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# Proteus-Testdaten-Pipeline
Ergänzender Ansatz zur [Codeanalyse](UPDATEANALYSE.md): Statt den
`__register__`-Code zu lesen, wird ein deklarativ definierter Testdatensatz
über Proteus in zwei frisch installierten Tryton-Instanzen (5.0 und 8.0)
tatsächlich angelegt. Ziel ist, dieselbe Datei gegen beide Versionen laufen
zu lassen, damit sowohl die Skript-Ausgabe (`compare_snapshots.py`) als
auch anschließend die SQL-Dumps beider Datenbanken vergleichbar sind -
dafür müssen inhaltlich identische Daten in derselben Reihenfolge
eingespielt werden.
## Workflow
```
tests/scenario_*.rst (Tryton-Repo, pro Modul)
│ rst_to_dataset.py
▼
rsts/<version>e/*.yaml (ein YAML-Record pro angelegtem Proteus-Objekt)
│ rsts_merge_dedup.py
▼
reports/<version>_testdata_merged.yaml (dedupliziert, abhängigkeitskorrekt sortiert)
│ create_dataset.py --database ...
▼
snapshot_<version>.json
│ compare_snapshots.py snapshot_a.json snapshot_b.json
▼
Fund-Liste: status_changed / value_changed / missing_record
```
### 1. `rst_to_dataset.py` – Testdaten aus den Modul-eigenen Tests extrahieren
Tryton-Module bringen eigene `tests/scenario_*.rst`-Doctests mit (ausführbarer
Proteus-Code in `>>>`-Zeilen). Das Skript parst diese Dateien per AST und
erkennt:
```
>>> Party = Model.get('party.party')
>>> party = Party(name='Testfirma GmbH')
>>> party.vat_number = '123'
>>> party.save()
```
→ wird zu einem YAML-Record mit `key`, `model`, `fields`. Referenzen auf
zuvor im selben File angelegte Records werden zu `{"$ref": "..."}`,
`Decimal(...)`/`date(...)` zu `{"$decimal": ...}`/`{"$date": ...}`.
Ein weiteres, sehr häufiges Muster wird ebenfalls erkannt: Zugriff auf
bereits vorhandene Stammdaten (Länder, Währungen, Einheiten,
Standard-Lagerorte, ... - i. d. R. per XML-Fixture beim Modul-Aktivieren
angelegt, nicht Teil des eigentlichen Testdatensatzes):
```
>>> ProductUom = Model.get('product.uom')
>>> unit, = ProductUom.find([('name', '=', 'Unit')])
```
→ wird zu `{"$search": {"model": "product.uom", "domain": [["name", "=", "Unit"]]}}`
- aufgelöst wird das erst live beim Anlegen durch `create_dataset.py`
(Schritt 3), nicht schon hier, da diese Records ja nicht selbst Teil der
YAML sind. Nur literale Domains werden erkannt (keine Variablen darin);
sonst bleibt es wie bisher `$manual`.
Alles sonst nicht automatisch Auflösbare (Wizards, `.click(...)`,
Helper-Funktionsaufrufe) wird als `{"$manual": "<Ausdruck>"}` markiert oder
ganz übersprungen - bewusst sichtbar unvollständig statt still falsch.
Record-Keys werden mit dem Dateinamen präfixiert, damit beim
Zusammenführen mehrerer Module keine Kollisionen entstehen.
### 2. `rsts_merge_dedup.py` – pro Version zusammenführen
Liest alle `rsts/<version>e/*.yaml` eines Verzeichnisses ein und entfernt
Records mit identischem `model`+`fields` (z. B. dasselbe
Basis-`product.template`, das in vielen Szenarien wiederverwendet wird).
`$ref`-Verweise auf entfernte Duplikate werden auf den behaltenen Record
umgeschrieben. Danach wird per Kahn-Algorithmus so sortiert, dass
`$ref`-Abhängigkeiten immer VOR dem referenzierenden Record stehen, aber
innerhalb der Freiheitsgrade weiterhin nach `model` gruppiert wird.
