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workers的脚本剖析：
实际上脚本按操作用途分，无非就这几种： 读写执行型（为了完成功能点，比如增删改，移动复制文件等等）、 读写体检型（将数据收敛成完成功能点前的理想状态，如控制只有某几个类型文件，其他文件移动掉；但似乎很多AI生成的执行型脚本在一开始就加了很多检查的动作，例如检查是不是合法规范的路径）、 只读型（通常为统计数据，然后用于数据分析） 这里在计算机领域有什么俗称吗？
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对于schemas的类命名规则，直接无脑复制避免浪费过多时间在命名上：
通用的schemas在/apis里直接用，非常规的在对应的模块里找对应的schemas
拿到一个worker函数 (例如 decompress_recursively)。 机械地创建Request Schema -> DecompressRecursiveRequest。 决定Response类型： 只需要成功/失败信息？ -> response_model=StatusResponse。 需要返回特定数据结构？ -> 创建一个 DecompressRecursiveResponse。 编写API Endpoint，连接 Request 和 Response。
Schema 的主要作用是简化和规范化 POST 请求。 你的场景核心是处理本地文件路径。 你需要一个既通用又能处理特殊参数的方案。
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data_processing_service/ ├── app/ │ ├── init.py │ ├── main.py # FastAPI应用入口，非常轻量 │ ├── core/ # 核心配置与共享模块 │ │ ├── init.py │ │ └── schemas.py # Pydantic模型，定义API的输入输出契约 │ │ │ ├── apis/ # API路由层 (唯一的外部入口) │ │ ├── init.py │ │ ├── router_v1.py # 所有v1版本的API路由 │ │ └── deps.py # (可选) 依赖注入项 │ │ │ └── workers/ # 真正的“大脑”：所有的数据处理脚本 │ ├── init.py │ ├── phase1_preprocessing/ # 环节一：预处理 │ │ ├── init.py │ │ ├── 01_clean_data.py # 原1.py，处理数据清洗 │ │ └── 02_format_convert.py # 原2.py，处理格式转换 │ │ │ └── phase2_modeling/ # 环节二：模型处理 │ ├── init.py │ ├── 03_run_inference.py # 原3.py，运行模型推理 │ └── 04_evaluate_results.py # 原4.py，评估结果 │ ├── tests/ # ⭐ 测试验证脚本的家 │ ├── init.py │ ├── test_phase1_workers.py # 专门测试环节一的worker函数 │ ├── test_phase2_workers.py # 专门测试环节二的worker函数 │ └── test_api_endpoints.py # (可选) 对API接口进行端到端测试 │ ├── playground/ # ⭐ 探索性、一次性的测试脚本放在这里 │ ├── temp_test_script.py │ └── exploring_new_data.ipynb │ ├── .gitignore ├── requirements.txt └── README.md
运行测试: 在你的项目根目录（data_processing_service/）打开终端，然后简单地输入： pytest pytest 会自动发现并运行所有 tests/ 目录下 test_.py 文件中的 test_ 函数。
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