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Raw Blame History

Screenplay Services 实现

变更日期：2026-02-03
变更类型：功能实现
影响范围：后端服务层

变更概述

实现了剧本管理服务（ScreenplayService）和剧本标签管理服务（ScreenplayTagService），完善了 Repository 层的 CRUD 方法，为剧本功能提供完整的业务逻辑支持。

变更详情

1. Repository 层完善

1.1 ScreenplayRepository 增强

文件：server/app/repositories/screenplay_repository.py

新增方法：

create() - 创建剧本
update() - 更新剧本
delete() - 软删除剧本
create_character() - 创建角色
update_character() - 更新角色
delete_character() - 删除角色
create_location() - 创建场景
update_location() - 更新场景
delete_location() - 删除场景
create_prop() - 创建道具
update_prop() - 更新道具
delete_prop() - 删除道具

日志规范：

使用 get_logger(__name__) 替代 logging.getLogger()
使用 %-formatting 格式化日志消息
异常日志使用 exc_info=True

1.2 ScreenplayTagRepository 增强

文件：server/app/repositories/screenplay_tag_repository.py

新增方法：

create() - 创建标签
update() - 更新标签
delete() - 删除标签
count_resources_by_tag() - 统计标签关联的资源数量

日志规范：

修正 logging 导入为 get_logger(__name__)
统一日志格式

2. Service 层实现

2.1 ScreenplayService

文件：server/app/services/screenplay_service.py

核心功能：

剧本查询（按 ID）
角色管理（创建）
场景管理（创建）
道具管理（创建）
AI 解析数据存储（store_parsed_elements()）
权限检查（_check_project_permission()）

关键方法：

async def store_parsed_elements(
    self,
    screenplay_id: UUID,
    parsed_data: Dict[str, Any]
) -> Dict[str, Any]:
    """
    存储 AI 解析的剧本元素（供 Celery Worker 调用）
    
    流程：
    1. 存储角色 → character_id_map
    2. 存储场景 → location_id_map
    3. 存储道具 → prop_id_map
    4. 调用 ScreenplayTagService.store_tags() 存储标签
    5. 更新剧本统计（character_count, location_count）
    6. 提交事务
    
    返回：
    - character_id_map: {角色名: UUID}
    - location_id_map: {场景名: UUID}
    - prop_id_map: {道具名: UUID}
    - tag_id_maps: {element_type: {元素名-标签名: UUID}}
    """

技术栈符合性：

✅ 使用 async/await 异步编程
✅ 使用 get_logger(__name__) 获取 logger
✅ 使用 %-formatting 格式化日志
✅ 异常日志使用 exc_info=True
✅ 时间戳使用 datetime.now(timezone.utc)
✅ 枚举类型使用 IntEnum（RoleType.from_string()）

2.2 ScreenplayTagService

文件：server/app/services/screenplay_tag_service.py

核心功能：

标签 CRUD（创建、查询、更新、删除）
按元素查询标签（get_tags_by_element()）
按剧本查询标签（get_tags_by_screenplay()）
AI 解析标签存储（store_tags()）
has_tags 字段维护（_update_element_has_tags()）
权限检查

关键方法：

async def store_tags(
    self,
    screenplay_id: UUID,
    parsed_data: Dict[str, Any],
    character_id_map: Dict[str, UUID],
    location_id_map: Dict[str, UUID],
    prop_id_map: Dict[str, UUID]
) -> Dict[str, Dict[str, UUID]]:
    """
    存储 AI 解析的标签（供 ScreenplayService 调用）
    
    流程：
    1. 遍历 character_tags，创建角色标签
    2. 遍历 location_tags，创建场景标签
    3. 遍历 prop_tags，创建道具标签
    4. 更新元素的 has_tags 标志
    
    返回：
    - character_tags: {角色名-标签名: tag_id}
    - location_tags: {场景名-标签名: tag_id}
    - prop_tags: {道具名-标签名: tag_id}
    """

has_tags 字段维护逻辑：

创建标签时：自动设置 has_tags = true
删除标签时：检查是否还有其他标签，如果没有则设置 has_tags = false
AI 解析时：批量设置 has_tags = true

技术栈符合性：

✅ 使用 async/await 异步编程
✅ 使用 get_logger(__name__) 获取 logger
✅ 使用 %-formatting 格式化日志
✅ 异常日志使用 exc_info=True
✅ 枚举类型使用 IntEnum（ElementType.from_string()）

