# TraceStudio 节点开发指南 (v2.0)

## 🎯 核心设计理念

**让节点开发者专注于业务逻辑，框架自动处理元数据收集和注册。**

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## 📦 快速开始

### 1. 最简单的节点

```python
from server.app.core.node_base import TraceNode, input_port, output_port, param
from server.app.core.node_registry import register_node

@register_node
class AddNode(TraceNode):
    CATEGORY = "Math"
    DISPLAY_NAME = "加法"
    
    @input_port("a", "Number", description="加数 A")
    @input_port("b", "Number", description="加数 B")
    @output_port("result", "Number", description="和")
    @param("offset", "Number", default=0, description="偏移量")
    def process(self, inputs, context=None):
        a = inputs["a"]
        b = inputs["b"]
        offset = self.get_param("offset", 0)
        
        return {
            "outputs": {"result": a + b + offset},
            "context": {}
        }
```

**就这么简单！** 装饰器会自动收集所有属性到 `InputSpec`、`OutputSpec`、`ParamSpec`。

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## 🧩 四大属性规范

### InputSpec - 主输入端口
```python
@input_port(
    "data",                    # 端口名称
    "DataTable",               # 数据类型
    description="输入数据表",   # 描述
    required=True,             # 是否必需（默认 True）
    list=False                 # 是否为列表类型（默认 False）
)
```

**特点：**
- 必须通过连线获得数据
- 不会显示在参数面板中
- 位于节点左侧

### OutputSpec - 主输出端口
```python
@output_port(
    "filtered",                # 端口名称
    "DataTable",               # 数据类型
    description="过滤后的数据", # 描述
    list=False                 # 是否输出列表
)
```

**特点：**
- 供下游节点连接
- 位于节点右侧
- 支持多输出（复合节点）

### ParamSpec - 控制参数
```python
@param(
    "threshold",               # 参数名
    "Number",                  # 参数类型
    default=0.5,               # 默认值
    description="阈值",        # 描述
    widget="slider",           # 控件类型
    min=0, max=1, step=0.1     # 数值限制
)
```

**支持的参数类型和控件：**

| 类型 | widget | 配置项 | 示例 |
|------|--------|--------|------|
| Number | `slider` | min, max, step | `@param("value", "Number", default=0.5, widget="slider", min=0, max=1, step=0.1)` |
| String | `text` | multiline | `@param("text", "String", default="", multiline=False)` |
| String | `file` | - | `@param("path", "String", widget="file")` |
| String | `dropdown` | options | `@param("mode", "String", widget="dropdown", options=["A", "B", "C"])` |
| Boolean | `checkbox` | - | `@param("enabled", "Boolean", default=True)` |

### ContextSpec - 上下文变量
```python
@context_var(
    "row_count",               # 变量名
    "Integer",                 # 变量类型
    description="数据行数"     # 描述
)
```

**特点：**
- 节点计算的副产物/元数据
- 自动沿连线向下游广播
- 下游节点可在参数中引用：`$NodeID.row_count`
- 可提升为全局变量：`$Global.row_count`

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## 🎨 装饰器详解

### @register_node - 注册节点
```python
@register_node
class MyNode(TraceNode):
    ...
```

**作用：**
- 自动注册节点到全局注册表
- 自动收集所有 `@input_port`、`@output_port`、`@param`、`@context_var` 装饰器
- 合并到 `InputSpec`、`OutputSpec`、`ParamSpec`、`ContextSpec`

### 装饰器链式调用
```python
@input_port("a", "Number", description="输入A")
@input_port("b", "Number", description="输入B")
@output_port("result", "Number", description="结果")
@param("offset", "Number", default=0)
@context_var("count", "Integer", description="计算次数")
def process(self, inputs, context=None):
    ...
```

**注意：** 装饰器可以任意顺序，框架会自动分类收集。

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## 📋 节点类型

### 1. 标准流水线节点（1进1出）
```python
@register_node
class FilterNode(TraceNode):
    NODE_TYPE = NodeType.NORMAL  # 默认值
    
    @input_port("data", "DataTable")
    @output_port("filtered", "DataTable")
    def process(self, inputs, context=None):
        ...
```

