duxingchen
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任务1 — 后端时间快照逻辑:
get_dashboard_stats 新增 since/until 参数
PENDING/WIP/总数 → 永远实时快照（忽略时间筛选）
COMPLETED/REJECTED → 严格按时段过滤
完成率基于过滤后的COMPLETED计算
任务2 — 前端时间筛选器:
Radio.Button: 今天 | 近7天 | 近30天 | 自定义
DatePicker.RangePicker 自定义区间
切换时重新拉取 /dashboard/stats
任务3 — 协同留言抽屉:
后端: GET /dashboard/messages（上帝视角全厂数据）
JOIN Product → serial_number + material_name
支持 keyword 搜: SN/物料名/留言人/内容
按 created_at 倒序
前端: Drawer + Input.Search + List
点击"留言"数字打开抽屉
分页展示: 留言人/内容/SN标签/物料名/时间
55 lines
1.9 KiB
Python
55 lines
1.9 KiB
Python
"""Dashboard API — 上帝视角（全厂数据，无用户过滤）"""
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from datetime import datetime
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from fastapi import APIRouter, Depends, Query
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from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
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from app.core.database import get_db
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from app.services.dashboard_service import (
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get_dashboard_stats, DashboardStats,
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get_wip_tasks, WipTask,
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search_product_messages, ProductMessageList,
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)
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router = APIRouter(prefix="/dashboard", tags=["管理看板"])
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@router.get("/stats", response_model=DashboardStats)
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async def dashboard_stats(
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since: str | None = Query(None, description="起始日期 ISO 如 2026-08-01T00:00:00"),
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until: str | None = Query(None, description="截止日期 ISO"),
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db: AsyncSession = Depends(get_db),
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):
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"""
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全局统计（上帝视角）。
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时间筛选仅影响 COMPLETED / REJECTED 计数；
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PENDING / WIP / 总数永远返回实时快照。
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"""
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since_dt = datetime.fromisoformat(since) if since else None
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until_dt = datetime.fromisoformat(until) if until else None
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return await get_dashboard_stats(db, since=since_dt, until=until_dt)
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@router.get("/wip-tasks", response_model=list[WipTask])
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async def wip_tasks(
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limit: int = Query(20, ge=1, le=100),
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db: AsyncSession = Depends(get_db),
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):
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"""在制品看板 — 永远实时的 PENDING/WIP 任务"""
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return await get_wip_tasks(db, limit)
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@router.get("/messages", response_model=ProductMessageList)
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async def dashboard_messages(
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keyword: str = Query("", description="搜索: SN码/物料名/留言人/内容"),
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skip: int = Query(0, ge=0),
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limit: int = Query(30, ge=1, le=200),
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db: AsyncSession = Depends(get_db),
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):
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"""
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协同留言搜索（上帝视角 — 全厂所有产品留言）。
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关联 Product 表返回 serial_number + material_name，
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按时间倒序排列。
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"""
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return await search_product_messages(db, keyword=keyword, skip=skip, limit=limit)
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