cutThenThink/docs/storage_summary.md

P0-5: 存储模块实现总结

已实现功能

1. 核心文件

• 文件位置: /home/congsh/CodeSpace/ClaudeSpace/CutThenThink/src/core/storage.py
• 类名: Storage

2. CRUD 操作

创建 (Create)

storage.create(
    title="标题",
    content="内容",
    category="分类",      # 可选
    tags=["标签"],        # 可选
    metadata={}          # 可选
)

查询 (Read)

• get_by_id(record_id) - 根据 ID 获取单条记录
• get_all() - 获取所有记录
• get_by_category(category) - 按分类查询
• get_categories() - 获取所有分类列表

更新 (Update)

storage.update(
    record_id="记录ID",
    title="新标题",      # 可选
    content="新内容",    # 可选
    category="新分类",   # 可选
    tags=["新标签"],     # 可选
    metadata={}         # 可选
)

删除 (Delete)

storage.delete(record_id)  # 返回 bool 表示是否成功

3. 高级功能

搜索功能

# 全文搜索（标题、内容、标签）
storage.search("关键词")

# 指定搜索字段
storage.search("关键词", search_in=["title", "content"])

统计信息

stats = storage.get_stats()
# 返回: {
#     "total_records": 总记录数,
#     "total_categories": 总分类数,
#     "categories": {分类名: 记录数, ...}
# }

导入导出

# 导出所有数据
data = storage.export_data()

# 导入数据（覆盖模式）
storage.import_data(data, merge=False)

# 导入数据（合并模式）
storage.import_data(data, merge=True)

技术实现

数据存储

• 格式: JSON
• 文件位置: data/records.json
• 编码: UTF-8
• 缩进: 2 空格（便于阅读）

ID 生成

• 格式: YYYYMMDDHHMMSSµµµµµµ（时间戳）
• 特性: 基于时间自动生成，保证唯一性

时间戳

• 格式: ISO 8601 (2026-02-11T18:04:00.728020)
• 字段: created_at, updated_at
• 自动更新: 更新记录时自动更新 updated_at

数据结构

{
  "id": "唯一ID",
  "title": "标题",
  "content": "内容",
  "category": "分类",
  "tags": ["标签1", "标签2"],
  "metadata": {},
  "created_at": "创建时间",
  "updated_at": "更新时间"
}

测试

测试文件

• 测试代码: /home/congsh/CodeSpace/ClaudeSpace/CutThenThink/tests/test_storage.py
• 使用示例: /home/congsh/CodeSpace/ClaudeSpace/CutThenThink/examples/storage_example.py

测试覆盖

✅ 创建记录 ✅ 查询单个记录 ✅ 查询所有记录 ✅ 按分类查询 ✅ 获取分类列表 ✅ 搜索功能（标题、内容、标签） ✅ 更新记录 ✅ 删除记录 ✅ 统计信息 ✅ 导入导出

测试结果

所有测试通过 ✓

文档

使用文档

• 位置: /home/congsh/CodeSpace/ClaudeSpace/CutThenThink/docs/storage_usage.md
• 内容: 包含详细的 API 文档和使用示例

特性

优点

1. 简单易用: API 直观，学习成本低
2. 类型安全: 完整的类型注解
3. 错误处理: 合理的默认值和空值处理
4. 灵活扩展: 支持自定义元数据
5. 搜索友好: 支持多字段搜索和自定义搜索范围
6. 数据持久化: 自动保存到文件
7. 导入导出: 支持数据迁移和备份

设计特点

• 零依赖: 只使用 Python 标准库
• 自动初始化: 自动创建数据目录和文件
• 幂等性: 重复操作不会产生副作用
• 原子性: 每次操作都是完整的读取-修改-写入

使用示例

from src.core.storage import Storage

# 初始化
storage = Storage()

# 创建笔记
note = storage.create(
    title="学习笔记",
    content="今天学习了 Python 装饰器",
    category="学习",
    tags=["Python", "编程"]
)

# 搜索笔记
results = storage.search("Python")

# 按分类查看
learning_notes = storage.get_by_category("学习")

# 更新笔记
storage.update(note["id"], content="更新的内容")

# 获取统计
stats = storage.get_stats()

下一步建议

1. 性能优化: 当记录数很大时，可以考虑使用数据库（SQLite）
2. 索引支持: 为常用搜索字段建立索引
3. 加密支持: 为敏感数据提供加密选项
4. 版本控制: 记录修改历史，支持回滚
5. 批量操作: 支持批量创建、更新、删除
6. 数据验证: 添加字段验证和约束
7. 软删除: 实现回收站功能
8. 全文索引: 集成专业的全文搜索引擎