kai/invoice-master-poc-v2
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invoice-master-poc-v2/docs/REFACTORING_SUMMARY.md
Yaojia Wang e599424a92 Re-structure the project.
2026-01-25 15:21:11 +01:00

4.7 KiB
Raw Blame History

代码重构总结报告

📊 整体成果

测试状态

  • ✅ 688/688 测试全部通过 (100%)
  • ✅ 代码覆盖率: 34% → 37% (+3%)
  • ✅ 0 个失败, 0 个错误

测试覆盖率改进

  • ✅ machine_code_parser: 25% → 65% (+40%)
  • ✅ 新增测试: 55个（633 → 688）

🎯 已完成的重构

1. ✅ Matcher 模块化 (876行 → 205行, ↓76%)

文件:

重构内容:

  • 将单一876行文件拆分为 11个模块
  • 提取 5种独立的匹配策略
  • 创建专门的数据模型、工具函数和上下文处理模块

新模块结构:

测试结果:

  • ✅ 77个 matcher 测试全部通过
  • ✅ 完整的README文档
  • ✅ 策略模式，易于扩展

收益:

  • 📉 代码量减少 76%
  • 📈 可维护性显著提高
  • ✨ 每个策略独立测试
  • 🔧 易于添加新策略

2. ✅ Machine Code Parser 轻度重构 + 测试覆盖 (919行 → 929行)

文件: src/ocr/machine_code_parser.py

重构内容:

  • 提取 3个共享辅助方法，消除重复代码
  • 优化上下文检测逻辑
  • 简化账号格式化方法

测试改进:

  • ✅ 新增55个测试（24 → 79个）
  • ✅ 覆盖率: 25% → 65% (+40%)
  • ✅ 所有688个项目测试通过

新增测试覆盖:

  • 第一轮 (22个测试):
    • _detect_account_context() - 8个测试（上下文检测）
    • _normalize_account_spaces() - 5个测试（空格规范化）
    • _format_account() - 4个测试（账号格式化）
    • parse() - 5个测试（主入口方法）
  • 第二轮 (33个测试):
    • _extract_ocr() - 8个测试（OCR 提取）
    • _extract_bankgiro() - 9个测试（Bankgiro 提取）
    • _extract_plusgiro() - 8个测试（Plusgiro 提取）
    • _extract_amount() - 8个测试（金额提取）

收益:

  • 🔄 消除80行重复代码
  • 📈 可测试性提高（可独立测试辅助方法）
  • 📖 代码可读性提升
  • ✅ 覆盖率从25%提升到65% (+40%)
  • 🎯 低风险，高回报

3. ✅ Field Extractor 分析 (决定不重构)

文件: (1183行)

分析结果: ❌ 不应重构

关键洞察:

  • 表面相似的代码可能有完全不同的用途
  • field_extractor: 解析/提取 字段值
  • src/normalize: 标准化/生成变体 用于匹配
  • 两者职责不同，不应统一

文档:

📈 重构统计

代码行数变化

文件 重构前 重构后 变化 百分比
matcher/field_matcher.py 876行 205行 -671 ↓76%
matcher/ (新增10个模块)* 0行 466行 +466 新增
matcher 总计 876行 671行 -205 ↓23%
ocr/machine_code_parser.py 919行 929行 +10 +1%
总净减少 - - -195行 ↓11%

测试覆盖

模块 测试数 通过率 覆盖率 状态
matcher 77 100% - ✅
field_extractor 45 100% 39% ✅
machine_code_parser 79 100% 65% ✅
normalizer ~120 100% - ✅
其他模块 ~367 100% - ✅
总计 688 100% 37% ✅

🎓 重构经验总结

成功经验

  1. ✅ 先测试后重构

    • 所有重构都有完整测试覆盖
    • 每次改动后立即验证测试
    • 100%测试通过率保证质量

  2. ✅ 识别真正的重复

    • 不是所有相似代码都是重复
    • field_extractor vs normalizer: 表面相似但用途不同
    • machine_code_parser: 真正的代码重复

  3. ✅ 渐进式重构

    • matcher: 大规模模块化 (策略模式)
    • machine_code_parser: 轻度重构 (提取共享方法)
    • field_extractor: 分析后决定不重构

关键决策

✅ 应该重构的情况

  • matcher: 单一文件过长 (876行)，包含多种策略
  • machine_code_parser: 多处相同用途的重复代码

❌ 不应重构的情况

  • field_extractor: 相似代码有不同用途

教训

不要盲目追求DRY原则

相似代码不一定是重复。要理解代码的真实用途。

✅ 总结

关键成果:

  • 📉 净减少 195 行代码
  • 📈 代码覆盖率 +3% (34% → 37%)
  • ✅ 测试数量 +55 (633 → 688)
  • 🎯 machine_code_parser 覆盖率 +40% (25% → 65%)
  • ✨ 模块化程度显著提高
  • 🎯 可维护性大幅提升

重要教训:

相似的代码不一定是重复的代码。理解代码的真实用途，才能做出正确的重构决策。

下一步建议:

  1. 继续提升 machine_code_parser 覆盖率到 80%+ (目前 65%)
  2. 为其他低覆盖模块添加测试（field_extractor 39%, pipeline 19%）
  3. 完善边界条件和异常情况的测试