Compare commits

..

No commits in common. "ab4bc229b2ad74cc7f24002e4dca5e602ba0cb78" and "86ddf99bb6ab362d809991cf4441ed0e090c363e" have entirely different histories.

6 changed files with 568 additions and 1294 deletions

View file

@ -322,7 +322,6 @@ class Settings(BaseSettings):
"n1.ru",
"domclick.ru",
"www.domclick.ru",
"bff-search-web.domclick.ru", # JSON API endpoint (Layer A rewrite)
}
# ── Scraper mobile proxy (#806) ──────────────────────────────────────────

View file

@ -3105,11 +3105,10 @@ class DomClickCitySweepCounters:
# Дефолтные параметры sweep'а (EKB city_id=4, все комнатности).
DOMCLICK_DEFAULT_CITY_ID: int = 4
# rooms=5 добавлен (5+ квартиры); JSON API поддерживает токен "5+".
DOMCLICK_DEFAULT_ROOMS: list[int] = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
# Оценка времени одного JSON-fetch'а (network + parse, без camoufox render).
_DOMCLICK_PER_FETCH_S: float = 4.0
# Буфер сверху расчётного бюджета (cold start, save-фаза).
DOMCLICK_DEFAULT_ROOMS: list[int] = [0, 1, 2, 3, 4]
# Оценка времени одного fetch'а (network + camoufox render + parse) для watchdog.
_DOMCLICK_PER_FETCH_S: float = 12.0
# Буфер сверху расчётного бюджета (cold browser start, save-фаза).
_DOMCLICK_SWEEP_BUDGET_S: float = 300.0
@ -3119,40 +3118,40 @@ async def run_domclick_city_sweep(
run_id: int,
city_id: int = DOMCLICK_DEFAULT_CITY_ID,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
pages: int = 5,
request_delay_sec: float | None = None,
) -> DomClickCitySweepCounters:
"""DomClick citywide sweep: fetch_city (JSON API) → save → house-match.
"""DomClick citywide sweep: SERP по city_id × rooms × pages → save → house-match.
Структурно зеркалит run_cian_city_sweep / run_yandex_city_sweep, но CITYWIDE:
DomClick не поддерживает geo-radius (fetch_around NotImplementedError),
anchor-loop отсутствует. DomClickScraper.fetch_city перебирает rooms × price-bands
через bff-search-web JSON API с recursive offset<2000 bucketing и дедуплицирует
по source_id. Координаты присутствуют в JSON (100% coverage) geom заполнена.
DomClick SERP не поддерживает geo-radius (fetch_around NotImplementedError),
поэтому anchor-loop отсутствует. DomClickScraper.fetch_city уже перебирает
rooms × pages через внутренний BrowserFetcher (camoufox headless) и
дедуплицирует по source_id.
Фазы (единственный citywide проход):
1. SERP: DomClickScraper().fetch_city(city_id, rooms, pages).
2. SAVE: save_listings(db, lots, run_id=run_id) BaseScraper save path,
триггерит house-match hook (адрес + coords).
триггерит существующий house-match hook (адрес-fingerprint tier, т.к.
DomClick SERP не отдаёт lat/lon).
Watchdog: весь fetch_city оборачивается в asyncio.wait_for. Таймаут считается
из rooms × pages × per-fetch + buffer (минимум ANCHOR_TIMEOUT_SEC).
Cooperative cancel: is_cancelled(db, run_id) проверяется перед SERP-фазой.
Honest-status: если lots_fetched==0 И errors_count>0 mark_failed (blocked /
fetch error). Иначе mark_done. Кроме cancel / fatal.
mark_done вызывается ВСЕГДА (кроме cancel / fatal). lat=lon=None у всех lots
house-match использует только address_fingerprint tier.
Возвращает DomClickCitySweepCounters.
"""
from app.services.scrapers.domclick import DomClickScraper
from app.services.scrapers.domclick_exceptions import DomClickBlockedError
_rooms = rooms if rooms is not None else list(DOMCLICK_DEFAULT_ROOMS)
_resolved_delay = request_delay_sec if request_delay_sec is not None else 8.0
counters = DomClickCitySweepCounters()
# Watchdog-таймаут: worst-case = rooms × pages × (delay + per-fetch) + buffer.
# JSON endpoint быстрее camoufox render: _DOMCLICK_PER_FETCH_S снижен до 4.0s.
# Watchdog-таймаут: число fetch'ей = len(rooms) × pages (worst-case, без
# early-break на пустой странице). Каждый fetch ≈ delay + render/parse overhead.
_num_fetches = max(1, len(_rooms)) * max(1, pages)
_sweep_timeout = max(
ANCHOR_TIMEOUT_SEC,
@ -3178,7 +3177,7 @@ async def run_domclick_city_sweep(
lots: list[ScrapedLot] = []
async def _domclick_phase() -> None:
"""Единственная citywide-фаза: fetch_city (JSON API) + save."""
"""Единственная citywide-фаза: fetch_city + save."""
nonlocal lots
async with DomClickScraper() as scraper:
if request_delay_sec is not None:
@ -3199,9 +3198,6 @@ async def run_domclick_city_sweep(
_sweep_timeout,
)
counters.errors_count += 1
except DomClickBlockedError as e:
logger.error("domclick-sweep run_id=%d: BLOCKED — %s", run_id, e)
counters.errors_count += 1
except Exception:
logger.exception("domclick-sweep run_id=%d: SERP phase failed", run_id)
counters.errors_count += 1
@ -3209,15 +3205,7 @@ async def run_domclick_city_sweep(
# pages_fetched: worst-case число запрошенных страниц (rooms × pages).
counters.pages_fetched = _num_fetches
scrape_runs.update_heartbeat(db, run_id, counters.to_dict())
# Honest-status: 0 лотов + ошибки → mark_failed (#1968).
if counters.lots_fetched == 0 and counters.errors_count > 0:
_reason = "domclick: 0 listings collected (blocked or fetch error)"
logger.warning("domclick-sweep run_id=%d: %s", run_id, _reason)
scrape_runs.mark_failed(db, run_id, _reason, counters.to_dict())
else:
scrape_runs.mark_done(db, run_id, counters.to_dict())
scrape_runs.mark_done(db, run_id, counters.to_dict())
logger.info(
"domclick-sweep run_id=%d done: lots=%d (ins=%d/upd=%d) pages=%d errors=%d",
run_id,

View file

@ -1,140 +1,146 @@
"""DomClick.ru scraper — вторичка через bff-search-web JSON API (Layer A).
"""DomClick.ru scraper — вторичка через headless BrowserFetcher (#796).
Стратегия (JSON API rewrite, replaces dead HTML/camoufox scrape):
GET https://bff-search-web.domclick.ru/api/offers/v1?... list (up to 20 items)
GET https://bff-search-web.domclick.ru/api/offers/count/v1?... snippetsCount
Стратегия: HTML scrape через camoufox (AsyncCamoufox) единственный
рабочий путь: DataDome пропускает headless Playwright, curl_cffi -> 401.
Транспорт: BrowserFetcher(source="domclick") существующий браузерный пул
(tradein-browser), роутит bff-search-web.domclick.ru generic provider
shared RU mobile proxy. fetch() возвращает raw JSON body как строку.
URL шаблон:
https://domclick.ru/search?deal_type=sale&category=living&offer_type=flat
&city_id={city_id}&rooms={r}&p={page}
Bucketing:
OFFSET_CAP=2000 (max 100 страниц × 20) hardlimit DomClick API.
Когда snippetsCount > 2000 рекурсивная бинарная partition по цене.
EKB вторичка 6400 лотов; только rooms=2 превышает cap (2215).
Оффер-карточки: `a[href*="/card/"]` с href-паттерном `/card/sale__flat__<id>`.
Координаты SERP не отдаёт (lat = lon = None).
Layer B (detail-backfill) и Layer C (analytics XHR) не реализованы.
Важно: selectolax `.text()` объединяет все дочерние текстовые узлы без
разделителей. Числа из адреса (номер дома) могут слипнуться с ценой.
Поэтому цену извлекаем из каждого дочернего элемента отдельно (а не из
суммарного card_text), где элемент содержит символ рубля.
