Merge remote-tracking branch 'origin/main' into fix/2674-has-panorama

This commit is contained in:
bot-backend 2026-08-13 01:37:39 +05:00
commit bb4e5eadb4
5 changed files with 500 additions and 23 deletions

View file

@ -487,6 +487,32 @@ def _repair_coefficient(repair_state: str | None) -> float:
return _REPAIR_COEF.get(repair_state, 1.0)
# Обратный `_IMV_REPAIR_MAP`: вокабуляр Avito → наш repair_state.
_IMV_REPAIR_MAP_REV: dict[str, str] = {v: k for k, v in _IMV_REPAIR_MAP.items() if k and v}
def _anchor_repair_factor(anchor_renovation: str | None, target_repair: str | None) -> float:
"""#2677: множитель, приводящий домовой IMV-якорь к базису ремонта target'а.
Домовая строка `house_imv_evaluations` запрошена у Avito с ОДНИМ ремонтом
(`renovation_type`, до #2675 — литерал 'cosmetic' у всех 2685 строк), а медиана
к моменту blend'а уже домножена на `_repair_coefficient(target_repair)`. Сравнивать
и смешивать их напрямую значит класть два разных базиса на одну шкалу: у клиента
с «требует ремонта» медиана 6%, якорь нет, порог `median×1.15` фактически падает до
×1.081, а сработавший blend возвращает половину этих 6% обратно вверх.
Это НЕ заявка на правильность самих коэффициентов (`_REPAIR_COEF` рыночная
эвристика, см. предупреждение выше): множитель берётся ровно тот, что код УЖЕ
применил к медиане, чинится расхождение базисов, а не калибровка.
Неизвестный/незнакомый ремонт с любой стороны 1.0 (no-op, прежнее поведение).
"""
base = _repair_coefficient(_IMV_REPAIR_MAP_REV.get(anchor_renovation or ""))
if base <= 0:
return 1.0
return _repair_coefficient(target_repair) / base
# ── Asking→sold correction ratio lookup (#648 Stage 3) ──────────────────────
# Таблица asking_to_sold_ratios (migration 080) хранит per-rooms коэффициент
# ratio = median(SOLD ppm²) / median(ASKING ppm²) (~0.720.93). Estimator
@ -1109,14 +1135,39 @@ def _fetch_house_imv_anchor(
"""Достаёт РЕАЛЬНУЮ Avito IMV-оценку target-дома из `house_imv_evaluations`.
В отличие от `avito_imv_evaluations` (keyed estimate_id пустая, on-demand
скрейп), `house_imv_evaluations` популирована (~2951 домов, fresh) и keyed по
house_id. Резолвим строку: WHERE house_id = target_house_id, предпочитаем
запись с ближайшими rooms+area (минимизируем |Δrooms|*10 + |Δarea%|), иначе
самую свежую (fetched_at DESC). Best-effort: None при любой ошибке / отсутствии
house_id / пустой таблице estimator продолжает на гео-tier'ах (no regress).
скрейп), `house_imv_evaluations` keyed по house_id. Резолвим строку:
WHERE house_id = target_house_id + band-guard по rooms/area. Best-effort:
None при любой ошибке / отсутствии house_id / пустой таблице estimator
продолжает на гео-tier'ах (no regress).
СОСТОЯНИЕ ТАБЛИЦЫ, замер 2026-08-12 (прежний текст обещал «популирована
~2951 домов, fresh» неправда по обоим пунктам, #2674):
2680 строк, одна на дом (house_imv_eval_house_uniq_idx UNIQUE(house_id)
поэтому ORDER BY ниже выбирает из 1 кандидата, а не ранжирует). 2633 из
них (98.2%) старше 40 суток, 2366 один прогон 2026-05-24; свежих, после
фикса параметров 2026-08-06, всего 47.
Дореформенные 2633 спрошены у Авито с ЛИТЕРАЛОМ renovation_type='cosmetic'
и с дефолтом house_type='panel' при нераспознанном типе: мода ремонта по
объявлениям того же дома совпала лишь у 972 (36.9%), разошлась у 1217
(46.2%), у 444 моды нет; тип дома разошёлся у 74 из 2633 (46 раз ушла
«панель» вместо «монолита»).
