HaHafeng
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新功能 - 列头筛选：Excel风格筛选功能（Community版本，中文本地化，显示唯一值及计数） - 行号列：添加固定行号列（#列头，灰色背景，左侧固定） - 全量数据加载：不再限制50行预览，Session加载全量数据 - 全量数据返回：所有快速操作（筛选/映射/分箱/条件/删NA/计算/Pivot）全量返回结果 Bug修复 - 滚动条终极修复：修改MainLayout为固定高度（h-screen + overflow-hidden），整个浏览器窗口无滚动条，只有AG Grid内部滚动 - 计算列全角字符修复：自动转换中文括号等全角字符为半角 - 计算列特殊字符列名修复：完善列别名机制，支持任意特殊字符列名 UI优化 - 删除'表格仅展示前50行'提示条，减少干扰 - 筛选对话框美化：白色背景，圆角，阴影 - 列头筛选图标优化：清晰可见，易于点击 文档更新 - 工具C_功能按钮开发计划_V1.0.md：添加V1.5版本记录 - 工具C_MVP开发_TODO清单.md：添加Day 8 UX优化内容 - 00-工具C当前状态与开发指南.md：更新进度为98% - 00-模块当前状态与开发指南.md：更新DC模块状态 - 00-系统当前状态与开发指南.md：更新系统整体状态 影响范围 - Python微服务：无修改 - Node.js后端：5处代码修改（SessionService + QuickActionController + AICodeService） - 前端：MainLayout + DataGrid + ag-grid-custom.css + index.tsx - 完成度：Tool C整体完成度提升至98% 代码统计 - 修改文件：~15个文件 - 新增行数：~200行 - 修改行数：~150行 Co-authored-by: AI Assistant <assistant@example.com>
工具C (Tool C) - 科研数据编辑器
📁 项目结构
tool-c/
├── services/
│ └── PythonExecutorService.ts # Python代码执行服务
├── controllers/
│ └── TestController.ts # 测试控制器（Day 1）
├── routes/
│ └── index.ts # 路由定义
└── README.md # 本文件
⚙️ 环境变量配置
在 backend/.env 文件中添加以下配置：
# Python微服务地址
EXTRACTION_SERVICE_URL=http://localhost:8000
说明：
- 默认值：
http://localhost:8000 - Python微服务需要先启动才能使用工具C
- 启动命令：
cd extraction_service && .\venv\Scripts\activate && uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
🚀 API端点（Day 1 测试）
1. 测试Python服务健康检查
GET /api/v1/dc/tool-c/test/health
响应：
{
"success": true,
"message": "Python服务正常",
"healthy": true
}
2. 测试代码验证
POST /api/v1/dc/tool-c/test/validate
请求体：
{
"code": "df['age_group'] = df['age'] > 60"
}
响应：
{
"success": true,
"data": {
"valid": true,
"errors": [],
"warnings": []
}
}
3. 测试代码执行
POST /api/v1/dc/tool-c/test/execute
请求体：
{
"data": [
{"age": 25},
{"age": 65}
],
"code": "df['old'] = df['age'] > 60"
}
响应：
{
"success": true,
"data": {
"success": true,
"result_data": [
{"age": 25, "old": false},
{"age": 65, "old": true}
],
"output": "",
"error": null,
"execution_time": 0.004,
"result_shape": [2, 2]
}
}
✅ Day 1 完成情况
- 创建Python微服务（dc_executor.py）
- 添加AST安全检查
- 实现Pandas代码执行
- 创建FastAPI端点（/api/dc/validate, /api/dc/execute）
- 创建Node.js服务（PythonExecutorService.ts）
- 创建测试控制器和路由
- 验证功能正常工作
📝 使用示例
启动Python微服务
cd extraction_service
.\venv\Scripts\activate
python main.py
启动Node.js后端
cd backend
npm run dev
测试API
# 1. 健康检查
curl http://localhost:3000/api/v1/dc/tool-c/test/health
# 2. 代码验证
curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/dc/tool-c/test/validate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"code":"df[\"x\"] = 1"}'
# 3. 代码执行
curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/dc/tool-c/test/execute \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"data":[{"age":25},{"age":65}],"code":"df[\"old\"] = df[\"age\"] > 60"}'
🔐 安全特性
- AST静态检查：拦截危险模块导入（os, sys, subprocess等）
- 超时保护：代码执行超时30秒自动终止
- 沙箱环境：限制可用的内置函数
- 错误处理：完整的异常捕获和错误信息
📚 技术栈
- Python后端: FastAPI + Pandas + AST
- Node.js后端: Fastify + Axios + TypeScript
- 通信方式: HTTP REST API
- 数据格式: JSON
🎯 下一步（Day 2）
- Session管理（数据库 + OSS）
- 数据处理服务
- AI代码生成服务（LLMFactory集成）
- 前端基础框架搭建