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CPD Online

后端项目总览

后端基于 Python 3.11+ 构建，核心框架采用 Flask（视具体实现而定）。为了支撑高耗时的煤热解动力学计算，架构采用了计算密型任务异步化的设计方案，通过 Celery 与 Redis 实现任务队列管理。

核心技术选型

Section titled “核心技术选型”

异步任务调度

通过 Celery 将耗时的 CPD 模拟任务推送到后台 Worker，防止长时间的数值计算阻塞 Web 请求。

算法模块解耦

核心计算逻辑（Calculate_module）与业务接口层完全解耦，支持作为独立库进行测试与优化。

容器化部署

内置 Dockerfile，确保在不同计算环境下（服务器/本地）Python 依赖环境与编译环境的一致性。

目录结构解析

Section titled “目录结构解析”

后端遵循典型的服务层架构（Service-Oriented Architecture），确保逻辑复用与清晰的调用链：

  • DirectoryBackend/
    • Directoryapp/
      • Directoryapi/ # 路由层：定义接口，处理 HTTP 请求/响应
        • …
      • Directorydatabase/ # SQLAlchemy 模型定义与数据库连接池配置
        • …
      • Directoryservice/ # 封装核心业务逻辑，协调计算模块与数据库
        • …
      • Directorytasks/ # Celery 异步任务定义
        • …
      • Directoryutils/ # JWT 加密、日志记录、格式化工具
        • …
    • DirectoryCalculate_module/ # 算法层：煤热解 CPD 核心物理模型实现
      • …
    • config.py # 全局配置：Redis/MySQL 地址、JWT 密钥等
    • init_db.py # 数据初始化：建表、默认管理员账号录入
    • requirements.txt # 环境依赖：Numba, Scipy, NumPy 等计算库
    • run.py # 入口程序：启动 Flask 实例

关键架构说明

Section titled “关键架构说明”

1. 独立算法模块 (Calculate_module/)

Section titled “1. 独立算法模块 (Calculate_module/)”

这是系统的核心资产。它独立于 Web 框架存在，内部通常包含利用 Numba 或 Cython 加速的高性能计算代码。这种解耦设计允许科研人员在不了解 Web 开发的情况下，直接更新物理模型。

2. 异步任务流 (tasks/ & task/)

Section titled “2. 异步任务流 (tasks/ & task/)”
  • 任务分发：task/ 接收前端参数，验证后生成 task_id 并将其推送至 Redis 队列。
  • 异步计算：后台 Worker 从队列抓取任务，调用 Calculate_module 进行模拟，并将结果存入 Redis 或数据库。
  • 状态查询：api/ 提供状态轮询接口，实时反馈计算进度。

3. 数据访问层 (database/)

Section titled “3. 数据访问层 (database/)”
  • 负责用户信息、仿真历史记录、实验 Excel 原始数据的持久化存储。
  • 采用 ORM 映射，确保数据库迁移与维护的安全性。

🚀 启动与部署

Section titled “🚀 启动与部署”
  1. 环境安装：通过 pip install -r requirements.txt 安装高性能计算库与 Web 依赖。
  2. 初始化：运行 python init_db.py 完成数据库表结构的初次同步。
  3. 启动服务：
    • 启动后端：python run.py
    • 启动 Worker（异步计算）：celery -A app.tasks worker