ЧТО С ЭТИМ РЕШЕНО (замер на проде, 1081 персистированная оценка):
· Гейт «не брать дореформенные строки» ОТКЛОНЁН: band-совместимая строка
находится у 224 оценок, и все 224 дореформенные. Гейт снял бы якорь у
224 из 224, то есть просто выключил бы механизм.
· Массовая переоценка не чинит корень и упирается в очередь: 1628 из
2633 домов уже в imv_status='ok', а батч берёт только pending/
transient_error, где сейчас 7144 дома при темпе ~25/прогон.
· Корень не свежесть, а разные базисы ремонта; починено в #2677
(`_anchor_repair_factor`), см. ниже.
Returns dict {recommended_price, lower_price, higher_price, market_count,
rooms, area_m2} или None.
rooms, area_m2, renovation_type} или None.
#2677: renovation_type — ремонт, С КОТОРЫМ строка была запрошена у Avito.
Без него якорь нельзя привести к базису ремонта оцениваемой квартиры
(см. `_anchor_repair_factor`), и правка молча выродилась бы в no-op.
"""
if target_house_id is None:
return None
@ -1126,7 +1177,7 @@ def _fetch_house_imv_anchor(
text(
"""
SELECT recommended_price, lower_price, higher_price,
market_count, rooms, area_m2
market_count, rooms, area_m2, renovation_type
FROM house_imv_evaluations
WHERE house_id = CAST(:hid AS bigint)
AND recommended_price > 0
@ -3065,6 +3116,7 @@ def _price_from_inputs(
anchor_total: int | None = None
anchor_higher: int | None = None
anchor_label: str | None = None
anchor_repair_note: str = ""
if imv_anchor is not None and imv_anchor.get("recommended_price"):
anchor_total = int(imv_anchor["recommended_price"])
anchor_higher = (
@ -3083,6 +3135,22 @@ def _price_from_inputs(
_imv_mc is not None and _imv_mc < settings.avito_imv_thin_market_threshold
),
)
# #2677: карточка выше показывает СЫРУЮ оценку Avito (это чужое число, мы его
# не правим), а в blend уходит якорь, приведённый к базису ремонта target'а
# тому же, в котором median_price уже посчитан выше (repair_coef).
_rep_k = _anchor_repair_factor(imv_anchor.get("renovation_type"), repair_state)
if _rep_k != 1.0:
anchor_total = round(anchor_total * _rep_k)
anchor_higher = round(anchor_higher * _rep_k) if anchor_higher else None
anchor_repair_note = ", приведённой к состоянию ремонта квартиры"
logger.info(
"imv_anchor repair-basis #2677: renovation=%s target_repair=%s k=%.3f"
" → anchor %d",
imv_anchor.get("renovation_type"),
repair_state,
_rep_k,
anchor_total,
)
elif imv_eval is not None and imv_eval.recommended_price:
anchor_total = int(imv_eval.recommended_price)
anchor_higher = int(imv_eval.higher_price) if imv_eval.higher_price else None
@ -3132,8 +3200,8 @@ def _price_from_inputs(
median_price = new_median
median_ppm2 = new_ppm2
explanation = (explanation or "") + (
f" Оценка скорректирована по {anchor_label} "
f"({anchor_used / 1_000_000:.1f} млн ₽)."
f" Оценка скорректирована по {anchor_label}"
f"{anchor_repair_note} ({anchor_used / 1_000_000:.1f} млн ₽)."
)
sources_used_pre = sorted(set(sources_used_pre) | {"avito_imv"})
# Диапазон расширяем даже если медиану не двигали.

View file

@ -0,0 +1,145 @@
-- 259_data_quality_drop_pct_cadastr.sql
-- Purpose (#2674, третий показатель того же класса): убрать v_data_quality.pct_cadastr.
--
-- 214 убрала outliers_flagged, 216 — price_disagreements_count по одному доводу: ноль,
-- гарантированный устройством системы, читается как «проверили — чисто», хотя честно он
-- означает «мы это не считаем». pct_cadastr — третий такой же, поэтому и действие то же:
-- не переключать источник, а снять показатель.