"""
from __future__ import annotations
import json
import logging
from datetime import UTC, date, datetime
from typing import Any
from urllib.parse import urlencode, urljoin
import re
from urllib.parse import urljoin
import sentry_sdk
from selectolax.parser import HTMLParser, Node
from app.core.config import settings
from app.services.scraper_settings import get_scraper_delay
from app.services.scrapers.base import BaseScraper, ScrapedLot
from app.services.scrapers.domclick_exceptions import DomClickBlockedError
logger = logging.getLogger(__name__)
# ── Константы bucketing ──────────────────────────────────────────────────────
# Верхняя граница первого деления открытого (hi=None) бакета (30 млн ₽)
_HIGH_ANCHOR: int = 30_000_000
# Минимальная ширина ценового диапазона — ниже этого не бисектируем
_MIN_BAND: int = 100_000
# Максимальная глубина рекурсии
_MAX_DEPTH: int = 12
# ── Маппинг комнатности int → API token ─────────────────────────────────────
_ROOMS_TOKEN: dict[int, str] = {
0: "st",
1: "1",
2: "2",
3: "3",
4: "4",
5: "5+",
}
# ── Гео-guard: ЕКБ bbox ─────────────────────────────────────────────────────
_EKB_LAT_MIN: float = 56.7
_EKB_LAT_MAX: float = 56.95
_EKB_LON_MIN: float = 60.4
_EKB_LON_MAX: float = 60.8
# ── DataDome block detection ─────────────────────────────────────────────────
_DATADOME_MARKERS = ("datadome", "blocked", "access denied", "bot detected")
def _is_ekb(offer: dict[str, Any]) -> bool:
"""Гео-guard: офер принадлежит ЕКБ по offerRegionName или bbox координат."""
if offer.get("offerRegionName") == "Екатеринбург":
return True
loc: dict[str, Any] = offer.get("location") or {}
lat_raw = loc.get("lat")
lon_raw = loc.get("lon")
if lat_raw is not None and lon_raw is not None:
try:
lat = float(lat_raw)
lon = float(lon_raw)
return _EKB_LAT_MIN <= lat <= _EKB_LAT_MAX and _EKB_LON_MIN <= lon <= _EKB_LON_MAX
except (TypeError, ValueError):
pass
return False
def _is_blocked_page(html: str) -> bool:
head = html[:2048].lower()
return any(m in head for m in _DATADOME_MARKERS)
def _parse_publish_date(val: Any) -> date | None:
"""Парсим publishedDate: epoch int/str или ISO8601 строка. None при ошибке."""
if val is None:
return None
try:
if isinstance(val, int | float):
return datetime.fromtimestamp(int(val), tz=UTC).date()
s = str(val).strip()
if s.isdigit():
return datetime.fromtimestamp(int(s), tz=UTC).date()
# ISO8601 — берём первые 10 символов (YYYY-MM-DD)
return date.fromisoformat(s[:10])
except Exception:
return None
# ── Regex helpers ────────────────────────────────────────────────────────────
# _RE_ROOMS расширен относительно avito.py: DomClick пишет «2-комн. квартира»
# (с «комн.») — avito.py-вариант ловит только «N-к. кв.» / «N-к квартира».
_RE_ROOMS = re.compile(
r"(\d)-(?:комн\.?\s*(?:квартира|кв\.?)?|к\.?\s*(?:квартира|кв\.?))",
re.IGNORECASE,
)
_RE_STUDIO = re.compile(r"\bстуди[яиюей]\b", re.IGNORECASE)
_RE_AREA = re.compile(r"(\d+[.,]?\d*)\s*м[2²]", re.IGNORECASE)
_RE_FLOOR = re.compile(r"(\d+)\s*/\s*(\d+)\s*эт\.?", re.IGNORECASE)
# Цена: парсим из одного элемента DOM (не из суммарного card_text) —
# иначе число дома может слипнуться с ценой. Цена всегда в элементе с «₽».
_RE_PRICE_EL = re.compile(r"([\d\s ]+)\s*[₽р](?:уб\.?)?", re.IGNORECASE)
# source_id из href вида /card/sale__flat__2075671636
_RE_SOURCE_ID = re.compile(r"sale__flat__(\d+)")
# Адресные ключевые слова (эвристика)
_RE_ADDR_KW = re.compile(
r"ул\.|улица|пер\.|переулок|пр-т|проспект"
r"|бул\.|бульвар|шоссе|наб\.|набережная"
r"|пл\.|площадь|тракт|д\.\s*\d",
re.IGNORECASE,
)
# ── Вспомогательные функции ──────────────────────────────────────────────────
def _extract_rooms(text: str) -> int | None:
if _RE_STUDIO.search(text):
return 0
m = _RE_ROOMS.search(text)
return int(m.group(1)) if m else None
def _extract_area(text: str) -> float | None:
m = _RE_AREA.search(text)
return float(m.group(1).replace(",", ".")) if m else None
def _extract_floor(text: str) -> tuple[int | None, int | None]:
m = _RE_FLOOR.search(text)
if m:
return int(m.group(1)), int(m.group(2))
return None, None
def _extract_price_from_element(text: str) -> int | None:
"""Извлекаем цену из текста ОДНОГО элемента DOM.
Парсим из одного span/div не из суммарного card_text. Это исключает
случай, когда адресный номер дома стоит вплотную перед ценой в
объединённом тексте карточки («Ленина, 503 100 000 руб.»).
"""
m = _RE_PRICE_EL.search(text)
if m:
# Нормализуем пробелы любого вида (обычный, неразрывный, узкий)
raw = re.sub(r"[\s ]", "", m.group(1))
if raw.isdigit():
val = int(raw)
if val > 0:
return val
return None
def _extract_source_id(href: str) -> str | None:
"""Числовой ID из href типа /card/sale__flat__2075671636."""
m = _RE_SOURCE_ID.search(href)
return m.group(1) if m else None
# ── DomClickScraper ──────────────────────────────────────────────────────────
class DomClickScraper(BaseScraper):
"""DomClick вторичка через bff-search-web JSON API. Источник = 'domklik'.
"""DomClick вторичка parser. Источник = 'domklik'.
Layer A: SERP list (offers/v1) ScrapedLot. Layer B/C не реализованы.
Транспорт: одна BrowserFetcher(source="domclick") сессия в __aenter__.
fetch_around() NotImplementedError (DomClick не поддерживает geo-radius).
Использует BrowserFetcher (camoufox headless Firefox) DataDome пропускает
его без дополнительной stealth-настройки. curl_cffi -> 401 (DataDome блок).
Основной метод: fetch_city(city_id, rooms, pages).
fetch_around() не реализован: DomClick не поддерживает geo-radius в URL.
"""
name = "domklik"
source = "domklik"
base_url = "https://bff-search-web.domclick.ru"
request_delay_sec = 8.0 # overwritten from get_scraper_delay in __init__
EKB_REGION_GUID = "0d475b79-88de-4054-818c-37d8f9d0d440"
EKB_AIDS = 20561
OFFSET_CAP = 2000
LIMIT = 20
base_url = "https://domclick.ru"
# DataDome — консервативная задержка между страницами (fallback до init)
request_delay_sec = 8.0
def __init__(self) -> None:
super().__init__()
self.request_delay_sec = get_scraper_delay(self.name)
# Счётчик карточек с неожиданной DOM-структурой (для observability)
self.parse_failures: int = 0
self._browser: Any | None = None
async def __aenter__(self) -> DomClickScraper:
from app.services.scrapers.browser_fetcher import BrowserFetcher
await super().__aenter__()
self._browser = BrowserFetcher(source="domclick")
await self._browser.__aenter__()
return self
async def __aexit__(self, *args: Any) -> None:
if self._browser is not None:
await self._browser.__aexit__(*args)
self._browser = None
await super().__aexit__(*args)
# ── fetch_around — stub ───────────────────────────────────────────────────
async def fetch_around(self, lat: float, lon: float, radius_m: int = 1000) -> list[ScrapedLot]:
@ -149,558 +155,236 @@ class DomClickScraper(BaseScraper):
self,
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
pages: int = 20,
) -> list[ScrapedLot]:
"""Citywide sweep: rooms × recursive price-bands → дедуплицированный список.
