本文档提供项目的完整 API 参考。如果可能，本 API 文档会自动从代码注释生成。
+项目提供以下主要模块的 API：
+如果项目使用自动文档生成工具（如 Sphinx、pydoc、Doxygen），则此部分内容应由工具自动生成。
+pip install sphinx sphinx-rtd-theme
+sphinx-quickstart docs/api/source
+conf.py：import os
+import sys
+sys.path.insert(0, os.path.abspath('../../..'))
+
+extensions = [
+ 'sphinx.ext.autodoc',
+ 'sphinx.ext.napoleon',
+ 'sphinx.ext.viewcode',
+ 'sphinx.ext.githubpages'
+]
+
+html_theme = 'sphinx_rtd_theme'
+cd docs/api
+sphinx-apidoc -o source/ ../../your_project
+make html
+npm install typedoc --save-dev
+npx typedoc --out docs/api --entryPoints src/index.ts
+类定义：
+class Project:
+ """项目主类，提供核心功能"""
+
+ def __init__(self, config_path: str = None, log_level: str = "INFO"):
+ """
+ 初始化项目
+
+ 参数:
+ config_path: 配置文件路径
+ log_level: 日志级别 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)
+ """
+ pass
+
+ def load_config(self, config_path: str = None) -> dict:
+ """
+ 加载配置文件
+
+ 参数:
+ config_path: 配置文件路径，如果为None则使用初始化时的路径
+
+ 返回:
+ 配置字典
+ """
+ pass
+
+ def run(self, input_data: Any = None) -> dict:
+ """
+ 运行项目
+
+ 参数:
+ input_data: 输入数据
+
+ 返回:
+ 运行结果
+ """
+ pass
+class DataLoader:
+ """数据加载器，支持多种格式"""
+
+ def load_csv(self, filepath: str, **kwargs) -> pd.DataFrame:
+ """
+ 加载CSV文件
+
+ 参数:
+ filepath: CSV文件路径
+ **kwargs: 传递给pandas.read_csv的额外参数
+
+ 返回:
+ pandas DataFrame
+ """
+ pass
+
+ def load_json(self, filepath: str, **kwargs) -> dict:
+ """
+ 加载JSON文件
+
+ 参数:
+ filepath: JSON文件路径
+ **kwargs: 传递给json.load的额外参数
+
+ 返回:
+ JSON数据字典
+ """
+ pass
+
+ def load_from_database(self, query: str, connection: Any = None) -> pd.DataFrame:
+ """
+ 从数据库加载数据
+
+ 参数:
+ query: SQL查询语句
+ connection: 数据库连接对象
+
+ 返回:
+ pandas DataFrame
+ """
+ pass
+class DataTransformer:
+ """数据转换器，提供数据清洗和转换功能"""
+
+ def clean_data(self, df: pd.DataFrame, options: dict = None) -> pd.DataFrame:
+ """
+ 清洗数据
+
+ 参数:
+ df: 输入DataFrame
+ options: 清洗选项
+
+ 返回:
+ 清洗后的DataFrame
+ """
+ pass
+
+ def normalize(self, df: pd.DataFrame, columns: List[str] = None) -> pd.DataFrame:
+ """
+ 数据标准化
+
+ 参数:
+ df: 输入DataFrame
+ columns: 要标准化的列名列表，如果为None则标准化所有数值列
+
+ 返回:
+ 标准化后的DataFrame
+ """
+ pass
+
+ def encode_categorical(self, df: pd.DataFrame, columns: List[str] = None) -> pd.DataFrame:
+ """
+ 分类变量编码
+
+ 参数:
+ df: 输入DataFrame
+ columns: 要编码的列名列表，如果为None则编码所有分类列
+
+ 返回:
+ 编码后的DataFrame
+ """
+ pass
+class Analyzer:
+ """数据分析器，提供统计分析功能"""
+
+ def describe(self, df: pd.DataFrame) -> dict:
+ """
+ 数据描述统计
+
+ 参数:
+ df: 输入DataFrame
+
+ 返回:
+ 描述统计字典
+ """
+ pass
+
+ def correlation_analysis(self, df: pd.DataFrame, method: str = "pearson") -> pd.DataFrame:
+ """
+ 相关性分析
+
+ 参数:
+ df: 输入DataFrame
+ method: 相关性计算方法 ("pearson", "spearman", "kendall")
+
+ 返回:
+ 相关性矩阵DataFrame
+ """
+ pass
+
+ def hypothesis_test(self, df: pd.DataFrame, test_type: str, **kwargs) -> dict:
+ """
+ 假设检验
+
+ 参数:
+ df: 输入DataFrame
+ test_type: 检验类型 ("t-test", "chi-square", "anova")
+ **kwargs: 检验特定参数
+
+ 返回:
+ 检验结果字典
+ """
+ pass
+class ModelTrainer:
+ """模型训练器，提供机器学习模型训练功能"""
+
+ def train(self, X, y, model_type: str = "random_forest", **kwargs) -> Any:
+ """
+ 训练模型
+
+ 参数:
+ X: 特征数据
+ y: 目标数据
+ model_type: 模型类型
+ **kwargs: 模型特定参数
+
+ 返回:
+ 训练好的模型
+ """
+ pass
+
+ def evaluate(self, model, X_test, y_test, metrics: List[str] = None) -> dict:
+ """
+ 评估模型
+
+ 参数:
+ model: 训练好的模型
+ X_test: 测试特征数据
+ y_test: 测试目标数据
+ metrics: 评估指标列表
+
+ 返回:
+ 评估结果字典
+ """
+ pass
+
+ def cross_validate(self, X, y, model_type: str = "random_forest", cv: int = 5, **kwargs) -> dict:
+ """
+ 交叉验证
+
+ 参数:
+ X: 特征数据
+ y: 目标数据
+ model_type: 模型类型
+ cv: 交叉验证折数
+ **kwargs: 模型特定参数
+
+ 返回:
+ 交叉验证结果字典
+ """
+ pass
+class Logger:
+ """日志记录器，提供灵活的日志功能"""
+
+ def __init__(self, name: str = None, level: str = "INFO"):
+ """
+ 初始化日志记录器
+
+ 参数:
+ name: 日志记录器名称
+ level: 日志级别
+ """
+ pass
+
+ def debug(self, message: str, **kwargs):
+ """
+ 记录调试信息
+
+ 参数:
+ message: 日志消息
+ **kwargs: 额外参数
+ """
+ pass
+
+ def info(self, message: str, **kwargs):
+ """
+ 记录一般信息
+
+ 参数:
+ message: 日志消息
+ **kwargs: 额外参数
+ """
+ pass
+
+ def warning(self, message: str, **kwargs):
+ """
+ 记录警告信息
+
+ 参数:
+ message: 日志消息
+ **kwargs: 额外参数
+ """
+ pass
+
+ def error(self, message: str, **kwargs):
+ """
+ 记录错误信息
+
+ 参数:
+ message: 日志消息
+ **kwargs: 额外参数
+ """
+ pass
+class ConfigManager:
+ """配置管理器，提供配置加载和管理功能"""
+
+ def __init__(self, config_path: str = None):
+ """
+ 初始化配置管理器
+
+ 参数:
+ config_path: 配置文件路径
+ """
+ pass
+
+ def load(self, config_path: str = None) -> dict:
+ """
+ 加载配置
+
+ 参数:
+ config_path: 配置文件路径
+
+ 返回:
+ 配置字典
+ """
+ pass
+
+ def save(self, config: dict, config_path: str = None):
+ """
+ 保存配置
+
+ 参数:
+ config: 配置字典
+ config_path: 配置文件路径
+ """
+ pass
+
+ def get(self, key: str, default: Any = None) -> Any:
+ """
+ 获取配置值
+
+ 参数:
+ key: 配置键
+ default: 默认值
+
+ 返回:
+ 配置值
+ """
+ pass
+
+ def set(self, key: str, value: Any):
+ """
+ 设置配置值
+
+ 参数:
+ key: 配置键
+ value: 配置值
+ """
+ pass
+from your_project import Project
+from your_project.data_loader import DataLoader
+from your_project.analyzer import Analyzer
+
+# 初始化项目
+project = Project(config_path="config.yaml")
+
+# 加载配置
+config = project.load_config()
+
+# 加载数据
+data_loader = DataLoader()
+df = data_loader.load_csv("data.csv")
+
+# 分析数据
+analyzer = Analyzer()
+stats = analyzer.describe(df)
+print(stats)
+from your_project.model_trainer import ModelTrainer
+from your_project.data_transformer import DataTransformer
