# 流水分析 Mock 服务器设计方案

**创建日期**: 2026-03-02
**作者**: Claude Code

## 项目概述

### 背景
当前项目需要与流水分析平台进行接口对接，但在开发和测试过程中，依赖外部真实服务存在以下问题：
- 网络连接不稳定，影响测试效率
- 无法控制返回数据，难以测试各种场景
- 无法模拟错误场景和边界情况
- 团队成员无法共享测试环境

### 解决方案
开发一个独立的 Mock 服务器，基于 Python + FastAPI 技术栈，模拟流水分析平台的 7 个核心接口，支持：
- 配置文件驱动的响应数据
- 文件上传解析延迟模拟
- 错误场景触发机制
- 自动生成的 API 文档

### 技术选型

| 技术组件 | 选择 | 理由 |
|---------|------|------|
| Web框架 | FastAPI | 现代异步框架，自动生成API文档，强类型支持 |
| 数据验证 | Pydantic | 与FastAPI原生集成，类型提示清晰 |
| 配置管理 | JSON文件 | 易于修改，非开发人员也能调整测试数据 |
| 状态存储 | 内存字典 | 轻量级，重启清空，适合Mock场景 |

---

## 整体架构

```
lsfx-mock-server/
├── main.py                 # 应用入口
├── config/
│   ├── settings.py         # 全局配置
│   └── responses/          # 响应模板配置文件
│       ├── token.json
│       ├── upload.json
│       ├── parse_status.json
│       └── bank_statement.json
├── models/
│   ├── request.py          # 请求模型（Pydantic）
│   └── response.py         # 响应模型（Pydantic）
├── services/
│   ├── token_service.py    # Token管理
│   ├── file_service.py     # 文件上传和解析模拟
│   └── statement_service.py # 流水数据管理
├── routers/
│   └── api.py              # 所有API路由
├── utils/
│   ├── response_builder.py # 响应构建器
│   └── error_simulator.py  # 错误场景模拟
└── requirements.txt
```

### 核心设计思想
1. **配置驱动** - 所有响应数据在JSON配置文件中，方便修改
2. **内存状态管理** - 使用全局字典存储运行时状态（tokens、文件记录等）
3. **异步任务** - 使用FastAPI后台任务模拟文件解析延迟
4. **错误标记识别** - 检测请求参数中的特殊标记触发错误响应

---

## 数据模型设计

### 请求模型

对应Java项目中的DTO类：

```python
# models/request.py
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional

class GetTokenRequest(BaseModel):
    projectNo: str
    entityName: str
    userId: str
    userName: str
    orgCode: str
    entityId: Optional[str] = None
    xdRelatedPersons: Optional[str] = None
    jzDataDateId: Optional[str] = "0"
    innerBSStartDateId: Optional[str] = "0"
    innerBSEndDateId: Optional[str] = "0"
    analysisType: Optional[int] = -1
    departmentCode: Optional[str] = None

class UploadFileRequest(BaseModel):
    groupId: int

class FetchInnerFlowRequest(BaseModel):
    groupId: int
    customerNo: str
    dataChannelCode: str
    requestDateId: int
    dataStartDateId: int
    dataEndDateId: int
    uploadUserId: int

class CheckParseStatusRequest(BaseModel):
    groupId: int
    inprogressList: str

class GetBankStatementRequest(BaseModel):
    groupId: int
    logId: int
    pageNow: int
    pageSize: int
```

### 响应模型

对应Java项目中的VO类：

```python
# models/response.py
from pydantic import BaseModel
from typing import Optional, List, Dict, Any

class TokenData(BaseModel):
    token: str
    projectId: int
    projectNo: str
    entityName: str
    analysisType: int

class GetTokenResponse(BaseModel):
    code: str = "200"
    data: Optional[TokenData] = None
    message: str = "create.token.success"
    status: str = "200"
    successResponse: bool = True

# 其他响应模型类似...
```

