2025-08-28_1_mkdocs_design_och_and_docstringsutnyttjande#

Denna dagbok dokumenterar ett fokuserat arbete för att höja dokumentationskvaliteten, utvecklarupplevelsen och portfölj-presentationen för Weather MLOps-plattformen. Arbetet centrerades kring att förbättra MkDocs-genereringen, åtgärda varningar samt leverera högkvalitativa, NumPy-inspirerade docstrings med realistiska exempel genom hela kodbasen.

Uppdatering: Tillsammans med andra utmanignar var de dolda felen vid komplett bygge involverade även här - se 2025-08-28_revenge_of_the_slurm.md

Mål#

  • Minska brus under mkdocs serve/build (mkdocstrings/autorefs-varningar).

  • Tillhandahålla konsekventa, kompletta NumPy-inspirerade docstrings för publika API:er och centrala hjälpfunktioner.

  • Lägga till användbara Exempel (inklusive curl-snuttar för endpoints) som stöd för läsare.

  • Säkerställa att griffe/mkdocstrings renderar rena, navigerbara “Kodstruktur”-sidor.

  • Exponera diagnostik (versioner, körflaggor) för dokumentationsverktygen.

Sammanfattning av förändringar#

1) Filtrering av MkDocs-varningar & Diagnostik#

  • Lade till scripts/mkdocs_warning_filters.py och registrerade den under hooks: i mkdocs.yml.

    • Filtrerar ut riktade DeprecationWarnings från mkdocs_autorefs och mkdocstrings.

    • Exponerar miljöflaggor för styrning:

      • MKDOCS_GRIFFE_LEVEL (standard ERROR) — styr griffe-verbositet.

      • MKDOCS_WARN_DEPRECATIONS=1 — kringgår filtrering för CI/debug.

  • Injicerade en “Diagnostik”-sida via scripts/mkdocs_api_docs_hook.py → api/diagnostics.md:

    • Visar versioner (mkdocs, mkdocstrings, mkdocstrings‑python, griffe, mkdocs‑autorefs).

    • Listar aktiva runtime-inställningar och pekar mot relevanta mkdocstrings-alternativ.

Resultat: mkdocs serve/build är mer fokuserat; vi behåller möjligheten att öka verbositet vid granskningar.

3) Genomgång av docstrings i kodbasen (NumPy-stil) med Exempel#

Förbättrade bred täckning och kvalitet på docstrings i src/app/, scripts/.

  • Eliminera griffe-mismatch-varningar:

    • Ersatte “Parameters: None” med passande Returns/Notes eller tog bort avsnittet helt.

    • I config.Settings: bytte klassens docstring-avsnitt till “Attributes” och dokumenterade alla fält.

  • Lade till/standardiserade Exempel:

    • Endpoints i main.py: lade till curl-exempel för alla relevanta routes (/status, /prediction-data, /api/training-history, /api/stats, /api/health, /train, /impute, /jobs, /map).

    • Async-/nätverkskod i weather_ingest.py: illustrativa async-exempel med doctest: +SKIP.

    • Datapipeline i imputation.py: fokuserade, säkra exempel för orkestrering och hjälpfunktioner.

    • Träningsorkestrering i training_jobs.py: putsade Parameters/Returns/Raises + exempel.

    • Verktyg i utils.py: tydliga exempel för loggning och tidsomvandlingar.

Resultat: “Kodstruktur” renderar nu professionell, enhetlig och exempelrik dokumentation som är redo för produktion och portfölj.

4) Ton, terminologi och kors-referenser (“See Also”)#

Riktad putsning för utvecklarorientering och konsekvens:

  • Använde termen “prediction horizon” konsekvent (ersätter “forecast horizon”).

  • Lade till kors-referenser (“See Also”) mellan:

    • ml_train.py (kärnflöde för träning) och slurm_job_trigger.py (dispatch),

    • training_helpers.py (horisontmappning) och API-endpoints som visar historiska data,

    • ml_utils.py (senaste/historiska resultat) och motsvarande API-rutter i main.py.

Resultat: En dokumentationsgraf som för läsaren från web/API → träningspipeline → modeller och tillbaka till UI.