Кооперативный cancel проверяется только перед стартом sweep (как у citywide
проходов cian/yandex): mid-flight отмены нет, рантайм ограничен watchdog'ом.
"""Citywide sweep: все страницы SERP для city_id.
Args:
city_id: числовой ID города (4 = ЕКБ). Только ЕКБ поддерживается;
для других значений логируем warning, продолжаем с EKB GUID.
rooms: список комнатностей (0=студия, 1, 2, 3, 4, 5=5+).
None [0,1,2,3,4,5] (все).
pages: максимум страниц на leaf-bucket (default 100 = OFFSET_CAP/LIMIT).
city_id: числовой ID города в DomClick (например, 4 = Екатеринбург).
rooms: список значений комнатности (0=студия, 1, 2, 3, 4, ...).
None -> без фильтра комнатности (все квартиры сразу).
pages: максимальное число страниц на один sweep. Break on empty.
Returns:
Дедуплицированный по source_id список ScrapedLot.
"""
if city_id != 4:
logger.warning(
"domklik: city_id=%d не поддерживается — используем EKB GUID/aids",
city_id,
)
from app.services.scrapers.browser_fetcher import BrowserFetcher
_rooms = rooms if rooms is not None else list(_ROOMS_TOKEN.keys())
seen: dict[str, ScrapedLot] = {}
total_geo_dropped: int = 0
all_lots: list[ScrapedLot] = []
seen_ids: set[str] = set()
for room_int in _rooms:
room_token = _ROOMS_TOKEN.get(room_int, str(room_int))
logger.info(
"domklik: room=%s (%d) sweep start (max %d pages per leaf)",
room_token,
room_int,
pages,
)
geo_dropped_ref = [0]
await self._walk_price_range(
room_token=room_token,
lo=0,
hi=None,
seen=seen,
pages=pages,
geo_dropped_ref=geo_dropped_ref,
)
total_geo_dropped += geo_dropped_ref[0]
logger.info(
"domklik: room=%s done — unique_total=%d geo_dropped_this_room=%d",
room_token,
len(seen),
geo_dropped_ref[0],
)
# Формируем список room-значений для sweep'ов
room_values: list[int | None] = [None] if not rooms else list(rooms)
async with BrowserFetcher(source="domclick") as fetcher:
for room_val in room_values:
room_label = f"rooms={room_val}" if room_val is not None else "all_rooms"
logger.info(
"domklik: city_id=%d %s sweep (max %d pages)", city_id, room_label, pages
)
for page_num in range(1, pages + 1):
url = self._build_url(city_id, room_val, page_num)
logger.debug("domklik: fetch %s", url)
try:
html = await fetcher.fetch(url)
except Exception as exc:
logger.error(
"domklik: fetch failed city_id=%d page=%d: %s",
city_id,
page_num,
exc,
)
break
try:
lots = self._parse_html(html)
except DomClickBlockedError:
logger.warning(
"domklik: DataDome block at city_id=%d page=%d — stopping sweep",
city_id,
page_num,
)
break
if not lots:
logger.info(
"domklik: empty page city_id=%d %s page=%d — stopping sweep",
city_id,
room_label,
page_num,
)
break
# Дедупликация по source_id (кросс-sweep и кросс-страница)
new_lots: list[ScrapedLot] = []
for lot in lots:
key = lot.source_id or lot.source_url
if key not in seen_ids:
seen_ids.add(key)
new_lots.append(lot)
all_lots.extend(new_lots)
logger.info(
"domklik: city_id=%d %s page=%d -> %d new (total %d)",
city_id,
room_label,
page_num,
len(new_lots),
len(all_lots),
)
# Пауза между страницами (anti-DataDome)
if page_num < pages:
await self.sleep_between_requests()
if total_geo_dropped:
logger.info("domklik: fetch_city geo_dropped_total=%d", total_geo_dropped)
logger.info(
"domklik: fetch_city done city_id=%d total=%d parse_failures=%d",
city_id,
len(seen),
len(all_lots),
self.parse_failures,
)
return list(seen.values())
return all_lots
# ── Рекурсивное адаптивное деление ───────────────────────────────────────
# ── URL builder ───────────────────────────────────────────────────────────
async def _walk_price_range(
self,
*,
room_token: str,
lo: int,
hi: int | None,
seen: dict[str, ScrapedLot],
pages: int,
geo_dropped_ref: list[int],
_depth: int = 0,
) -> None:
"""Рекурсивная бинарная partition ценового диапазона [lo, hi].
def _build_url(self, city_id: int, rooms: int | None, page: int) -> str:
"""Строит URL SERP DomClick."""
url = (
f"{self.base_url}/search"
f"?deal_type=sale&category=living&offer_type=flat"
f"&city_id={city_id}"
)
if rooms is not None:
url += f"&rooms={rooms}"
url += f"&p={page}"
return url
Open band (hi is None):
snippetsCount OFFSET_CAP пагинируем leaf.
snippetsCount > OFFSET_CAP разбиваем через HIGH_ANCHOR:
recurse [lo, HIGH_ANCHOR] + [HIGH_ANCHOR+1, None].
# ── HTML parsing ──────────────────────────────────────────────────────────
Closed band (hi is int):
snippetsCount OFFSET_CAP пагинируем leaf.
snippetsCount > OFFSET_CAP и (depth > MAX_DEPTH или band < MIN_BAND):
пагинируем как есть (tail-loss WARNING).
Иначе mid=(lo+hi)//2, recurse [lo, mid] и [mid+1, hi].
def _parse_html(self, html: str) -> list[ScrapedLot]:
"""Парсим карточки из HTML через selectolax.
Raises DomClickBlockedError при QRATOR-блоке (propagate к вызывающему).
Селектор: `a[href*="/card/"]` с паттерном `/card/sale__flat__<id>`.
"""
hi_repr = "open" if hi is None else str(hi)
if _is_blocked_page(html):
logger.warning("domklik: DataDome block page detected, 0 cards returned")
raise DomClickBlockedError("DomClick returned DataDome block page")
tree = HTMLParser(html)
card_links = tree.css('a[href*="/card/"]')
# ── 1. COUNT ─────────────────────────────────────────────────────────
count_url = self._build_count_url(room_token, lo, hi)
count_data = await self._fetch_json(count_url) # raises DomClickBlockedError on block
_count_result = count_data.get("result") or {}
if "snippetsCount" not in _count_result:
logger.error(
"domklik: count/v1 ответ без snippetsCount — возможна schema regression "
"url=%s payload=%r",
count_url,
str(count_data)[:300],
)
try:
if settings.glitchtip_dsn:
sentry_sdk.capture_message(
"domklik count/v1: missing snippetsCount — possible schema regression",
level="error",
)
except Exception:
pass
raise DomClickBlockedError("domclick count/v1 без snippetsCount (schema regression)")
snippets: int = _count_result.get("snippetsCount", 0)
seen_hrefs: set[str] = set()
lots: list[ScrapedLot] = []
logger.info(
"domklik: %s [%d, %s] snippetsCount=%d depth=%d",
room_token,
lo,
hi_repr,
snippets,
_depth,
)
if snippets == 0:
return
await self.sleep_between_requests()
# ── 2a. Open band — нельзя бисектировать напрямую ────────────────────
if hi is None:
if snippets <= self.OFFSET_CAP:
await self._paginate_leaf(
room_token, lo, None, snippets, seen, pages, geo_dropped_ref
)
elif _depth >= _MAX_DEPTH:
# Не можем больше делить — пагинируем открытый хвост как есть (tail-loss).
tail_loss = max(0, snippets - self.OFFSET_CAP)
logger.warning(
"domklik: open band %s [%d, open] snippets=%d > cap=%d depth=%d "
"— paginating as-is (tail-loss ~%d)",
room_token,
lo,
snippets,
self.OFFSET_CAP,
_depth,
tail_loss,
)
await self._paginate_leaf(
room_token, lo, None, snippets, seen, pages, geo_dropped_ref
)
else:
