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
B1: дефолт months_window 12→24, расширение fallback 24→27 (max архив).
2024Q1+Q2 теперь реально влияют на recommend_mix (raw 784→3815 сделок
для Академического, ×4.9).
B2: per-bucket elasticity через MODE по семантике (is_studio+rooms),
а не PERCENTILE_CONT(0.5) по total_area. ЖК с mix studios+3к больше не
попадают в bucket "1-к" как среднее. Для Академического: 1-к получает
208 точек регрессии (vs 118), slope -1.17.
B3: share_window_months и elasticity_window_months в API scope —
прозрачность для UI tooltip про рассинхрон окон (24mo rosreestr vs
36mo sale_graph).
B4: cad_buildings.floors при INSERT больше НЕ приводится к INT —
NSPD отдаёт диапазоны "1-2", "2-3" которые теряются как NULL. Хранится
как TEXT, аналитика делает CAST через regex.
R1: data/sql/66_indexes_recommend.sql — 4 индекса для горячего пути
recommend_mix (sale_graph composite, kn_objects partial, kn_flats partial,
cad_buildings partial). Применены в проде через MCP.
R3: ON CONFLICT в insert_buildings теперь обновляет ВСЕ изменяемые
поля (purpose, address, floors, geom, registration_date) — раньше при
re-scrape апдейтились только cost/area/year, остальное игнорилось.
- 56_fetch_ekb_districts.py: Overpass query (admin_level=9 в bbox ЕКБ),
shapely-ассемблинг рваных OSM-веев в MultiPolygon, кэш в data/raw/.
- 56_schema_ekb_districts_geom.sql: CREATE TABLE с GIST.
- 57_kn_objects_district.sql: ALTER + backfill UPDATE через ST_Contains.
3032 ЖК Свердл проставили district_name (208 в Академическом, 158 в Чкаловском,
и т.д.), 454 за bbox ЕКБ остались NULL.
- domrf_kn.py: _backfill_district_names() после Phase A — каждый sweep
автоматически проставляет district_name свежезаписанным ЖК.
- analytics_queries.py: 4 места addr ILIKE → district_name = :dn
(_velocity_baseline, _elasticity_coef, _active_competitors_count, comparable).
- analytics_queries.py: graceful obj_class-degrade — если в районе все
obj_class=NULL (kn-API quirk), фильтр по target_class опускается на уровне
geo-запросов с warning. class_multiplier на ценах продолжает работать.
Smoke (Академический, Comfort, 50K м²): velocity_source=sale_graph (104 ЖК /
1872 точек), competitors=208 в районе, headline «3400 млн ₽ · 112 мес ·
ликвидность 21/100», 5 comparable ЖК района — все реалистичные.