--
-- ── ЧИСЛА С ПРОДА (2026-08-13, точный count) ────────────────────────────────
-- v_data_quality.pct_cadastr .................... 0.000000000000000000000000
-- знаменатель витрины (listings_active) ......... 45 198 (в listings всего 99 304)
-- listings.cadastral_number IS NOT NULL ......... 0 из 99 304 (и 0 из 45 198 активных)
-- deals.cadastral_number ........................ 0 из 96 974
-- houses.cadastral_number (DaData) .............. 2 648 из 9 468 ← ДРУГОЙ объект
-- listings.building_cadastral_number ............ 30 970 из 99 304 ← ДРУГОЙ объект
--
-- ── ЭТО НЕ ДЕФЕКТ ИЗМЕРИТЕЛЯ (контроль на здоровом образце в тех же данных) ──
-- Тот же CTE active_listings и тот же шаблон `count(*) WHERE <col> IS NOT NULL * 100.0
-- / NULLIF(count(*), 0)` в соседних строках витрины даёт 95.61% (pct_geocoded), 39.82%
-- (pct_description), 65.10% (pct_year_built). Ровно 0% — про колонку, а не про арифметику.
--
-- ── ПОЧЕМУ НОЛЬ СТРУКТУРНЫЙ ─────────────────────────────────────────────────
-- listings.cadastral_number — кадастр КВАРТИРЫ. Единственное место в коде, которое его
-- вообще читает, — providers/cian/serp.py:886 (`offer.get("cadastralNumber")`); в парсерах
-- avito/yandex/domclick/n1 слов cadastr/kadastr нет ни разу, то есть для ЧЕТЫРЁХ площадок
-- из пяти ноль гарантирован НАШИМ кодом и о предметной области не говорит ничего. Пусто
-- при этом везде, где мы этот номер храним (три таблицы выше) — то же уже записано в
-- app/services/matching/houses.py: «площадки кадастр не отдают».
--
-- ── ПОЧЕМУ НЕЛЬЗЯ «ПОЧИНИТЬ ОДНОЙ СТРОКОЙ», ПЕРЕКЛЮЧИВ НА СОСЕДНЮЮ КОЛОНКУ ──
-- Напрашивается считать по listings.building_cadastral_number (31.19% всего, 29.47% у
-- активных). Под подписью «доля объявлений с кадастром» это НОВАЯ ложь вместо старой:
-- * это кадастр ЗДАНИЯ, и в listings у него РОВНО ОДИН писатель — наш ночной KNN ≤50 м
-- по локальному зеркалу ЕГРН (tasks/cadastral_geo_match.py:161; проверено `git grep`
-- по origin/main: других INSERT/UPDATE этой колонки нет). Он не «тот же кадастр из
-- другого места», а наша производная;
-- * #2674 замерил ключ как неинъективный (656 из 3 260 значений накрывают >1 здание ГАР,
-- 20.1%; 751 из 2 864 зданий получают >1 значение, 26.2%) и прямо запретил считать его
-- идентичностью здания;
-- * разброс по площадкам среди активных геокодированных (cian 33.8%, yandex 20.3%,
-- avito 42.0%, domclick 49.7%) — про точность НАШИХ координат и охват зеркала по ЕКБ,
-- а не про качество объявления.
-- Переименовать подпись мало: честное имя было бы «доля объявлений, которым ночной KNN
-- подобрал здание в 50 м» — это другой показатель, и заводить его надо отдельно и
-- осознанно, а не под видом починки этого. Авторитетный кадастр здания у нас есть —
-- houses.cadastral_number из DaData (2 648/9 468 домов), но он про ДОМА, а витрина считает
-- ОБЪЯВЛЕНИЯ; подставить его в эту строку — снова назвать одно другим.
--
-- ── ЦЕНА ПРАВКИ ────────────────────────────────────────────────────────────
-- Читателей у витрины в коде нет (grep по /app/app в живом backend-контейнере пуст;
-- /api/v1/admin/scraper/data-quality считает свои метрики сам и кадастр не показывает
-- вовсе) — это ручной psql-снимок. Зависимых объектов у view тоже нет (pg_depend по
-- 'v_data_quality'::regclass, прод 13.08: 0 строк), поэтому CASCADE не нужен и не должен
-- появиться: в этом продукте `DROP ... CASCADE` уже терял гранты FDW-пользователю (C3).
