"""High-level API使用例
このスクリプトは、high_level_api.pyの各関数の使用方法を示します。
"""
import sys
import os
# パスを追加
sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'src'))
from jvlink_mcp_server.database.connection import DatabaseConnection
from jvlink_mcp_server.database.high_level_api import (
get_favorite_performance,
get_jockey_stats,
get_frame_stats,
get_horse_history,
get_sire_stats
)
def main():
"""各関数の使用例を実行"""
# データベース接続
# 環境変数を設定するか、.envファイルを使用してください
db = DatabaseConnection()
print("=" * 80)
print("High-level API使用例")
print("=" * 80)
# 例1: 人気別成績
print("\n[例1] 東京競馬場G1での1番人気成績（2020年以降）")
print("-" * 80)
try:
result = get_favorite_performance(
db,
venue='東京',
ninki=1,
grade='G1',
year_from='2020'
)
print(f"条件: {result['conditions']}")
print(f"総レース数: {result['total']}")
print(f"1着回数: {result['wins']}")
print(f"勝率: {result['win_rate']:.1f}%")
print(f"連対率: {result['place_rate_2']:.1f}%")
print(f"複勝率: {result['place_rate_3']:.1f}%")
except Exception as e:
print(f"エラー: {e}")
# 例2: 騎手成績
print("\n[例2] ルメール騎手の東京競馬場成績（2023年以降）")
print("-" * 80)
try:
result = get_jockey_stats(
db,
jockey_name='ルメール',
venue='東京',
year_from='2023'
)
print(f"条件: {result['conditions']}")
print(f"騎手名: {result['jockey_name']}")
print(f"騎乗回数: {result['total_rides']}")
print(f"勝利数: {result['wins']}")
print(f"勝率: {result['win_rate']:.1f}%")
print(f"連対率: {result['place_rate_2']:.1f}%")
print(f"複勝率: {result['place_rate_3']:.1f}%")
if 'matched_jockeys' in result:
print(f"マッチした騎手: {', '.join(result['matched_jockeys'])}")
except Exception as e:
print(f"エラー: {e}")
# 例3: 枠番別成績
print("\n[例3] 東京競馬場1600mの枠番別成績")
print("-" * 80)
try:
df = get_frame_stats(
db,
venue='東京',
distance=1600
)
if not df.empty:
print(f"条件: {df.attrs.get('conditions', '不明')}")
print(df.to_string(index=False))
else:
print("データが見つかりませんでした")
except Exception as e:
print(f"エラー: {e}")
# 例4: 馬の戦績
print("\n[例4] ディープインパクトの戦績（2005年以降）")
print("-" * 80)
try:
df = get_horse_history(
db,
horse_name='ディープインパクト',
year_from='2005'
)
if not df.empty:
print(f"戦績数: {len(df)}")
print(df.head(10).to_string(index=False))
if len(df) > 10:
print(f"\n... 他 {len(df) - 10} 件")
else:
print("データが見つかりませんでした")
except Exception as e:
print(f"エラー: {e}")
# 例5: 種牡馬成績
print("\n[例5] ディープインパクト産駒の東京1600m成績（2020年以降）")
print("-" * 80)
try:
result = get_sire_stats(
db,
sire_name='ディープインパクト',
venue='東京',
distance=1600,
year_from='2020'
)
print(f"条件: {result['conditions']}")
print(f"種牡馬名: {result['sire_name']}")
print(f"出走数: {result['total_runs']}")
print(f"勝利数: {result['wins']}")
print(f"勝率: {result['win_rate']:.1f}%")
print(f"連対率: {result['place_rate_2']:.1f}%")
print(f"複勝率: {result['place_rate_3']:.1f}%")
except Exception as e:
print(f"エラー: {e}")
# データベース接続を閉じる
db.close()
print("\n" + "=" * 80)
print("すべての例の実行が完了しました")
print("=" * 80)
if __name__ == '__main__':
main()
