fix: 修复代码审查P2/P3问题

P2:
- lottery.py 改为引用 history_loader.py 公共模块，删除独立 Excel 加载逻辑
- 删除 lottery.py 中不再使用的 _normalize_history_format 方法（已迁移到 history_loader）

P3:
- app.py: 删除未使用的 import shutil
- app.py: 删除不可达代码 return stats
- app.py: 修复 api_history 中奇偶形态字段映射错误（奇偶比→奇偶形态）
- app.py: api_history columns 列表补充奇偶比和奇偶形态字段
- 开发文档目录结构补充 history_loader.py 和 web_executor.py 废弃标记

Co-authored-by: multica-agent <github@multica.ai>

app.py

@@ -10,7 +10,6 @@ import os
 import sys
 import json
 import uuid
-import shutil
 import traceback
 import threading
 from datetime import datetime
@@ -207,8 +206,6 @@ def get_statistics_data(generator=None):
     """获取统计数据 — 委托公共模块计算"""
     return compute_statistics(CONFIG['history_file'])
 
-    return stats
-
 
 # ============================================================
 # API：获取统计数据
@@ -379,7 +376,8 @@ def api_history():
                 '蓝球': row['蓝球'],
                 '开机号': str(row['开机号']),
                 '和值': str(row['和值特征']),
-                '奇偶形态': str(row['奇偶比']),
+                '奇偶比': str(row['奇偶比']),
+                '奇偶形态': str(row['奇偶形态']),
                 '大小比': str(row['大小比']),
                 '跨度': str(row['跨度']),
             }
@@ -392,7 +390,7 @@ def api_history():
                 'total': total,
                 'page': page,
                 'page_size': page_size,
-                'columns': ['开奖日期', '期号', '红球', '蓝球', '开机号', '和值', '大小比', '跨度']
+                'columns': ['开奖日期', '期号', '红球', '蓝球', '开机号', '和值', '奇偶比', '奇偶形态', '大小比', '跨度']
             }
         })
     except Exception as e:

docs/开发文档-双色球WebUI-v1.0.md

@@ -28,13 +28,15 @@ lottoData/
 ├── app.py                    # Flask 主服务（统一入口）
 ├── index.html                # 前端 UI（响应式，4 Tab 页面）
 ├── lottery.py                # 号码生成核心逻辑
+├── history_loader.py          # 公共 Excel 加载模块（统一格式兼容）
 ├── fetch_data.py             # 历史数据抓取脚本
 ├── web_console.html          # 数据抓取控制台前端
+├── web_executor.py           # [已废弃] 旧版独立抓取服务，功能已整合到 app.py
 ├── requirements.txt          # Python 依赖
-├── 双色球历史数据.xlsx        # 历史数据文件
+├── 双色球历史数据.xlsx        # 历史数据文件（不纳入 git）
-├── lottery/                  # 号码生成结果输出目录
+├── lottery/                  # 号码生成结果输出目录（不纳入 git）
-├── .generation_records.json  # 生成记录索引（JSON）
+├── .generation_records.json  # 生成记录索引（JSON，不纳入 git）
-├── .fetch_status.json        # 抓取状态文件
+├── .fetch_status.json        # 抓取状态文件（不纳入 git）
 ├── deploy/                   # 部署相关文件
 │   ├── DEPLOY.md             # 部署说明
 │   ├── lotto-app.service     # systemd 服务文件

lottery.py

@@ -38,76 +38,24 @@ class DoubleColorBallGenerator:
         }
 
     def load_history_data(self):
-        """加载历史数据"""
+        """加载历史数据 — 委托公共模块 history_loader 处理多格式兼容"""
         try:
             # 检查文件是否存在
             if not os.path.exists(self.history_file):
                 print(f"错误: 文件 {self.history_file} 不存在")
                 return False
-            
-            # 读取Excel文件
-            print(f"正在读取文件: {self.history_file}")
-            try:
-                raw_df = pd.read_excel(self.history_file, header=None)
-            except Exception as excel_error:
-                print(f"读取Excel文件失败: {excel_error}")
-                return False
 