# Progressing anchor: lo + _HIGH_ANCHOR строго > lo → остаточный
# открытый хвост [anchor+1, None] монотонно сдвигается вверх и
# за конечное число шагов (или depth-guard) станет ≤cap.
anchor = lo + _HIGH_ANCHOR
await self._walk_price_range(
room_token=room_token,
lo=lo,
hi=anchor,
seen=seen,
pages=pages,
geo_dropped_ref=geo_dropped_ref,
_depth=_depth + 1,
)
await self._walk_price_range(
room_token=room_token,
lo=anchor + 1,
hi=None,
seen=seen,
pages=pages,
geo_dropped_ref=geo_dropped_ref,
_depth=_depth + 1,
)
return
# ── 2b. Closed band ───────────────────────────────────────────────────
if snippets <= self.OFFSET_CAP:
await self._paginate_leaf(room_token, lo, hi, snippets, seen, pages, geo_dropped_ref)
return
# Нужно деление — проверяем ограничения
band = hi - lo
if _depth >= _MAX_DEPTH or band < _MIN_BAND:
tail_loss = max(0, snippets - self.OFFSET_CAP)
logger.warning(
"domklik: %s [%d, %d] snippets=%d > cap=%d band=%d depth=%d "
"— paginating as-is (tail-loss ~%d)",
room_token,
lo,
hi,
snippets,
self.OFFSET_CAP,
band,
_depth,
tail_loss,
)
await self._paginate_leaf(room_token, lo, hi, snippets, seen, pages, geo_dropped_ref)
return
mid = (lo + hi) // 2
await self._walk_price_range(
room_token=room_token,
lo=lo,
hi=mid,
seen=seen,
pages=pages,
geo_dropped_ref=geo_dropped_ref,
_depth=_depth + 1,
)
await self._walk_price_range(
room_token=room_token,
lo=mid + 1,
hi=hi,
seen=seen,
pages=pages,
geo_dropped_ref=geo_dropped_ref,
_depth=_depth + 1,
)
# ── Пагинация leaf-bucket ─────────────────────────────────────────────────
async def _paginate_leaf(
self,
room_token: str,
lo: int,
hi: int | None,
snippets: int,
seen: dict[str, ScrapedLot],
pages: int,
geo_dropped_ref: list[int],
) -> None:
"""Последовательная пагинация одного leaf-bucket [lo, hi] по offset."""
max_offset = min(snippets, self.OFFSET_CAP, pages * self.LIMIT)
offset = 0
while offset < max_offset:
list_url = self._build_list_url(room_token, lo, hi, offset)
list_data = await self._fetch_json(list_url) # DomClickBlockedError propagates
items: list[dict[str, Any]] = (list_data.get("result") or {}).get("items") or []
if not items:
logger.debug(
"domklik: empty items at %s [%s, %s] offset=%d — stopping",
room_token,
lo,
hi or "open",
offset,
)
break
page_lots = self._parse_page(items, room_token, geo_dropped_ref)
for lot in page_lots:
key = lot.source_id or lot.source_url
if key:
seen[key] = lot
logger.debug(
"domklik: %s [%s, %s] offset=%d items=%d parsed=%d total_unique=%d",
room_token,
lo,
hi or "open",
offset,
len(items),
len(page_lots),
len(seen),
)
offset += self.LIMIT
if offset < max_offset:
await self.sleep_between_requests()
# ── Парсинг страницы офферов ──────────────────────────────────────────────
def _parse_page(
self,
items: list[dict[str, Any]],
room_token: str,
geo_dropped_ref: list[int],
) -> list[ScrapedLot]:
"""Парсинг списка офферов → ScrapedLot с гео-guard.
Эмитирует Sentry-сообщение если raw_count > 0 но 0 прошло парсинг
(guard от silent schema regression).
"""
result: list[ScrapedLot] = []
local_geo_dropped = 0
for offer in items:
if not _is_ekb(offer):
local_geo_dropped += 1
geo_dropped_ref[0] += 1
for link in card_links:
href = link.attributes.get("href", "")
# Только карточки вторичного жилья
if "sale__flat__" not in href:
continue
lot = self._offer_to_lot(offer, room_token)
if href in seen_hrefs:
continue
seen_hrefs.add(href)
lot = self._card_link_to_lot(link, href)
if lot is not None:
result.append(lot)
lots.append(lot)
raw_count = len(items)
ekb_count = raw_count - local_geo_dropped
saved = len(result)
return lots
# Schema regression guard
if raw_count > 0 and saved == 0 and ekb_count > 0:
logger.error(
"domklik: 0/%d offers прошли _offer_to_lot (ekb=%d) "
"— возможна schema regression",
raw_count,
ekb_count,
)
try:
if settings.glitchtip_dsn:
sentry_sdk.capture_message(
f"domklik SERP: {raw_count} offers, 0 parsed (ekb={ekb_count})"
" — possible schema regression",
level="error",
)
except Exception:
pass # sentry_sdk не инициализирован в dev
def _card_link_to_lot(self, link: Node, href: str) -> ScrapedLot | None:
"""Парсинг одной карточки-ссылки -> ScrapedLot.
if raw_count > 0 and ekb_count == 0:
logger.error(
"domklik: ВСЕ %d офферов geo-dropped (ekb=0) — возможен region/coord schema break",
raw_count,
)
try:
if settings.glitchtip_dsn:
sentry_sdk.capture_message(
f"domklik: {raw_count} offers, all geo-dropped (ekb=0)"
" — possible region/coord schema regression",
level="error",
)
except Exception:
pass
DomClick SERP оборачивает карточку в `<a href="/card/...">` вся
информация (title, цена, адрес) внутри этого элемента.
return result
def _offer_to_lot(self, offer: dict[str, Any], room_token: str) -> ScrapedLot | None:
"""Парсинг одного DomClick bff-JSON оффера → ScrapedLot.
Маппинг полей per спецификации Layer A.
source='domklik', listing_segment='vtorichka' всегда.
Цену извлекаем из отдельных дочерних элементов (не из объединённого
card_text) чтобы исключить слипание числа дома с ценой.
"""
try:
# ── Identity ─────────────────────────────────────────────────────
offer_id = offer.get("id")
if not offer_id:
return None
source_id = str(offer_id)
source_id = _extract_source_id(href)
source_url = urljoin(self.base_url, href)
path = offer.get("path") or ""
source_url = urljoin("https://domclick.ru", path)
# ── Цена ─────────────────────────────────────────────────────────
price_raw = offer.get("price")
if price_raw is None:
return None
try:
price_rub = int(price_raw)
except (TypeError, ValueError):
return None
if price_rub <= 0:
# Суммарный текст — для rooms/area/floor (эти поля не подвержены
# проблеме слипания, т.к. используют специфичные маркеры: «м²», «эт.»)
card_text = link.text(strip=True)
if not card_text:
return None
# ── squarePrice (price_per_m2) ────────────────────────────────────
sq_price_raw = offer.get("squarePrice")
price_per_m2: int | None = None
if sq_price_raw is not None:
try:
price_per_m2 = int(sq_price_raw)
except (TypeError, ValueError):
pass
rooms = _extract_rooms(card_text)
area = _extract_area(card_text)
floor, total_floors = _extract_floor(card_text)
# ── Координаты ───────────────────────────────────────────────────
location: dict[str, Any] = offer.get("location") or {}
lat: float | None = None
lon: float | None = None
try:
if location.get("lat") is not None:
lat = float(location["lat"])
if location.get("lon") is not None:
lon = float(location["lon"])
except (TypeError, ValueError):
lat = lon = None
# Цена: ищем в каждом дочернем элементе отдельно чтобы не слипались
# числа дома с ценой при конкатенации card_text
price = self._extract_price_from_children(link)
if not price or price <= 0:
return None
# ── Адрес ────────────────────────────────────────────────────────
address_obj: dict[str, Any] = offer.get("address") or {}
address: str | None = address_obj.get("displayName") or None
# ── Параметры квартиры ────────────────────────────────────────────
obj_info: dict[str, Any] = offer.get("objectInfo") or {}
area_raw = obj_info.get("area")
area_m2: float | None = None
if area_raw is not None:
try:
area_m2 = float(area_raw)
except (TypeError, ValueError):
pass
# Комнатность: студии → 0; числовые → из objectInfo.rooms или токена
if room_token == "st":
rooms: int | None = 0
else:
rooms_raw = obj_info.get("rooms")
if rooms_raw is not None:
try:
rooms = int(rooms_raw)
except (TypeError, ValueError):
rooms = None
elif room_token == "5+":
rooms = 5
else:
# fallback: числовой токен
try:
rooms = int(room_token)
except ValueError:
rooms = None
floor_raw = obj_info.get("floor")
floor: int | None = None
if floor_raw is not None:
try:
floor = int(floor_raw)
except (TypeError, ValueError):
pass
# ── Здание ───────────────────────────────────────────────────────
house: dict[str, Any] = offer.get("house") or {}
total_floors_raw = house.get("floors")
total_floors: int | None = None
if total_floors_raw is not None:
try:
total_floors = int(total_floors_raw)
except (TypeError, ValueError):
pass
year_built_raw = house.get("buildYear")
year_built: int | None = None
if year_built_raw is not None:
try:
year_built = int(year_built_raw)
except (TypeError, ValueError):
pass
# ── Дата публикации ───────────────────────────────────────────────
published_date = _parse_publish_date(offer.get("publishedDate"))
# ── Raw payload (компактный) ───────────────────────────────────────
flat_complex: dict[str, Any] = offer.get("flatComplex") or {}
raw_payload: dict[str, Any] = {
"is_apartments": obj_info.get("isApartment"),
"is_rosreestr_approved": offer.get("isRosreestrApproved"),
"offer_region_name": offer.get("offerRegionName"),
"updated_date": offer.get("updatedDate"),
"last_price_history_state": offer.get("lastPriceHistoryState"),
"flat_complex": (
{
"id": flat_complex.get("id"),
"name": flat_complex.get("name"),
"slug": flat_complex.get("slug"),
}
if flat_complex
else None
),
}
address = self._extract_address(link)
return ScrapedLot(
source="domklik",
source_url=source_url,
source_id=source_id,
address=address,
lat=lat,
lon=lon,
lat=None, # DomClick SERP координаты не отдаёт
lon=None,
rooms=rooms,
area_m2=area_m2,
area_m2=area,
floor=floor,
total_floors=total_floors,
year_built=year_built,
price_rub=price_rub,
price_per_m2=price_per_m2,
price_rub=price,
listing_segment="vtorichka",
listing_date=published_date,
publish_date=published_date,
raw_payload=raw_payload,
raw_payload={"card_text": card_text[:500]},
)
except Exception:
self.parse_failures += 1
logger.warning(
"domklik _offer_to_lot: parse failed offer_id=%r (failures=%d)",
offer.get("id"),
"domclick _card_link_to_lot: parse failed href=%r (parse_failures=%d)",
href,
self.parse_failures,
exc_info=True,
)
return None
# ── URL builders ──────────────────────────────────────────────────────────
def _extract_price_from_children(self, link: Node) -> int | None:
"""Ищем цену в дочерних элементах карточки по символу рубля.
def _base_params(self, room_token: str, lo: int, hi: int | None) -> list[tuple[str, Any]]:
"""Базовые query params (без offset/limit). Используется count и list URL."""
params: list[tuple[str, Any]] = [
("address", self.EKB_REGION_GUID),
("aids", self.EKB_AIDS),
("deal_type", "sale"),
("category", "living"),
("offer_type", "flat"),
("rooms", room_token),
("sort", "qi"),
]
if lo > 0:
params.append(("sale_price__gte", lo))
if hi is not None:
params.append(("sale_price__lte", hi))
return params
def _build_count_url(self, room_token: str, lo: int, hi: int | None) -> str:
"""URL для count/v1 — без offset/limit."""
params = self._base_params(room_token, lo, hi)
return f"{self.base_url}/api/offers/count/v1?{urlencode(params)}"
def _build_list_url(self, room_token: str, lo: int, hi: int | None, offset: int) -> str:
"""URL для offers/v1 — с offset/limit."""
params = self._base_params(room_token, lo, hi)
params.append(("offset", offset))
params.append(("limit", self.LIMIT))
return f"{self.base_url}/api/offers/v1?{urlencode(params)}"
# ── JSON fetch helper ─────────────────────────────────────────────────────
async def _fetch_json(self, url: str) -> dict[str, Any]:
"""Fetch URL через BrowserFetcher → parse JSON.
Raises:
DomClickBlockedError: ответ не JSON (QRATOR challenge HTML),
или BrowserFetcher вернул HTML-страницу.
Итерируем по всем потомкам: первый элемент с рублёвым символом
в тексте источник цены.
"""
assert self._browser is not None, "Используй DomClickScraper как async context manager"
raw: str = await self._browser.fetch(url)
# QRATOR block / captcha возвращает HTML — детектируем по первому символу
stripped = raw.lstrip()
if stripped.startswith("<"):
logger.warning(
"domklik: HTML challenge url=%s (первые 300 символов): %r",
url,
raw[:300],
)
raise DomClickBlockedError("DomClick вернул HTML вместо JSON (QRATOR block)")
try:
return json.loads(raw)
except json.JSONDecodeError as exc:
logger.warning("domklik: JSONDecodeError url=%s: %s", url, exc)
raise DomClickBlockedError(f"DomClick: не JSON ответ: {exc}") from exc
for selector in ("span", "div", "p", "strong", "b"):
for el in link.css(selector):
text = el.text(strip=True)
price = _extract_price_from_element(text)
if price:
return price
# Fallback: суммарный текст карточки (если структура нестандартная)
return _extract_price_from_element(link.text(strip=True))
def _extract_address(self, link: Node) -> str | None:
"""Эвристика извлечения адреса из DOM карточки.
DomClick помещает адрес в отдельный текстовый блок внутри карточки.
Обходим вложенные элементы и ищем первый текст с адресными ключевыми
словами, пропуская строки с площадью/этажом/ценой.
Возвращает None если адрес не найден.
"""
for selector in ("span", "p", "div"):
for el in link.css(selector):
text = el.text(strip=True)
if not text or len(text) < 5 or len(text) > 200:
continue
# Пропускаем блоки с площадью / этажом / ценой
if _RE_AREA.search(text) or _RE_FLOOR.search(text):
continue
if _RE_PRICE_EL.search(text):
continue
if _RE_ADDR_KW.search(text):
return text
return None
# ── Convenience runner (для Celery tasks) ────────────────────────────────────
@ -709,7 +393,7 @@ class DomClickScraper(BaseScraper):
async def scrape_domclick_city(
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
pages: int = 20,
) -> list[ScrapedLot]:
"""Удобная точка входа для вызова из Celery tasks.

View file

@ -1,39 +0,0 @@
-- 138_update_domclick_sweep_params.sql
-- Обновление параметров DomClick citywide sweep после рефакторинга на JSON API.
--
-- Контекст (2026-06-27):
-- Старый скрейпер (122_enable_domclick_city_sweep.sql) использовал HTML/camoufox
-- через domclick.ru/search → 0 листингов (URL redesigned + datacenter IP banned
-- QRATOR). Новая реализация (Layer A) использует:
-- GET https://bff-search-web.domclick.ru/api/offers/v1
-- GET https://bff-search-web.domclick.ru/api/offers/count/v1
-- Транспорт: BrowserFetcher(source="domclick") → tradein-browser pool → generic
-- provider → shared RU mobile proxy (не заблокировано, PoC verified 2026-06-27).
--
-- Изменения default_params:
-- rooms: добавлен 5 (токен "5+", ранее отсутствовал).
-- pages_per_anchor: 100 (= OFFSET_CAP/LIMIT = 2000/20, exhaustive within cap).
-- request_delay_sec: 3 (JSON endpoint легче camoufox-рендера; QRATOR rate-limit
-- не обнаружен на datacenter IP с shared proxy; conservative polite delay).
--
-- !!! DORMANT BY DESIGN !!! enabled остаётся false.
-- Включать вручную после prod-smoke:
-- UPDATE scrape_schedules SET enabled = true WHERE source = 'domclick_city_sweep';
--
-- Idempotent: UPDATE с WHERE source = 'domclick_city_sweep' — no-op если строка
-- отсутствует (не должна: засеяна в 122; guard на случай misapply-порядка).
