DXC
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背景：此前「滞后几天」在后端（calculate_offset）和前端（Dashboard.vue 自算
diffDays/diffHours）各有一套实现，阈值与粒度都不同，跨日必然打架 —— 昨天
23:00 的数据在次日 01:00 查看，后端说「滞后 1 天」，前端标「昨日数据」。
services/time_utils.py:
- 新增 staleness_of()，统一返回 {level, days, text}，level 分
unknown / ok / yesterday / lagging / severe 五级。
- 日期解析改用正则抠 YYYY-MM-DD，分隔符兼容 - / _，因此 ISO 的
2026-09-15T08:30:00Z、2026/09/15、2026_09_15 都能识别。
原来的 split(' ')[0] + strptime('%Y-%m-%d') 遇到 ISO T 或斜杠会直接返回
「时间解析失败」，而 82 爬虫的 target_time 是原样透传接口返回值的，格式
不可控。
- calculate_offset 保留为兼容入口，内部委托 staleness_of。
models.py:
- to_dict() 新增 stale_level / stale_days。
- 修复状态映射：白名单原来只有 ['离线','异常','已离线']，漏了 'offline'，
而 /add_device 创建手动设备写的正是 status='offline'，导致手动添加的设备
被映射成 online、在面板上永远显示「在线」。改为大小写归一后比对，并纳入
unknown/未知。
实测：本地库 status 分布由 online:103/offline:2 修正为 online:99/offline:6。
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3.4 KiB
Python
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3.4 KiB
Python
# services/time_utils.py
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数据时效判定的唯一实现。
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此前「滞后几天」这件事在后端（calculate_offset）和前端（Dashboard.vue 里
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自算 diffDays/diffHours）各算了一套，阈值和粒度都不同，跨日必然打架：
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昨天 23:00 的数据在次日 01:00 查看，后端说「滞后 1 天」，前端标「昨日数据」。
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现在统一由这里判定，前端只消费 Device.to_dict() 暴露的
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offset / stale_level / stale_days 三个字段做渲染。
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刻意不依赖 flask / db / models，避免被 services.db_ingest 和 routes.api
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互相引用时产生循环导入。
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import re
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from datetime import datetime, date
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# 视为「从未同步」的占位值
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_NEVER_SYNCED = ('', 'N/A', 'NA', 'NONE', 'NULL', 'NAN')
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# 从任意时间字符串里抠出 YYYY-MM-DD。分隔符兼容 - / _ ，
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# 因此 ISO 的 2026-09-15T08:30:00Z 和 2026_09_15 都能命中。
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# 滞后判定按自然日，时分秒不影响结果，所以不做完整的时间解析。
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_DATE_RE = re.compile(r'(\d{4})[-/_](\d{1,2})[-/_](\d{1,2})')
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# 超过这个自然日数算「严重滞后」
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SEVERE_THRESHOLD_DAYS = 7
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# 判定级别
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LEVEL_UNKNOWN = 'unknown' # 从未同步 / 时间无法解析
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LEVEL_OK = 'ok' # 当天
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LEVEL_YESTERDAY = 'yesterday' # 昨天
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LEVEL_LAGGING = 'lagging' # 滞后 2~7 天
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LEVEL_SEVERE = 'severe' # 滞后 7 天以上
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def parse_record_date(value):
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把各种格式的记录时间解析成 date，失败返回 None。
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兼容：2026-09-15 08:30:00 / 2026_09_15 / 2026-09-15T08:30:00Z /
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2026/09/15 08:30 / 2026-09-15 08:30 / 2026-09-15
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"""
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if value is None:
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return None
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text = str(value).strip()
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if not text or text.upper() in _NEVER_SYNCED:
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return None
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match = _DATE_RE.search(text)
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if not match:
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return None
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try:
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return date(int(match.group(1)), int(match.group(2)), int(match.group(3)))
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except ValueError:
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# 例如 2026-13-45 这种越界日期
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return None
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def staleness_of(value):
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统一的滞后判定。
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返回 {'level': str, 'days': int|None, 'text': str}
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level —— unknown / ok / yesterday / lagging / severe
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days —— 滞后自然日数，unknown 时为 None
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text —— 中文描述，可直接展示
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"""
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if value is None or str(value).strip().upper() in _NEVER_SYNCED:
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return {'level': LEVEL_UNKNOWN, 'days': None, 'text': '从未同步'}
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record_date = parse_record_date(value)
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if record_date is None:
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return {'level': LEVEL_UNKNOWN, 'days': None, 'text': '时间解析失败'}
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days = (datetime.now().date() - record_date).days
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if days < 0:
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# 数据时间在未来（设备/服务端时钟超前），按当天处理，不显示负数
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days = 0
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if days == 0:
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return {'level': LEVEL_OK, 'days': 0, 'text': '当天'}
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if days == 1:
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return {'level': LEVEL_YESTERDAY, 'days': 1, 'text': '滞后 1 天'}
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if days <= SEVERE_THRESHOLD_DAYS:
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return {'level': LEVEL_LAGGING, 'days': days, 'text': f'滞后 {days} 天'}
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return {'level': LEVEL_SEVERE, 'days': days, 'text': f'滞后 {days} 天'}
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def calculate_offset(latest_time_str):
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"""
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(兼容保留) 返回滞后天数的中文描述文本。
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新代码请直接用 staleness_of()，需要分级时不要再从这段文本里反解。
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"""
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return staleness_of(latest_time_str)['text']
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