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+
+# 准备数据
+transformer = DataTransformer()
+df_clean = transformer.clean_data(df)
+X = df_clean.drop("target", axis=1)
+y = df_clean["target"]
+
+# 分割数据
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
+
+# 训练模型
+trainer = ModelTrainer()
+model = trainer.train(X_train, y_train, model_type="random_forest")
+
+# 评估模型
+metrics = trainer.evaluate(model, X_test, y_test)
+print(f"模型性能: {metrics}")
+当前 API 版本：v1.0.0
+如果您想为 API 文档做出贡献：
+本文档描述项目的整体架构设计、组件交互和数据流。
+本项目采用模块化设计，遵循分层架构原则，确保系统的高可维护性、可扩展性和可靠性。
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ 用户界面层 (UI Layer) │
+│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
+│ │ Web界面 │ │ CLI工具 │ │ API接口 │ │
+│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
+└───────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
+ │ HTTP/REST/CLI
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ 应用服务层 (Application Layer) │
+│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
+│ │ 业务逻辑控制器 (Controllers) │ │
+│ │ • 请求路由与验证 │ │
+│ │ • 业务流程协调 │ │
+│ │ • 事务管理 │ │
+│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
+└───────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
+ │ 服务调用
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ 业务逻辑层 (Business Layer) │
+│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
+│ │ 服务模块A │ │ 服务模块B │ │ 服务模块C │ │
+│ │ • 核心算法 │ │ • 数据分析 │ │ • 模型训练 │ │
+│ │ • 业务规则 │ │ • 统计计算 │ │ • 预测推理 │ │
+│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
+└───────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
+ │ 数据访问
+┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
+│ 数据访问层 (Data Access Layer) │
+│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
+│ │ 数据仓库 │ │ 缓存层 │ │ 文件系统 │ │
+│ │ • 关系数据库│ │ • Redis │ │ • 本地文件 │ │
+│ │ • NoSQL │ │ • Memcached │ │ • 云存储 │ │
+│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
+└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
+功能： +- 提供多种用户交互方式 +- 输入验证和格式化 +- 响应渲染
+包含组件： +- Web界面：基于React/Vue的现代Web应用 +- CLI工具：命令行接口，用于脚本化和自动化 +- API接口：RESTful API，供第三方系统集成
+功能： +- 请求处理和路由 +- 身份认证和授权 +- 会话管理 +- 输入数据验证
+关键类：
+- RequestHandler：处理HTTP请求
+- AuthMiddleware：认证中间件
+- RateLimiter：限流控制
+- ValidationService：数据验证服务
功能： +- 实现核心业务规则 +- 数据处理和转换 +- 算法执行 +- 模型管理和训练
+核心模块：
+class DataProcessor:
+ """数据处理引擎"""
+
+ def extract(self, source):
+ """数据提取"""
+ pass
+
+ def transform(self, data, rules):
+ """数据转换"""
+ pass
+
+ def load(self, data, destination):
+ """数据加载"""
+ pass
+class AnalyticsEngine:
+ """分析引擎"""
+
+ def statistical_analysis(self, dataset):
+ """统计分析"""
+ pass
+
+ def predictive_modeling(self, features, target):
+ """预测建模"""
+ pass
+