--
-- ── ПОРЯДОК И БЛОКИРОВКА ───────────────────────────────────────────────────
-- CREATE OR REPLACE VIEW колонку УДАЛИТЬ не может → DROP VIEW → CREATE VIEW (тот же
-- порядок, что 214/216). DROP VIEW берёт ACCESS EXCLUSIVE, поэтому `SET LOCAL
-- lock_timeout` (см. scripts/check-migration-lock-timeout.py). В отличие от 222, которая
-- обошлась CREATE OR REPLACE, здесь COMMENT ON VIEW надо выставить ЗАНОВО: DROP уносит
-- комментарий вместе с объектом.
--
-- Тело SELECT скопировано из 222_db_audit_cleanup.sql (последний DDL; сверено с живым
-- pg_get_viewdef на проде 13.08 — совпадает) минус строка pct_cadastr. Из CTE убран
-- ставший ненужным cadastral_number: 222 завела явный список колонок ровно затем, чтобы
-- view не держал column-level зависимость на то, чего не показывает.
--
-- Dependencies: 216_dead_code_sweep.sql (текст COMMENT ON VIEW), 222_db_audit_cleanup.sql
-- (последний DDL v_data_quality).
-- Apply after: 258_houses_imv_transient_attempts.sql
-- Идемпотентно: DROP VIEW IF EXISTS + CREATE VIEW + COMMENT — повторный прогон даёт тот
-- же результат.
BEGIN;
-- Ждём лок не дольше 5 s: сам DROP мгновенный, но ждущий ACCESS EXCLUSIVE встаёт в
-- очередь ПЕРЕД новыми запросами (#2791/#2792).
SET LOCAL lock_timeout = '5s';
DROP VIEW IF EXISTS v_data_quality;
-- DDL идентичен 222, минус строка pct_cadastr и минус cadastral_number в CTE.
CREATE VIEW v_data_quality AS
WITH active_listings AS (
SELECT id, lat, description, house_id_fk, is_active
FROM listings
WHERE is_active = true
)
SELECT
(SELECT count(*) FROM houses) AS houses_total,
(SELECT count(*) FROM houses h
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM house_sources hs WHERE hs.house_id = h.id)) AS houses_with_source,
(SELECT count(*) FROM houses h
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM house_sources hs
WHERE hs.house_id = h.id AND hs.ext_source = 'avito')) AS houses_with_avito,
(SELECT count(*) FROM houses h
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM house_sources hs
WHERE hs.house_id = h.id AND hs.ext_source LIKE 'cian%')) AS houses_with_cian,
(SELECT count(*) FROM houses h
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM house_sources hs
WHERE hs.house_id = h.id AND hs.ext_source = 'yandex')) AS houses_with_yandex,
(SELECT count(*) FROM (
SELECT house_id FROM house_sources GROUP BY house_id HAVING count(*) >= 2
) sub) AS houses_2plus_sources,
(SELECT count(*) FROM (
SELECT house_id FROM house_sources GROUP BY house_id HAVING count(*) >= 3
) sub) AS houses_3plus_sources,
(SELECT count(*) FROM active_listings) AS listings_active,
(SELECT count(*) FROM (
SELECT listing_id FROM listing_sources
WHERE listing_id IN (SELECT id FROM active_listings)
GROUP BY listing_id HAVING count(*) >= 2
) sub) AS listings_dedup_2sources,
(SELECT count(*) FROM active_listings WHERE lat IS NOT NULL) * 100.0
/ NULLIF((SELECT count(*) FROM active_listings), 0) AS pct_geocoded,
(SELECT count(*) FROM active_listings WHERE description IS NOT NULL) * 100.0
/ NULLIF((SELECT count(*) FROM active_listings), 0) AS pct_description,
(SELECT count(*) FROM active_listings l
JOIN houses h ON h.id = l.house_id_fk
WHERE h.year_built IS NOT NULL) * 100.0
/ NULLIF((SELECT count(*) FROM active_listings), 0) AS pct_year_built,
NOW() - (SELECT max(scraped_at) FROM listings WHERE source = 'avito') AS avito_last_scrape_ago,
NOW() - (SELECT max(scraped_at) FROM listings WHERE source = 'cian') AS cian_last_scrape_ago,
NOW() - (SELECT max(scraped_at) FROM listings WHERE source = 'yandex') AS yandex_last_scrape_ago;
-- Текст 216 + абзац про pct_cadastr. Выставляем заново, потому что DROP VIEW выше унёс
-- прежний комментарий вместе с объектом.
