# MagneticOperator

**Repository Path**: elfbobo_admin_admin/magnetic-operator

## Basic Information

- **Project Name**: MagneticOperator
- **Description**: 本项目是一个基于AI技术的磁感检测健康报告生成系统，采用Python + Tkinter技术栈开发，为医疗健康检测提供智能化的数据分析和报告生成服务。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-09-26
- **Last Updated**: 2025-09-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI磁感检测健康报告生成系统

## 项目概述

本项目是一个基于AI技术的磁感检测健康报告生成系统，采用Python + Tkinter技术栈开发，为医疗健康检测提供智能化的数据分析和报告生成服务。

## 核心功能

### 🔍 结果解析工作流
- 自动结果解析和数据采集
- 无感化操作体验，操作者无需干预
- 智能质量检测和自动重试机制
- 支持B02和C03两种检测模式

### 📊 数据管理
- 高性能DuckDB数据库存储
- 受检者信息完整管理
- 检测会话和结果追踪
- 数据导出和备份功能

### 🖥️ 紧凑型界面
- 专为480×594像素空间优化设计
- 图标化二维码组件，支持点击放大
- 紧凑型受检者列表，支持快速筛选
- 实时状态显示和进度跟踪

### ☁️ 云端同步
- 本地数据库与云端API双向同步
- 自动备份和数据恢复
- 离线模式支持

## 技术栈

### 核心技术
- **GUI框架**: Python Tkinter
- **数据库**: DuckDB (嵌入式分析数据库)
- **JSON处理**: orjson (高性能JSON库)
- **状态管理**: transitions (状态机)
- **图像处理**: Pillow
- **数据处理**: NumPy, Pandas

### AI服务集成
- **Ollama**: 本地AI服务
- **OpenAI**: GPT模型服务
- **Z.ai**: 专业AI分析服务

## 项目结构

```
MagneticOperator/
├── .trae/                    # Trae协议文档
├── config/                   # 配置文件
├── core/                     # 核心业务逻辑
├── services/                 # 外部服务集成
├── ui/                       # 用户界面
│   ├── components/           # UI组件
│   └── resources/            # 资源文件
├── utils/                    # 工具类
├── data/                     # 数据目录
│   ├── database/             # 数据库文件
│   ├── exports/              # 导出数据
│   ├── logs/                 # 日志文件
│   └── temp/                 # 临时文件
├── tests/                    # 测试文件
├── docs/                     # 项目文档
└── scripts/                  # 脚本文件
```

## 快速开始

### 环境要求
- Python 3.8+
- Windows 11 (推荐)
- 内存: 4GB+
- 硬盘: 2GB+ 可用空间

### 安装步骤

1. **克隆项目**
   ```bash
   git clone <repository-url>
   cd MagneticOperator
   ```

2. **安装依赖**
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

3. **配置环境**
   ```bash
   # 复制配置文件模板
   cp config/app_config.json.example config/app_config.json
   
   # 编辑配置文件
   notepad config/app_config.json
   ```

4. **初始化数据库**
   ```bash
   python scripts/setup.py --init-database
   ```

5. **启动应用**
   ```bash
   python main.py
   ```

## 配置说明

### 应用配置 (config/app_config.json)
- 窗口尺寸和位置设置
- 工作流参数配置
- UI主题和字体设置

### 数据库配置 (config/database_config.json)
- DuckDB连接参数
- 性能优化设置
- 备份策略配置

### UI配置 (config/ui_config.json)
- 紧凑型界面参数
- 组件尺寸设置
- 颜色主题配置

## 开发指南

### 代码规范
- 遵循PEP 8 Python代码规范
- 使用类型提示 (Type Hints)
- 函数和类必须包含docstring
- 单元测试覆盖率 > 80%

### 分支策略
- `main`: 主分支，稳定版本
- `develop`: 开发分支
- `feature/*`: 功能分支
- `hotfix/*`: 热修复分支

### 提交规范
```
type(scope): subject

body

footer
```

类型说明:
- `feat`: 新功能
- `fix`: 修复bug
- `docs`: 文档更新
- `style`: 代码格式
- `refactor`: 重构
- `test`: 测试
- `chore`: 构建工具

## 测试

### 运行测试
```bash
# 运行所有测试
pytest

# 运行单元测试
pytest tests/unit/

# 运行集成测试
pytest tests/integration/

# 生成覆盖率报告
pytest --cov=core --cov=services --cov=ui --cov=utils
```

### 测试数据
测试数据位于 `tests/fixtures/` 目录，包含:
- 样本受检者数据
- 测试图像文件
- 模拟API响应

## 部署

### 生产环境部署
1. 配置生产环境参数
2. 设置环境变量
3. 初始化生产数据库
4. 启动应用服务

详细部署文档请参考: [部署指南](docs/deployment/)

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件

## 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

请阅读 [贡献指南](docs/developer_guide/contributing.md) 了解详细信息。

## 联系我们

- 项目主页: <project-homepage>
- 问题反馈: <issues-url>
- 邮箱: <contact-email>

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