Viktiga filer som ändrats (höjdpunkter)#

  • mkdocs.yml — nav-fixar, hooks.

  • scripts/mkdocs_warning_filters.py — pre-konfiguration för varningar + miljöflaggor.

  • scripts/mkdocs_api_docs_hook.py — genererad diagnostiksida.

  • docs/documents/*, docs/project_journal/* — länkar reparerade, YAML/nav-tillägg.

  • src/app/-moduler:

    • main.py — curl-exempel för endpoints, utökade Returns/Notes.

    • weather_ingest.py — async-exempel, säker nyttolast-illustration.

    • imputation.py — orkestrering/exempel för huvudsteg.

    • training_jobs.py — strikt NumPy-stil för metoder med Exempel.

    • ml_utils.py — See Also-länkar till API-endpoints.

    • config.py — klass-attribut-dokumentation för Settings.

    • ml_train.py — omfattande puts (se nedan).

Djupgående puts — ml_train.py#

Vi förbättrade docstrings och korslänkning i kärnmodulen för träning för att ge en enhetlig, genomgående berättelse:

  • Standardiserade “prediction horizon”-terminologi i funktions-/klassdokumentation.

  • prepare_horizon_data: lade till “See Also” till get_horizon_shift och träningshistorik-API.

  • train_and_save_model:

    • Förtydligade syftet, in-/utdata och sparningskonventioner.

    • Lade till “See Also” till SimpleRegressionNet, Ridge och Slurm-dispatch.

  • update_training_status: tydliggjorde samordningssemantik för singleton och lade till praktiska exempel.

  • main: lade till “See Also” till tränings-dispatch och status-/loggmodeller. Tydlig workflow-översikt.

Resultat: Träningsdokumentationen läses nu som en pålitlig, reproducerbar handledning för pipelinen.

Arkitekturdiagram#

Nedan visas ett högnivåflöde för den dokumentationsdrivna träningspipen, från API via Slurm till UI.

        flowchart TD
  subgraph UI
    A[Browser / curl]
    P[Docs — Code Structure]
  end

  subgraph FastAPI
    B[/POST /train/]
    C[/GET /status, /training-status, /prediction-data/]
  end

  subgraph Dispatch
    D[create_and_dispatch_training_job]
    E[_sync_app_source -> _write_sbatch_script]
    F[trigger_slurm_job (sbatch)]
  end

  subgraph Slurm Cluster
    G[ml_train.main]
    H[(TrainingLog)]
    I[(TrainingStatus)]
  end

  A -->|start training| B --> D --> E --> F --> G
  G --> H
  G --> I
  C -->|render| P
  I --> C
  H --> C

Diagrammet speglar de korslänkade “See Also”-sektioner som lagts till i koddokumentationen.

Driftsanteckningar#

  • För att förhandsgranska lokalt:

    • mkdocs serve (tyst)

    • MKDOCS_GRIFFE_LEVEL=WARNING mkdocs serve (mer signal)

    • MKDOCS_WARN_DEPRECATIONS=1 mkdocs serve (visa deprecations)

  • Den nya “Diagnostik”-sidan under “Code Structure” visar versioner och togglar.

Framtida arbete (valfritt)#

  • Utöka “Source Comments”-navigationen till fler filer eller auto-genererade sektioner.

  • Utöka ml_train.py med ett minimalt körbart exempel (mockad DB) på en egen dokumentsida.

  • Lägg till arkitektur-”See Also” till Mermaid-diagram i docs/documents/* för starkare berättelse.

  • Överväg att uppgradera mkdocstrings/mkdocs-autorefs till senaste version då den är stabil i stacken — då kan vi ta bort delar av filtreringen.

Lärdomar#

Denna genomkörare förvandlar vår dokumentation till en professionell, exempelbaserad referens som både förbättrar onboarding och stärker portföljens berättelse. Griffe/mkdocstrings-provet ger rena, navigerbara API-dokument; varningssignaler är under kontroll men kan hämtas vid behov; och korslänkning binder ihop HPC-träningspipen och webgränssnittet.

Stark dokumentation är nu en förstklassig egenskap hos projektet.