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