---

## 核心业务逻辑

### 文件解析延迟模拟

**实现机制：**
1. 上传接口立即返回，状态为"解析中"
2. 使用FastAPI的BackgroundTasks在后台延迟执行
3. 延迟3-5秒后更新状态为"解析完成"
4. 轮询检查接口返回当前解析状态

```python
# services/file_service.py
class FileService:
    def __init__(self):
        self.file_records: Dict[int, Dict] = {}
        self.parsing_status: Dict[int, bool] = {}

    async def upload_file(self, group_id: int, file, background_tasks: BackgroundTasks):
        log_id = generate_log_id()

        # 立即存储记录，标记为解析中
        self.file_records[log_id] = {
            "logId": log_id,
            "status": -5,
            "uploadStatusDesc": "parsing",
            ...
        }
        self.parsing_status[log_id] = True

        # 启动后台任务，延迟4秒后完成解析
        background_tasks.add_task(
            self._simulate_parsing,
            log_id,
            delay_seconds=4
        )

        return log_id

    def _simulate_parsing(self, log_id: int, delay_seconds: int):
        time.sleep(delay_seconds)
        if log_id in self.file_records:
            self.file_records[log_id]["status"] = -5
            self.file_records[log_id]["uploadStatusDesc"] = "data.wait.confirm.newaccount"
            self.parsing_status[log_id] = False
```

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## 错误场景模拟机制

### 错误触发规则

通过请求参数中的特殊标记触发对应的错误响应：

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

**检测逻辑：**
```python
@staticmethod
def detect_error_marker(value: str) -> Optional[str]:
    """检测字符串中的错误标记

    规则：如果字符串包含 error_XXXX，则返回 XXXX
    例如：
    - "project_error_40101" -> "40101"
    - "test_error_501014" -> "501014"
    """
    if not value:
        return None

    import re
    pattern = r'error_(\d+)'
    match = re.search(pattern, value)
    if match:
        return match.group(1)
    return None
```

**使用示例：**
```python
# 在服务中使用
def get_token(request: GetTokenRequest):
    error_code = ErrorSimulator.detect_error_marker(request.projectNo)
    if error_code:
        return ErrorSimulator.build_error_response(error_code)

    # 正常流程...
```

**测试方式：**
```python
# 触发 40101 错误
request_data = {
    "projectNo": "test_project_error_40101",  # 包含错误标记
    "entityName": "测试企业",
    ...
}
```

---

## 配置文件结构

### 响应模板配置

```json
// config/responses/token.json
{
  "success_response": {
    "code": "200",
    "data": {
      "token": "eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.mock_token_{project_id}",
      "projectId": "{project_id}",
      "projectNo": "{project_no}",
      "entityName": "{entity_name}",
      "analysisType": 0
    },
    "message": "create.token.success",
    "status": "200",
    "successResponse": true
  }
}
```

```json
// config/responses/upload.json
{
  "success_response": {
    "code": "200",
    "data": {
      "accountsOfLog": {},
      "uploadLogList": [
        {
          "logId": "{log_id}",
          "status": -5,
          "uploadStatusDesc": "data.wait.confirm.newaccount",
          ...
        }
      ]
    }
  }
}
```

### 全局配置

```python
# config/settings.py
from pydantic import BaseSettings

class Settings(BaseSettings):
    APP_NAME: str = "流水分析Mock服务"
    APP_VERSION: str = "1.0.0"
    DEBUG: bool = True
    HOST: str = "0.0.0.0"
    PORT: int = 8000

    # 模拟配置
    PARSE_DELAY_SECONDS: int = 4
    MAX_FILE_SIZE: int = 10485760  # 10MB

    class Config:
        env_file = ".env"

settings = Settings()
```

---

## API 路由实现

### 核心接口

```python
# routers/api.py
from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks, UploadFile, File

router = APIRouter()

# 接口1：获取Token
@router.post("/account/common/getToken")
async def get_token(request: GetTokenRequest):
    error_code = ErrorSimulator.detect_error_marker(request.projectNo)
    if error_code:
        return ErrorSimulator.build_error_response(error_code)
    return token_service.create_token(request)

# 接口2：上传文件
@router.post("/watson/api/project/remoteUploadSplitFile")
async def upload_file(
    background_tasks: BackgroundTasks,
    groupId: int = Form(...),
    file: UploadFile = File(...)
):
    return file_service.upload_file(groupId, file, background_tasks)

# 接口3：拉取行内流水
@router.post("/watson/api/project/getJZFileOrZjrcuFile")
async def fetch_inner_flow(request: FetchInnerFlowRequest):
    error_code = ErrorSimulator.detect_error_marker(request.customerNo)
    if error_code:
        return ErrorSimulator.build_error_response(error_code)
    return file_service.fetch_inner_flow(request)

# 接口4：检查解析状态
@router.post("/watson/api/project/upload/getpendings")
async def check_parse_status(request: CheckParseStatusRequest):
    return file_service.check_parse_status(request.groupId, request.inprogressList)

# 接口5：删除文件
@router.post("/watson/api/project/batchDeleteUploadFile")
async def delete_files(request: dict):
    return file_service.delete_files(
        request.get("groupId"),
        request.get("logIds"),
        request.get("userId")
    )

# 接口6：获取银行流水
@router.post("/watson/api/project/getBSByLogId")
async def get_bank_statement(request: GetBankStatementRequest):
    return statement_service.get_bank_statement(request)
```

