Merge pull request 'chore(tradein): удалить остатки источника N1 (#2593)' (#2595) from chore/tradein-remove-n1 into main

tradein-mvp/backend/app/api/v1/admin.py

@@ -246,7 +246,8 @@ def _clean_address_for_geocode(addr: str) -> str:
     """Чистим address для геокодера.
 
     Cian отдаёт «улица Латвийская, 56/3 · р-н Чкаловский» — суффикс ' · ...'
-    мешает Nominatim. Берём часть до ' · '. N1 отдаёт «Репина, 75/2 стр.» — ок.
+    мешает Nominatim. Берём часть до ' · '. Остальные источники такого суффикса
+    не используют — адрес остаётся без изменений.
     """
     main = addr.split(" · ")[0].strip()
     return main or addr
@@ -260,7 +261,7 @@ async def geocode_missing(
 ) -> dict:
     """Геокодинг listings ИЛИ deals у которых нет lat/lon (используя address).
 
-    target=listings (по умолч.) — объявления Cian/N1; target=deals — сделки Росреестра.
+    target=listings (по умолч.) — объявления; target=deals — сделки Росреестра.
     Чанк-обработка с бюджетом по времени (~240с, заведомо меньше cron
     `curl -m 320`): за вызов геокодим сколько успеваем, остаток уходит в
     `remaining`, cron вызывает в цикле пока `remaining` > 0.
@@ -269,12 +270,8 @@ async def geocode_missing(
     адреса не выбираются повторно 7 дней → cron-loop завершается, не зацикливается.
     geom обновляется автоматически триггером.
     """
-    # Доп. фильтр для listings — у Avito/N1 встречаются плейсхолдер-адреса.
-    extra_filter = (
-        "AND address NOT LIKE '%(Avito)%' AND address NOT LIKE '%(N1)%'"
-        if target == "listings"
-        else ""
-    )
+    # Доп. фильтр для listings — у Avito встречаются плейсхолдер-адреса.
+    extra_filter = "AND address NOT LIKE '%(Avito)%'" if target == "listings" else ""
     rows = (
         db.execute(
             text(

tradein-mvp/backend/tests/test_estimator_source_quota.py

@@ -1,9 +1,10 @@
 """Tests for _fetch_analogs per-address cap and per-source quota (source starvation fix).
 
 Regression: Монтёрская 8/2 — 91 Avito listings с distance=0 выдавливали
-Cian/Yandex/N1 из топ-50, т.к. pure-distance sort + LIMIT 50.
+Cian/Yandex из топ-50, т.к. pure-distance sort + LIMIT 50.
 Fix: MAX_ANALOGS_PER_ADDRESS cap в SQL + MIN_ANALOGS_PER_SOURCE quota в Python.
 """
+
 import os
 
 # Settings requires DATABASE_URL at init time. Set dummy DSN before any app import.
@@ -15,6 +16,7 @@ from unittest.mock import MagicMock
 
 # ── Helpers ───────────────────────────────────────────────────────────────────
 
+
 def _make_listing(
     *,
     source: str,
@@ -58,6 +60,7 @@ def _make_db_mock(rows: list[dict[str, Any]]) -> MagicMock:
 
 # ── Test 1: per-address cap ───────────────────────────────────────────────────
 
+
 def test_address_cap_limits_per_address_listings() -> None:
     """_fetch_analogs caps at MAX_ANALOGS_PER_ADDRESS listings from a single address.
 
@@ -91,6 +94,7 @@ def test_address_cap_limits_per_address_listings() -> None:
 
 # ── Test 2: source quota (regression for Cian starvation) ────────────────────
 
+
 def test_source_quota_prevents_cian_starvation() -> None:
     """MIN_ANALOGS_PER_SOURCE guarantees Cian is represented despite Avito dominance.
 