--
-- ЗАВИСИМОСТИ: 122_enable_domclick_city_sweep.sql (INSERT строки в scrape_schedules).
BEGIN;
UPDATE scrape_schedules
SET default_params = '{
"city_id": 4,
"rooms": [0, 1, 2, 3, 4, 5],
"pages_per_anchor": 100,
"request_delay_sec": 3
}'::jsonb
WHERE source = 'domclick_city_sweep';
COMMIT;

View file

@ -1,551 +1,252 @@
"""Unit-тесты для DomClick JSON API scraper (Layer A rewrite).
"""Unit-тесты для DomClick scraper (#796).
Offline, без сети и БД. Монкейпатчим BrowserFetcher / _fetch_json на canned JSON.
Coverage:
- _offer_to_lot: поля ScrapedLot (source_id, source_url, lat/lon, address,
rooms, area, floor, total_floors, year_built, price, listing_segment, source)
- Studio bucket (room_token="st"): rooms=0
- Гео-guard: Челябинск оффер отбрасывается, EKB оффер проходит
- Block detection: не-JSON body DomClickBlockedError
- URL building: rooms=5%2B в URL; sale_price__gte/lte в banded URL;
offset/limit в list URL и отсутствует в count URL
- Bucketing: snippetsCount>2000 рекурсивный split; offset не достигает 2000
Тестируем:
- Парсинг title-паттерна (rooms/area/floor) из текста карточки
- Парсинг цены из отдельного DOM-элемента
- Извлечение source_id из href
- Полный цикл _parse_html -> list[ScrapedLot] на mocked HTML
"""
from __future__ import annotations
import json
import os
from datetime import date
from urllib.parse import parse_qs, urlparse
import asyncio
import pytest
os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost:5432/test")
from app.services.scrapers.domclick import DomClickScraper, _is_ekb, _parse_publish_date
from app.services.scrapers.domclick import (
DomClickScraper,
_extract_area,
_extract_floor,
_extract_price_from_element,
_extract_rooms,
_extract_source_id,
)
from app.services.scrapers.domclick_exceptions import DomClickBlockedError
# ── Фикстуры ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def _make_scraper() -> DomClickScraper:
"""Создаём DomClickScraper без DB (монкейпатчим get_scraper_delay)."""
from unittest.mock import patch
with patch("app.services.scrapers.domclick.get_scraper_delay", return_value=0.0):
scraper = DomClickScraper()
scraper._browser = object() # не None — assertion в _fetch_json проверяет
return scraper
_SAMPLE_OFFER: dict = {
"id": 2075671636,
"path": "/card/sale__flat__2075671636",
"location": {"lat": 56.83, "lon": 60.61},
"address": {"displayName": "Екатеринбург, улица Ленина, 10"},
"objectInfo": {
"area": 52.3,
"rooms": 2,
"floor": 5,
"isApartment": False,
},
"house": {"floors": 16, "buildYear": 2005},
"price": 6500000,
"squarePrice": 124283,
"flatComplex": {"id": 123, "name": "ЖК Тест", "slug": "zhk-test"},
"isRosreestrApproved": True,
"publishedDate": "2026-06-01",
"updatedDate": "2026-06-15",
"lastPriceHistoryState": None,
"offerRegionName": "Екатеринбург",
}
_STUDIO_OFFER: dict = {
"id": 9001,
"path": "/card/sale__flat__9001",
"location": {"lat": 56.84, "lon": 60.60},
"address": {"displayName": "Екатеринбург, пр-т Ленина, 50"},
# rooms=2 присутствует — bucket "st" обязан перебить его до 0
"objectInfo": {"area": 24.5, "rooms": 2, "floor": 3, "isApartment": False},
"house": {"floors": 10, "buildYear": 2020},
"price": 3100000,
"squarePrice": 126531,
"flatComplex": None,
"isRosreestrApproved": False,
"publishedDate": None,
"updatedDate": None,
"lastPriceHistoryState": None,
"offerRegionName": "Екатеринбург",
}
_CHELYABINSK_OFFER: dict = {
"id": 99999,
"path": "/card/sale__flat__99999",
"location": {"lat": 55.15, "lon": 61.39}, # вне EKB bbox
"address": {"displayName": "Челябинск, улица Ленина, 1"},
"objectInfo": {"area": 40.0, "rooms": 1, "floor": 3, "isApartment": False},
"house": {"floors": 9, "buildYear": 1990},
"price": 3000000,
"squarePrice": 75000,
"flatComplex": None,
"isRosreestrApproved": False,
"publishedDate": None,
"updatedDate": None,
"lastPriceHistoryState": None,
"offerRegionName": "Челябинск", # не Екатеринбург
}
# ── _offer_to_lot — базовый маппинг ──────────────────────────────────────────
def test_offer_to_lot_basic_fields() -> None:
"""Репрезентативный оффер → ScrapedLot с корректными полями."""
scraper = _make_scraper()
lot = scraper._offer_to_lot(_SAMPLE_OFFER, room_token="2")
assert lot is not None
assert lot.source == "domklik"
assert lot.source_id == "2075671636"
assert lot.source_url == "https://domclick.ru/card/sale__flat__2075671636"
assert lot.lat == pytest.approx(56.83)
assert lot.lon == pytest.approx(60.61)
assert lot.address == "Екатеринбург, улица Ленина, 10"
assert lot.rooms == 2
assert lot.area_m2 == pytest.approx(52.3)
assert lot.floor == 5
assert lot.total_floors == 16
assert lot.year_built == 2005
assert lot.price_rub == 6_500_000
assert lot.price_per_m2 == 124_283
assert lot.listing_segment == "vtorichka"
assert lot.listing_date == date(2026, 6, 1)
assert lot.publish_date == date(2026, 6, 1)
assert lot.raw_payload is not None
assert lot.raw_payload["is_rosreestr_approved"] is True
assert lot.raw_payload["flat_complex"]["name"] == "ЖК Тест"
def test_offer_to_lot_studio_rooms_zero() -> None:
"""Studio bucket (room_token='st') → rooms=0 даже если objectInfo.rooms=2."""
scraper = _make_scraper()
assert _STUDIO_OFFER["objectInfo"]["rooms"] == 2 # фикстура несёт «лишнюю» комнатность
lot = scraper._offer_to_lot(_STUDIO_OFFER, room_token="st")
assert lot is not None
assert lot.rooms == 0 # bucket "st" перебивает present rooms=2
assert lot.area_m2 == pytest.approx(24.5)
assert lot.price_rub == 3_100_000
# publishedDate=None → None
assert lot.listing_date is None
def test_offer_to_lot_missing_price_returns_none() -> None:
"""Оффер без цены → None."""
scraper = _make_scraper()
offer = {**_SAMPLE_OFFER, "price": None}
assert scraper._offer_to_lot(offer, "2") is None
def test_offer_to_lot_zero_price_returns_none() -> None:
"""Оффер с price=0 → None."""
scraper = _make_scraper()
offer = {**_SAMPLE_OFFER, "price": 0}
assert scraper._offer_to_lot(offer, "2") is None
def test_offer_to_lot_missing_id_returns_none() -> None:
"""Оффер без id → None."""
scraper = _make_scraper()
offer = {k: v for k, v in _SAMPLE_OFFER.items() if k != "id"}
assert scraper._offer_to_lot(offer, "2") is None
# ── Гео-guard ─────────────────────────────────────────────────────────────────
def test_geo_guard_ekb_by_region_name() -> None:
"""offerRegionName='Екатеринбург' → EKB."""
assert _is_ekb({"offerRegionName": "Екатеринбург"}) is True
def test_geo_guard_ekb_by_bbox_coords() -> None:
"""Координаты внутри EKB bbox → EKB (даже без offerRegionName)."""
assert _is_ekb({"location": {"lat": 56.83, "lon": 60.61}}) is True
def test_geo_guard_chelyabinsk_dropped() -> None:
"""Челябинск (имя и bbox) → не EKB."""
assert _is_ekb(_CHELYABINSK_OFFER) is False
def test_geo_guard_out_of_bbox_no_name() -> None:
"""Координаты вне EKB bbox и нет offerRegionName → не EKB."""
