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5.9 KiB
Python
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Python
"""MIL SDK 核心数据模型"""
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import os
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import json
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import logging
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from dataclasses import dataclass, field, fields
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from typing import Any
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logger = logging.getLogger(__name__)
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@dataclass
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class Config:
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"""MIL SDK 全局配置
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承载测试工程相关的全局开关与路径信息，是 UI 层与 core 层之间的
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配置传输载体。序列化使用 JSON 文件持久化。
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Attributes:
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DataPath: 仿真数据目录（Excel 原始文件所在路径）
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FilePath: 当前打开的 Excel 文件路径
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AddTimeEn: 用例步骤时间是否按累加方式记录
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GeratePath: 是否为生成的用例另存新文件
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CurrProject: 当前工程名称
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ItemConfigs: 各模块/用例项的细粒度配置
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"""
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DataPath:str = ""
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FilePath:str = ""
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AddTimeEn:bool = True
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GeratePath:bool = True
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CurrProject:str = ""
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# dict 是可变类型，必须用 default_factory 显式实例化，避免多个 Config 共享同一对象
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ItemConfigs: dict = field(default_factory=dict)
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def to_dict(self):
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"""将 Config 实例序列化为 dict，便于写入 JSON 文件。"""
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return {
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"DataPath":self.DataPath,
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"FilePath":self.FilePath,
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"AddTimeEn":self.AddTimeEn,
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"GeratePath":self.GeratePath,
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"CurrProject":self.CurrProject,
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"ItemConfigs":self.ItemConfigs
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}
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def load_config(self, config_path: str) -> "Config":
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"""从 JSON 文件读取配置并填充到当前实例的各个字段。
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解析规则：
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- JSON 中存在的字段会被回写到 Config 的对应字段；
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- JSON 中缺失的字段保持当前 Config 实例的默认值；
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- JSON 中多余字段被忽略（向前兼容：增加字段不会破坏老配置）。
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Args:
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config_path: 配置文件路径。
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Returns:
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self：填充后的 Config 实例，便于链式调用。
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Raises:
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FileNotFoundError: 配置文件不存在。
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json.JSONDecodeError: 文件内容不是合法 JSON。
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"""
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try:
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# 以 UTF-8 读取 JSON，避免 Windows 默认编码带来的乱码问题
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with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
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raw = json.load(f)
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except FileNotFoundError:
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# 显式记录并重抛，遵循"错误必须显式处理，禁止静默失败"
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logger.error(f"配置文件{config_path}未找到")
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raise
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if not isinstance(raw, dict):
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# 文件不合法（非 dict 根节点）→ 用一个空 dict 填充，保持实例可用
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raw = {}
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# 用反射取出本类已声明的字段名白名单，避免 JSON 脏字段污染
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allowed = {f.name for f in fields(self.__class__)}
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for key, value in raw.items():
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if key in allowed:
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setattr(self, key, value)
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return self
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def save_config(self,config_path:str):
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"""将当前配置以 JSON 格式写入磁盘。
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Args:
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config_path: 配置文件路径。
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Raises:
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Exception: 写入失败时记录日志并原样抛出异常。
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"""
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try:
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with open(config_path,'w',encoding='utf-8') as f:
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json.dump(self.to_dict(), f, indent=4, ensure_ascii=False)
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except Exception as e:
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logger.error(f"配置文件{config_path}写入失败{e.args}")
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@dataclass
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class DataLog:
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"""仿真数据日志记录
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Attributes:
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time: 时间戳（秒）
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value: 信号值（可以是任意类型）
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"""
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time: float = 0.0
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value: str = ""
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@dataclass
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class SignalData:
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"""信号数据封装
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描述 Excel 中某一列信号的完整信息：
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- 所在列号（column）
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- 列上方的属性行（attributes，例如 Signal Name / BlockPath 等）
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- 时间-值采样序列（datalog）
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Attributes:
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column: 信号在 Excel 工作表中的列索引（1-based）
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attributes: 列上方各属性行（行号 -> 文本）的字典映射
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datalog: 时间戳-数值采样点列表
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"""
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# signal_type: str | None = None
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column: int = 0
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attributes: dict[str, str] = field(default_factory=dict)
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datalog: list[DataLog] = field(default_factory=list)
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def to_dict(self) -> dict[str, Any]:
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"""将 SignalData 转为 dict，便于跨层传输与持久化。
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Returns:
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包含 column、attributes、datalog 字段的字典。
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"""
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return {
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"column": self.column,
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"attributes": self.attributes,
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"datalog": self.datalog
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}
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@dataclass
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class ExcelDataResult:
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"""Excel 数据读取结果封装
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提供对 Excel 数据的类型安全访问，隐藏内部实现细节
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Attributes:
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sheet_name: 工作表名称
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source_row: Source: Input 所在行号
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signals: 信号名称到信号数据的映射
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"""
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sheet_name: str = "Scenario1"
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source_row: int = 0
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signals: dict[str, SignalData] = field(default_factory=dict)
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def get_signal(self, name: str) -> SignalData | None:
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"""获取指定信号的数据
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Args:
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name: 信号名称
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Returns:
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信号数据对象，如果不存在返回 None
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"""
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return self.signals.get(name)
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def get_signal_names(self) -> list[str]:
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"""获取所有信号名称
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Returns:
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信号名称列表
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"""
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return list(self.signals.keys())
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def to_dict(self) -> dict[str, Any]:
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"""转换为字典格式（兼容旧 API）
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Returns:
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||
包含所有信号的字典，保留原有的数据结构
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||
"""
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result = {
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"sheet_name": self.sheet_name,
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||
"source_row": self.source_row
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||
}
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||
for name, signal in self.signals.items():
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||
result[name] = signal.to_dict()
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return result |