+ def optimization(self, objective, constraints):
+ """优化计算"""
+ pass
+class ModelManager:
+ """模型管理器"""
+
+ def train(self, config):
+ """训练模型"""
+ pass
+
+ def evaluate(self, model, test_data):
+ """评估模型"""
+ pass
+
+ def deploy(self, model, environment):
+ """部署模型"""
+ pass
+
+ def monitor(self, model, metrics):
+ """监控模型"""
+ pass
+功能： +- 数据持久化 +- 缓存管理 +- 数据检索优化
+组件：
+class DataRepository:
+ """数据仓库抽象"""
+
+ def __init__(self, connection):
+ self.connection = connection
+
+ def save(self, entity):
+ """保存实体"""
+ pass
+
+ def find(self, query):
+ """查找实体"""
+ pass
+
+ def delete(self, entity_id):
+ """删除实体"""
+ pass
+class CacheService:
+ """缓存服务"""
+
+ def __init__(self, backend="redis"):
+ self.backend = backend
+
+ def get(self, key):
+ """获取缓存"""
+ pass
+
+ def set(self, key, value, ttl=None):
+ """设置缓存"""
+ pass
+
+ def invalidate(self, key):
+ """失效缓存"""
+ pass
+1. 数据输入
+ ↓
+2. 数据验证和清洗
+ ↓
+3. 特征工程和转换
+ ↓
+4. 模型训练/推理
+ ↓
+5. 结果后处理
+ ↓
+6. 输出和持久化
+┌─────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐
+│ 数据源 │───▶│ 数据摄取器 │───▶│ 数据清洗器 │───▶│ 特征工程 │
+│(CSV/DB/ │ │ (Ingestor) │ │ (Cleaner) │ │(Feature │
+│ API等) │ └──────────────┘ └──────────────┘ │ Engineer)│
+└─────────┘ │ │ └──────────┘
+ │ │ │
+ ┌────▼────┐ ┌─────▼────┐ │
+ │ 缓存层 │ │ 数据质量 │ │
+ │ (Cache) │ │ 监控器 │ │
+ └─────────┘ │(Quality │ │
+ │ Monitor) │ │
+ └──────────┘ │
+ ▼
+┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐
+│ 结果存储 │◀───│ 结果处理器 │◀───│ 模型引擎 │◀───│ 模型训练/ │
+│(Result │ │ (Processor) │ │ (Engine) │ │ 推理器 │
+│ Storage) │ └──────────────┘ └──────────────┘ │(Trainer/ │
+└──────────┘ │ │ │ Inferencer)
+ │ │ └──────────┘
+ ┌────▼────┐ ┌─────▼────┐ │
+ │ 可视化 │ │ 模型评估 │ │
+ │(Viz) │ │(Evaluator)│ │
+ └─────────┘ └──────────┘ │
+ │
+ ┌──────▼──────┐
+ │ 模型仓库 │
+ │ (Model Repo)│
+ └─────────────┘
+┌─────────────────┐
+│ 开发机器 │
+│ • 本地数据库 │
+│ • 开发服务器 │
+│ • 调试工具 │
+└─────────────────┘
+┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
+│ 持续集成 │───▶│ 测试服务器 │
+│ • 自动构建 │ │ • 集成测试 │
+│ • 单元测试 │ │ • 系统测试 │
+└─────────────────┘ └─────────────────┘
+┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
+│ 负载均衡器 │───▶│ 应用服务器集群 │───▶│ 数据库集群 │
+│ • Nginx │ │ • 多实例部署 │ │ • 主从复制 │
+│ • HAProxy │ │ • 自动扩展 │ │ • 读写分离 │
+└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
+ │ │ │
+ ▼ ▼ ▼
+┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
+│ CDN和缓存 │ │ 消息队列集群 │ │ 对象存储 │
+│ • CloudFront │ │ • Kafka集群 │ │ • S3兼容存储 │
+│ • Redis缓存 │ │ • RabbitMQ │ │ • 备份系统 │
+└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
+VPN访问控制
+应用层安全
+身份认证和授权
+数据层安全
+数据脱敏
+运维安全
+用户请求
+ ↓
+身份验证 (JWT/OAuth2)
+ ↓
+令牌验证和解析
+ ↓
+权限检查 (RBAC/ABAC)
+ ↓
+资源访问
+缓存预热
+数据库优化
+分库分表
+异步处理
+批处理
+水平扩展
+