assert _is_ekb({"location": {"lat": 55.0, "lon": 73.0}}) is False
def test_parse_page_drops_non_ekb() -> None:
"""_parse_page: Челябинск оффер отброшен, EKB проходит."""
scraper = _make_scraper()
dropped_ref = [0]
items = [_SAMPLE_OFFER, _CHELYABINSK_OFFER]
lots = scraper._parse_page(items, "2", dropped_ref)
assert len(lots) == 1
assert lots[0].source_id == "2075671636"
assert dropped_ref[0] == 1 # один дроп
# ── Block detection ───────────────────────────────────────────────────────────
async def test_fetch_json_html_body_raises_blocked(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""Если BrowserFetcher.fetch возвращает HTML → DomClickBlockedError."""
class _FakeBrowser:
async def fetch(self, url: str) -> str:
return "<html><head><title>QRATOR protection</title></head></html>"
scraper = _make_scraper()
scraper._browser = _FakeBrowser()
with pytest.raises(DomClickBlockedError):
await scraper._fetch_json("https://bff-search-web.domclick.ru/api/offers/count/v1?x=1")
async def test_fetch_json_non_json_body_raises_blocked(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""Не-JSON body (не HTML, просто мусор) → DomClickBlockedError."""
class _FakeBrowser:
async def fetch(self, url: str) -> str:
return "not valid json at all |||"
scraper = _make_scraper()
scraper._browser = _FakeBrowser()
with pytest.raises(DomClickBlockedError):
await scraper._fetch_json("https://bff-search-web.domclick.ru/api/offers/count/v1?x=1")
async def test_fetch_json_valid_json_returns_dict(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""Валидный JSON → dict без исключений."""
class _FakeBrowser:
async def fetch(self, url: str) -> str:
return json.dumps({"result": {"snippetsCount": 42}})
scraper = _make_scraper()
scraper._browser = _FakeBrowser()
data = await scraper._fetch_json("https://bff-search-web.domclick.ru/api/offers/count/v1?x=1")
assert data["result"]["snippetsCount"] == 42
# ── URL building ──────────────────────────────────────────────────────────────
def test_build_count_url_no_offset_limit() -> None:
"""count URL не содержит offset и limit."""
scraper = _make_scraper()
url = scraper._build_count_url("2", lo=0, hi=None)
qs = parse_qs(urlparse(url).query)
assert "offset" not in qs
assert "limit" not in qs
assert "/count/v1" in url
def test_build_list_url_has_offset_limit() -> None:
"""list URL содержит offset и limit."""
scraper = _make_scraper()
url = scraper._build_list_url("2", lo=0, hi=None, offset=40)
qs = parse_qs(urlparse(url).query)
assert qs["offset"] == ["40"]
assert qs["limit"] == ["20"]
assert "/offers/v1" in url
def test_build_list_url_5plus_encoded() -> None:
"""rooms=5+ корректно URL-кодируется (5%2B или эквивалент)."""
scraper = _make_scraper()
url = scraper._build_list_url("5+", lo=0, hi=None, offset=0)
# urlencode кодирует '+' как '%2B в query string
assert "rooms=5%2B" in url or "rooms=5+" in url # оба варианта корректны
# Проверяем через parse_qs
qs = parse_qs(urlparse(url).query)
assert qs.get("rooms") == ["5+"]
def test_build_list_url_price_band() -> None:
"""Бандовый URL содержит sale_price__gte и sale_price__lte."""
scraper = _make_scraper()
url = scraper._build_list_url("2", lo=2_000_000, hi=5_000_000, offset=0)
qs = parse_qs(urlparse(url).query)
assert qs["sale_price__gte"] == ["2000000"]
assert qs["sale_price__lte"] == ["5000000"]
def test_build_list_url_no_price_params_when_open() -> None:
"""Открытый бакет (lo=0, hi=None) → нет ценовых параметров."""
scraper = _make_scraper()
url = scraper._build_list_url("1", lo=0, hi=None, offset=0)
qs = parse_qs(urlparse(url).query)
assert "sale_price__gte" not in qs
assert "sale_price__lte" not in qs
def test_build_url_contains_ekb_params() -> None:
"""URL содержит EKB region GUID и aids."""
scraper = _make_scraper()
url = scraper._build_count_url("1", lo=0, hi=None)
assert "0d475b79-88de-4054-818c-37d8f9d0d440" in url
qs = parse_qs(urlparse(url).query)
assert qs["aids"] == ["20561"]
assert qs["deal_type"] == ["sale"]
# ── Bucketing — split при snippetsCount > 2000 ────────────────────────────────
async def test_bucketing_split_on_overflow(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""snippetsCount>2000 для открытого бакета → split; offset never ≥ 2000."""
call_log: list[str] = []
def _make_ekb_offer(offer_id: str) -> dict:
return {
"id": offer_id,
"path": f"/card/sale__flat__{offer_id}",
"location": {"lat": 56.83, "lon": 60.61},
"address": {"displayName": "Екатеринбург, ул. Тест, 1"},
"objectInfo": {"area": 45.0, "rooms": 1, "floor": 3, "isApartment": False},
"house": {"floors": 9, "buildYear": 2000},
"price": 4000000,
"squarePrice": 88888,
"flatComplex": None,
"isRosreestrApproved": False,
"publishedDate": None,
"updatedDate": None,
"lastPriceHistoryState": None,
"offerRegionName": "Екатеринбург",
}
async def mock_fetch_json(self: DomClickScraper, url: str) -> dict:
call_log.append(url)
parsed = urlparse(url)
qs = parse_qs(parsed.query)
if "/count/v1" in url:
has_gte = "sale_price__gte" in qs
has_lte = "sale_price__lte" in qs
if not has_gte and not has_lte:
# Открытый бакет [0, None] → overflow, trigger split
return {"result": {"snippetsCount": 2001, "offersCount": 2001}}
elif has_lte and int(qs["sale_price__lte"][0]) == 30_000_000:
# [0, 30M] → within cap
return {"result": {"snippetsCount": 20, "offersCount": 20}}
else:
# Хвост [30M+1, None] → empty
return {"result": {"snippetsCount": 0, "offersCount": 0}}
# list URL
if "/offers/v1" in url:
offset_val = int(qs.get("offset", ["0"])[0])
if offset_val == 0:
return {"result": {"items": [_make_ekb_offer("101")]}}
return {"result": {"items": []}}
return {"result": {}}
import asyncio as _asyncio
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "_fetch_json", mock_fetch_json)
# sleep_between_requests is inherited from BaseScraper → shadow on subclass
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "sleep_between_requests", lambda self: _asyncio.sleep(0))
from unittest.mock import patch
with patch("app.services.scrapers.domclick.get_scraper_delay", return_value=0.0):
scraper = DomClickScraper()
scraper._browser = object() # не None
seen: dict = {}
geo_ref = [0]
await scraper._walk_price_range(
room_token="1",
lo=0,
hi=None,
seen=seen,
pages=100,
geo_dropped_ref=geo_ref,
)
# Split произошёл: как минимум 2 count-вызова (open band + [0, 30M])
count_urls = [u for u in call_log if "/count/v1" in u]
assert len(count_urls) >= 2, f"Expected split, got count_urls={count_urls}"
# Ни один list-запрос не должен иметь offset >= 2000
list_urls = [u for u in call_log if "/offers/v1" in u]
for lu in list_urls:
offset_val = int(parse_qs(urlparse(lu).query).get("offset", ["0"])[0])
assert offset_val < 2000, f"offset={offset_val} >= OFFSET_CAP in url={lu}"
# Лот прошёл и дедуплицирован
assert "101" in seen
def _make_ekb_offer(offer_id: str) -> dict:
"""Минимальный валидный EKB-оффер для bucketing-тестов."""
return {
"id": offer_id,
"path": f"/card/sale__flat__{offer_id}",
"location": {"lat": 56.83, "lon": 60.61},
"address": {"displayName": "Екатеринбург, ул. Тест, 1"},
"objectInfo": {"area": 45.0, "rooms": 2, "floor": 3, "isApartment": False},
"house": {"floors": 9, "buildYear": 2000},
"price": 5000000,
"squarePrice": 100000,
"flatComplex": None,
"isRosreestrApproved": False,
"publishedDate": None,
"updatedDate": None,
"lastPriceHistoryState": None,
"offerRegionName": "Екатеринбург",
}
async def test_bucketing_closed_band_bisect(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""Closed-band over cap → mid=(lo+hi)//2 bisect (real rooms=2 path).