COMMENT ON VIEW v_data_quality IS
'KPI-снимок для РУЧНЫХ psql-запросов. Читателей в коде нет (проверено #2674): '
'/api/v1/admin/scraper/data-quality считает свои метрики сам и этот view не трогает. '
'#2674: price_disagreements_count убран — у всех 89 699 объявлений ровно один '
'источник, поэтому показатель структурно не мог быть ненулевым и ноль читался как '
'«расхождений нет» вместо «мы не сравниваем». listings_dedup_2sources оставлен '
'намеренно: он ту же пустоту называет своим именем («объявлений с 2+ источниками»), '
'ноль в нём — честный ответ, а не мнимое благополучие. '
'#2674 (мигр. 259): pct_cadastr убран по тому же доводу — считал '
'listings.cadastral_number (кадастр КВАРТИРЫ), а его не отдаёт ни одна площадка: '
'0 из 99 304 объявлений, 0 из 96 974 deals, единственный читающий его парсер — '
'cian/serp.py. Показатель НЕ переведён на listings.building_cadastral_number: та '
'колонка — кадастр ЗДАНИЯ и на 100% производная нашего ночного KNN ≤50 м '
'(tasks/cadastral_geo_match.py), неинъективного как ключ здания (#2674: 20.1% '
'значений накрывают >1 здание ГАР); под подписью «доля объявлений с кадастром» она '
'мерила бы покрытие нашего геокодера, а не качество объявлений.';
COMMIT;

View file

@ -247,3 +247,4 @@
254_listings_backfill_avito_rating_glued_address.sql
257_listings_backfill_yandex_source_url.sql
258_houses_imv_transient_attempts.sql
259_data_quality_drop_pct_cadastr.sql

View file

@ -275,25 +275,62 @@ def test_migration_drops_every_dead_column() -> None:
assert "DROP COLUMN IF EXISTS is_outlier" in sql
_VIEW_MARKER = re.compile(r"CREATE\s+(?:OR\s+REPLACE\s+)?VIEW\s+v_data_quality\b")
def _latest_v_data_quality() -> tuple[str, str]:
"""(текст последней миграции, создающей v_data_quality; тело её SELECT).
Ищем обе формы DDL (`CREATE VIEW` и `CREATE OR REPLACE VIEW`): миграция с парой
DROP+CREATE иначе оказалась бы невидимой, и тест продолжил бы проверять старую
миграцию, пока показатель уже вернулся в прод. Порядок = лексикографический:
деплой применяет файлы отсортированными, последний по имени последний в проде.
"""
creators = sorted(
p for p in _SQL_DIR.glob("*.sql") if _VIEW_MARKER.search(p.read_text("utf-8"))
)
assert creators, "не найдено ни одной миграции, создающей v_data_quality"
sql = creators[-1].read_text(encoding="utf-8")
hit = _VIEW_MARKER.search(sql)
assert hit is not None
return sql, sql[hit.end() :].split(";")[0]
def test_latest_v_data_quality_no_longer_reports_outliers() -> None:
"""Действующее определение v_data_quality (последняя миграция, которая его
создаёт) не упоминает is_outlier.
"""Действующее определение v_data_quality не упоминает is_outlier.
Red на origin/main: там последним был 095_dead_schema.sql со строкой
`(SELECT count(*) FROM listings WHERE is_outlier = true) AS outliers_flagged`
показатель, который не мог быть ненулевым, потому что колонку не писал никто.
Ищем обе формы DDL (`CREATE VIEW` и `CREATE OR REPLACE VIEW`): миграция с парой
DROP+CREATE иначе оказалась бы невидимой, и тест продолжил бы проверять эту
миграцию, пока показатель уже вернулся в прод. Порядок = лексикографический:
деплой применяет файлы отсортированными, последний по имени последний в проде.
