PART 01 — 機能詳細設計書
処理フロー・業務ロジック・例外処理の定義方法

【主フロー】
1. リクエストのJWTトークンを検証する
   1a. 検証失敗 → 例外フロー[E01]へ
2. 注文IDが存在するかを orders テーブルで確認する
   2a. 存在しない → 例外フロー[E02]へ
3. 注文ステータスが「確認待ち（STATUS=10）」であることを確認する
   3a. STATUS≠10 → 例外フロー[E03]へ
4. 在庫テーブル（inventories）から各明細の在庫数を取得し、
   注文数量と照合する
   4a. 在庫不足の明細が1件でも存在する → 例外フロー[E04]へ
5. トランザクション開始
6. inventories.stock を注文数量分デクリメントする
7. orders.status を「確定済み（STATUS=20）」に更新する
8. order_histories に処理ログを INSERT する
9. コミット
10. 確定完了メール送信キューに enqueue する
11. レスポンス（200 OK, 確定済み注文情報）を返す

【例外フロー】
E01: 401 Unauthorized を返す。ログ出力：WARN
E02: 404 Not Found を返す。ログ出力：INFO
E03: 409 Conflict（"注文はすでに処理済みです"）を返す。ログ出力：WARN
E04: 409 Conflict（"在庫不足：商品ID={id} 不足数={n}"）を返す。
     ロールバック。ログ出力：WARN

■ 請求金額計算ロジック

  小計  = Σ（単価 × 数量）   ※小数点以下は切り捨て（FLOOR）
  割引額 = 小計 × 割引率      ※割引率は members.discount_rate（小数：0.00〜0.30）
              ※小数点以下は切り捨て（FLOOR）
  税込前 = 小計 - 割引額
  消費税 = 税込前 × 0.10      ※小数点以下は切り捨て（FLOOR）
  合計   = 税込前 + 消費税

■ ステータス遷移図

  10（確認待ち）
    → [注文確定API] → 20（確定済み）
    → [注文キャンセルAPI] → 90（キャンセル）
  20（確定済み）
    → [出荷登録API] → 30（出荷済み）
    → [注文キャンセルAPI] → ※不可（E03）
  30（出荷済み）
    → [配達完了Webhook] → 40（完了）

■ コード値定義（orders.status）

  10: 確認待ち（初期値。注文作成時に自動設定）
  20: 確定済み（在庫確保済み）
  30: 出荷済み（倉庫で出荷処理完了）
  40: 完了（配達完了確認済み）
  90: キャンセル（確認待ち状態でのみ遷移可）

"""
既存Pythonソースから関数定義・呼び出し関係を抽出して
処理フロー把握の補助資料を生成するスクリプト
"""
import ast
import os
from pathlib import Path
from collections import defaultdict

def extract_function_calls(filepath: str) -> dict:
    """Pythonファイルから関数定義と内部呼び出しを抽出"""
    with open(filepath, encoding="utf-8") as f:
        source = f.read()

    try:
        tree = ast.parse(source)
    except SyntaxError as e:
        print(f"構文エラー: {filepath} — {e}")
        return {}

    result = {}

    for node in ast.walk(tree):
        if isinstance(node, (ast.FunctionDef, ast.AsyncFunctionDef)):
            func_name = node.name
            calls = []
            for child in ast.walk(node):
                if isinstance(child, ast.Call):
                    if isinstance(child.func, ast.Name):
                        calls.append(child.func.id)
                    elif isinstance(child.func, ast.Attribute):
                        calls.append(f"{child.func.attr}")
            result[func_name] = {
                "line": node.lineno,
                "calls": list(set(calls)),
                "is_async": isinstance(node, ast.AsyncFunctionDef),
            }

    return result


def scan_directory(target_dir: str, pattern: str = "*.py") -> dict:
    """ディレクトリ配下の全Pythonファイルをスキャン"""
    all_funcs = defaultdict(dict)
    for path in Path(target_dir).rglob(pattern):
        rel = str(path.relative_to(target_dir))
        funcs = extract_function_calls(str(path))
        if funcs:
            all_funcs[rel] = funcs
    return dict(all_funcs)


def print_call_tree(scan_result: dict) -> None:
    """処理フロー一覧を標準出力"""
    for filepath, funcs in scan_result.items():
        print(f"\n📄 {filepath}")
        for fname, info in funcs.items():
            prefix = "async " if info["is_async"] else ""
            print(f"  {'⚡' if info['is_async'] else '🔹'} {prefix}{fname}()  [L{info['line']}]")
            for call in info["calls"]:
                print(f"      └─ calls: {call}()")


# ── 使用例 ────────────────────────────────────────────────
if __name__ == "__main__":
    TARGET = "./src"   # 解析対象ディレクトリ
    result = scan_directory(TARGET)
    print_call_tree(result)

    # CSVに出力して設計書作成の補助資料にする
    import csv
    with open("function_flow.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(["ファイル", "関数名", "非同期", "行番号", "呼び出し先"])
        for fpath, funcs in result.items():
            for fname, info in funcs.items():
                writer.writerow([
                    fpath, fname,
                    "YES" if info["is_async"] else "NO",
                    info["line"],
                    " / ".join(info["calls"])
                ])

"""
Javaソースコードから「メソッド名 → SQL操作対象テーブル」の
マッピングを抽出するスクリプト（正規表現ベース）
既存Javaシステムのリプレイス時に処理フローの草稿を作る補助に使う
"""
import re
from pathlib import Path

# SQL操作を検出する正規表現
SQL_PATTERNS = {
    "SELECT": re.compile(r"(?i)\bFROM\s+([`\"\[]?[\w]+[`\"\]]?)", re.MULTILINE),
    "INSERT": re.compile(r"(?i)\bINSERT\s+INTO\s+([`\"\[]?[\w]+[`\"\]]?)", re.MULTILINE),
    "UPDATE": re.compile(r"(?i)\bUPDATE\s+([`\"\[]?[\w]+[`\"\]]?)", re.MULTILINE),
    "DELETE": re.compile(r"(?i)\bDELETE\s+FROM\s+([`\"\[]?[\w]+[`\"\]]?)", re.MULTILINE),
}

METHOD_PATTERN = re.compile(
    r"(?:public|private|protected|static|\s)+[\w<>\[\]]+\s+([\w]+)\s*\([^)]*\)\s*\{",
    re.MULTILINE
)

def extract_java_method_sql(filepath: str) -> dict:
    with open(filepath, encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
        content = f.read()

    # メソッドごとに分割（簡易）
    method_map = {}
    methods = list(METHOD_PATTERN.finditer(content))

    for i, m in enumerate(methods):
        method_name = m.group(1)
        start = m.end()
        end = methods[i + 1].start() if i + 1 < len(methods) else len(content)
        body = content[start:end]

        tables = {}
        for op, pat in SQL_PATTERNS.items():
            found = [t.group(1).lower() for t in pat.finditer(body)]
            if found:
                tables[op] = list(set(found))

        if tables:
            method_map[method_name] = tables

    return method_map

# ── 使用例 ────────────────────────────────────────────────
if __name__ == "__main__":
    import json
    result = {}
    for java_file in Path("./java-src").rglob("*.java"):
        m = extract_java_method_sql(str(java_file))
        if m:
            result[str(java_file)] = m

    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))