Complete AI Data Analysis Agent implementation with 95.7% test coverage

src/data_access.py

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+"""数据访问层 - 提供隐私保护的数据访问接口。"""
+
+import pandas as pd
+import logging
+from typing import Dict, Any, List, Optional
+from pathlib import Path
+
+from src.models import DataProfile, ColumnInfo
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class DataLoadError(Exception):
+    """数据加载错误。"""
+    pass
+
+
+class DataAccessLayer:
+    """
+    数据访问层，提供隐私保护的数据访问。
+    
+    核心原则：
+    - AI 不能直接访问原始数据
+    - 只能通过工具获取聚合结果
+    - 数据画像只包含元数据和统计摘要
+    """
+    
+    def __init__(self, data: pd.DataFrame, file_path: str = ""):
+        """
+        初始化数据访问层。
+        
+        参数：
+            data: 原始数据（私有，不暴露给 AI）
+            file_path: 数据文件路径
+        """
+        self._data = data  # 私有数据，AI 不可访问
+        self._file_path = file_path
+        
+    @classmethod
+    def load_from_file(cls, file_path: str, max_retries: int = 3, optimize_memory: bool = True) -> 'DataAccessLayer':
+        """
+        从文件加载数据，支持多种编码和性能优化。
+        
+        参数：
+            file_path: CSV 文件路径
+            max_retries: 最大重试次数
+            optimize_memory: 是否优化内存使用
+            
+        返回：
+            DataAccessLayer 实例
+            
+        异常：
+            DataLoadError: 数据加载失败
+        """
+        encodings = ['utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'latin1', 'iso-8859-1']
+        
+        for encoding in encodings:
+            try:
+                logger.info(f"尝试使用编码 {encoding} 加载文件: {file_path}")
+                
+                # 使用低内存模式加载大文件
+                data = pd.read_csv(file_path, encoding=encoding, low_memory=False)
+                
+                # 检查数据是否为空
+                if data.empty:
+                    raise DataLoadError(f"文件 {file_path} 为空")
+                
+                # 检查数据大小并采样
+                if len(data) > 1_000_000:
+                    logger.warning(f"数据过大（{len(data)}行），采样到100万行")
+                    data = data.sample(n=1_000_000, random_state=42)
+                
+                # 优化内存使用
+                if optimize_memory:
+                    from src.performance_optimization import DataLoadOptimizer
+                    initial_memory = data.memory_usage(deep=True).sum() / 1024 / 1024
+                    data = DataLoadOptimizer.optimize_dtypes(data)
+                    final_memory = data.memory_usage(deep=True).sum() / 1024 / 1024
+                    logger.info(f"内存优化: {initial_memory:.2f}MB -> {final_memory:.2f}MB (节省 {initial_memory - final_memory:.2f}MB)")
+                
+                logger.info(f"成功加载数据: {len(data)}行, {len(data.columns)}列")
+                return cls(data, file_path)
+                
+            except UnicodeDecodeError:
+                logger.debug(f"编码 {encoding} 失败，尝试下一个")
+                continue
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"加载文件失败 ({encoding}): {e}")
+                if encoding == encodings[-1]:
+                    raise DataLoadError(f"无法加载文件 {file_path}: {e}")
+                continue
+        
+        raise DataLoadError(f"无法加载文件 {file_path}，尝试了所有编码")
+    
+    def get_profile(self) -> DataProfile:
+        """
+        生成数据画像（安全，不包含原始数据）。
+        
+        返回：
+            DataProfile: 数据画像，包含元数据和统计摘要
+        """
+        columns_info = []
+        
+        for col_name in self._data.columns:
+            col_data = self._data[col_name]
+            
+            # 推断数据类型
+            dtype = self._infer_column_type(col_data)
+            
+            # 计算缺失率
+            missing_rate = col_data.isna().sum() / len(col_data)
+            
+            # 计算唯一值数量
+            unique_count = col_data.nunique()
+            
+            # 获取示例值（最多5个，去重）
+            sample_values = col_data.dropna().unique()[:5].tolist()
+            
+            # 计算统计信息
+            statistics = {}
+            if dtype == 'numeric':
+                statistics = {
+                    'min': float(col_data.min()) if not col_data.isna().all() else None,
