Add etsi_dq library and FastAPI backend

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ETSI DQ - FastAPI Backend

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프로젝트 구조:

etsi_dq/                  ← 기존 코드 (그대로 유지)

├── metrics/

│   ├── completeness.py

│   ├── accuracy.py

│   ├── consistency.py

│   └── ...

├── pipeline.py

├── schemas.py

├── profiler.py

├── io.py

└── ...

api/                      ← 새로 추가하는 백엔드 계층

├── __init__.py

├── main.py               ← FastAPI 앱 진입점 (이 파일)

├── routers/

│   ├── __init__.py

│   ├── datasets.py       ← 데이터셋 업로드/조회 API

│   ├── metrics.py        ← 지표 설정/pre-check API

│   ├── analysis.py       ← 분석 실행 API

│   └── results.py        ← 결과 조회 API

├── schemas/

│   ├── __init__.py

│   ├── datasets.py       ← 데이터셋 관련 요청/응답 모델

│   ├── metrics.py        ← 지표 설정 관련 모델

│   ├── analysis.py       ← 분석 요청/응답 모델

│   └── results.py        ← 결과 응답 모델

└── services/

    ├── __init__.py

    ├── dataset_service.py  ← 기존 io.py 함수를 감싸는 서비스

    ├── metric_service.py   ← 기존 precheck/설정 로직 감싸는 서비스

    └── analysis_service.py ← 기존 pipeline.py의 run_analysis 감싸는 서비스

실행 방법:

    uvicorn api.main:app --reload --port 8000

API 문서 자동 생성:

    http://localhost:8000/docs  (Swagger UI)

    http://localhost:8000/redoc (ReDoc)

"""

from fastapi import FastAPI

from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware

from api.routers import datasets, metrics, analysis, results

app = FastAPI(

    title="ETSI Data Quality API",

    description="ETSI 데이터 품질 평가 시스템 백엔드 API",

    version="0.1.0",

)

# CORS 설정 - Streamlit(8501) 또는 React(3000)에서 접근 허용

app.add_middleware(

    CORSMiddleware,

    allow_origins=[

        "http://localhost:8501",   # Streamlit 기본 포트

        "http://localhost:3000",   # React 개발 서버 포트 (나중에)

    ],

    allow_credentials=True,

    allow_methods=["*"],

    allow_headers=["*"],

)

# 라우터 등록

app.include_router(datasets.router, prefix="/api/datasets", tags=["datasets"])

app.include_router(metrics.router,  prefix="/api/metrics",  tags=["metrics"])

app.include_router(analysis.router, prefix="/api/analysis", tags=["analysis"])

app.include_router(results.router,  prefix="/api/results",  tags=["results"])

@app.get("/")

def root():

    return {"message": "ETSI Data Quality API", "version": "0.1.0"}

@app.get("/health")

def health_check():

    return {"status": "ok"}

"""분석 실행 API 엔드포인트"""

from fastapi import APIRouter, HTTPException

from api.schemas.analysis import AnalysisRunRequest, AnalysisRunResponse

from api.services import analysis_service

router = APIRouter()

service = analysis_service

@router.post("/run", response_model=AnalysisRunResponse)

async def run_analysis(request: AnalysisRunRequest):

    """

    품질 분석 실행

    선택된 지표와 설정값을 바탕으로 분석 수행.

    기존 코드의 run_analysis() 함수를 내부적으로 호출.

    요청 예시:

    {

        "dataset_id": "abc123",

        "metrics": ["completeness", "accuracy"],

        "config": {

            "completeness": {

                "required_columns": ["Na", "Al", "K", "Si"],

                "missing_values": ["?", "N/A", "null"],

                "granularity": "dataset"

            },

            "accuracy": {

                "rules": [

                    {

                        "measured_column": "RI",

                        "method": "statistical_bounds",

                        "k_sigma": 3.0,

                        "center": "mean"

                    }

                ]

            }

        }

    }

    """

    try:

        result = await service.execute(request)

        return result

    except Exception as e:

        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

"""데이터셋 관리 API 엔드포인트"""

from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, HTTPException

from api.schemas.datasets import DatasetUploadResponse, DatasetInfo, DatasetPreview

from api.services import dataset_service

router = APIRouter()

service = dataset_service

@router.post("/upload", response_model=DatasetUploadResponse)

async def upload_dataset(file: UploadFile = File(...)):

    """

    데이터셋 업로드

    지원 형식: CSV, XLSX, XLS, ZIP

    기존 코드의 load_dataset() 함수를 내부적으로 호출

    """

    try:

        result = await service.upload_and_parse(file)

        return result

    except Exception as e:

        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))

@router.post("/reference/upload", response_model=DatasetUploadResponse)

async def upload_reference_dataset(file: UploadFile = File(...)):

    """

    참조 데이터셋 업로드 (Accuracy, Consistency에서 사용)

    """

    try:

        result = await service.upload_and_parse(file, is_reference=True)

        return result

    except Exception as e:

        raise HTTPException(status_code=400, detail=str(e))

@router.get("/", response_model=list[DatasetInfo])

async def list_datasets():

    """업로드된 데이터셋 목록 조회"""

    return service.list_datasets()

@router.get("/{dataset_id}", response_model=DatasetInfo)

async def get_dataset(dataset_id: str):

    """특정 데이터셋 정보 조회"""

    result = service.get_dataset(dataset_id)

    if not result:

        raise HTTPException(status_code=404, detail="Dataset not found")

    return result

@router.get("/{dataset_id}/preview", response_model=DatasetPreview)

async def preview_dataset(dataset_id: str, rows: int = 10):

    """데이터셋 미리보기 (상위 N행)"""

    result = service.get_preview(dataset_id, rows)

    if not result:

        raise HTTPException(status_code=404, detail="Dataset not found")

    return result