**Achtung:** Dedupliziert bewusst GLOBAL, auch innerhalb derselben Datei.
Bei Szenarien, die zwei absichtlich gleich aussehende Records anlegen (z. B.
`scenario_party_replace.rst`: zwei Parteien namens "Pam", um eine zu
ersetzen), verändert das den Sinn des Szenarios - für einen groben
Testdatensatz ist das in Ordnung, für szenario-treue Tests nicht.
### 3. `create_dataset.py` – gegen eine echte Instanz anlegen
Legt die Records der Reihe nach per Proteus an, liest jeden Wert danach
FRISCH VOM SERVER zurück (nicht aus dem lokalen Proteus-Cache), damit
automatische Reformatierung sichtbar wird. Ergebnis: ein JSON-Snapshot
(`status`/`error`/`stored` pro Record).
**Feld-Umbenennungen zwischen Versionen** (`FIELD_RENAMES`): Da dieselbe
YAML gegen mehrere Versionen laufen soll, aber Felder umbenannt werden
können (bestätigt: `stock.move.uom` → `stock.move.unit` zwischen 5.0 und
8.0), prüft das Skript pro Modell zuerst per `fields_get()`, ob der
YAML-Feldname auf dem jeweiligen Server existiert, und weicht sonst auf
einen bekannten, bidirektionalen Alias aus. Ein wirklich unbekanntes Feld
bleibt trotzdem ein Fehler - das ist ja gerade das gesuchte Signal für eine
echte Schema-Änderung. Weitere Umbenennungen bei Bedarf in `FIELD_RENAMES`
ergänzen, sobald ein Lauf sie aufdeckt.
**`$search`-Auflösung:** Werte der Form `{"$search": {"model": ...,
"domain": ...}}` (von `rst_to_dataset.py` erzeugt, siehe Schritt 1) werden
live per `Model.get(model).find(domain)` gegen den Zielserver aufgelöst -
für Stammdaten, die nicht selbst angelegt werden, sondern schon per
XML-Fixture da sind. Ergebnis wird pro Lauf gecacht (dieselbe Suche, z. B.
nach der Einheit "Unit", kommt in vielen Records vor). Kein Treffer ->
Fehler mit Klartext statt eines neu angelegten Records - das ist selbst
ein Signal, dass sich die Stammdaten zwischen den Versionen geändert
haben.
### 4. `compare_snapshots.py` – zwei Versionen gegenüberstellen
Vergleicht zwei Snapshots (gleiche YAML, zwei Versionen/Datenbanken) und
markiert `status_changed` (ein Record schlägt nur in einer Version fehl -
Kandidat für Format-/Constraint-/Pflichtfeld-Änderung), `value_changed`
(gespeicherter Wert weicht trotz gleichem Input ab - automatische
Reformatierung) und `missing_record`.
## Stand
- `rst_to_dataset.py` und `rsts_merge_dedup.py` sind gegen echte
`scenario_*.rst`-Dateien aus `/mnt/tryton` (5.0- und 8.0-Branch) getestet,
siehe `reports/5_testdata_merged.yaml` / `reports/8_testdata_merged.yaml`
(jeweils NUR aus den Szenarien der jeweiligen Version extrahiert, noch
NICHT zu einer gemeinsamen Datei zusammengeführt).
- `create_dataset.py` und `compare_snapshots.py` sind noch nicht gegen eine
echte Tryton-Instanz gelaufen (nur syntaktisch geprüft).
- Welche Modelle/Felder überhaupt Testdaten brauchen bzw. wo sich 5.0 und
8.0 tatsächlich unterscheiden, siehe [MODELLVERGLEICH.md](MODELLVERGLEICH.md)
- das steuert, wo als Nächstes von Hand YAML-Records ergänzt werden.