"""
marker = re.compile(r"CREATE\s+(?:OR\s+REPLACE\s+)?VIEW\s+v_data_quality\b")
creators = sorted(p for p in _SQL_DIR.glob("*.sql") if marker.search(p.read_text("utf-8")))
assert creators, "не найдено ни одной миграции, создающей v_data_quality"
latest = creators[-1].read_text(encoding="utf-8")
hit = marker.search(latest)
assert hit is not None
body = latest[hit.end() :].split(";")[0]
_, body = _latest_v_data_quality()
assert "outliers_flagged" not in body
assert "is_outlier" not in body
def test_latest_v_data_quality_no_longer_reports_flat_cadastre() -> None:
"""Тот же класс, третий случай: pct_cadastr (мигр. 259).
Считался по listings.cadastral_number кадастру КВАРТИРЫ, которого не отдаёт ни
одна площадка (прод 13.08: 0 из 99 304 объявлений, 0 из 96 974 deals), поэтому
показатель не мог быть ненулевым, а «0.000000» рядом с pct_geocoded 95.61%
читался как измеренное качество данных.
Red на origin/main: последний DDL там 222_db_audit_cleanup.sql, в нём строка
`... WHERE cadastral_number IS NOT NULL ... AS pct_cadastr` на месте.
Замена источника на listings.building_cadastral_number НЕ починка: та колонка
про ЗДАНИЕ и целиком производная нашего ночного KNN 50 м, который #2674
замерил как неинъективный ключ здания. Поэтому тест запрещает и её появление
в этой витрине.
"""
sql, body = _latest_v_data_quality()
assert "pct_cadastr" not in body, "показатель вернулся в v_data_quality"
assert "cadastral_number" not in body, (
"в витрину подставили другой кадастр — под подписью «доля объявлений с "
"кадастром» это новая ложь вместо старой (см. шапку 259)"
)
# DROP VIEW уносит COMMENT вместе с объектом — миграция, которая дропает, обязана
# выставить его заново, иначе объяснение «почему показателя нет» молча теряется.
if re.search(r"DROP\s+VIEW\s+(?:IF\s+EXISTS\s+)?v_data_quality\b", sql):
assert "COMMENT ON VIEW v_data_quality" in sql

View file

@ -0,0 +1,226 @@
"""#2677: домовой IMV-якорь приводится к базису ремонта оцениваемой квартиры.
Дефект: `median_price` к моменту blend'а уже домножен на `_repair_coefficient`
(«требует ремонта» 6%, «евро» +10%), а домовой якорь из `house_imv_evaluations`
запрошен у Avito с ОДНИМ ремонтом (`renovation_type`). Порог `anchor > median×1.15`
и сам blend клали два разных базиса на одну шкалу и, поскольку blend
однонаправленный (только вверх), у клиента с «требует ремонта» это возвращало
половину его 6% обратно наверх.
Замер на проде (1061 персистированная оценка, 2026-08-10): blend не сработал ни
разу (0 маркеров в confidence_explanation), но из 240 оценок с домовым якорем порог
пересекали 19 9 из них «требует ремонта», и на них старый код давал медиану
на 3.39.8 % выше базис-согласованной (суммарно +4.13 млн ).
"""
import os
from typing import Any
# Settings требует DATABASE_URL при инициализации (fail-fast, C-3).
os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost/test_db")
