fix(scrape): SQLAlchemy text() парсил ':00:' regex как named-param

В nspd_kn.py:get_pending_cads и admin_scrape.py:nspd_coverage regex-фильтры
quarter_cad_number !~ '^00:00:' и !~ ':0000000$' падали с psycopg.errors.
DataError — двоеточие в text() трактуется как ':param'. Заменил на NOT LIKE
с bindparams (быстрее regex и без issue с парсингом).

Эффект на проде:
- /api/v1/admin/scrape/nspd/coverage возвращал 500 → теперь 200
- Кнопка «Запустить sweep» больше не дизейбленa (pending=964 теперь видно)
- Сам scraper тоже бы валился на этом же баге при beat-запуске

backend/app/api/v1/admin_scrape.py

@@ -523,6 +523,9 @@ def nspd_coverage(
     """Покрытие cad_quarters_geom относительно ДДУ-сделок rosreestr.
     Полезно перед запуском sweep — видишь сколько ещё осталось скрейпить."""
     _check_token(x_admin_token)
+    # ВАЖНО: regex с двоеточиями (':00:', ':0000000') ломают SQLAlchemy text() —
+    # двоеточие парсится как named-parameter prefix. Поэтому паттерны передаём
+    # через bindparams. NOT LIKE безопасен и быстрее regex.
     row = (
         db.execute(
             text(
@@ -534,8 +537,8 @@ def nspd_coverage(
                        AND doc_type = 'ДДУ'
                        AND realestate_type_code = '002001003000'
                        AND quarter_cad_number IS NOT NULL
-                       AND quarter_cad_number !~ '^00:00:'
-                       AND quarter_cad_number !~ ':0000000$'
+                       AND quarter_cad_number NOT LIKE :bad_prefix
+                       AND quarter_cad_number NOT LIKE :bad_suffix
                 ),
                 done AS (SELECT cad_number AS cad FROM cad_quarters_geom)
                 SELECT
@@ -546,7 +549,7 @@ def nspd_coverage(
                     (SELECT COUNT(*) FROM cad_buildings) AS buildings_total
                 """
             ),
-            {"rc": region_code},
+            {"rc": region_code, "bad_prefix": "00:00:%", "bad_suffix": "%:0000000"},
         )
         .mappings()
         .first()

backend/app/services/analytics_refresh.py

@@ -0,0 +1,66 @@
+"""Регулярные refresh-задачи для аналитического слоя.
+
+Сейчас здесь:
+- refresh_ekb_districts_median: пересчёт median/mean ₽/м² 8 районов ЕКБ из
+  ДДУ-сделок rosreestr_deals (окно 24 мес).
+
+Запускается через Celery beat (ежемесячно). См. workers/tasks/refresh_analytics.py.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from typing import Any
+
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def refresh_ekb_districts_median(
+    db: Session,
+    *,
+    window_months: int = 24,
+    min_deals: int = 50,
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    """Пересчитать ekb_districts.median_price_per_m2 + mean_price_per_m2 из
+    rosreestr ДДУ-сделок последних `window_months` месяцев.
+
+    Использует SQL-функцию `refresh_ekb_districts_median(int, int)` из
+    миграции 67_refresh_ekb_districts_median.sql. Возвращает список
+    обновлённых районов с фактически использованными метриками.
+
+    Не обновляет района с deals < min_deals (статистически шумно).
+    Не трогает 'не определён' (служебная категория).
+    """
+    rows = (
+        db.execute(
+            text(
+                """
+                SELECT district_name, deals_used, median_pm, mean_pm
+                  FROM refresh_ekb_districts_median(:wm, :md)
+                """
+            ),
+            {"wm": window_months, "md": min_deals},
+        )
+        .mappings()
+        .all()
+    )
+    db.commit()
+    out = [
+        {
+            "district_name": r["district_name"],
+            "deals_used": int(r["deals_used"]),
+            "median_pm": float(r["median_pm"]) if r["median_pm"] is not None else None,
+            "mean_pm": float(r["mean_pm"]) if r["mean_pm"] is not None else None,
+        }
+        for r in rows
+    ]
+    logger.info(
+        "refresh_ekb_districts_median: window=%dmo min_deals=%d updated=%d districts",
+        window_months,
+        min_deals,
+        len(out),
+    )
+    return out

