完成对csv文件加载的部分修改，未修改路径，测试调度

dataops/scripts/emp_training_stats_table.py

@@ -0,0 +1,112 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+import logging
+import sys
+import os
+from datetime import datetime
+
+# 配置日志记录器
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.StreamHandler(sys.stdout)
+    ]
+)
+
+logger = logging.getLogger("emp_training_stats_table")
+
+def process_emp_training_stats(table_name=None, exec_date=None, execution_mode=None, script_name=None, **kwargs):
+    """处理员工培训统计数据的模拟函数"""
+    # 获取当前脚本的文件名（如果没有传入）
+    if script_name is None:
+        script_name = os.path.basename(__file__)
+
+    # 打印所有传入的参数
+    logger.info(f"===== 传入参数信息 (处理函数内) =====")
+    logger.info(f"table_name: {table_name}")
+    logger.info(f"exec_date: {exec_date}")
+    logger.info(f"execution_mode: {execution_mode}")
+    logger.info(f"script_name: {script_name}")
+    # 打印所有可能的额外参数
+    for key, value in kwargs.items():
+        logger.info(f"额外参数 - {key}: {value}")
+    logger.info(f"======================================")
+
+    logger.info(f"开始执行员工培训统计数据处理 - 脚本: {script_name}, 表: {table_name}")
+
+    try:
+        # 模拟数据处理过程
+        logger.info("模拟处理员工培训统计数据...")
+        # 在实际应用中，这里可以添加具体的数据处理逻辑
+        logger.info(f"处理日期: {exec_date}, 模式: {execution_mode}")
+        
+        # 模拟处理成功
+        logger.info(f"表 {table_name} 数据处理成功")
+        return True
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"处理员工培训统计数据时出错: {str(e)}")
+        return False
+
+def run(table_name, execution_mode, exec_date=None, script_name=None, **kwargs):
+    """
+    统一入口函数，符合Airflow动态脚本调用规范
+
+    参数:
+        table_name (str): 要处理的表名
+        execution_mode (str): 执行模式 (append/full_refresh)
+        exec_date: 执行日期 (可以是字符串 YYYY-MM-DD 或 datetime 对象)
+        script_name: 脚本名称
+        **kwargs: 其他可能的参数
+
+    返回:
+        bool: 执行成功返回True，否则返回False
+    """
+    # 打印所有传入的参数 (在入口函数再次打印，确保信息完整)
+    logger.info(f"===== 传入参数信息 (入口函数 run 内) =====")
+    logger.info(f"table_name: {table_name}")
+    logger.info(f"execution_mode: {execution_mode}")
+    logger.info(f"exec_date: {exec_date} (类型: {type(exec_date)})")
+    logger.info(f"script_name: {script_name}")
+    # 打印所有可能的额外参数
+    for key, value in kwargs.items():
+        logger.info(f"额外参数 - {key}: {value}")
+    logger.info(f"=========================================")
+
+    # 如果没有提供脚本名，使用当前脚本的文件名
+    if script_name is None:
+        script_name = os.path.basename(__file__)
+
+    # 记录详细的执行信息
+    start_time = datetime.now()
+    logger.info(f"脚本 '{script_name}' 开始执行: {start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+
+    # 调用实际处理函数
+    result = process_emp_training_stats(
+        table_name=table_name,
+        exec_date=exec_date,
+        execution_mode=execution_mode,
+        script_name=script_name,
+        **kwargs  # 将额外参数传递给处理函数
+    )
+
+    end_time = datetime.now()
+    logger.info(f"脚本 '{script_name}' 结束执行: {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+    logger.info(f"总耗时: {end_time - start_time}")
+    logger.info(f"处理结果: {'成功' if result else '失败'}")
+
+    return result
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 提供一些默认值以便直接运行脚本进行测试
+    test_params = {
+        "table_name": "emp_training_stats",
+        "execution_mode": "append",
+        "exec_date": datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
+        "script_name": os.path.basename(__file__),
+        "test_param1": "value1",
+        "test_param2": 123
+    }
+    logger.info(f"以主脚本方式运行，使用测试参数: {test_params}")
+    run(**test_params) 

dataops/scripts/load_file.py

@@ -3,11 +3,7 @@
 import logging
 import sys
 import os
-import pandas as pd
-import psycopg2
 from datetime import datetime
-import csv
-from dags.config import PG_CONFIG
 