from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock, patch
import anyio
from app.services.estimator import _fetch_house_imv_anchor
# `_anchor_repair_factor` импортируется ВНУТРИ тестов намеренно: на коде без правки
# модуль обязан импортироваться, чтобы сквозные тесты ниже дошли до выполнения и
# упали на ЦИФРАХ (красный по существу), а не на collection error.
# Аналоги дают ровно 150 000 ₽/м² медианой → при area 40 м² pre-repair медиана 6 000 000 ₽.
_PPM2 = 150_000.0
_AREA = 40.0
_BASE_MEDIAN = int(_PPM2 * _AREA)
def _make_listing(price_per_m2: float) -> dict[str, Any]:
return {
"id": int(price_per_m2),
"source": "avito",
"address": "ЕКБ, ул. Учителей, 18",
"price_rub": int(price_per_m2 * _AREA),
"price_per_m2": price_per_m2,
"area_m2": _AREA,
"rooms": 1,
"floor": 4,
"total_floors": 16,
"lat": 56.838,
"lon": 60.595,
"listing_date": None,
"days_on_market": None,
"source_url": f"https://example.test/{int(price_per_m2)}",
"photo_urls": [],
"distance_m": 10.0,
}
_ANALOGS = [
_make_listing(135_000.0),
_make_listing(140_000.0),
_make_listing(145_000.0),
_make_listing(_PPM2),
_make_listing(155_000.0),
_make_listing(160_000.0),
_make_listing(165_000.0),
]
def _run_estimate(anchor: dict[str, Any], repair_state: str | None) -> Any:
"""estimate_quality со всеми I/O застабленными; домовой якорь форсирован."""
from app.schemas.trade_in import TradeInEstimateInput
from app.services.estimator import estimate_quality
from app.services.geocoder import GeocodeResult
payload = TradeInEstimateInput(
address="ЕКБ, ул. Учителей, 18",
area_m2=_AREA,
rooms=1,
floor=4,
total_floors=16,
repair_state=repair_state,
)
geo = GeocodeResult(
lat=56.838,
lon=60.595,
full_address="Свердловская обл., Екатеринбург, ул. Учителей, 18",
provider="nominatim",
)
async def _run() -> Any:
with (
patch("app.core.config.settings.estimate_hedonic_correction_enabled", new=False),
patch("app.services.estimator.geocode", new=AsyncMock(return_value=geo)),
patch("app.services.estimator.dadata_clean_address", new=AsyncMock(return_value=None)),
patch("app.services.estimator.match_house_readonly", return_value=None),
patch("app.services.estimator.get_house_metadata", new=AsyncMock(return_value=None)),
patch(
"app.services.estimator._fetch_analogs",
return_value=(list(_ANALOGS), False, "S"),
),
patch("app.services.estimator._fetch_deals", return_value=[]),
patch("app.services.estimator._fetch_dkp_corridor", return_value=None),
patch(
"app.services.estimator._get_or_fetch_imv_cached", new=AsyncMock(return_value=None)
),
patch(
"app.services.estimator._get_or_fetch_yandex_valuation_cached",
new=AsyncMock(return_value=None),
),
patch(
"app.services.estimator.estimate_via_cian_valuation",
new=AsyncMock(return_value=None),
),
patch("app.services.estimator._get_asking_sold_ratio", return_value=(0.8, "per_rooms")),
patch("app.services.estimator._fetch_house_imv_anchor", return_value=anchor),
):
return await estimate_quality(payload, MagicMock())
return anyio.run(_run)
def _anchor(recommended: int, renovation: str | None) -> dict[str, Any]:
return {
"recommended_price": recommended,
"lower_price": int(recommended * 0.97),
"higher_price": int(recommended * 1.05),
"market_count": 500,
"rooms": 1,
"area_m2": _AREA,
"renovation_type": renovation,
}
# ── чистая функция ───────────────────────────────────────────────────────────
def test_repair_factor_is_ratio_of_the_same_coefficients() -> None:
"""Множитель = coef(ремонт клиента) / coef(ремонт строки якоря), а не что-то новое."""
from app.services.estimator import _anchor_repair_factor
# строка 'cosmetic' (=standard, 1.00) → клиент «требует ремонта» (0.94)
assert _anchor_repair_factor("cosmetic", "needs_repair") == 0.94
# строка 'euro' (=good, 1.05) → клиент со стандартным ремонтом (1.00)
assert _anchor_repair_factor("euro", "standard") == 1.0 / 1.05
# строка 'required' (=needs_repair, 0.94) → клиент с евро (1.10)
assert _anchor_repair_factor("required", "excellent") == 1.10 / 0.94
def test_repair_factor_unknown_anchor_renovation_falls_back_to_standard_basis() -> None:
"""Незнакомый/пустой `renovation_type` считается стандартным базисом, а НЕ «не трогать».