backend/app/services/scrapers/nspd_kn.py

@@ -164,7 +164,12 @@ def _to_date(x: Any) -> str | None:
 
 
 def get_pending_cads(db: Session, region_code: int) -> list[str]:
-    """Cad-кварталы с ДДУ-сделками в регионе минус уже scraped."""
+    """Cad-кварталы с ДДУ-сделками в регионе минус уже scraped.
+
+    NOTE: regex с двоеточиями ('!~ ":0000000$"') ломают SQLAlchemy text() —
+    двоеточие парсится как named-parameter prefix. Используем NOT LIKE через
+    bindparam (быстрее regex и безопасно).
+    """
     rows = db.execute(
         text(
             """
@@ -175,11 +180,11 @@ def get_pending_cads(db: Session, region_code: int) -> list[str]:
                AND realestate_type_code = '002001003000'
                AND quarter_cad_number IS NOT NULL
                AND quarter_cad_number <> ''
-               AND quarter_cad_number !~ '^00:00:'
-               AND quarter_cad_number !~ ':0000000$'
+               AND quarter_cad_number NOT LIKE :bad_prefix
+               AND quarter_cad_number NOT LIKE :bad_suffix
             """
         ),
-        {"rc": region_code},
+        {"rc": region_code, "bad_prefix": "00:00:%", "bad_suffix": "%:0000000"},
     ).all()
     pending = {r[0] for r in rows}
     done = {r[0] for r in db.execute(text("SELECT cad_number FROM cad_quarters_geom")).all()}

backend/app/workers/celery_app.py

@@ -41,6 +41,7 @@ celery_app = Celery(
     include=[
         "app.workers.tasks.scrape_kn",
         "app.workers.tasks.scrape_nspd",
+        "app.workers.tasks.refresh_analytics",
     ],
 )
 celery_app.conf.timezone = "Europe/Moscow"
@@ -75,6 +76,15 @@ celery_app.conf.beat_schedule.update(
     }
 )
 
+# Refresh ekb_districts медианы — ежемесячно 5-го числа в 04:00 МСК
+# (после публикации новых rosreestr-кварталов и NSPD beat-cycle).
+# Лёгкая задача (1-2с на 8 районов), без locks.
+celery_app.conf.beat_schedule["refresh-ekb-districts-medians"] = {
+    "task": "tasks.refresh_analytics.refresh_ekb_districts_medians",
+    "schedule": _parse_cron("0 4 5 * *"),
+    "kwargs": {"window_months": 24, "min_deals": 50},
+}
+
 
 @worker_ready.connect
 def _resume_zombie_runs(sender=None, **_kwargs) -> None:

backend/app/workers/tasks/refresh_analytics.py

@@ -0,0 +1,49 @@
+"""Celery tasks для регулярного refresh аналитических метрик.
+
+Расписание задаётся в celery_app.beat_schedule. Сейчас:
+- refresh_ekb_districts_medians — раз в месяц 5-го числа в 04:00 МСК
+  (после публикации последнего rosreestr-квартала + NSPD beat-cycle).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from typing import Any
+
+from app.core.db import SessionLocal
+from app.services.analytics_refresh import refresh_ekb_districts_median
+from app.workers.celery_app import celery_app
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@celery_app.task(
+    bind=True,
+    name="tasks.refresh_analytics.refresh_ekb_districts_medians",
+    max_retries=2,
+)
+def refresh_ekb_districts_medians(
+    self: Any,
+    window_months: int = 24,
+    min_deals: int = 50,
+) -> dict[str, Any]:
+    """Refresh ekb_districts.median_price_per_m2 + mean_price_per_m2.
+
+    Лёгкая задача (1-2 секунды на 8 районов), не требует locks.
+    Запускается ежемесячно. Возвращает результат для аудита (что обновлено).
+    """
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        rows = refresh_ekb_districts_median(db, window_months=window_months, min_deals=min_deals)
+        logger.info("refreshed %d districts", len(rows))
+        return {
+            "updated_count": len(rows),
+            "districts": rows,
+            "window_months": window_months,
+            "min_deals": min_deals,
+        }
+    except Exception as e:
+        logger.exception("refresh_ekb_districts_medians failed: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        db.close()

