# 药店销售预测系统重构总结

## 重构目标

本次重构的主要目标是将原始的单文件系统拆分为更小、更专注的模块，以提高代码的可维护性、可扩展性和可读性。同时，我们还集成了新的 TCN（时间卷积网络）模型。

## 完成的工作

1. **创建模块化目录结构**：
   - `core/`: 核心预测器类和配置
   - `trainers/`: 各模型训练函数
   - `predictors/`: 预测相关功能
   - `analysis/`: 评估和分析功能
   - `utils/`: 数据处理和可视化工具

2. **拆分核心功能**：
   - 将 `pharmacy_predictor.py` 中的功能分解到各个专门的模块中
   - 创建了新的 `pharmacy_predictor.py` 作为导入接口

3. **创建核心模块**：
   - `core/config.py`: 全局配置参数
   - `core/predictor.py`: 核心预测器类

4. **创建训练器模块**：
   - `trainers/mlstm_trainer.py`: mLSTM模型训练函数
   - `trainers/kan_trainer.py`: KAN模型训练函数
   - `trainers/tcn_trainer.py`: TCN模型训练函数
   - `trainers/transformer_trainer.py`: Transformer模型训练函数

5. **创建预测器模块**：
   - `predictors/model_predictor.py`: 模型预测函数

6. **创建分析模块**：
   - `analysis/metrics.py`: 评估指标计算函数
   - `analysis/trend_analysis.py`: 趋势分析函数
   - `analysis/explanation.py`: 预测解释函数

7. **创建工具模块**：
   - `utils/data_utils.py`: 数据处理工具函数
   - `utils/visualization.py`: 可视化工具函数

8. **更新命令行界面**：
   - 更新 `run_pharmacy_prediction.py` 以使用新的模块结构

9. **集成 TCN 模型**：
   - 确保 TCN 模型与其他模型一样可以在系统中使用

10. **创建文档**：
    - 更新 `README.md` 文件，说明项目结构和使用方法

## 重构优势

1. **更好的代码组织**：每个文件都有明确的职责，更容易理解和维护
2. **提高可扩展性**：添加新模型或功能更加简单
3. **改进模块化**：各模块之间的依赖关系更加清晰
4. **更好的可测试性**：每个模块可以单独测试
5. **更容易协作**：多人开发时可以在不同模块上工作而不会相互干扰

## 后续工作

1. **添加单元测试**：为各个模块编写单元测试
2. **改进错误处理**：添加更完善的错误处理机制
3. **添加日志系统**：实现详细的日志记录
4. **优化性能**：进一步优化模型训练和预测的性能
5. **扩展 API**：完善 API 接口，支持更多功能
6. **添加更多模型**：继续集成更多先进的时序预测模型