3. 数据流程

3.1 AI 解析剧本流程

AI Service (Celery Worker)
    ↓
ScreenplayService.store_parsed_elements()
    ├─ 创建角色 (ScreenplayRepository.create_character)
    ├─ 创建场景 (ScreenplayRepository.create_location)
    ├─ 创建道具 (ScreenplayRepository.create_prop)
    ↓
ScreenplayTagService.store_tags()
    ├─ 创建角色标签 (ScreenplayTagRepository.create)
    ├─ 创建场景标签 (ScreenplayTagRepository.create)
    ├─ 创建道具标签 (ScreenplayTagRepository.create)
    └─ 更新 has_tags 标志 (ScreenplayRepository.update_*)
    ↓
返回 ID 映射 (用于后续分镜关联)

3.2 标签 ID 映射结构

{
    'character_id_map': {
        '孙悟空': UUID('019d1234-5678-7abc-def0-111111111111')
    },
    'location_id_map': {
        '花果山': UUID('019d1234-5678-7abc-def0-222222222222')
    },
    'prop_id_map': {
        '金箍棒': UUID('019d1234-5678-7abc-def0-333333333333')
    },
    'tag_id_maps': {
        'character_tags': {
            '孙悟空-少年': UUID('019d1234-5678-7abc-def0-444444444444'),
            '孙悟空-成年': UUID('019d1234-5678-7abc-def0-555555555555')
        },
        'location_tags': {
            '花果山-白天': UUID('019d1234-5678-7abc-def0-666666666666'),
            '花果山-夜晚': UUID('019d1234-5678-7abc-def0-777777777777')
        },
        'prop_tags': {
            '金箍棒-崭新': UUID('019d1234-5678-7abc-def0-888888888888')
        }
    }
}

技术栈符合性检查

✅ 异步编程

所有数据库操作使用 async/await
Repository 方法全部异步
Service 方法全部异步

✅ 日志规范

使用 get_logger(__name__) 获取模块级 logger
使用 %-formatting 格式化日志消息
异常日志使用 exc_info=True
日志级别：info（正常操作）、warning（异常情况）、error（错误）、debug（调试信息）

✅ 时间戳

使用 datetime.now(timezone.utc) 生成 UTC 时间
数据库字段使用 TIMESTAMPTZ 类型

✅ 枚举类型

使用 IntEnum 定义枚举（RoleType, ElementType）
提供 from_string() 方法进行字符串转换
数据库存储 SMALLINT 类型

✅ 异常处理

使用自定义异常（NotFoundError, ValidationError, PermissionError）
异常日志包含上下文信息
事务失败时回滚（await self.db.rollback()）

已实现功能（第二阶段）

3. Schema 层实现

3.1 剧本 Schema

文件：server/app/schemas/screenplay.py

定义的模型：

ScreenplayBase - 剧本基础模型
ScreenplayCreate - 创建剧本请求
ScreenplayUpdate - 更新剧本请求
ScreenplayResponse - 剧本响应
CharacterBase - 角色基础模型
CharacterCreate - 创建角色请求
CharacterUpdate - 更新角色请求
CharacterResponse - 角色响应
LocationBase - 场景基础模型
LocationCreate - 创建场景请求
LocationUpdate - 更新场景请求
LocationResponse - 场景响应
PropBase - 道具基础模型
PropCreate - 创建道具请求
PropUpdate - 更新道具请求
PropResponse - 道具响应
PaginatedResponse - 分页响应

特点：

使用 Pydantic v2 语法（model_config = ConfigDict(from_attributes=True)）
完整的字段描述和类型注解
支持 ORM 模型转换

3.2 标签 Schema

文件：server/app/schemas/screenplay_tag.py

定义的模型：

TagBase - 标签基础模型
TagCreate - 创建标签请求
TagUpdate - 更新标签请求
TagResponse - 标签响应
SetDefaultTagRequest - 设置默认标签请求
SetDefaultTagResponse - 设置默认标签响应

4. API 路由层实现

4.1 剧本 API

文件：server/app/api/v1/screenplays.py

实现的端点：

方法	路径	功能	状态码
POST	`/{screenplay_id}/characters`	创建角色	201
GET	`/{screenplay_id}/characters`	获取角色列表	200
POST	`/{screenplay_id}/locations`	创建场景	201
GET	`/{screenplay_id}/locations`	获取场景列表	200
POST	`/{screenplay_id}/props`	创建道具	201
GET	`/{screenplay_id}/props`	获取道具列表	200

特点：

完整的权限检查（通过 get_current_user 依赖）
分页支持（page, page_size）
搜索过滤（search 参数）
标签过滤（has_tags 参数）
统一的错误处理
详细的 API 文档（summary, description）

4.2 标签 API

文件：server/app/api/v1/screenplay_tags.py