# 流水分析 Mock 服务器

基于 Python + FastAPI 的独立 Mock 服务器，用于模拟流水分析平台的 7 个核心接口，并提供征信解析 Mock 能力。

## ✨ 特性

- ✅ **完整的接口模拟** - 实现所有 7 个核心接口
- ✅ **文件解析延迟** - 使用 FastAPI 后台任务模拟 4 秒解析延迟
- ✅ **错误场景触发** - 通过 `error_XXXX` 标记触发所有 8 个错误码
- ✅ **征信解析 Mock** - 支持稳定随机生成三大主题域征信 `payload`
- ✅ **自动 API 文档** - Swagger UI 和 ReDoc 自动生成
- ✅ **配置驱动** - JSON 模板文件，易于修改响应数据
- ✅ **零配置启动** - 开箱即用，无需数据库

## 🚀 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 启动服务

```bash
python main.py --rule-hit-mode subset
python main.py --rule-hit-mode all
```

热重载启动请使用项目脚本入口：

```bash
python dev.py --reload --rule-hit-mode subset
python dev.py --reload --rule-hit-mode all
```

- `subset`：默认模式，按 `logId` 稳定随机命中部分规则
- `all`：全部兼容规则命中模式，会命中当前可共存的全部规则

补充说明：

- `fetch_inner_flow` 与上传链路会在内部生成 `abnormal_account_hit_rules`
- 当前异常账户规则样本包含 `SUDDEN_ACCOUNT_CLOSURE` 与 `DORMANT_ACCOUNT_LARGE_ACTIVATION`
- `/watson/api/project/getBSByLogId` 会沿用现有种子流水主链路，自动混入与异常账户事实匹配的命中流水样本

### 3. 访问 API 文档

- **Swagger UI**: http://localhost:8000/docs
- **ReDoc**: http://localhost:8000/redoc

## 📖 使用示例

### 正常流程

```python
import requests

# 1. 获取 Token
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/account/common/getToken",
    json={
        "projectNo": "test_project_001",
        "entityName": "测试企业",
        "userId": "902001",
        "userName": "902001",
        "appId": "remote_app",
        "appSecretCode": "test_secret_code_12345",
        "role": "VIEWER",
        "orgCode": "902000",
        "departmentCode": "902000"
    }
)
token_data = response.json()
project_id = token_data["data"]["projectId"]

# 2. 上传文件
files = {"file": ("test.csv", open("test.csv", "rb"), "text/csv")}
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/watson/api/project/remoteUploadSplitFile",
    files=files,
    data={"groupId": project_id}
)
log_id = response.json()["data"]["uploadLogList"][0]["logId"]

# 3. 轮询检查解析状态
import time
for i in range(10):
    response = requests.post(
        "http://localhost:8000/watson/api/project/upload/getpendings",
        json={"groupId": project_id, "inprogressList": str(log_id)}
    )
    result = response.json()
    if not result["data"]["parsing"]:
        print("解析完成")
        break
    time.sleep(1)

# 4. 获取银行流水
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/watson/api/project/getBSByLogId",
    json={
        "groupId": project_id,
        "logId": log_id,
        "pageNow": 1,
        "pageSize": 10
    }
)
```

### 征信解析 Mock

```bash
curl -s -X POST http://localhost:8000/xfeature-mngs/conversation/htmlEval \
  -F model=LXCUSTALL \
  -F hType=PERSON \
  -F file=@./sample-credit.html
```

成功时返回：

```json
{
  "message": "成功",
  "status_code": "0",
  "payload": {
    "lx_header": {},
    "lx_debt": {},
    "lx_publictype": {}
  }
}
```

调试错误码时，可在 `model` 中追加错误标记：

```bash
curl -s -X POST http://localhost:8000/xfeature-mngs/conversation/htmlEval \
  -F model=error_ERR_10001 \
  -F hType=PERSON \
  -F file=@./sample-credit.html
```