 # 配置日志记录器
 logging.basicConfig(
@@ -18,249 +14,121 @@ logging.basicConfig(
     ]
 )
 
-logger = logging.getLogger("load_file")
+logger = logging.getLogger("load_file_mock") # 使用 mock 后缀以区分
 
-def get_pg_conn():
-    """获取PostgreSQL连接"""
-    return psycopg2.connect(**PG_CONFIG)
+def mock_load_file(table_name=None, execution_mode='append', exec_date=None, 
+                   target_type=None, storage_location=None, frequency=None, script_name=None, **kwargs):
+    """模拟加载文件数据，仅打印参数"""
+    # 获取当前脚本的文件名（如果没有传入）
+    if script_name is None:
+        script_name = os.path.basename(__file__)
 
-def get_table_columns(table_name):
-    """
-    获取表的列信息，包括列名和注释
-    
-    返回:
-        dict: {列名: 列注释} 的字典
-    """
-    conn = get_pg_conn()
-    cursor = conn.cursor()
-    try:
-        # 查询表列信息
-        cursor.execute("""
-            SELECT 
-                column_name, 
-                col_description((table_schema || '.' || table_name)::regclass::oid, ordinal_position) as column_comment
-            FROM 
-                information_schema.columns
-            WHERE 
-                table_name = %s
-            ORDER BY 
-                ordinal_position
-        """, (table_name,))
-        
-        columns = {}
-        for row in cursor.fetchall():
-            col_name = row[0]
-            col_comment = row[1] if row[1] else col_name  # 如果注释为空，使用列名
-            columns[col_name] = col_comment
-            
-        return columns
-    except Exception as e:
-        logger.error(f"获取表 {table_name} 的列信息时出错: {str(e)}")
-        return {}
-    finally:
-        cursor.close()
-        conn.close()
+    # 打印所有传入的参数
+    logger.info(f"===== 传入参数信息 (模拟处理函数内) =====")
+    logger.info(f"table_name: {table_name}")
+    logger.info(f"execution_mode: {execution_mode}")
+    logger.info(f"exec_date: {exec_date}")
+    logger.info(f"target_type: {target_type}")
+    logger.info(f"storage_location: {storage_location}")
+    logger.info(f"frequency: {frequency}")
+    logger.info(f"script_name: {script_name}")
+    # 打印所有可能的额外参数
+    for key, value in kwargs.items():
+        logger.info(f"额外参数 - {key}: {value}")
+    logger.info(f"=========================================")
 
-def match_csv_columns(csv_headers, table_columns):
-    """
-    匹配CSV列名与表列名
-    
-    策略:
-    1. 尝试通过表字段注释匹配CSV列名
-    2. 尝试通过名称直接匹配
-    
-    参数:
-        csv_headers (list): CSV文件的列名列表
-        table_columns (dict): {列名: 列注释} 的字典
-    
-    返回:
-        dict: {CSV列名: 表列名} 的映射字典
-    """
-    mapping = {}
-    
-    # 通过注释匹配
-    comment_to_column = {comment: col for col, comment in table_columns.items()}
-    for header in csv_headers:
-        if header in comment_to_column:
-            mapping[header] = comment_to_column[header]
-            continue
-        
-        # 尝试直接名称匹配
-        if header in table_columns:
-            mapping[header] = header
-    
-    return mapping
+    logger.info(f"开始模拟文件加载 - 脚本: {script_name}, 表: {table_name}")
 
