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# 从app模块导入create_app应用工厂函数和db数据库实例
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from app import create_app, db
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# 从app.models模块导入MonitorPoint监控点模型和MonitorData监控数据模型
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from app.models import MonitorPoint, MonitorData
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# 从datetime模块导入datetime和timedelta类，用于处理时间计算
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from datetime import datetime, timedelta
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# 导入random模块，用于生成随机数
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import random
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# 定义创建测试数据的函数
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def create_test_data():
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# 使用应用工厂函数创建Flask应用实例
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app = create_app()
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# 在应用上下文中执行数据库操作
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with app.app_context():
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# 清除现有的测试数据：删除MonitorData表中的所有数据
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MonitorData.query.delete()
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# 清除现有的测试数据：删除MonitorPoint表中的所有数据
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MonitorPoint.query.delete()
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# 创建测试监控点的数据列表，包含3个监控点的信息
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test_points = [
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{
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# 监控点名称
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'name': '1号养殖池',
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# 监控点位置
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'location': 'A区-东侧',
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# 监控点描述
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'description': '草鱼养殖池'
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},
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{
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# 监控点名称
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'name': '2号养殖池',
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# 监控点位置
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'location': 'A区-西侧',
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# 监控点描述
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'description': '鲫鱼养殖池'
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},
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{
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# 监控点名称
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'name': '3号养殖池',
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# 监控点位置
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'location': 'B区-北侧',
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# 监控点描述
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'description': '鲤鱼养殖池'
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}
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]
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# 创建空列表用于存储已创建的监控点对象
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created_points = []
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# 遍历测试监控点数据列表
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for point_data in test_points:
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# 使用字典解包创建MonitorPoint实例
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point = MonitorPoint(**point_data)
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# 将新创建的监控点添加到数据库会话中
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db.session.add(point)
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# 将监控点对象添加到已创建点列表中
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created_points.append(point)
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# 提交数据库事务，将所有监控点保存到数据库
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db.session.commit()
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# 为每个监控点生成24小时的测试数据
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now = datetime.utcnow() # 获取当前UTC时间
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# 遍历所有已创建的监控点
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for point in created_points:
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# 生成过去24小时的数据，每小时一条记录
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# 从24小时前开始，到当前时间为止，倒序遍历
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for hours_ago in range(24, -1, -1):
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# 计算时间戳（当前时间减去指定小时数）
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timestamp = now - timedelta(hours=hours_ago)
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# 生成合理范围内的随机数据，创建MonitorData实例
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data = MonitorData(
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point_id=point.id, # 关联监控点ID
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# 生成4.0-8.0之间的随机数作为溶解氧值，保留2位小数
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dissolved_oxygen=round(random.uniform(4.0, 8.0), 2),
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# 生成6.5-8.5之间的随机数作为pH值，保留2位小数
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ph_value=round(random.uniform(6.5, 8.5), 2),
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# 生成20.0-28.0之间的随机数作为温度值，保留1位小数
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temperature=round(random.uniform(20.0, 28.0), 1),
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# 生成0.1-0.5之间的随机数作为氨氮值，保留2位小数
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ammonia_nitrogen=round(random.uniform(0.1, 0.5), 2),
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# 生成10.0-30.0之间的随机数作为浊度值，保留2位小数
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turbidity=round(random.uniform(10.0, 30.0), 2),
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timestamp=timestamp # 设置时间戳
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)
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# 将新创建的监控数据添加到数据库会话中
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db.session.add(data)
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# 提交数据库事务，将所有监控数据保存到数据库
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db.session.commit()
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# 打印测试数据创建成功的消息
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print('测试数据创建成功！')
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# 打印统计信息
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# 查询监控点总数
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points_count = MonitorPoint.query.count()
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# 查询监控数据总数
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data_count = MonitorData.query.count()
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# 输出监控点数量
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print(f'已创建 {points_count} 个监控点')
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# 输出监控数据数量
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print(f'已创建 {data_count} 条监控数据')
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# 主程序入口：当脚本直接运行时执行create_test_data函数
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if __name__ == '__main__':
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create_test_data()
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