fix(objective parser): wrap bytes-iter in file-like reader for ijson (#318)

This commit is contained in:
lekss361 2026-05-17 17:52:55 +00:00
parent 3978aa5905
commit bb9a003080

View file

@ -40,7 +40,8 @@ import json
import logging
import re
import sys
from datetime import date, datetime
from collections.abc import Iterator
from datetime import date
from pathlib import Path
from typing import Any, BinaryIO
@ -608,6 +609,140 @@ def detect_kind(payload: Any) -> str | None:
return None
# ── streaming support ───────────────────────────────────────────────────────
class _IterBytesReader:
"""File-like wrapper над iterator of bytes chunks (для ijson.items()).
ijson 3.x ожидает file-like с .read(n) но httpx.Response.iter_bytes()
возвращает generator байт. Этот класс собирает chunks в буфер и отдаёт
их по требованию через .read(n).
"""
def __init__(self, chunks: Iterator[bytes]) -> None:
self._chunks = iter(chunks)
self._buf = bytearray()
self._eof = False
def read(self, n: int = -1) -> bytes:
if n < 0:
# Прочитать всё что осталось
for c in self._chunks:
self._buf.extend(c)
data = bytes(self._buf)
self._buf.clear()
self._eof = True
return data
while len(self._buf) < n and not self._eof:
try:
self._buf.extend(next(self._chunks))
except StopIteration:
self._eof = True
break
out = bytes(self._buf[:n])
del self._buf[:n]
return out
def parse_lots_pf_stream(
stream: BinaryIO | Iterator[bytes],
raw_id: int | None,
snapshot_date: date,
db: Any,
dry_run: bool,
batch_size: int = 500,
) -> tuple[int, int]:
"""Streaming-парсер lots_pf через ijson — для больших ответов (>100 МБ).
В отличие от parse_lots_pf (читает весь payload в dict), эта функция
обрабатывает JSON инкрементально через ijson.items(), что позволяет
парсить файлы >100 МБ без загрузки всего payload в память.
Args:
stream: либо file-like с .read(n), либо iterator of bytes chunks
(например httpx.Response.iter_bytes(65536)). Если stream не имеет
метода .read автоматически оборачивается в _IterBytesReader.
raw_id: ссылка на objective_raw_reports.raw_id (может быть None)
snapshot_date: дата снимка для objective_lots_history
db: SQLAlchemy Session
dry_run: если True только подсчёт, без записи в БД
batch_size: коммит каждые N лотов (снижает нагрузку на память транзакции)
Returns:
tuple[n_lots, n_history]
"""
import ijson # type: ignore[import-untyped]
# Если stream — iterator chunks (без .read), оборачиваем в file-like reader.
if not hasattr(stream, "read"):
stream = _IterBytesReader(stream) # type: ignore[arg-type]
n_lots = 0
n_history = 0
batch: list[dict] = []
batches_since_commit = 0
def _flush() -> None:
"""Bulk-upsert текущего batch двумя executemany-вызовами."""
nonlocal batch
if not batch:
return
history_batch = [
{
"objective_lot_id": p["objective_lot_id"],
"snapshot_date": snapshot_date,
"status": p["status"],
"is_sold": p["is_sold"],
"price_calculated_total_rub": p["price_calculated_total_rub"],
"price_per_m2_rub": p["price_per_m2_rub"],
"price_offer_total_rub": p["price_offer_total_rub"],
"price_delta_pct": p["price_delta_pct"],
"area_pd": p["area_pd"],
"contract_date": p["contract_date"],
"registration_date": p["registration_date"],
"contract_type": p["contract_type"],
"bank_name": p["bank_name"],
"raw_id": raw_id,
}
for p in batch
]
if not dry_run:
db.execute(_LOTS_UPSERT, batch)
db.execute(_LOTS_HISTORY_INSERT, history_batch)
batch = []
for row in ijson.items(stream, "result.item"):
if not isinstance(row, dict):
continue
params = _row_to_lot(row, raw_id, snapshot_date)
if not params["objective_lot_id"]:
logger.warning("lots_pf_stream: пропуск row без Id")
continue
batch.append(params)
n_lots += 1
n_history += 1
if len(batch) >= batch_size:
_flush()
batches_since_commit += 1
if not dry_run and batches_since_commit >= 5:
db.commit()
batches_since_commit = 0
logger.info("lots_pf_stream: committed 5 batches, n_lots=%d so far", n_lots)
_flush() # финальный неполный batch
if not dry_run and batches_since_commit > 0:
db.commit()
logger.info(
"lots_pf_stream: done — n_lots=%d n_history=%d dry_run=%s",
n_lots,
n_history,
dry_run,
)
return n_lots, n_history
# ── CLI ─────────────────────────────────────────────────────────────────────