### 2. 输入节点（仅输出）
```python
@register_node
class LoaderNode(TraceNode):
    NODE_TYPE = NodeType.INPUT
    
    # 无 @input_port
    @output_port("data", "DataTable")
    def process(self, inputs, context=None):
        ...
```

### 3. 输出节点（仅输入）
```python
@register_node
class DisplayNode(TraceNode):
    NODE_TYPE = NodeType.OUTPUT
    
    @input_port("data", "DataTable")
    # 无 @output_port
    def process(self, inputs, context=None):
        ...
```

### 4. 聚合节点（多输入）
```python
@register_node
class ConcatNode(TraceNode):
    NODE_TYPE = NodeType.COMPOSITE
    
    @input_port("tables", "DataTable", list=True)  # 列表输入
    @output_port("concatenated", "DataTable")
    def process(self, inputs, context=None):
        tables = inputs["tables"]  # 这是一个列表
        ...
```

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## 🔄 process 方法规范

### 方法签名
```python
def process(self, inputs: Dict[str, Any], context: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
```

### 参数说明
- **inputs**: 主输入数据字典，键为端口名，值为数据
- **context**: 上下文字典
  - 全局变量：`context["$Global.variable_name"]`
  - 上游节点变量：`context["$NodeID.variable_name"]`

### 返回值格式

**标准格式（推荐）：**
```python
return {
    "outputs": {"port_name": data},  # 对应 OutputSpec
    "context": {"var_name": value}   # 对应 ContextSpec
}
```

**简化格式（仅输出）：**
```python
return {"result": data}  # 自动转换为 {"outputs": {"result": data}, "context": {}}
```

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## 💾 缓存策略

```python
@register_node
class ExpensiveNode(TraceNode):
    CACHE_POLICY = CachePolicy.MEMORY  # 或 DISK 或 NONE
    
    def process(self, inputs, context=None):
        # 计算密集型操作
        ...
```

**缓存键组成：**
- 节点类名
- 参数值
- 输入数据（哈希）
- 上下文（哈希）

**注意：** 相同输入和参数会直接返回缓存结果，不重复计算。

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## 🔍 预览模式

### 默认实现
```python
def preview(self, inputs, context=None, limit=10):
    # 默认：调用 process 然后截取数据
    result = self.process(inputs, context)
    return self._truncate_preview_data(result, limit)
```

### 自定义优化
```python
@register_node
class BigDataNode(TraceNode):
    def preview(self, inputs, context=None, limit=10):
        # 优化：仅处理前 N 行
        data = inputs["data"].head(limit)
        return self.process({"data": data}, context)
```

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## 📊 完整示例

### 示例：CSV 过滤器
```python
@register_node
class AdvancedFilterNode(TraceNode):
    """高级数据过滤器"""
    
    CATEGORY = "Data/Transform"
    DISPLAY_NAME = "高级过滤"
    DESCRIPTION = "支持多条件过滤的数据节点"
    ICON = "🔍"
    CACHE_POLICY = CachePolicy.MEMORY
    
    @input_port("table", "DataTable", description="输入数据表", required=True)
    @output_port("filtered", "DataTable", description="过滤后的数据")
    @output_port("removed", "DataTable", description="被移除的数据")
    
    @param("column", "String", default="", description="过滤列名")
    @param("operator", "String", default=">", widget="dropdown", 
           options=[">", ">=", "<", "<=", "==", "!="], description="运算符")
    @param("value", "Number", default=0, description="比较值")
    @param("return_removed", "Boolean", default=False, description="输出被移除的数据")
    
    @context_var("filtered_count", "Integer", description="保留行数")
    @context_var("removed_count", "Integer", description="移除行数")
    @context_var("filter_expression", "String", description="过滤表达式")
    
    def process(self, inputs, context=None):
        import pandas as pd
        
        table = inputs["table"]
        column = self.get_param("column")
        operator = self.get_param("operator", ">")
        value = self.get_param("value", 0)
        return_removed = self.get_param("return_removed", False)
        
        # 应用过滤
        if operator == ">":
            mask = table[column] > value
        elif operator == ">=":
            mask = table[column] >= value
        elif operator == "<":
            mask = table[column] < value
        elif operator == "<=":
            mask = table[column] <= value
        elif operator == "==":
            mask = table[column] == value
        else:  # !=
            mask = table[column] != value
        
        filtered = table[mask]
        removed = table[~mask]
        
        outputs = {"filtered": filtered}
        if return_removed:
            outputs["removed"] = removed
        
        return {
            "outputs": outputs,
            "context": {
                "filtered_count": len(filtered),
                "removed_count": len(removed),
                "filter_expression": f"{column} {operator} {value}"
            }
        }
```

