feat(deepdata): 引入修改密码、文件预览组件与清洗算子增强，deepflow 改名为 deep-flow
本次同步 09-12 至 09-28 的代码变更，主要内容： 新增功能 - 修改密码：后端新增 ChangePasswordRequest DTO 与UserController/UserService 对应接口，前端新增 ChangePasswordDialog 并在 Header 接入入口 - 文件预览组件重构：file-preview 目录拆分出 VideoPreview（支持 blobUrl 直传）、 ImagePreview、AudioPreview，index.tsx 统一调度各类型预览器 - 新增 my_ops 算子模块：markitdown_parser、mineru_pdf_parser、text_quality_evaluator - 新增 tools/minio-file-server MinIO 文件服务 功能增强 - 数据清洗：cleaning_task_service/scheduler/routes 重构， data_juicer_executor 与 wrapper 增强，OperatorTable/LogsTable/TaskDetail 同步调整 - 数据标注：annotation sync.py、project.py 接口与schema 更新 - 数据采集、算子市场、首页与菜单路由相关页面调整 - DataJuicer 算子接入（useOperatorOperations、dj_ops_schema） 结构调整 - deepflow/ 更名为 deep-flow/（419 个文件重命名） - 新增 helm 部署编排、GitHub Actions 之外的自建镜像构建脚本 未纳入本次提交 - scripts-backup/、runtime/python-executor-backup/、components_backup/（备份目录） - *.backup*、__pycache__ 产物 - zh_core_web_sm-3.8.0-py3-none-any.whl（46MB 构建产物） - DataX/（内嵌独立仓库，远程亦未收录其源码）
This commit is contained in:
沃巴蒂
+107
-107
@@ -1,107 +1,107 @@
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# DeepData Python Service (DeepData)
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这是 DeepData 的 Python 服务，负责DeepData的数据合成、数据标注、数据评估等功能。
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## 简要说明
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- 框架：FastAPI
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- 异步数据库/ORM：SQLAlchemy (async)
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- 数据库迁移：Alembic
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- 运行器：uvicorn
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## 快速开始（开发）
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### 前置条件
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- Python 3.11+
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- poetry 包管理器
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1. 克隆仓库
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```bash
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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```
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2. 进入项目目录
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```bash
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cd runtime/deepdata-python
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```
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3. 安装依赖
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由于项目使用poetry管理依赖，你可以使用以下命令安装：：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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poetry install
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```
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或者直接使用pip安装（如果poetry不可用）：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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pip install -e .
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```
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4. 配置环境变量
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复制环境变量示例文件并配置：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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cp .env.example .env
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```
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编辑.env文件，设置必要的环境变量，如数据库连接、Label Studio配置等。
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5. 数据库迁移（开发环境）：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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alembic upgrade head
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```
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6. 启动开发服务器（示例与常用参数）：
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- 本地开发（默认 host/port，自动重载）：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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set -a && source .env && set +a && poetry run uvicorn app.main:app --port 18000 --log-level debug --reload
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```
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或者
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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poetry run python -m app.main
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```
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- 指定主机与端口并打开调试日志：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload --log-level debug
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```
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- 在生产环境使用多个 worker（不使用 --reload）：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 --log-level info --proxy-headers
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```
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- 使用环境变量启动（示例）：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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HOST=0.0.0.0 PORT=8000 uvicorn app.main:app --reload
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```
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注意：
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- `--reload` 仅用于开发，会监视文件变化并重启进程；不要在生产中使用。
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- `--workers` 提供并发处理能力，但会增加内存占用；生产时通常配合进程管理或容器编排（Kubernetes）使用。
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- 若需要完整的生产部署建议使用 ASGI 服务器（如 gunicorn + uvicorn workers / 或直接使用 uvicorn 在容器中配合进程管理）。
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访问 API 文档：
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- Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
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- ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc （推荐使用）
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## 开发新功能
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- 安装开发依赖：
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git clone https://gitea.apescale.com/figmar/deepdata.git
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poetry add xxx
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```
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## 使用（简要）
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- 所有 API 路径以 `/api` 前缀注册（见 `app/main.py` 中 `app.include_router(api_router, prefix="/api")`）。
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- 根路径 `/` 返回服务信息和文档链接。
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更多细节请查看 `doc/usage.md`（接口使用）和 `doc/development.md`（开发说明）。
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# DeepData Python Service (DeepData)
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这是 DeepData 的 Python 服务，负责DeepData的数据合成、数据标注、数据评估等功能。
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## 简要说明
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- 框架：FastAPI
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- 异步数据库/ORM：SQLAlchemy (async)
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- 数据库迁移：Alembic
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- 运行器：uvicorn
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## 快速开始（开发）
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### 前置条件
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- Python 3.11+
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- poetry 包管理器
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1. 克隆仓库
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```bash
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git clone git@github.com:ModelEngine-Group/DeepData.git
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```
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2. 进入项目目录
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```bash
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cd runtime/deepdata-python
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```
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3. 安装依赖
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由于项目使用poetry管理依赖，你可以使用以下命令安装：：
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```bash
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poetry install
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```
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或者直接使用pip安装（如果poetry不可用）：
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```bash
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pip install -e .
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```
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4. 配置环境变量
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复制环境变量示例文件并配置：
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```bash
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cp .env.example .env
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```
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编辑.env文件，设置必要的环境变量，如数据库连接、Label Studio配置等。
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5. 数据库迁移（开发环境）：
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```bash
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alembic upgrade head
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```
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6. 启动开发服务器（示例与常用参数）：
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- 本地开发（默认 host/port，自动重载）：
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```bash
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set -a && source .env && set +a && poetry run uvicorn app.main:app --port 18000 --log-level debug --reload
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```
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或者
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```bash
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poetry run python -m app.main
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```
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- 指定主机与端口并打开调试日志：
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```bash
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uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload --log-level debug
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- 在生产环境使用多个 worker（不使用 --reload）：
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```bash
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uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 --log-level info --proxy-headers
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- 使用环境变量启动（示例）：
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```bash
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HOST=0.0.0.0 PORT=8000 uvicorn app.main:app --reload
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```
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注意：
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- `--reload` 仅用于开发，会监视文件变化并重启进程；不要在生产中使用。
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- `--workers` 提供并发处理能力，但会增加内存占用；生产时通常配合进程管理或容器编排（Kubernetes）使用。
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- 若需要完整的生产部署建议使用 ASGI 服务器（如 gunicorn + uvicorn workers / 或直接使用 uvicorn 在容器中配合进程管理）。
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访问 API 文档：
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- Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
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- ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc （推荐使用）
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## 开发新功能
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- 安装开发依赖：
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```bash
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poetry add xxx
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## 使用（简要）
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- 所有 API 路径以 `/api` 前缀注册（见 `app/main.py` 中 `app.include_router(api_router, prefix="/api")`）。
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- 根路径 `/` 返回服务信息和文档链接。
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更多细节请查看 `doc/usage.md`（接口使用）和 `doc/development.md`（开发说明）。
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