@@ -103,22 +107,28 @@ def test_source_quota_prevents_cian_starvation() -> None:
     # SQL already applied address cap. Simulate SQL result after cap:
     # 5 avito (cap applied to large block), 8 cian (different address, 200m away).
     avito_rows = [
-        _make_listing(source="avito", address="ул. Монтёрская, 8/2", distance_m=0.0,
-                      relevance_score=float(i) * 0.01)
+        _make_listing(
+            source="avito",
+            address="ул. Монтёрская, 8/2",
+            distance_m=0.0,
+            relevance_score=float(i) * 0.01,
+        )
         for i in range(5)
     ]
     cian_rows = [
-        _make_listing(source="cian", address="ул. Монтёрская, 1", distance_m=200.0,
-                      relevance_score=0.2 + float(i) * 0.01)
+        _make_listing(
+            source="cian",
+            address="ул. Монтёрская, 1",
+            distance_m=200.0,
+            relevance_score=0.2 + float(i) * 0.01,
+        )
         for i in range(8)
     ]
     # SQL returns avito first (better relevance), then cian
     sql_rows = avito_rows + cian_rows
     db = _make_db_mock(sql_rows)
 
-    result, _, _ = _fetch_analogs(
-        db, lat=56.838, lon=60.595, rooms=1, area=38.0, radius_m=1000
-    )
+    result, _, _ = _fetch_analogs(db, lat=56.838, lon=60.595, rooms=1, area=38.0, radius_m=1000)
 
     cian_count = sum(1 for r in result if r["source"] == "cian")
     expected_min = min(8, MIN_ANALOGS_PER_SOURCE)
@@ -130,6 +140,7 @@ def test_source_quota_prevents_cian_starvation() -> None:
 
 # ── Test 3: no source starvation when quota > supply ─────────────────────────
 
+
 def test_source_quota_includes_all_when_supply_below_min() -> None:
     """When a source has fewer listings than MIN_ANALOGS_PER_SOURCE, all are included.
 
@@ -138,31 +149,38 @@ def test_source_quota_includes_all_when_supply_below_min() -> None:
     from app.services.estimator import _fetch_analogs
 
     avito_rows = [
-        _make_listing(source="avito", address="ул. Монтёрская, 8/2", distance_m=0.0,
-                      relevance_score=float(i) * 0.01)
+        _make_listing(
+            source="avito",
+            address="ул. Монтёрская, 8/2",
+            distance_m=0.0,
+            relevance_score=float(i) * 0.01,
+        )
         for i in range(5)
     ]
     cian_rows = [
-        _make_listing(source="cian", address="ул. Монтёрская, 3", distance_m=300.0,
-                      relevance_score=0.3 + float(i) * 0.01)
+        _make_listing(
+            source="cian",
+            address="ул. Монтёрская, 3",
+            distance_m=300.0,
+            relevance_score=0.3 + float(i) * 0.01,
+        )
         for i in range(3)
     ]
     sql_rows = avito_rows + cian_rows
     db = _make_db_mock(sql_rows)
 
-    result, _, _ = _fetch_analogs(
-        db, lat=56.838, lon=60.595, rooms=1, area=38.0, radius_m=1000
-    )
+    result, _, _ = _fetch_analogs(db, lat=56.838, lon=60.595, rooms=1, area=38.0, radius_m=1000)
 
     cian_count = sum(1 for r in result if r["source"] == "cian")
-    assert cian_count == 3, (
-        f"All 3 Cian listings (below MIN quota) must be included, got {cian_count}"
-    )
+    assert (
+        cian_count == 3
+    ), f"All 3 Cian listings (below MIN quota) must be included, got {cian_count}"
     assert len(result) == 8  # 5 avito + 3 cian
 
 
 # ── Test 4: fallback signal preserved ────────────────────────────────────────
 
+
 def test_fallback_signal_reflects_radius() -> None:
     """_fetch_analogs returns correct fallback_used boolean based on radius_m.
 
@@ -172,8 +190,9 @@ def test_fallback_signal_reflects_radius() -> None:
     from app.services.estimator import DEFAULT_RADIUS_M, FALLBACK_RADIUS_M, _fetch_analogs
 
     rows = [
-        _make_listing(source="avito", address="ул. Ленина, 1", distance_m=100.0,
-                      relevance_score=0.1),
+        _make_listing(
+            source="avito", address="ул. Ленина, 1", distance_m=100.0, relevance_score=0.1
+        ),
     ]
 
     db_default = _make_db_mock(rows)

tradein-mvp/frontend/src/components/trade-in/v2/SourcesMap.tsx

@@ -89,7 +89,6 @@ const SOURCE_COLORS: Record<string, string> = {
   cian: "#1baf7a",
   yandex: "#eda100",
   domklik: "#008300",
-  n1: "#4a3aa7",
 };
 const FALLBACK_SOURCE_COLOR = "#6b7280"; // неизвестный/прочий листинговый источник
 const COLOR_TARGET = "#f59e0b"; // та же семантика, что и MapCard.COLOR_TARGET