY WYSZUKIWANIE. Dotąd bazy działały domyślnie (wyłączało się je jawnie przez DISABLED_BASES). Po przejściu na rejestr plik bez wpisu w stanie dostaje `ready`, czyli NIE w użyciu — a stan po wdrożeniu jest pusty. Efekt: żadna baza nie jest aktywna i program nagle niczego nie znajduje. Ta cicha zmiana zachowania byłaby gorsza od awarii, bo wygląda jak pusta baza, a nie jak zepsuty deploy — i szukałoby się jej w warstwie danych albo w indeksie. Teraz brak PLIKU stanu oznacza pierwsze uruchomienie i bazy zastane są przyjmowane jako aktywne. Pusty słownik przy ISTNIEJĄCYM pliku to co innego: ktoś świadomie wszystko odstawił, więc nie wskrzeszamy — osobny test tego pilnuje. Rozróżnienie jest celowe i też pod testem: `ready` dotyczy plików WGRANYCH przez ekran (te ktoś musi świadomie włączyć), a nie zastanych przy przejściu na rejestr. Inaczej nowa baza wchodziłaby do wyników sama, bez niczyjej decyzji. Przyjęcie działa też na udziale tylko do odczytu: zapis stanu wtedy nie przechodzi, więc powtórzy się przy każdym uruchomieniu — zachowanie to samo, koszt żaden. Dwa testy opisujące STARE zachowanie zostały poprawione, bo to one były błędne. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Warstwa bazodanowa (data)
Niezależna usługa. Jedyne zadanie: wyszukać dane i podać je w górę. Nie zna
warstwy logicznej ani prezentacji — komunikacja wyłącznie przez HTTP/JSON
(models.py).
API
POST /search→SearchQuery→SearchResultGET /health→HealthInfo
Architektura wewnętrzna
providers/ wymienna implementacja (wzorzec Repository)
base.py interfejs DataProvider ← kontrakt
excel_provider dziś: Excel + 4 poziomy cache
sql_provider jutro: SQL (ten sam interfejs)
factory.py DATA_PROVIDER=excel|sql
excel/ wykrywanie nagłówka + mapowanie układu kolumn (jedyne miejsce znające .xlsx)
cache/ fingerprint, schema(L1), frame/parquet(L2), query(L3), index(L4)
ingest/ build_index.py (warmup), to_sql.py (migracja ETL)
Cache — dlaczego szybko
| Poziom | Co cache'uje | Zysk |
|---|---|---|
L1 schema.db |
wykryty nagłówek + układ kolumn per plik | brak ponownego skanu heurystyką |
| L2 Parquet | znormalizowany arkusz | 10–100× szybciej niż parsowanie .xlsx |
L3 QueryCache |
wynik zapytania (TTL/LRU) | powtarzalne zapytania natychmiast |
L4 index.db |
odwrócony indeks wartość→plik | otwieramy tylko trafione pliki, nie setki |
Unieważnianie: klucz = odcisk pliku (mtime+rozmiar, opcjonalnie sha256).
Zmiana pliku → inny odcisk → automatyczny przebudowa.
Uruchomienie lokalne
pip install -r requirements.txt
python scripts/make_sample_data.py # przykładowe .xlsx
python -m app.ingest.build_index # (opcjonalnie) prebuild indeksu
uvicorn app.main:app --port 8002
Migracja do SQL (gdy nadejdzie czas)
python -m app.ingest.to_sql # Excel -> tabela 'records' + indeksy
export DATA_PROVIDER=sql # przełącz warstwę — reszta systemu bez zmian