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项目初始化 - 创建完整项目结构（src/, data/, docs/, examples/, tests/） - 配置requirements.txt依赖 - 创建.gitignore P0基础框架 - 数据库模型：Record模型，6种分类类型 - 配置管理：YAML配置，支持AI/OCR/云存储/UI配置 - OCR模块：PaddleOCR本地识别，支持云端扩展 - AI模块：支持OpenAI/Claude/通义/Ollama，6种分类 - 存储模块：完整CRUD，搜索，统计，导入导出 - 主窗口框架：侧边栏导航，米白配色方案 - 图片处理：截图/剪贴板/文件选择/图片预览 - 处理流程整合：OCR→AI→存储串联，Markdown展示，剪贴板复制 - 分类浏览：卡片网格展示，分类筛选，搜索，详情查看 技术栈 - PyQt6 + SQLAlchemy + PaddleOCR + OpenAI/Claude SDK - 共47个Python文件，4000+行代码 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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3.7 KiB
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# 存储模块使用文档
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## 概述
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`Storage` 类提供了完整的 CRUD 操作，支持数据持久化、分类查询和全文搜索。
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## 初始化
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```python
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from src.core.storage import Storage
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# 使用默认数据目录（项目根目录下的 data 文件夹）
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storage = Storage()
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# 或指定自定义数据目录
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storage = Storage("/path/to/data/dir")
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```
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## CRUD 操作
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### 创建记录 (Create)
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```python
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# 创建新记录
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record = storage.create(
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title="我的笔记",
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content="这是笔记的内容",
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category="工作", # 可选，默认为"默认分类"
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tags=["重要", "待办"], # 可选
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metadata={"priority": 1} # 可选，自定义元数据
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)
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print(record["id"]) # 自动生成的唯一 ID
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```
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### 查询记录 (Read)
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```python
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# 根据 ID 查询单个记录
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record = storage.get_by_id("20260211180219077144")
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if record:
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print(record["title"], record["content"])
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# 查询所有记录
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all_records = storage.get_all()
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for record in all_records:
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print(f"{record['title']} - {record['category']}")
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# 按分类查询
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work_records = storage.get_by_category("工作")
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# 获取所有分类
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categories = storage.get_categories()
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print(f"所有分类: {categories}")
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```
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### 更新记录 (Update)
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```python
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# 更新记录（只更新提供的字段）
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updated_record = storage.update(
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record_id="20260211180219077144",
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title="新的标题", # 可选
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content="新的内容", # 可选
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category="学习", # 可选
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tags=["已完成"], # 可选
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metadata={"status": "done"} # 可选，会合并到现有元数据
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)
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# 更新时间会自动更新
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print(updated_record["updated_at"])
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```
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### 删除记录 (Delete)
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```python
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# 删除记录
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success = storage.delete("20260211180219077144")
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if success:
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print("删除成功")
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else:
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print("记录不存在")
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```
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## 搜索功能
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```python
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# 搜索关键词（默认在标题、内容、标签中搜索）
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results = storage.search("Python")
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# 指定搜索字段
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results = storage.search(
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"重要",
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search_in=["title", "tags"] # 只搜索标题和标签
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)
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# 处理搜索结果
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for record in results:
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print(f"找到: {record['title']}")
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```
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## 统计信息
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```python
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# 获取统计信息
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stats = storage.get_stats()
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print(f"总记录数: {stats['total_records']}")
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print(f"总分类数: {stats['total_categories']}")
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print("各分类统计:")
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for category, count in stats['categories'].items():
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print(f" {category}: {count}")
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```
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## 导入导出
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```python
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# 导出所有数据
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data = storage.export_data()
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print(f"导出 {len(data)} 条记录")
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# 导入数据（覆盖模式）
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storage.import_data(new_data, merge=False)
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# 导入数据（合并模式）
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storage.import_data(new_data, merge=True) # 只添加不重复的记录
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```
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## 数据结构
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每条记录包含以下字段：
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```python
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{
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"id": "20260211180219077144", # 唯一 ID
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"title": "标题", # 标题
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"content": "内容", # 内容
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"category": "分类", # 分类
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"tags": ["标签1", "标签2"], # 标签列表
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"metadata": {}, # 自定义元数据
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"created_at": "2026-02-11T18:02:19.098002", # 创建时间
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"updated_at": "2026-02-11T18:02:19.098002" # 更新时间
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}
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```
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## 注意事项
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1. **数据持久化**: 所有数据保存在 JSON 文件中（`data/records.json`）
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2. **ID 生成**: ID 基于时间戳自动生成，确保唯一性
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3. **时间更新**: 更新记录时，`updated_at` 字段会自动更新
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4. **元数据**: `metadata` 字段可以存储任意 JSON 兼容的数据
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5. **搜索不区分大小写**: 搜索时会忽略大小写
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