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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