selfrelease
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Python
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Python
"""统一字段字典与枚举。
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将各 sheet 中形态各异的表头映射到规范字段名（canonical），
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并声明哪些字段是"数值 + 单位"型（需要拆分）。
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对应任务 T-1.1（字段字典）/ T-1.2（字段映射）。
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# 规范字段 -> 该字段的同义表头集合（去空格后匹配）
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# 注意：表头里常含空格/换行，匹配前统一做 normalize_header() 处理。
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FIELD_SYNONYMS = {
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"series": ["系列"],
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"model_code": ["型号", "型号(代号)", "车型", "车型代码", "小表编号车型"],
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"full_name": ["车型全称", "车型名称"],
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"first_year": ["首产时间", "制造时间", "生产时间"],
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"last_year": ["停产时间"],
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"manufacturer": ["生产商", "主要生产厂商", "生产厂商", "制造商"],
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"length": ["车体长度/mm", "机车长度/mm", "车辆全长/mm", "车体全长/mm"],
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"width": ["车体宽度/mm", "机车宽度/mm"],
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"height": ["车体高度/mm"],
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"wheelbase": ["轴距/mm", "车辆定距/mm"],
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"weight": ["整备重量/t", "自重/t", "整备重量/轴重/t", "整备重量/节数"],
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"axle_load": ["轴重/t"],
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"axle_arrangement": ["轴列式", "轴式", "轴列式(标准编组)"],
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"tractive_start": ["牵引力(起动)/kN"],
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"tractive_cont": ["牵引力(持续)/kN"],
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"power_kw": ["牵引力/kW"],
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"efficiency": ["传动效率", "机械效率"],
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"drive": ["传动方式/动力来源", "供电方式(传动方式)", "供电方式", "制动方式"],
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"max_speed": ["最高运行时速", "最高运营时速", "构造速度/km/h", "运行时速",
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"最高速度", "构造速度"],
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"usage": ["用途", "主要用途", "核心运行区段/主题"],
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"production_count": ["产量", "累计产量", "生产台数", "生产数量",
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"累计产量/配属"],
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"capacity": ["容积/m³", "定员/人"],
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"load": ["载重/t"],
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"bogie": ["转向架型号"],
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"coupler": ["车钩类型"],
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# 个体（Unit）粒度字段
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"car_number": ["车号", "编号"],
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"function": ["功能"],
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"depot": ["配属", "所属路局"],
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"livery": ["颜色", "涂装"],
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"status": ["状态"],
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"side_mark": ["侧标"],
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"note": ["备注"],
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"location": ["存放位置"],
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"formation": ["动力车、拖车", "动力车拖车"],
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"predecessor": ["前身(部分含)", "前身"],
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"lifespan": ["最大使用寿命(结合实际)"],
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"tour_name": ["旅游列车名称"],
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"tractor_models": ["牵引机车常用型号"],
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}
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# "数值 + 单位"型字段：导入时拆出 <field>_value(float) 与 <field>_unit(text)
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NUMERIC_UNIT_FIELDS = {
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"length": "mm", "width": "mm", "height": "mm", "wheelbase": "mm",
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"weight": "t", "axle_load": "t", "load": "t",
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"tractive_start": "kN", "tractive_cont": "kN", "power_kw": "kW",
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"max_speed": "km/h", "capacity": "",
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}
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# 状态枚举（规范化目标）
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STATUS_ENUM = ["现役", "封存", "半封存", "报废", "退役", "保存", "试验", "未知"]
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# 国别属性枚举
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COUNTRY_TYPE_ENUM = ["国产", "进口", "引进仿制", "中外合资", "未知"]
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# sheet 文件名 -> 分类配置
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# grain: "model" 车型粒度 / "unit" 个体粒度
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CATEGORY_CONFIG = {
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"中国蒸汽汽车统计表（建国前）": {"category": "蒸汽机车", "subcat": "建国前", "grain": "model"},
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"中国蒸汽机车型号表（建国后）": {"category": "蒸汽机车", "subcat": "建国后", "grain": "model"},
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"北京表（蒸汽机车）": {"category": "蒸汽机车", "subcat": "北京现存", "grain": "unit"},
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"全国普速客车型号统计表": {"category": "客车", "subcat": "普速客车", "grain": "model"},
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"全国电力机车型号表": {"category": "电力机车", "subcat": "", "grain": "model",
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"col_override": {0: "series", 1: "model_code"}},
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"全国内燃机车型号表": {"category": "内燃机车", "subcat": "", "grain": "model"},
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"CJ型动车组、早期动车组及和谐号统计表": {"category": "动车组", "subcat": "CJ/早期/和谐号", "grain": "model"},
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"全国复兴号统计表": {"category": "动车组", "subcat": "复兴号", "grain": "model"},
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"中国铁路货车统计表": {"category": "货车", "subcat": "", "grain": "model"},
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"中国铁路普速检测车统计表": {"category": "检测车", "subcat": "普速检测", "grain": "unit"},
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"中国高速综合检测列车统计表": {"category": "检测车", "subcat": "高速综合检测", "grain": "unit"},
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"中国旅游列车统计表": {"category": "旅游列车", "subcat": "", "grain": "model"},
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}
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# 用于识别"表头行"的关键 token（normalize 后）
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HEADER_TOKENS = {"型号", "车号", "车型代码", "车型", "旅游列车名称", "小表编号",
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"型号(代号)", "系列", "车型全称"}
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# 反向索引：normalized header -> canonical field
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_REVERSE = {}
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for _canon, _syns in FIELD_SYNONYMS.items():
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for _s in _syns:
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_REVERSE[_s] = _canon
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def normalize_header(h: str) -> str:
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"""规范化表头：去除空白、换行、全角空格，并将全角括号转半角。"""
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if h is None:
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return ""
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s = (h.replace("\n", "").replace("\r", "")
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.replace(" ", "").replace("\u3000", "").strip())
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s = s.replace("（", "(").replace("）", ")")
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return s
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def map_header(h: str):
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"""把原始表头映射到 canonical 字段名，未知返回 None。"""
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return _REVERSE.get(normalize_header(h))
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