feat: Add school_level column (985/211/双一流) to major export

[Copilot]

Adds a school_level column to the major table and CSV export, populated at insert time based on the school name. Values are slash-joined tier labels (e.g. 985/211/双一流); empty string if unmatched.

Changes

• data/school_level.py (new): Three frozen sets (SCHOOLS_985, SCHOOLS_211, SCHOOLS_SHUANGYILIU) and a lookup function:

  def get_school_level(school_name: str) -> str:
      name = school_name.strip() if school_name else ""
      levels = []
      if name in SCHOOLS_985:       levels.append("985")
      if name in SCHOOLS_211:       levels.append("211")
      if name in SCHOOLS_SHUANGYILIU: levels.append("双一流")
      return "/".join(levels)

• data/entity.py: school_level = Column(String(50)) inserted immediately after school_name — preserves column order in CSV export (which reads Major.__table__.columns directly).
• data/db.py: insert() calls get_school_level(item.get("dwmc", "")) to populate the field on every record.
• yzw.sql: school_level varchar(50) added after school_name in the DDL.
• README.md: New "导出字段说明" section documents the field and its possible values.

Original prompt

在仓库 freecho/yzw 中实现 issue #1（https://github.com/freecho/yzw/issues/1）：在导出的专业数据中，在学校名称列（school_name）后新增一列“学校层级”，支持显示 985/211/双一流 标签。

要求：

1. 数据库层面：更新 yzw.sql，在 major 表中添加新字段（建议名：school_level 或 school_tier），并确保字段顺序在 school_name 之后。
2. ORM 层面：更新 data/entity.py 的 Major 模型，新增对应 Column。
3. 入库逻辑：更新 data/db.py 的 insert()，根据学校名（dwmc）为每条记录填充学校层级字段。
4. 映射数据：在仓库中新增一个学校名->层级的映射数据文件（例如 data/school_level.py 或 data/school_level.json），并在代码中读取/使用。
   • 若一个学校属于多个层级，导出值使用斜杠拼接，例如 "985/211/双一流"。
   • 若未匹配到，填空字符串。
5. 导出：export_major_csv.py 当前自动导出 Major 的所有列；确保新增列会出现在 CSV 表头中且位置在 school_name 后。
6. 文档：更新 README.md 说明新增字段。

实现细节建议：

• 将映射字典封装为一个函数 get_school_level(school_name: str) -> str，便于后续维护��
• 注意中文学校名称的常见别名/空格差异，至少做 strip() 处理。

交付：

• 创建一个 PR（从 main 分支分出新分支）包含以上变更。
• PR 描述中引用并关闭 issue 建议考虑添加学校层级列 #1。

The following is the prior conversation context from the user's chat exploration (may be truncated):

User: @freecho/yzw/issues/1 你能直接帮我实现这个issue提到的功能，并且直接提交新的commit吗？或者你发起pull request?

Assistant: 可以实现，而且我建议用**“直接提交 commit 到 main”**的方式来集成（你也说了“直接提交新的commit”可以接受）。

基于仓库当前结构，你的数据导出是通过 export_major_csv.py 直接把 Major 表的字段导出为 CSV（它会读取 data/entity.py 里 Major.__table__.columns 作为表头与字段列表），同时数据库表结构在 yzw.sql 里定义。也就是说：要让“学校层级列”稳定地出现在导出的 CSV 里，最合理的是把它做成数据库字段 + ORM 字段，这样爬取入库、SQL 表结构、CSV 导出都会统一对齐。当前 major 表只有 school_name，没有“层级”列。export_major_csv.py 也不会凭空多导出一个计算列。

落地实现通常会包含这些改动点（对应你 issue 的“在学校列后加一个学校层级列，985/211/双一流”）：

1. 数据库表结构（yzw.sql）
   在 school_name 后新增一列，例如：school_tier / school_level（建议 school_level 或 school_tags 更通用），用于存 985/211/双一流 这类标签。

2. ORM 实体（data/entity.py）
   给 Major 增加对应的 Column(String(...)) 字段。因为导出脚本是按 ORM 的列顺序导出，这里也能保证“在学校列后面”。

3. 入库逻辑（data/db.py 的 insert()）
   目前插入时只写 school_name=item.get("dwmc")。需要在这里根据 dwmc（学校名）查一个映射，写入 school_level 字段。

4. 映射数据维护方式（建议新增一个数据文件/模块）
   你提到“本地这边让 AI 帮我加上了”，如果你愿意把那份 mapping（学校名 -> 985/211/双一流）整理成文件提交到仓库里，会非常好集成，也更准确。项目里目前没有任何“学校层级”数据源，因此需要新增一个映射表（例如 data/school_level.py 或 data/school_level.json），由代码读取。

5. README（可选但推荐）
   在“数据导出工具”或字段说明里补一句：导出的 CSV 会新增 school_level（或你命名的字段），值为 985/211/双一流/空（空表示未匹配到或非这些类别）。

如果你希望我直接照你本地那份 mapping 集成，你把它贴出来（或者给个文件内容：JSON/CSV/py dict 都行），我就能按你的数据标准实现：

• 字段命名你希望叫啥（school_level/school_tier/school_tags）？
• 如果一个学校同时属于多个（常见情况：既是 985 又是 211，也属于双一流），你希望导出值是："985/211/双一流" 这样用 / 拼接，还是优先级只保留一个？

目前我这边已经能明确：需要改的核心文件就是 yzw.sql、data/entity.py、data/db.py、（可能新增）一个映射文件，以及导出脚本会自动带上新字段（因为它读取 ORM 的列）。

User: 我希望能由你发起pull request，GitHub似乎有这个功能呢，我记得可以@然后让ai处理？

Assistant: 现在需要你在弹窗里确认/授权我刚才发起的自动改代码并创建 PR 的请求；你点“允许/确认”后我才能继续在 freecho/yzw 里完成实现并提交一个包含该功能的 Pull Request（会关联并关闭 #1）。

This pull request was created from Copilot chat.

[Copilot]

Copilot wasn't able to review any files in this pull request.

---

💡 Add Copilot custom instructions for smarter, more guided reviews. Learn how to get started.

[Copilot]

Copilot wasn't able to review any files in this pull request.

---

💡 Add Copilot custom instructions for smarter, more guided reviews. Learn how to get started.

[freecho]

@copilot review the pr

[freecho]

@copilot bad review, try it adain

[Copilot]

@copilot bad review, try it adain

I re-reviewed the PR based only on implementation correctness (not external school-list authority verification):

✅ school_level integration is consistent and complete across all affected layers:

• schema: yzw.sql adds school_level in the expected position
• ORM: data/entity.py adds school_level right after school_name
• write path: data/db.py populates it on insert via get_school_level(...)
• export path: export_major_csv.py uses Major.__table__.columns, so the new column is exported automatically
• docs: README explains the new column and values

✅ get_school_level() behavior is deterministic and safe for empty/None-like input in current call path.

⚠️ Non-blocking improvement:

• Matching is exact-string based, so aliases/variant names (e.g., brackets, extra spaces, historical renames) may miss classification. If needed, we can add a normalization/alias map in a follow-up.

No UI changes in this PR, so no UI screenshot is applicable.