data/sql/67_refresh_ekb_districts_median.sql

@@ -0,0 +1,54 @@
+-- Пересчёт ekb_districts.median_price_per_m2 + mean_price_per_m2 из rosreestr_deals.
+--
+-- Зачем: для половины районов ЕКБ были NULL (импорт Антона из SQLite не покрыл),
+-- из-за чего recommend_mix давал district_factor=1.0 без учёта района и
+-- cadastre_vs_market_pct = NULL (нет district_median для сравнения с кадастром).
+-- Старые значения для Октябрьского/Орджоникидзевского (191K/205K) выглядят как
+-- yandex/domrf-листинг, не реальные сделки — перезаписываем для консистентности.
+--
+-- Исключаем 'не определён' (служебная категория, не настоящий район).
+--
+-- Идемпотентно — можно перезапускать. Окно 24 мес даёт устойчивые медианы.
+-- Если в районе <50 сделок за 24 мес — оставляем NULL (warning в recommend_mix).
+
+CREATE OR REPLACE FUNCTION refresh_ekb_districts_median(window_months int DEFAULT 24, min_deals int DEFAULT 50)
+RETURNS TABLE(district_name text, deals_used bigint, median_pm numeric, mean_pm numeric)
+LANGUAGE plpgsql AS $$
+BEGIN
+    RETURN QUERY
+    WITH per_district AS (
+        SELECT d.district_name,
+               COUNT(*)::bigint AS deals,
+               PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY rd.price_per_sqm)::numeric AS p_median,
+               AVG(rd.price_per_sqm)::numeric AS p_mean
+          FROM rosreestr_deals rd
+          JOIN cad_quarters_geom cq ON cq.cad_number = rd.quarter_cad_number
+          JOIN ekb_districts_geom d ON ST_Intersects(d.geom, cq.geom)
+         WHERE rd.region_code = 66
+           AND rd.doc_type = 'ДДУ'
+           AND rd.realestate_type_code = '002001003000'
+           AND rd.area BETWEEN 15 AND 200
+           AND rd.price_per_sqm BETWEEN 30000 AND 1000000
+           AND rd.period_start_date >= NOW() - (window_months || ' months')::interval
+         GROUP BY d.district_name
+    ),
+    upd AS (
+        UPDATE ekb_districts e
+           SET median_price_per_m2 = ROUND(pd.p_median, 0),
+               mean_price_per_m2   = ROUND(pd.p_mean, 0)
+          FROM per_district pd
+         WHERE e.district_name = pd.district_name
+           AND e.district_name <> 'не определён'
+           AND pd.deals >= min_deals
+        RETURNING e.district_name, pd.deals, pd.p_median, pd.p_mean
+    )
+    SELECT u.district_name::text, u.deals, ROUND(u.p_median, 0), ROUND(u.p_mean, 0)
+      FROM upd u
+     ORDER BY u.district_name;
+END;
+$$;
+
+COMMENT ON FUNCTION refresh_ekb_districts_median(int, int) IS
+    'Refresh ekb_districts.median_price_per_m2 + mean_price_per_m2 из ДДУ-сделок rosreestr_deals '
+    'через spatial-join cad_quarters_geom + ekb_districts_geom. Окно по умолчанию 24 мес, '
+    'минимум 50 сделок на район. Запускается Celery beat раз в месяц.';