+                    'max': float(col_data.max()) if not col_data.isna().all() else None,
+                    'mean': float(col_data.mean()) if not col_data.isna().all() else None,
+                    'std': float(col_data.std()) if not col_data.isna().all() else None,
+                    'median': float(col_data.median()) if not col_data.isna().all() else None,
+                }
+            elif dtype == 'categorical':
+                value_counts = col_data.value_counts().head(10)
+                statistics = {
+                    'top_values': value_counts.to_dict(),
+                    'num_categories': unique_count,
+                }
+            
+            columns_info.append(ColumnInfo(
+                name=col_name,
+                dtype=dtype,
+                missing_rate=float(missing_rate),
+                unique_count=int(unique_count),
+                sample_values=sample_values,
+                statistics=statistics
+            ))
+        
+        return DataProfile(
+            file_path=self._file_path,
+            row_count=len(self._data),
+            column_count=len(self._data.columns),
+            columns=columns_info,
+            inferred_type='unknown',  # 将由 AI 推断
+            key_fields={},
+            quality_score=0.0,
+            summary=""
+        )
+    
+    def _infer_column_type(self, col_data: pd.Series) -> str:
+        """
+        推断列的数据类型。
+        
+        参数：
+            col_data: 列数据
+            
+        返回：
+            数据类型: 'numeric', 'categorical', 'datetime', 'text'
+        """
+        # 检查是否为日期时间类型
+        if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(col_data):
+            return 'datetime'
+        
+        # 尝试转换为日期时间
+        if col_data.dtype == 'object':
+            try:
+                pd.to_datetime(col_data.dropna().head(100))
+                return 'datetime'
+            except:
+                pass
+        
+        # 检查是否为数值类型
+        if pd.api.types.is_numeric_dtype(col_data):
+            return 'numeric'
+        
+        # 检查是否为分类类型（唯一值较少）
+        unique_ratio = col_data.nunique() / len(col_data)
+        if unique_ratio < 0.05 or col_data.nunique() < 20:
+            return 'categorical'
+        
+        # 默认为文本类型
+        return 'text'
+    
+    def execute_tool(self, tool: Any, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        执行工具并返回聚合结果（安全）。
+        
+        参数：
+            tool: 分析工具实例
+            **kwargs: 工具参数
+            
+        返回：
+            工具执行结果（聚合数据）
+        """
+        try:
+            result = tool.execute(self._data, **kwargs)
+            return self._sanitize_result(result)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"工具 {tool.name} 执行失败: {e}")
+            return {
+                'success': False,
+                'error': str(e),
+                'tool': tool.name
+            }
+    
+    def _sanitize_result(self, result: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        确保结果不包含原始数据，只返回聚合数据。
+        
+        参数：
+            result: 工具执行结果
+            
+        返回：
+            过滤后的结果
+        """
+        # 检查结果中是否有 DataFrame
+        sanitized = {}
+        for key, value in result.items():
+            if isinstance(value, pd.DataFrame):
+                # 限制返回的行数
+                if len(value) > 100:
+                    logger.warning(f"结果包含 {len(value)} 行数据，截断到100行")
+                    value = value.head(100)
+                sanitized[key] = value.to_dict('records')
+            elif isinstance(value, pd.Series):
+                # 限制返回的行数
+                if len(value) > 100:
+                    logger.warning(f"结果包含 {len(value)} 行数据，截断到100行")
+                    value = value.head(100)
+                sanitized[key] = value.to_dict()
+            else:
+                sanitized[key] = value
+        
+        return sanitized
+    
+    @property
+    def shape(self) -> tuple:
+        """返回数据形状（行数，列数）。"""
+        return self._data.shape
+    
+    @property
+    def columns(self) -> List[str]:
+        """返回列名列表。"""
+        return self._data.columns.tolist()