### 主应用

```python
# main.py
from fastapi import FastAPI
from routers import api

app = FastAPI(
    title="流水分析Mock服务",
    description="模拟流水分析平台的7个核心接口",
    version="1.0.0",
    docs_url="/docs",
    redoc_url="/redoc"
)

app.include_router(api.router, tags=["流水分析接口"])

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
```

---

## 测试和使用说明

### 启动服务

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

# 启动服务
python main.py

# 或使用uvicorn启动（支持热重载）
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
```

### 访问API文档

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

### 测试示例

#### 1. 正常流程测试

```python
import requests

# 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",
        "orgCode": "902000"
    }
)
result = response.json()
token = result["data"]["token"]
project_id = result["data"]["projectId"]

# 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},
    headers={"X-Xencio-Client-Id": "26e5b9239853436b85c623f4b7a6d0e6"}
)
log_id = response.json()["data"]["uploadLogList"][0]["logId"]

# 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)},
        headers={"X-Xencio-Client-Id": "26e5b9239853436b85c623f4b7a6d0e6"}
    )
    result = response.json()
    if not result["data"]["parsing"]:
        print("解析完成")
        break
    time.sleep(1)

# 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
    },
    headers={"X-Xencio-Client-Id": "26e5b9239853436b85c623f4b7a6d0e6"}
)
```

#### 2. 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_project_error_40101",  # 包含错误标记
        "entityName": "测试企业",
        "userId": "902001",
        "userName": "902001",
        "orgCode": "902000"
    }
)
# 返回: {"code": "40101", "message": "appId错误", ...}

# 触发 501014 错误（无行内流水文件）
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/watson/api/project/getJZFileOrZjrcuFile",
    json={
        "groupId": 1,
        "customerNo": "test_error_501014",  # 包含错误标记
        "dataChannelCode": "ZJRCU",
        "requestDateId": 20260302,
        "dataStartDateId": 20260201,
        "dataEndDateId": 20260228,
        "uploadUserId": 902001
    }
)
# 返回: {"code": "501014", "message": "无行内流水文件", ...}
```

### 配置修改

- 修改 `config/responses/` 下的JSON文件可以自定义响应数据
- 修改 `config/settings.py` 可以调整延迟时间、端口等配置
- 支持 `.env` 文件覆盖配置

---

## 依赖清单

```txt
# requirements.txt
fastapi==0.104.1
uvicorn[standard]==0.24.0
pydantic==2.5.0
python-multipart==0.0.6
```

---

## 使用场景

### A. 开发阶段测试
在业务代码开发过程中，修改配置文件 `application-dev.yml`，将 `lsfx.api.base-url` 改为 `http://localhost:8000`，启动Mock服务器后，业务代码即可连接Mock服务进行测试。

### B. 完全替换测试
直接使用 Mock 服务器进行接口测试，验证业务逻辑的正确性。生产环境切换到真实服务。

### C. CI/CD 集成
在持续集成流程中使用 Mock 服务器，自动化测试接口调用逻辑。

---

## 扩展性考虑

### 后续可能的增强功能

1. **数据持久化** - 如需保留历史记录，可集成SQLite
2. **更复杂的场景模拟** - 支持配置文件定义多个场景
3. **请求日志记录** - 记录所有请求用于调试
4. **Web管理界面** - 可视化管理Mock数据和状态
5. **Docker部署** - 提供Dockerfile方便部署

当前设计已满足核心需求，保持简洁实用。

---

## 总结

这是一个**配置驱动、轻量级、易于使用**的 Mock 服务器设计，核心特点：

✅ **完整性** - 覆盖所有7个核心接口
✅ **真实性** - 模拟文件解析延迟等真实场景
✅ **灵活性** - 配置文件驱动，错误场景可触发
✅ **易用性** - 自动API文档，零配置启动
✅ **可维护** - 代码结构清晰，与Java项目对应

满足您的Mock测试需求，提升开发和测试效率。