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# YRTV 项目说明 till 0.5.0
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## 项目概览
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yrtv这一块。
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数据来源与处理核心包括：
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- 比赛页面的 iframe JSON 数据（`iframe_network.json`）
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- 可选的 demo 文件（`.zip/.dem`）
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- L1A/L2/L3 分层数据库建模与校验
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## 数据流程
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1. **下载与落盘**
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通过 `downloader/downloader.py` 抓取比赛页面数据，生成 `output_arena/<match_id>/iframe_network.json`，并可同时下载 demo 文件。
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2. **L1A 入库（原始 JSON）**
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`ETL/L1A.py` 将 `output_arena/*/iframe_network.json` 批量写入 `database/L1A/L1A.sqlite`。
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3. **L2 入库（结构化事实表/维度表）**
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`ETL/L2_Builder.py` 读取 L1A 数据，按 `database/L2/schema.sql` 构建维度表与事实表，生成 `database/L2/L2_Main.sqlite`。
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4. **L3 入库（特征集市）**
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`ETL/L3_Builder.py` 读取 L2 数据，计算 Basic 及 6 大挖掘能力维度特征，生成 `database/L3/L3_Features.sqlite`。
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5. **质量校验与覆盖分析**
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`ETL/verify/verify_L2.py` 与 `ETL/verify/verify_deep.py` 用于 L2 字段覆盖与逻辑检查。
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## 目录结构
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yrtv/
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├── downloader/ # 下载器（抓取 iframe JSON 与 demo）
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│ ├── downloader.py
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│ └── README.md
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├── ETL/ # ETL 脚本
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│ ├── L1A.py
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│ ├── L2_Builder.py
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│ ├── L3_Builder.py
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│ ├── README.md
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│ └── verify/
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│ ├── verify_L2.py
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│ └── verify_deep.py
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├── database/
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│ ├── L1A/ # L1A SQLite 与说明
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│ ├── L1B/ # L1B 目录（demo 解析结果说明）
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│ ├── L2/ # L2 SQLite 与 schema
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│ ├── L3/ # L3 SQLite 与 schema (特征集市)
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│ └── original_json_schema/ # schema 扁平化与未覆盖字段清单
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└── utils/
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└── json_extractor/ # JSON Schema 抽取工具
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## 环境要求
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- Python 3.11.4+
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- Playwright（下载器依赖）
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- pandas、numpy（校验脚本依赖）
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## 数据库层级说明
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### L1A
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- **用途**：保存原始 iframe JSON
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- **输入**：`output_arena/*/iframe_network.json`
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- **输出**：`database/L1A/L1A.sqlite`
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- **脚本**：`ETL/L1A.py`
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### L1B
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- **用途**：保存 demo 解析后的原始数据（由 demoparser2 产出）
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- **输出**：`database/L1B/L1B.sqlite`
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- 当前仓库提供目录与说明，解析流程需结合外部工具执行
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### L2
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结构化事实表/维度表数据库，覆盖比赛、玩家、回合与经济等数据：
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- **Schema**：`database/L2/schema.sql`
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- **输出**：`database/L2/L2_Main.sqlite`
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- **核心表**：
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- `dim_players`、`dim_maps`
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- `fact_matches`、`fact_match_teams`
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- `fact_match_players`、`fact_match_players_t`、`fact_match_players_ct`
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- `fact_rounds`、`fact_round_events`、`fact_round_player_economy`
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### L3
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玩家特征集市 (Player Features Data Mart)，聚合 Basic 及 6 大挖掘能力维度 (STA, BAT, HPS, PTL, T/CT, UTIL)。
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- **Schema**：`database/L3/schema.sql`
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- **输出**：`database/L3/L3_Features.sqlite`
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- **脚本**：`ETL/L3_Builder.py`
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- **核心表**：`dm_player_features` (玩家聚合画像)
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## JSON Schema 抽取工具
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用于分析大量 `iframe_network.json` 的字段结构与覆盖情况，支持动态 Key 归并与多格式输出。
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输出内容通常位于 `output_reports/` 或 `database/original_json_schema/`，包括：
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- `schema_summary.md`：结构概览
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- `schema_flat.csv`：扁平字段列表
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- `uncovered_features.csv`：未覆盖字段清单
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## 数据源互斥说明
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L2 中 `fact_matches.data_source_type` 用于区分数据来源与字段覆盖范围：
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- `classic`：含 round_list 详细回合与坐标信息
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- `leetify`：含 leetify 评分与经济信息
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- `unknown`：无法识别来源
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入库逻辑保持互斥：同一场比赛只会按其来源覆盖相应字段，避免重复或冲突。
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