fix(tradein): extract_street_name handles Nominatim reverse format (#557)

tradein-mvp/backend/app/services/estimator.py

@@ -1112,49 +1112,70 @@ def _extract_short_addr(full_address: str | None) -> str | None:
     return s.strip(" ,.") or None
 
 
-# Strips trailing house-number and any subsequent parts from a short address.
-_TRAILING_HOUSE_RE = re.compile(
-    r",\s*\d+.*$",
-    flags=re.UNICODE,
+# Ищет keyword типа улицы (ул./улица/пр./проспект/...) в адресе.
+# Работает для FORWARD и REVERSE форматов Nominatim.
+_STREET_KW_RE = re.compile(
+    r"(?<![А-Яа-яёЁa-zA-Z])"
+    r"(?:ул\.|улица|пр\.|пр-т|проспект|пер\.|переулок|"
+    r"б-р|бульвар|ш\.|шоссе|наб\.|набережная|проезд|тракт|"
+    r"пл\.|площадь|мкр\.|мкр|микрорайон)"
+    r"\s+",
+    flags=re.IGNORECASE | re.UNICODE,
 )
 
-# Strips leading street-type prefix (ул., проспект, пер., etc.) from a street token.
-_STREET_PREFIX_RE = re.compile(
-    r"^(?:ул\.|улица|пр\.|пр-т|проспект|пер\.|переулок|"
-    r"б-р|бульвар|ш\.|шоссе|наб\.|набережная|проезд|тракт|пл\.|площадь|"
-    r"мкр\.?|микрорайон)\s+",
-    flags=re.IGNORECASE | re.UNICODE,
+# После keyword: 1-3 слова имени улицы со стопом на запятую или номер дома.
+# Поддерживает "8 Марта" (цифра + слово) и "Большая Конюшенная" (несколько слов).
+_STREET_NAME_RE = re.compile(
+    r"^([0-9]+\s+[А-Яа-яёЁ][А-Яа-яёЁ-]+"
+    r"|[А-Яа-яёЁ][А-Яа-яёЁ-]+(?:\s+[А-Яа-яёЁ][А-Яа-яёЁ-]+){0,2})"
+    r"(?=,|\s+(?:д\.?\s*)?\d|\s*$)",
+    flags=re.UNICODE,
 )
 
 
 def extract_street_name(full_address: str | None) -> str | None:
-    """Извлекает только название улицы (без типа и номера дома) из полного адреса.
-
-    Используется для запросов в open dataset Росреестра, где адреса агрегированы
-    до уровня улицы (без номера дома).
+    """Извлекает чистое имя улицы из адреса в FORWARD или REVERSE формате.
 
     Примеры:
-      "Свердловская обл., г. Екатеринбург, ул. Космонавтов, 12"  → "Космонавтов"
-      "Екатеринбург, проспект Ленина, 50"                         → "Ленина"
-      "Екатеринбург, ул. 8 Марта, 18"                             → "8 Марта"
-      "г. Екатеринбург, пер. Красный, 4"                          → "Красный"
+      "Екатеринбург, ул. Космонавтов, 50"                      → "Космонавтов"
+      "80, улица 8 Марта, Артек, ..., Россия"                  → "8 Марта"
+      "проспект Ленина 50"                                      → "Ленина"
+      "Россия, Екатеринбург, ул. Малышева, 1"                  → "Малышева"
+      "ул. Большая Конюшенная, 25"                              → "Большая Конюшенная"
+      ""                                                        → None
 
     Алгоритм:
-      1. _extract_short_addr → «ул. Космонавтов, 12» (или fallback строка).
-      2. Отрезаем trailing «, 12...» (house number и всё после).
-      3. Отрезаем leading street-type prefix («ул.», «проспект» и т.д.).
-      4. None если ничего не осталось.
+    1. Ищем street-keyword (ул/улица/пр/проспект/...) — case-insensitive.
+    2. После keyword берём 1-3 слова до запятой или номера дома.
+    3. Если keyword не нашёлся — пытаемся первый capitalized токен с
+       поиском до запятой или номера (fallback для адресов без keyword'а).
+
+    Returns None если ничего не извлеклось.
     """
-    short = _extract_short_addr(full_address)
-    if not short:
+    if not full_address or not full_address.strip():
         return None
 
-    # Strip trailing house number: ", 12" / ", 12А" / ", 48/2"
-    without_house = _TRAILING_HOUSE_RE.sub("", short).strip(" ,.")
+    s = full_address.strip()
 
-    # Strip leading type prefix
-    street_name = _STREET_PREFIX_RE.sub("", without_house).strip()
-    return street_name or None
+    # 1. Keyword-based extraction (работает для обоих форматов: forward и reverse)
+    m = _STREET_KW_RE.search(s)
+    if m:
+        rest = s[m.end():].lstrip()
+        nm = _STREET_NAME_RE.match(rest)
+        if nm:
+            return nm.group(1).strip()
+
+    # 2. Fallback: нет keyword — пробуем первый capitalized токен
+    # Используется для "Большая Конюшенная, 25" без "ул."
+    nm = _STREET_NAME_RE.match(s)
+    if nm:
+        candidate = nm.group(1).strip()
+        # Отсеиваем очевидные административные слова
+        bad = {"Россия", "Москва", "Санкт-Петербург", "область", "район", "округ", "край"}
+        if not any(b in candidate for b in bad):
+            return candidate
+
+    return None
 
 
 def _stratify_candidates(candidates: list[dict[str, Any]]) -> list[dict[str, Any]]:

tradein-mvp/backend/tests/test_street_deals_endpoint.py

@@ -74,6 +74,39 @@ def test_extract_street_name_no_street_keyword() -> None:
     assert result is None or isinstance(result, str)
 
 
+@pytest.mark.parametrize(
+    "address,expected",
+    [
+        # Forward format (user-typed)
+        ("Екатеринбург, ул. Космонавтов, 50", "Космонавтов"),
+        ("Россия, Екатеринбург, ул. Малышева, 1", "Малышева"),
+        ("проспект Ленина 50", "Ленина"),
+        ("ул. Большая Конюшенная, 25", "Большая Конюшенная"),
+        # Reverse format (from Nominatim geocoder)
+        (
+            "80, улица 8 Марта, Артек, Форум-Сити, Ленинский район, Екатеринбург,"
+            " городской округ Екатеринбург, Свердловская область,"
+            " Уральский федеральный округ, 640144, Россия",
+            "8 Марта",
+        ),
+        (
+            "50, улица Космонавтов, Орджоникидзевский район, Екатеринбург, Россия",
+            "Космонавтов",
+        ),
+        # Edge cases
+        ("", None),
+        (None, None),
+        ("just plain text", None),
+        ("Москва", None),
+    ],
+)
+def test_extract_street_name_parametrized(address: str | None, expected: str | None) -> None:
+    """Parametrized cases covering forward, reverse (Nominatim), and edge cases."""
+    from app.services.estimator import extract_street_name
+
+    assert extract_street_name(address) == expected
+
+
 # ── Helpers ───────────────────────────────────────────────────────────────────