HaHafeng
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Summary: - Fix methodology score display issue in task list (show score instead of 'warn') - Add methodology_score field to database schema - Fix report display when only methodology agent is selected - Implement Word document export using docx library - Update documentation to v3.0/v3.1 Backend changes: - Add methodologyScore to Prisma schema and TaskSummary type - Update reviewWorker to save methodologyScore - Update getTaskList to return methodologyScore Frontend changes: - Install docx and file-saver libraries - Implement handleExportReport with Word generation - Fix activeTab auto-selection based on available data - Add proper imports for docx components Documentation: - Update RVW module status to 90% (Phase 1-5 complete) - Update system status document to v3.0 Tested: All review workflows verified, Word export functional
6.0 KiB
6.0 KiB
缺失值处理功能 - 自动化测试说明
📋 测试脚本功能
自动化测试脚本 test_fillna_operations.py 会自动测试缺失值处理的所有功能，包括：
✅ 18个测试用例
基础测试（6个）
- 均值填补数值列
- 中位数填补偏态分布列
- 众数填补分类列
- 固定值填补（0）
- 前向填充（ffill）⭐
- 后向填充（bfill）⭐
MICE测试（4个）
- MICE填补单列
- MICE填补多列
- MICE填补 - 不同迭代次数
- MICE填补 - 自定义随机种子
边界测试（4个）
- 100%缺失的列
- 0%缺失的列（无需填补）
- 统计API功能
- 特殊字符列名处理
数据类型测试（4个）
- 数值列（int/float）
- 分类列（字符串）
- 混合类型列
- 性能测试（1000行）
🚀 快速开始
步骤1: 启动Python服务
cd AIclinicalresearch/extraction_service
python main.py
确认服务启动成功：看到 Application startup complete 或访问 http://localhost:8001/health
步骤2: 运行测试脚本
方法1 - 在项目根目录运行：
cd AIclinicalresearch
python tests/test_fillna_operations.py
方法2 - 在tests目录运行：
cd AIclinicalresearch/tests
python test_fillna_operations.py
📊 测试输出示例
╔══════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ ║
║ 缺失值处理功能 - 自动化测试脚本 v1.0 ║
║ ║
║ 测试内容: 18个测试用例 ║
║ - 6个基础填补测试 ║
║ - 4个MICE测试 ║
║ - 4个边界测试 ║
║ - 4个数据类型测试 ║
║ ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════╝
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缺失值处理功能 - 自动化测试
================================================================================
ℹ️ 检查Python服务状态...
✅ Python服务运行正常
ℹ️ 生成测试数据...
✅ 生成了 5 个测试数据集
• numeric: 100 行 × 4 列
• categorical: 100 行 × 3 列
• timeseries: 100 行 × 3 列
• edge_cases: 10 行 × 4 列
• mixed: 100 行 × 4 列
[1/18] 均值填补数值列
--------------------------------------------------------------------------------
✅ 均值填补成功，缺失值已全部填补
✅ ✓ 新列位置正确（紧邻原列）
[2/18] 中位数填补偏态分布列
--------------------------------------------------------------------------------
✅ 中位数填补成功
...
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测试总结
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总测试数: 18
✅ 通过: 18
❌ 失败: 0
通过率: 100.0%
总耗时: 45.32秒
🎉 所有测试通过！
🔧 依赖安装
测试脚本需要以下Python包：
pip install pandas numpy requests
这些包在 extraction_service/requirements.txt 中已经包含。
⚙️ 配置
修改服务地址
如果Python服务不在默认端口 8001，修改脚本开头：
PYTHON_SERVICE_URL = "http://localhost:8001" # 修改为你的端口
📝 测试结果说明
颜色含义
- 🟢 绿色 (✅): 测试通过
- 🔴 红色 (❌): 测试失败
- 🟡 黄色 (⚠️): 警告信息
- 🔵 蓝色 (ℹ️): 提示信息
通过标准
- ✅ API返回成功
- ✅ 新列创建正确
- ✅ 缺失值被正确填补
- ✅ 新列位置在原列旁边
🐛 常见问题
1. 无法连接到Python服务
错误: 无法连接到Python服务: Connection refused
解决:
# 确保Python服务已启动
cd AIclinicalresearch/extraction_service
python main.py
2. 模块未找到
错误: ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'
解决:
pip install pandas numpy requests
3. 部分测试失败
现象: 通过率 < 100%
处理:
- 查看失败测试的具体错误信息
- 检查Python服务日志
- 确认数据格式是否正确
🔍 调试技巧
1. 单独运行某个测试
修改 test_fillna_operations.py 的 run_all_tests() 方法，只保留需要测试的用例：
tests = [
(self.test_1_mean_fill, "基础"), # 只测试这一个
]
2. 查看详细日志
在测试函数中添加：
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))
3. 保存测试数据
在 generate_test_data() 中添加：
df_numeric.to_excel('test_data/numeric_test.xlsx', index=False)
📈 性能基准
参考值（在普通笔记本上）：
- 简单填补（均值/中位数/众数）: < 1秒
- 前向/后向填充: < 1秒
- MICE填补 100行: 2-5秒
- MICE填补 1000行: 20-40秒
- 全部18个测试: 45-60秒
🎯 下一步
测试通过后：
- 在真实数据上测试
- 测试前端集成
- 性能优化（如有需要）
📞 技术支持
如有问题，请检查：
- Python服务日志
- 测试脚本输出
- 开发文档：
工具C_缺失值处理_开发完成说明.md