-def load_csv_to_table(csv_file, table_name, execution_mode='append'):
-    """
-    将CSV文件数据加载到目标表
-    
-    参数:
-        csv_file (str): CSV文件路径
-        table_name (str): 目标表名
-        execution_mode (str): 执行模式，'append'或'full_refresh'
-    
-    返回:
-        bool: 成功返回True，失败返回False
-    """
-    conn = None
     try:
-        # 读取CSV文件，尝试自动检测编码
-        try:
-            df = pd.read_csv(csv_file, encoding='utf-8')
-        except UnicodeDecodeError:
-            try:
-                df = pd.read_csv(csv_file, encoding='gbk')
-            except UnicodeDecodeError:
-                df = pd.read_csv(csv_file, encoding='latin1')
-        
-        logger.info(f"成功读取CSV文件: {csv_file}, 共 {len(df)} 行")
-        
-        # 获取CSV列名
-        csv_headers = df.columns.tolist()
-        logger.info(f"CSV列名: {csv_headers}")
-        
-        # 获取表结构
-        table_columns = get_table_columns(table_name)
-        if not table_columns:
-            logger.error(f"无法获取表 {table_name} 的列信息")
-            return False
-        
-        logger.info(f"表 {table_name} 的列信息: {table_columns}")
-        
-        # 匹配CSV列与表列
-        column_mapping = match_csv_columns(csv_headers, table_columns)
-        logger.info(f"列映射关系: {column_mapping}")
-        
-        if not column_mapping:
-            logger.error(f"无法建立CSV列与表列的映射关系")
-            return False
-        
-        # 筛选和重命名列
-        df_mapped = df[list(column_mapping.keys())].rename(columns=column_mapping)
-        
-        # 连接数据库
-        conn = get_pg_conn()
-        cursor = conn.cursor()
-        
-        # 根据执行模式确定操作
+        logger.info("模拟检查参数...")
+        if not storage_location:
+            logger.warning("警告: 未提供 storage_location (文件路径)")
+        else:
+            logger.info(f"模拟检查文件是否存在: {storage_location}")
+
+        logger.info(f"模拟执行模式: {execution_mode}")
         if execution_mode == 'full_refresh':
-            # 如果是全量刷新，先清空表
-            logger.info(f"执行全量刷新，清空表 {table_name}")
-            cursor.execute(f"TRUNCATE TABLE {table_name}")
-        
-        # 构建INSERT语句
-        columns = ', '.join(df_mapped.columns)
-        placeholders = ', '.join(['%s'] * len(df_mapped.columns))
-        insert_sql = f"INSERT INTO {table_name} ({columns}) VALUES ({placeholders})"
-        
-        # 批量插入数据
-        rows = [tuple(row) for row in df_mapped.values]
-        cursor.executemany(insert_sql, rows)
-        
-        # 提交事务
-        conn.commit()
-        logger.info(f"成功插入 {len(rows)} 行数据到表 {table_name}")
+            logger.info(f"模拟: 如果是全量刷新，将清空表 {table_name}")
         
+        logger.info("模拟读取和处理文件...")
+        # 模拟成功
+        logger.info(f"模拟: 表 {table_name} 文件加载成功")
         return True
     except Exception as e:
-        logger.error(f"加载CSV数据到表时出错: {str(e)}")
-        if conn:
-            conn.rollback()
+        logger.error(f"模拟加载文件时出错: {str(e)}")
         return False
-    finally:
-        if conn:
-            conn.close()
 
 def run(table_name, execution_mode='append', exec_date=None, target_type=None, 
-        storage_location=None, frequency=None, **kwargs):
+        storage_location=None, frequency=None, script_name=None, **kwargs):
     """
-    统一入口函数，符合Airflow动态脚本调用规范
-    
+    统一入口函数，符合Airflow动态脚本调用规范 (模拟版本)
+
     参数:
         table_name (str): 要处理的表名
         execution_mode (str): 执行模式 (append/full_refresh)
         exec_date: 执行日期
-        target_type: 目标类型，对于CSV文件应为'structure'
-        storage_location: CSV文件路径
+        target_type: 目标类型
+        storage_location: 文件路径
         frequency: 更新频率
+        script_name: 脚本名称
         **kwargs: 其他可能的参数
-    
+
     返回:
         bool: 执行成功返回True，否则返回False
     """
-    logger.info(f"===== 开始执行CSV文件加载 =====")
-    logger.info(f"表名: {table_name}")
-    logger.info(f"执行模式: {execution_mode}")
-    logger.info(f"执行日期: {exec_date}")
-    logger.info(f"目标类型: {target_type}")
-    logger.info(f"文件路径: {storage_location}")
-    logger.info(f"更新频率: {frequency}")
-    
-    # 记录其他参数
+    # 打印所有传入的参数 (在入口函数再次打印，确保信息完整)
+    logger.info(f"===== 传入参数信息 (入口函数 run 内) =====")
+    logger.info(f"table_name: {table_name}")
+    logger.info(f"execution_mode: {execution_mode}")
+    logger.info(f"exec_date: {exec_date} (类型: {type(exec_date)}) ")
+    logger.info(f"target_type: {target_type}")
+    logger.info(f"storage_location: {storage_location}")
+    logger.info(f"frequency: {frequency}")
+    logger.info(f"script_name: {script_name}")
+    # 打印所有可能的额外参数
     for key, value in kwargs.items():
-        logger.info(f"其他参数 - {key}: {value}")
-    
-    # 检查必要参数
-    if not storage_location:
-        logger.error("未提供CSV文件路径")
-        return False
-    
-    # 检查文件是否存在
-    if not os.path.exists(storage_location):
-        logger.error(f"CSV文件不存在: {storage_location}")
-        return False
-    
-    # 记录执行开始时间
+        logger.info(f"额外参数 - {key}: {value}")
+    logger.info(f"=========================================")
+
+    # 如果没有提供脚本名，使用当前脚本的文件名
+    if script_name is None:
+        script_name = os.path.basename(__file__)
+
+    # 记录详细的执行信息
     start_time = datetime.now()
-    
-    try:
-        # 加载CSV数据到表
-        result = load_csv_to_table(storage_location, table_name, execution_mode)
-        
-        # 记录执行结束时间
-        end_time = datetime.now()
-        duration = (end_time - start_time).total_seconds()
-        
-        if result:
-            logger.info(f"CSV文件加载成功，耗时: {duration:.2f}秒")
-        else:
-            logger.error(f"CSV文件加载失败，耗时: {duration:.2f}秒")
-        
-        return result
-    except Exception as e:
-        # 记录执行结束时间
-        end_time = datetime.now()
-        duration = (end_time - start_time).total_seconds()
-        
-        logger.error(f"CSV文件加载过程中出错: {str(e)}")
-        logger.error(f"CSV文件加载失败，耗时: {duration:.2f}秒")
-        
-        return False
-    finally:
-        logger.info(f"===== CSV文件加载执行完成 =====")
+    logger.info(f"脚本 '{script_name}' (模拟) 开始执行: {start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
 
-if __name__ == "__main__":
-    # 直接执行时的测试代码
-    import argparse
-    
-    parser = argparse.ArgumentParser(description='从CSV文件加载数据到表')
-    parser.add_argument('--table', type=str, required=True, help='目标表名')
-    parser.add_argument('--file', type=str, required=True, help='CSV文件路径')
-    parser.add_argument('--mode', type=str, default='append', help='执行模式: append或full_refresh')
-    
-    args = parser.parse_args()
-    
-    success = run(
-        table_name=args.table,
-        execution_mode=args.mode,
-        storage_location=args.file,
-        target_type='structure'
+    # 调用实际处理函数 (模拟版本)
+    result = mock_load_file(
+        table_name=table_name,
+        execution_mode=execution_mode,
+        exec_date=exec_date,
+        target_type=target_type,
+        storage_location=storage_location,
+        frequency=frequency,
+        script_name=script_name,
+        **kwargs  # 将额外参数传递给处理函数
     )
-    
-    if success:
-        print("CSV文件加载成功")
-        sys.exit(0)
-    else:
-        print("CSV文件加载失败")
-        sys.exit(1)
+
+    end_time = datetime.now()
+    logger.info(f"脚本 '{script_name}' (模拟) 结束执行: {end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
+    logger.info(f"总耗时: {end_time - start_time}")
+    logger.info(f"处理结果: {'成功' if result else '失败'}")
+
+    return result
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 提供一些默认值以便直接运行脚本进行测试
+    test_params = {
+        "table_name": "sample_table",
+        "execution_mode": "full_refresh",
+        "exec_date": datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
+        "target_type": "structure",
+        "storage_location": "/path/to/mock/file.csv",
+        "frequency": "daily",
+        "script_name": os.path.basename(__file__),
+        "custom_param": "abc",
+        "another_param": 456
+    }
+    logger.info(f"以主脚本方式运行 (模拟)，使用测试参数: {test_params}")
+    run(**test_params) 

dataops/scripts/load_file_real.py

@@ -0,0 +1,266 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+import logging
+import sys
+import os
+import pandas as pd
+import psycopg2
+from datetime import datetime
+import csv
+from dags.config import PG_CONFIG
+
+# 配置日志记录器
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
+    handlers=[
+        logging.StreamHandler(sys.stdout)
+    ]
+)
+
+logger = logging.getLogger("load_file")
+
+def get_pg_conn():
+    """获取PostgreSQL连接"""
+    return psycopg2.connect(**PG_CONFIG)
+
+def get_table_columns(table_name):
+    """
+    获取表的列信息，包括列名和注释
+    
+    返回:
+        dict: {列名: 列注释} 的字典
+    """
+    conn = get_pg_conn()
+    cursor = conn.cursor()
+    try:
+        # 查询表列信息
+        cursor.execute("""
+            SELECT 
+                column_name, 
+                col_description((table_schema || '.' || table_name)::regclass::oid, ordinal_position) as column_comment
+            FROM 
+                information_schema.columns
+            WHERE 
+                table_name = %s
+            ORDER BY 
+                ordinal_position
+        """, (table_name,))
+        
+        columns = {}
+        for row in cursor.fetchall():
+            col_name = row[0]
+            col_comment = row[1] if row[1] else col_name  # 如果注释为空，使用列名
+            columns[col_name] = col_comment
+            
+        return columns
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"获取表 {table_name} 的列信息时出错: {str(e)}")
+        return {}
+    finally:
+        cursor.close()
+        conn.close()
+
+def match_csv_columns(csv_headers, table_columns):
+    """
+    匹配CSV列名与表列名
+    
+    策略:
+    1. 尝试通过表字段注释匹配CSV列名
+    2. 尝试通过名称直接匹配
+    
+    参数:
+        csv_headers (list): CSV文件的列名列表
+        table_columns (dict): {列名: 列注释} 的字典
+    
+    返回:
+        dict: {CSV列名: 表列名} 的映射字典
+    """
+    mapping = {}
+    
+    # 通过注释匹配
+    comment_to_column = {comment: col for col, comment in table_columns.items()}
+    for header in csv_headers:
+        if header in comment_to_column:
+            mapping[header] = comment_to_column[header]
+            continue
+        
+        # 尝试直接名称匹配
+        if header in table_columns:
+            mapping[header] = header
+    
+    return mapping
+
+def load_csv_to_table(csv_file, table_name, execution_mode='append'):
+    """
+    将CSV文件数据加载到目标表
+    
+    参数:
+        csv_file (str): CSV文件路径
+        table_name (str): 目标表名
+        execution_mode (str): 执行模式，'append'或'full_refresh'
+    
+    返回:
+        bool: 成功返回True，失败返回False
+    """
+    conn = None
+    try:
+        # 读取CSV文件，尝试自动检测编码
+        try:
+            df = pd.read_csv(csv_file, encoding='utf-8')
+        except UnicodeDecodeError:
+            try:
+                df = pd.read_csv(csv_file, encoding='gbk')
+            except UnicodeDecodeError:
+                df = pd.read_csv(csv_file, encoding='latin1')
+        
+        logger.info(f"成功读取CSV文件: {csv_file}, 共 {len(df)} 行")
+        
+        # 获取CSV列名
+        csv_headers = df.columns.tolist()
+        logger.info(f"CSV列名: {csv_headers}")
+        
+        # 获取表结构
+        table_columns = get_table_columns(table_name)
+        if not table_columns:
+            logger.error(f"无法获取表 {table_name} 的列信息")
+            return False
+        
+        logger.info(f"表 {table_name} 的列信息: {table_columns}")
+        
+        # 匹配CSV列与表列
+        column_mapping = match_csv_columns(csv_headers, table_columns)
+        logger.info(f"列映射关系: {column_mapping}")
+        
+        if not column_mapping:
+            logger.error(f"无法建立CSV列与表列的映射关系")
+            return False
+        
+        # 筛选和重命名列
+        df_mapped = df[list(column_mapping.keys())].rename(columns=column_mapping)
+        
+        # 连接数据库
+        conn = get_pg_conn()
+        cursor = conn.cursor()
+        
+        # 根据执行模式确定操作
+        if execution_mode == 'full_refresh':
+            # 如果是全量刷新，先清空表
+            logger.info(f"执行全量刷新，清空表 {table_name}")
+            cursor.execute(f"TRUNCATE TABLE {table_name}")
+        
+        # 构建INSERT语句
+        columns = ', '.join(df_mapped.columns)
+        placeholders = ', '.join(['%s'] * len(df_mapped.columns))
+        insert_sql = f"INSERT INTO {table_name} ({columns}) VALUES ({placeholders})"
+        
+        # 批量插入数据
+        rows = [tuple(row) for row in df_mapped.values]
+        cursor.executemany(insert_sql, rows)
+        
+        # 提交事务
+        conn.commit()
+        logger.info(f"成功插入 {len(rows)} 行数据到表 {table_name}")
+        
+        return True
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"加载CSV数据到表时出错: {str(e)}")
+        if conn:
+            conn.rollback()
+        return False
+    finally:
+        if conn:
+            conn.close()
+
+def run(table_name, execution_mode='append', exec_date=None, target_type=None, 
+        storage_location=None, frequency=None, **kwargs):
+    """
+    统一入口函数，符合Airflow动态脚本调用规范
+    
+    参数:
+        table_name (str): 要处理的表名
+        execution_mode (str): 执行模式 (append/full_refresh)
+        exec_date: 执行日期
+        target_type: 目标类型，对于CSV文件应为'structure'
+        storage_location: CSV文件路径
+        frequency: 更新频率
+        **kwargs: 其他可能的参数
+    
+    返回:
+        bool: 执行成功返回True，否则返回False
+    """
+    logger.info(f"===== 开始执行CSV文件加载 =====")
+    logger.info(f"表名: {table_name}")
+    logger.info(f"执行模式: {execution_mode}")
+    logger.info(f"执行日期: {exec_date}")
+    logger.info(f"目标类型: {target_type}")
+    logger.info(f"文件路径: {storage_location}")
+    logger.info(f"更新频率: {frequency}")
+    
+    # 记录其他参数
+    for key, value in kwargs.items():
+        logger.info(f"其他参数 - {key}: {value}")
+    
+    # 检查必要参数
+    if not storage_location:
+        logger.error("未提供CSV文件路径")
+        return False
+    
+    # 检查文件是否存在
+    if not os.path.exists(storage_location):
+        logger.error(f"CSV文件不存在: {storage_location}")
+        return False
+    
+    # 记录执行开始时间
+    start_time = datetime.now()
+    
+    try:
+        # 加载CSV数据到表
+        result = load_csv_to_table(storage_location, table_name, execution_mode)
+        
+        # 记录执行结束时间
+        end_time = datetime.now()
+        duration = (end_time - start_time).total_seconds()
+        
+        if result:
+            logger.info(f"CSV文件加载成功，耗时: {duration:.2f}秒")
+        else:
+            logger.error(f"CSV文件加载失败，耗时: {duration:.2f}秒")
+        
+        return result
+    except Exception as e:
+        # 记录执行结束时间
+        end_time = datetime.now()
+        duration = (end_time - start_time).total_seconds()
+        
+        logger.error(f"CSV文件加载过程中出错: {str(e)}")
+        logger.error(f"CSV文件加载失败，耗时: {duration:.2f}秒")
+        
+        return False
+    finally:
+        logger.info(f"===== CSV文件加载执行完成 =====")
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 直接执行时的测试代码
+    import argparse
+    
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='从CSV文件加载数据到表')
+    parser.add_argument('--table', type=str, required=True, help='目标表名')
+    parser.add_argument('--file', type=str, required=True, help='CSV文件路径')
+    parser.add_argument('--mode', type=str, default='append', help='执行模式: append或full_refresh')
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    success = run(
+        table_name=args.table,
+        execution_mode=args.mode,
+        storage_location=args.file,
+        target_type='structure'
+    )
+    
+    if success:
+        print("CSV文件加载成功")
+        sys.exit(0)
+    else:
+        print("CSV文件加载失败")
+        sys.exit(1)