-            # 检查数据是否为空
+            # 使用公共模块加载历史数据（统一处理格式A/B/C）
-            if raw_df.empty:
+            from history_loader import load_history_dataframe
-                print("错误: 历史数据文件为空")
+            self.history_data = load_history_dataframe(self.history_file)
-                return False
-
-            # 兼容多种 Excel 格式：
-            # 格式A（fetch_data.py 当前输出）: Row0=新列名(期号|开奖日期|红球1...|蓝球|特别号), Row1=旧列名(开奖时间|期数|号码|...), Row2+=数据
-            # 格式B（标准格式）: Row0=列名(开奖时间|期数|号码|开机号|...), Row1+=数据
-            # 格式C（分列含旧 header）: Row0=旧列名, Row1+=数据 但无"号码"列
-
-            # 标准列名（lottery.py 期望的列）
-            legacy_columns = ['开奖时间', '期数', '号码', '开机号', '和值特征', '奇偶比', '大小比', '奇偶形态', '跨度', '其他']
-
-            row0_vals = raw_df.iloc[0].astype(str).tolist() if len(raw_df) > 0 else []
-            row1_vals = raw_df.iloc[1].astype(str).tolist() if len(raw_df) > 1 else []
-
-            # 检测各类格式
-            has_legacy_header_in_row0 = any(col in row0_vals for col in ['开奖时间', '期数', '号码'])
-            has_legacy_header_in_row1 = any(col in row1_vals for col in ['开奖时间', '期数', '号码'])
-            has_new_header_in_row0 = any(col in row0_vals for col in ['期号', '开奖日期', '红球 1'])
-
-            if has_new_header_in_row0 and has_legacy_header_in_row1:
-                # 格式A：Row0=新列名, Row1=旧列名, Row2+=数据
-                # 用旧列名（Row1）作为列名，因为 lottery.py 期望"号码"列
-                self.history_data = raw_df.iloc[2:].copy()
-                num_cols = len(self.history_data.columns)
-                self.history_data.columns = legacy_columns[:min(num_cols, len(legacy_columns))] + [f'col_{i}' for i in range(min(num_cols, len(legacy_columns)), num_cols)]
-                self.history_data = self.history_data.reset_index(drop=True)
-                print(f"加载成功（格式A: 新旧 header 双行），共{len(self.history_data)}条历史记录")
-                print(f"数据列: {list(self.history_data.columns)}")
-
-            elif has_legacy_header_in_row0:
-                # 格式B：Row0=标准列名, Row1+=数据
-                self.history_data = raw_df.iloc[1:].copy()
-                num_cols = len(self.history_data.columns)
-                self.history_data.columns = legacy_columns[:min(num_cols, len(legacy_columns))] + [f'col_{i}' for i in range(min(num_cols, len(legacy_columns)), num_cols)]
-                self.history_data = self.history_data.reset_index(drop=True)
-                print(f"加载成功（格式B: 标准列名），共{len(self.history_data)}条历史记录")
-                print(f"数据列: {list(self.history_data.columns)}")
-
-            else:
-                # 格式C：检测不到旧列名，尝试直接用 pandas 读取
-                self.history_data = pd.read_excel(self.history_file)
-                print(f"加载成功（默认读取），共{len(self.history_data)}条历史记录")
-                print(f"数据列: {list(self.history_data.columns)}")
-
-                # 如果没有"号码"列但有分列红球，尝试标准化
-                if '号码' not in self.history_data.columns:
-                    if any(c in self.history_data.columns for c in ['红球 1', '红球1']):
-                        self._normalize_history_format()
 
             if self.history_data.empty:
                 print("错误: 历史数据文件为空")
                 return False
 
+            print(f"加载成功，共 {len(self.history_data)} 条历史记录")
+            print(f"数据列: {list(self.history_data.columns)}")
+
             # 解析号码列
             def parse_numbers(row):
                 """解析单行号码数据
@@ -211,72 +159,6 @@ class DoubleColorBallGenerator:
             print(traceback.format_exc())
             return False
 
-    def _normalize_history_format(self):
-        """将格式A（分列红球）转换为格式B（统一号码列 + 标准列名）。
-
-        格式A列名: 期号 | 开奖日期 | 红球 1 | 红球 2 | 红球 3 | 红球 4 | 红球 5 | 红球 6 | 蓝球 | 特别号
-        格式B列名: 开奖时间 | 期数 | 号码 | 开机号 | 和值特征 | 奇偶比 | 大小比 | 奇偶形态 | 跨度 | 其他
-
-        在 self.history_data 上原地操作，构建 '号码' 列和标准列名。
-        """
-        df = self.history_data
-        standard_columns = ['开奖时间', '期数', '号码', '开机号', '和值特征', '奇偶比', '大小比', '奇偶形态', '跨度', '其他']
-
-        # 构建号码列：将 红球1~6 + 蓝球 拼接为 14 位字符串
-        red_cols = [f'红球 {i}' for i in range(1, 7)]
-        blue_col = '蓝球'
-
-        def build_number_string(row):
-            parts = []
-            for c in red_cols:
-                val = row.get(c)
-                if pd.isna(val):
-                    return None
-                s = str(int(val)) if isinstance(val, (int, float)) else str(val).strip()
-                parts.append(s.zfill(2))
-            blue_val = row.get(blue_col)
-            if pd.isna(blue_val):
-                return None
-            blue_s = str(int(blue_val)) if isinstance(blue_val, (int, float)) else str(blue_val).strip()
-            return ''.join(parts) + blue_s.zfill(2)
-
-        df = df.copy()
-        df['号码'] = df.apply(build_number_string, axis=1)
-
-        # 重命名列到标准列名 — 仅映射有语义对应关系的列
-        # 格式A -> 格式B 语义映射：
-        #   期号 -> 开奖时间（实际存的是日期）
-        #   开奖日期 -> 期数（实际存的是期号数字）
-        #   特别号 -> 跨度
-        # 红球 1~6 和 蓝球 用于构建"号码"列后不再映射
-        # 格式A不含开机号/和值特征/奇偶比/大小比/奇偶形态等字段，留空
-        rename_map = {}
-        if '期号' in df.columns:
-            rename_map['期号'] = '开奖时间'
-        if '开奖日期' in df.columns:
-            rename_map['开奖日期'] = '期数'
-        if '特别号' in df.columns:
-            rename_map['特别号'] = '跨度'
-
-        df = df.rename(columns=rename_map)
-
-        # 删除已用于构建号码列的原始分列（避免数据重复）
-        for col in [f'红球 {i}' for i in range(1, 7)] + ['蓝球']:
-            if col in df.columns:
-                df = df.drop(columns=[col])
-
-        # 确保所有标准列都存在（格式A缺失的字段留空）
-        for col in standard_columns:
-            if col not in df.columns:
-                df[col] = ''
-
-        # 调整列顺序
-        df = df[[c for c in standard_columns if c in df.columns] + [c for c in df.columns if c not in standard_columns]]
-
-        self.history_data = df.reset_index(drop=True)
-        print(f"已标准化数据格式，共 {len(df)} 条记录")
-        print(f"标准化后列名: {list(df.columns)}")
-
     def _calculate_statistics(self):
         """计算统计数据"""
         if self.history_data is None or len(self.history_data) == 0: