注册表解析和自动化

TL;DR

可靠的"焊接"自动化建立在三条鲸鱼上：确定性输入（安全交付，等效性，完整性控制），标准化数据层（单个电路，匹配密钥，标准化的时间/货币/符号单位）和严格的质量纪律（验证，tolerance，DLQ，Alerta，自动校正）。目的是将杂项文件/webhooks转换为稳定的表，以与SLA进行匹配，报告和BI。

1）源和格式的景观

1.1个来源

PSP/收购者/聚合器：交易，设置，佣金，分配。

银行： MT940对账单，ISO 20022 CAMT。052/053/054，PAIN付款。001/002.

ARM/钱包/付款（OCT/RTP/SEPA）：付款登记册，退款。
Crypto Castody/Exchange：电子交易,转换/佣金报告。
税收/政府。门户：CSV/XLSX/PDF,有时通过脚本浏览器。

1.2种格式

CSV/TSV（可变分隔符，位点，编码）。
XLSX（多缝合，组合单元）。
XML（ISO 20022 CAMT/PAIN，XSD定制sche-me）。
SWIFT MT940/942（位置字段）。
JSON-API/NDJSON（增量上载、游标）。
PDF（表格解析器；扫描-OCR）。
ZIP/TAR.GZ（多文件蹦床）。

2） ingestion-pipline架构

轮廓：

1.Landing：安全接收文件（SFTP/FTPS/WebDAV/API/webhooks） →立即考虑使用checksum,我们始终保留原材料。

2.Raw：按日期/提供商/蹦床布局,保留版本。

3.Normalize：对类型→单位进行分类→统一化表。

4.验证：后验证（质量规则）→标志，DLQ。

5.匹配：与内部事件/银行匹配。

6.Serving/BI：对账/财务/交易的展示。

关键要求：

等效性ingestion： '（provider, file_name, file_size, checksum, statement_date）'→唯一的钥匙。
重播/转发：重新运行文件不会产生双倍。
DLQ （dead-letter queue）：所有未知/违反规则的人都进入孤立的队列。
Version：当天的新文件→参考上一版本的新版本。

3）交货和秘密安全

通道：密钥有限的SFTP；FTPS-仅在严格的TLS下；API是具有短TTL的OAuth2/令牌。
内容加密：下载文件时的PGP/GPG；S/MIME用于电子邮件收件箱（如果使用）。
完整性控制：SHA-256/512 checksum，与清单中的哈希进行比较。
保密：保存在Vault/KMS中，轮换，禁止在config 文件/logs中。
可用性：RBAC+"最小特权"原则，单独的服务帐户。

4）标准化和数据模式

4.1通用规则

时间：ISO-8601始终是UTC；对于定居日期-没有TZ的"DATE"。
总和：小单位中的"DECIMAL（p，s）"+单独的"规模"；符号：严格按字典排列/消耗。
货币：ISO-4217，带有"fx_src"的固定汇率表。
Locali：禁止自动测试是分隔符/小数点/千分的显式设置。
编码：输入UTF-8；其他的-转换与日志。

4.2归一化的"平面"层（示例）

json
{
"provider": "Acquirer_A",
"source_kind": "PSP_TX    PSP_SETTLEMENT    BANK    WALLET    CRYPTO",
"kind": "AUTH    CAPTURE    REFUND    PAYOUT    FEE    SETTLEMENT    CHARGEBACK",
"payment_id": "pay_123",        // ваше
"provider_txid": "psp_abc_789",    // внешнее
"merchant_ref": "mr_456",
"sequence": 0,             // partial/refund line index
"amount_minor": 100000,        // 1000.00
"currency": "EUR",
"fee_minor": 120,           // 1.20
"fx_rate": 1.0000,
"fx_src": "PSP    ECB    BANK",
"event_ts": "2025-11-03T12:00:00Z",
"value_date": "2025-11-05",
"account": "PSP_MERCHANT_CARD_A",
"bin": "425000",
"last4": "1234",
"status": "APPROVED    CAPTURED    SUCCESS    FAILED    SETTLED",
"file_id": "ing_20251103_001",
"row_hash": "sha256(raw_row)"
}

5）按格式划分的解析器： 技术和耙子

5.1 CSV/TSV

明确设置"delimiter"、"quotechar"、"escapechar"、"encoding"。

空行/标题移位的细节；支持header aliases（例如'Amount	AMT	TxnAmount`).
符号转换（减去/括号），将千分之一（"，"/"/空格"）归一化。

5.2 XLSX

通过表白主义者阅读；禁止自动关闭-使联合单元变平。
将公式转换为值；Excel → UTC日期带有显式TZ。

5.3 XML (ISO 20022 CAMT/PAIN)

通过XSD验证；XPath映射道具（"<Ntry>，"<TxDtls>"，"<Amt>"，"<CdtDbtInd>"）。
信用正常化/借阅→标志；支持多个"<Chrgs>，"<RmtInf>"。

5.4 MT940

标记解析为'：61：'，'：86：'；支持国家扩展；位置字段→滑动规则。
将多个'：61：'合并为一个战斗。

5.5 JSON/NDJSON/API

游标'since_id	created_at	page_token`;rate-limit aware retrai（429 → backoff+jitter）。
分区语义（单个"provider_txid"的多个重构行）。

5.6 PDF/OCR

首先尝试进行表格解调（tab检测器），然后仅尝试使用带有白色主义符号的OCR（Tesseract）。
后验证：总和，基准，行数核对。

5.7 Archives/Batchy

解压缩并保留结构；每个文件都是单独的"file_id"；宣言，控制所有部分。

6）验证和数据质量规则

强制性检查：

方案：存在所有请求字段。
类型：总和是数字，日期是错位的。
校验和：行和=文件中的总和（如果有）。
范围：明智窗口中的日期；总和>0（或可接受的负词典）。
唯一性："（provider，provider_txid，序列）"在正常化中不重复。
Tolerans：允许的"amount/fx/time"差异。

结果："VALID"，"VALID_WITH_WARNINGS"，"INVALID → DLQ（reason_code）"。

7）相似性和重复数据消除

入口键：'（provider, file_name, filesize, checksum, statement_date）'→唯一的'file_id'。
Row-level idem: `row_hash = sha256(normalized_row_compact)`;重新加载不会创建新条目。
Webhooks/API："idempotency_key"提供商+您的标签（"exec_id"），存储TTL。
提供者的配对："provider_txid"+"sequence"的后代，而差异则在DLQ_DUPLICATE中。

8）编排和时间表

Оркестратор: Airflow/Dagster (DAG: `fetch → decrypt → parse → normalize → validate → publish → match`).

SLA/SLO：从文件出现到"正常化=READY"的"时间到可用性（TtA）"。
Retrai：指数backoff+jitter；尝试限制；明确的状态。
并发和绝缘：XLSX的重型OCR/抛光-在单独的CPU/RAM限制池/操作员中。
DLQ-replay：更新规则/映射时,定期重新执行。

9）可观察性和异同

度量标准：

按来源分列的Ingestion Success%、Parse Success%。
TtA p50/p95，Throughput（行/分钟）。
DLQ Rate и Aging DLQ p50/p95.
Schema Drift Incidents（标题/格式更改）。
Duplicate Rate по `provider_txid`.

Alertes（示例）：

`TtA p95 > SLA` → P1.
"DLQ Rate> 2%"按→ P1提供商每小时。
"Schema Drift detected" → P0（通过源停止自动对决）。
'Duplicate spike' → P2（检查提供商/webhooks）。

Dashbord：漏斗'files ，DLQ卡出于原因，TtA量子。

10）自动校正和mappings

Header aliases： 版本字典（e.g., `Amount`→`amt`, `AMOUNT`→`amt`).

代码映射：提供商状态→参考资料（'APPROVED	CAPTURED	SETTLED`).
标记政策："CR/DR"，"C/D"，括号为单个"标志性"模型。
Amount修复：去除千分隔符,使缺点正常化。
时间区修复：提供商的本地时间→ UTC,含DST。

💡 任何自动校正-在"repair_flags"中进行逻辑和标记。

11）与"PSP支付和报告核对"的联系"

完成的规范化层是匹配的输入（provider_txid/merchant_ref/fuzzy)，diff分类法计算，自动日志和settlement↔bank字符。关键字段是："provider_txid"，"sequence"，"kind"，"amount_minor"，"value_date"，"account"。

12）存储模型和表格

登录的文件表：

sql
CREATE TABLE landed_files (
file_id TEXT PRIMARY KEY,
provider TEXT,
source_kind TEXT,
file_name TEXT,
file_size BIGINT,
checksum TEXT,
statement_date DATE,
received_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE,
version INT,
status TEXT, -- RECEIVED    PARSED    FAILED error TEXT
);