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## ✅ 最佳实践

### 1. 命名规范
- **类名**：使用 `XxxNode` 后缀（如 `FilterRowsNode`）
- **端口名**：小写字母 + 下划线（如 `input_data`）
- **参数名**：小写字母 + 下划线（如 `max_value`）

### 2. 分类路径
```python
CATEGORY = "Data/Transform/Filter"  # 多级分类
```

### 3. 描述文档
- `DESCRIPTION`：简短说明（1-2 句话）
- 端口 `description`：说明数据用途
- 参数 `description`：说明参数含义

### 4. 错误处理
```python
def process(self, inputs, context=None):
    try:
        # 处理逻辑
        ...
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"节点执行失败: {e}")
```

### 5. 类型提示
```python
def process(self, inputs: Dict[str, Any], context: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
    ...
```

---

## 🚀 部署自定义节点

### 文件位置
```
TraceStudio/
├── cloud/
│   └── custom_nodes/        # 用户自定义节点目录
│       └── my_nodes.py      # 你的节点文件
└── server/
    └── app/
        └── nodes/
            └── example_nodes.py  # 内置节点示例
```

### 自动加载
服务器启动时会自动扫描 `cloud/custom_nodes/` 目录，加载所有带 `@register_node` 的节点。

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## 🧪 测试节点

```bash
cd server
python tests/test_node_system.py
```

**测试内容：**
- ✅ 节点注册
- ✅ 元数据生成
- ✅ 节点执行
- ✅ 输入验证
- ✅ 多输入聚合
- ✅ 缓存机制

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## 🎓 对比：旧版 vs 新版

### 旧版方式（繁琐）
```python
class OldNode(TraceNode):
    InputSpec = {
        "data": ("DataTable", {"description": "输入数据", "required": True})
    }
    OutputSpec = {
        "result": ("DataTable", {"description": "输出结果"})
    }
    ParamSpec = {
        "threshold": ("Number", {"default": 0.5, "min": 0, "max": 1})
    }
    
    def process(self, inputs, context=None):
        ...
```

### 新版方式（简洁）
```python
@register_node
class NewNode(TraceNode):
    @input_port("data", "DataTable", description="输入数据")
    @output_port("result", "DataTable", description="输出结果")
    @param("threshold", "Number", default=0.5, min=0, max=1)
    def process(self, inputs, context=None):
        ...
```

**优势：**
- ✅ 代码更简洁（减少 40% 代码量）
- ✅ 语义更清晰（装饰器即文档）
- ✅ 易于维护（属性定义靠近使用位置）
- ✅ 自动注册（无需手动调用）

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## 📚 进阶主题

### 动态参数选项
```python
def get_column_options(self, upstream_data):
    """动态获取列名选项"""
    if "table" in upstream_data:
        return list(upstream_data["table"].columns)
    return []
```

### 条件输出
```python
def process(self, inputs, context=None):
    outputs = {"main": result}
    
    if self.get_param("debug_mode"):
        outputs["debug_info"] = debug_data
    
    return {"outputs": outputs, "context": {}}
```

### 上下文引用
```python
def process(self, inputs, context=None):
    # 引用全局变量
    user_name = context.get("$Global.user_name", "guest")
    
    # 引用上游节点变量
    upstream_count = context.get("$Loader_1.row_count", 0)
    
    ...
```

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祝你开发愉快！🎉