Так строка и рождается: `house_imv_backfill._map_renovation_type` при неизвестном
ремонте дома шлёт Avito 'cosmetic' (=standard) как медиану популяции. Фолбэк в
1.0 при дрейфе вокабуляра тихо вернул бы дефект поэтому базис, а не no-op.
"""
from app.services.estimator import _anchor_repair_factor
assert _anchor_repair_factor("что-то-новое", "needs_repair") == 0.94
assert _anchor_repair_factor(None, "needs_repair") == 0.94
# Неизвестен ремонт КЛИЕНТА — правки нет: медиана тоже осталась без коэффициента.
assert _anchor_repair_factor(None, None) == 1.0
assert _anchor_repair_factor("cosmetic", None) == 1.0
assert _anchor_repair_factor(None, "standard") == 1.0
# ── SQL-граница: без колонки правка молча выродится в no-op ──────────────────
def test_anchor_query_selects_renovation_type() -> None:
"""`renovation_type` обязан быть в SELECT: без него `.get()` вернёт None → k=1.0.
Проверка строковая намеренно это единственная точка, где видно, доедет ли
колонка из БД до `_anchor_repair_factor`; поштучный unit-тест по ту сторону
границы получает dict уже от вызывающего и такую регрессию не увидит.
"""
db = MagicMock()
db.execute.return_value.mappings.return_value.first.return_value = None
_fetch_house_imv_anchor(db, target_house_id=11308, rooms=1, area=_AREA)
sql = str(db.execute.call_args[0][0])
assert "renovation_type" in sql.split("FROM house_imv_evaluations")[0]
# ── сквозь estimate_quality: цена, которую видит пользователь ────────────────
def test_needs_repair_client_not_lifted_by_cosmetic_anchor() -> None:
"""«Требует ремонта»: якорь между старым и базис-согласованным порогом → blend НЕ идёт.
median = 6 000 000 × 0.94 = 5 640 000. Старый порог: 5 640 000 × 1.15 = 6 486 000
якорь 6 700 000 его перекрывает и старый код поднимает медиану до 6 170 000.
Базис-согласованно: якорь 'cosmetic' в базисе «требует ремонта» = 6 298 000
< 6 486 000 медиана остаётся 5 640 000 (8.6 % к старому поведению).
"""
est = _run_estimate(_anchor(6_700_000, "cosmetic"), "needs_repair")
assert est.median_price_rub == int(_BASE_MEDIAN * 0.94)
assert "скорректирована по оценке Avito IMV" not in (est.confidence_explanation or "")
def test_euro_anchor_not_applied_raw_to_unknown_repair_client() -> None:
"""Сценарий из #2677: дом переснят как «евро», ремонт клиента неизвестен.
median = 6 000 000 (coef 1.0). Старый порог 6 900 000 якорь 7 000 000 его
перекрывает и поднимает медиану до 6 500 000. В базисе клиента якорь 'euro'
стоит 7 000 000 / 1.05 = 6 666 667 < 6 900 000 медиана не двигается.
"""
est = _run_estimate(_anchor(7_000_000, "euro"), None)
assert est.median_price_rub == _BASE_MEDIAN
def test_blend_still_fires_and_reports_the_rebased_anchor() -> None:
"""Правка не глушит механизм: якорь, крупный и после пересчёта, по-прежнему блендится.
median = 5 640 000, якорь 'cosmetic' 10 000 000 в базисе клиента 9 400 000
> 6 486 000 blend = (5 640 000 + 9 400 000) / 2 = 7 520 000. В пояснении
ТО ЖЕ число, что ушло в расчёт, и пометка про пересчёт (иначе текст спорил бы
с карточкой, где показана сырая оценка Avito).
"""
est = _run_estimate(_anchor(10_000_000, "cosmetic"), "needs_repair")
assert est.median_price_rub == (int(_BASE_MEDIAN * 0.94) + 9_400_000) // 2
explanation = est.confidence_explanation or ""
assert "9.4 млн ₽" in explanation
assert "приведённой к состоянию ремонта квартиры" in explanation
# Карточка Avito остаётся сырой — чужое число мы не правим.
assert est.avito_imv is not None
assert est.avito_imv.recommended_price == 10_000_000