健康检查：

```bash
curl -s http://localhost:8000/credit/health
```

### 错误场景测试

```python
# 触发 40101 错误（appId错误）
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/account/common/getToken",
    json={
        "projectNo": "test_error_40101",  # 包含错误标记
        "entityName": "测试企业",
        "userId": "902001",
        "userName": "902001",
        "appId": "remote_app",
        "appSecretCode": "test_secret_code_12345",
        "role": "VIEWER",
        "orgCode": "902000",
        "departmentCode": "902000"
    }
)
# 返回: {"code": "40101", "message": "appId错误", ...}
```

## 🔧 配置说明

### 环境变量

创建 `.env` 文件（参考 `.env.example`）：

```bash
# 应用配置
APP_NAME=流水分析Mock服务
APP_VERSION=1.0.0
DEBUG=true

# 服务器配置
HOST=0.0.0.0
PORT=8000

# 模拟配置
PARSE_DELAY_SECONDS=4
MAX_FILE_SIZE=10485760
RULE_HIT_MODE=subset
```

### 响应模板

修改 `config/responses/` 下的 JSON 文件可以自定义响应数据：

- `token.json` - Token 响应模板
- `upload.json` - 上传文件响应模板
- `parse_status.json` - 解析状态响应模板
- `bank_statement.json` - 银行流水响应模板

## 🐳 Docker 部署

### 使用 Docker

```bash
# 构建镜像
docker build -t lsfx-mock-server .

# 运行容器
docker run -d -p 8000:8000 --name lsfx-mock lsfx-mock-server
```

### 使用 Docker Compose

```bash
docker-compose up -d
```

## 📁 项目结构

```
lsfx-mock-server/
├── main.py                 # 应用入口
├── config/
│   ├── settings.py         # 全局配置
│   └── responses/          # 响应模板
├── models/
│   ├── request.py          # 请求模型
│   └── response.py         # 响应模型
├── services/
│   ├── token_service.py    # Token 管理
│   ├── file_service.py     # 文件上传和解析
│   └── statement_service.py # 流水数据管理
├── routers/
│   └── api.py              # API 路由
├── utils/
│   ├── error_simulator.py  # 错误模拟
│   └── response_builder.py # 响应构建器
└── tests/                 # 测试套件
```

## 🧪 运行测试

```bash
# 运行所有测试
pytest tests/ -v

# 生成覆盖率报告
pytest tests/ -v --cov=. --cov-report=html
```

## 🔌 API 接口列表

| 接口 | 方法 | 路径 | 描述 |
|------|------|------|------|
| 1 | POST | `/account/common/getToken` | 获取 Token |
| 2 | POST | `/watson/api/project/remoteUploadSplitFile` | 上传文件 |
| 3 | POST | `/watson/api/project/getJZFileOrZjrcuFile` | 拉取行内流水（返回随机logId） |
| 4 | POST | `/watson/api/project/upload/getpendings` | 检查解析状态 |
| 5 | POST | `/watson/api/project/batchDeleteUploadFile` | 删除文件 |
| 6 | POST | `/watson/api/project/getBSByLogId` | 获取银行流水 |
| 7 | POST | `/xfeature-mngs/conversation/htmlEval` | 征信解析 Mock |
| 8 | GET | `/credit/health` | 征信解析健康检查 |

## ⚠️ 错误码列表

| 错误码 | 描述 |
|--------|------|
| 40101 | appId错误 |
| 40102 | appSecretCode错误 |
| 40104 | 可使用项目次数为0，无法创建项目 |
| 40105 | 只读模式下无法新建项目 |
| 40106 | 错误的分析类型，不在规定的取值范围内 |
| 40107 | 当前系统不支持的分析类型 |
| 40108 | 当前用户所属行社无权限 |
| 501014 | 无行内流水文件 |

## 🛠️ 开发指南

### 添加新接口

1. 在 `models/request.py` 和 `models/response.py` 中添加模型
2. 在 `services/` 中添加服务类
3. 在 `routers/api.py` 中添加路由
4. 在 `config/responses/` 中添加响应模板
5. 编写测试

### 修改响应数据

直接编辑 `config/responses/` 下的 JSON 文件，重启服务即可生效。

## 📝 License

MIT

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