归一化行：

sql
CREATE TABLE psp_norm (
row_id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
file_id TEXT REFERENCES landed_files(file_id),
provider TEXT,
source_kind TEXT,
kind TEXT,
payment_id TEXT,
provider_txid TEXT,
merchant_ref TEXT,
sequence INT,
amount_minor BIGINT,
currency CHAR(3),
fee_minor BIGINT,
fx_rate NUMERIC(18,8),
fx_src TEXT,
event_ts TIMESTAMPTZ,
value_date DATE,
account TEXT,
status TEXT,
row_hash TEXT UNIQUE,
repair_flags TEXT[]
);
CREATE INDEX idx_psp_norm_txid ON psp_norm(provider, provider_txid, sequence);

13）解析器的伪代码

CSV/XLSX:

python def parse_table(file, spec):
df = load_csv_or_xlsx(file, delimiter=spec.delim, encoding=spec.enc, sheet=spec.sheet)
df = rename_headers(df, spec.header_aliases)
df = clean_amounts(df, thousand=spec.thousand, decimal=spec.decimal, sign_policy=spec.sign)
rows = []
for r in df.itertuples():
rows.append(normalize_row(r, spec))
return rows

XML CAMT:

python def parse_camt(xml):
root = parse_xml(xml, xsd="camt053.xsd")
for ntry in root.findall('.//Ntry'):
sign = 1 if ntry.findtext('CdtDbtInd') == 'CRDT' else -1 amt = Decimal(ntry.findtext('Amt')) sign
... map to normalized fields

OCR PDF (fallback):

python def parse_pdf_ocr(pdf):
text = tesseract(pdf, lang="eng", psm=6, whitelist="0123456789.,-;:/A-Za-z")
table = detect_table(text)
return normalize_table(table)

14） GDPR/PII和日志编辑

掩码/哈希：PAN/电子邮件/电话 → 'sha 256+salt'，logi-没有主值。
保留策略：按源类型（AML/bukuchet）"保留"。
PII的访问权限仅限于角色；读数/导出审核。

15）KPI和目标（用于parsing/ingestion）

Ingestion Success % ≥ 99.每源5%/天。

Parse Success % ≥ 99%, DLQ ≤ 1%.

TtA p95（fayl→normalized）≤ 15分钟（CSV/XML），≤ 60分钟（PDF/OCR）。
Schema Drift Incidents：0/个月，没有警报/假人。

Duplicate Rate по `provider_txid` ≤ 0.05%.

16）事件花花公子

Schema drift：停止自动对决,打开带有ML扬声器检测器的"软"解析器,准备外来补丁,赶走DLQ-replay。
DLQ激增：调试最新文件,检查编码/位置/符号,暂时降低tolerans的严格（带有标志）。
SFTP延迟：切换到API-polling/webhook,增加转发,与提供商通信。
Spikes duplicates：启用"row_hash"多普查,重复块,直到澄清。

17）测试桉例包（UAT/Prod准备）

1.相同性：重复相同的下载→ 1'file_id'，0条新行。
2.Locali：带有','/'/空格的文件→正确的金额。
3.Partial/refund：对一个"provider_txid"进行一些"序列"。
4.XML XSD：非验证CAMT → 'INVALID'+DLQ。
5.MT940变化：国家扩展→正确分析。
6.PDF→OCR：噪音扫描→提取和通过基本规则。
7.Schema drift：新的hader → alias补丁和历史文件的重新处理。
8.Throughput：负载测试N文件/小时→遵守TtA SLA。
9.PII修订版：没有PAN/电子邮件的博客，只有哈希。

18）实施支票

来源注册：协议、时间表、SLA、格式、联系人。
安全通道（SFTP/PGP/API）, Vault for Secret。
异位输入+checksum+版本。
按格式，alias字典，标记/本地策略的解析器。
归一化层和密钥索引。
验证规则，tolerance，DLQ和replay。
管弦乐队（DAG），retrai/backoff，资源池。
可观察性：度量，dashbords，alertes。
GDPR/PII掩码,访问审核。
测试桉例和常规模式驱动程序。

二.总结

解析自动化不是"写解析器"，而是构建一个工业轮廓：可靠的交付和加密，等效派伊线，严格的规范化，质量规则和透明的差速器。这样的轮廓可以将任何注册表转换为可预测的表格，并在数据可用性方面有保证的SLA，这是交换、财务和管理报告的基础。

注册表解析和自动化

CSV/XLSX:

XML CAMT:

OCR PDF (fallback):

二.总结

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