Open [0,None]=2001 split в [0,30M]+[30M+1,None]. [0,30M]=4000 (>cap)
бисектируется в [0,15M] и [15000001,30M], каждый cap. Проверяем что хотя бы
один COUNT url несёт ОБЕ ценовые границы с mid-boundary 15M.
"""
call_log: list[str] = []
async def mock_fetch_json(self: DomClickScraper, url: str) -> dict:
call_log.append(url)
qs = parse_qs(urlparse(url).query)
if "/count/v1" in url:
gte = int(qs["sale_price__gte"][0]) if "sale_price__gte" in qs else None
lte = int(qs["sale_price__lte"][0]) if "sale_price__lte" in qs else None
if gte is None and lte is None:
return {"result": {"snippetsCount": 2001}} # open [0,None] → split
if gte is None and lte == 30_000_000:
return {"result": {"snippetsCount": 4000}} # [0,30M] → must bisect
if gte is None and lte == 15_000_000:
return {"result": {"snippetsCount": 1500}} # [0,15M] leaf
if gte == 15_000_001 and lte == 30_000_000:
return {"result": {"snippetsCount": 1800}} # [15000001,30M] leaf
return {"result": {"snippetsCount": 0}} # хвост [30M+1,None] пуст
if "/offers/v1" in url:
offset_val = int(qs.get("offset", ["0"])[0])
if offset_val == 0:
return {"result": {"items": [_make_ekb_offer("101")]}}
return {"result": {"items": []}}
return {"result": {}}
import asyncio as _asyncio
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "_fetch_json", mock_fetch_json)
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "sleep_between_requests", lambda self: _asyncio.sleep(0))
scraper = _make_scraper()
seen: dict = {}
geo_ref = [0]
await scraper._walk_price_range(
room_token="2", lo=0, hi=None, seen=seen, pages=100, geo_dropped_ref=geo_ref
)
count_urls = [u for u in call_log if "/count/v1" in u]
# Closed-band бисект отработал: есть COUNT url с ОБЕИМИ ценовыми границами.
both_bounds = [
u
for u in count_urls
if "sale_price__gte" in parse_qs(urlparse(u).query)
and "sale_price__lte" in parse_qs(urlparse(u).query)
]
assert both_bounds, f"no closed-band (both-bounds) count url: {count_urls}"
# Mid boundary 15M присутствует (правая половина gte=15000001 или левая lte=15000000).
mid_seen = any(
parse_qs(urlparse(u).query).get("sale_price__gte") == ["15000001"]
or parse_qs(urlparse(u).query).get("sale_price__lte") == ["15000000"]
for u in count_urls
)
assert mid_seen, f"mid boundary 15M not found in count urls: {count_urls}"
async def test_paginate_leaf_offset_capped(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""Over-cap leaf (snippets=2500) → offset монотонно растёт, max == 1980 (< 2000).
Драйвим _paginate_leaf напрямую: LIST отдаёт 20 элементов/страницу (пагинация
не обрывается), max_offset=min(2500, OFFSET_CAP=2000, pages*20=2000)=2000
последний offset = 1980 (2000-20), 2000 уже не запрашивается.
"""
call_log: list[str] = []
async def mock_fetch_json(self: DomClickScraper, url: str) -> dict:
call_log.append(url)
qs = parse_qs(urlparse(url).query)
offset_val = int(qs.get("offset", ["0"])[0])
items = [_make_ekb_offer(f"{offset_val}-{i}") for i in range(20)]
return {"result": {"items": items}}
import asyncio as _asyncio
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "_fetch_json", mock_fetch_json)
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "sleep_between_requests", lambda self: _asyncio.sleep(0))
scraper = _make_scraper()
seen: dict = {}
geo_ref = [0]
await scraper._paginate_leaf("2", 0, None, 2500, seen, 100, geo_ref)
list_urls = [u for u in call_log if "/offers/v1" in u]
offsets = [int(parse_qs(urlparse(u).query).get("offset", ["0"])[0]) for u in list_urls]
assert offsets, "no list urls requested"
assert max(offsets) == 1980, f"max offset {max(offsets)} != 1980"
assert all(o < 2000 for o in offsets), f"offset >= OFFSET_CAP: {offsets}"
# ── _parse_publish_date ───────────────────────────────────────────────────────
# ── Rooms / studio ───────────────────────────────────────────────────────────
@pytest.mark.parametrize(
"val, expected",
"text, expected",
[
("2026-06-01", date(2026, 6, 1)),
("2026-06-01T12:00:00Z", date(2026, 6, 1)),
(1748736000, date(2025, 6, 1)), # 2025-06-01 00:00 UTC epoch
("1748736000", date(2025, 6, 1)),
(None, None),
("invalid-date", None),
("2-комн. квартира 53,5 м² 5/15 эт.", 2),
("1-к. квартира 32,1 м² 3/9 эт.", 1),
("3-комн. кв. 78 м² 10/12 эт.", 3),
("4-комн. квартира 95 м² 2/5 эт.", 4),
("студия 24 м² 1/10 эт.", 0),
("Студия 30,5 м² 8/22 эт.", 0),
("Нет комнат — просто текст", None),
],
)
def test_extract_rooms(text: str, expected: int | None) -> None:
assert _extract_rooms(text) == expected
# ── Area ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
@pytest.mark.parametrize(
"text, expected",
[
("2-комн. квартира 53,5 м² 5/15 эт.", 53.5),
("студия 24 м² 1/10 эт.", 24.0),
("78м2 на этаже", 78.0),
("площадь 101.7 м²", 101.7),
("Нет площади", None),
],
)
def test_extract_area(text: str, expected: float | None) -> None:
assert _extract_area(text) == expected
# ── Floor ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
@pytest.mark.parametrize(
"text, floor, total",
[
("2-комн. квартира 53,5 м² 5/15 эт.", 5, 15),
("студия 24 м² 1/10 эт.", 1, 10),
("12/24 эт.", 12, 24),
("нет этажа", None, None),
],
)
def test_extract_floor(text: str, floor: int | None, total: int | None) -> None:
assert _extract_floor(text) == (floor, total)
# ── Price (per-element) ───────────────────────────────────────────────────────
# Цена парсится из отдельного DOM-элемента (не из суммарного card_text),
# поэтому числа адреса не загрязняют парсинг цены.
@pytest.mark.parametrize(
"text, expected",
[
("5 200 000 ₽", 5_200_000),
("12 345 678 ₽", 12_345_678),
("3 990 000 руб.", 3_990_000),
("от 4 500 000 ₽", 4_500_000),
("без цены", None),
("0 ₽", None),
],
)
def test_extract_price_from_element(text: str, expected: int | None) -> None:
assert _extract_price_from_element(text) == expected
# ── source_id from href ───────────────────────────────────────────────────────
@pytest.mark.parametrize(
"href, expected",
[
("/card/sale__flat__2075671636", "2075671636"),
("https://domclick.ru/card/sale__flat__123456789", "123456789"),
("/card/sale__flat__1", "1"),
("/card/something_else", None),
("", None),
],
)
def test_parse_publish_date(val: object, expected: date | None) -> None:
result = _parse_publish_date(val)
assert result == expected
def test_extract_source_id(href: str, expected: str | None) -> None:
assert _extract_source_id(href) == expected
# ── Scraper meta ─────────────────────────────────────────────────────────────
# ── _parse_html -> list[ScrapedLot] ──────────────────────────────────────────
# Цена в каждой карточке вынесена в отдельный <span> с символом рубля,
# чтобы не сливаться с адресным номером дома при конкатенации card_text.
_MOCK_HTML = """\
<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
<!-- Карточка 1: комнатность, площадь, этаж, адрес, цена в отдельных span -->
<a href="/card/sale__flat__2075671636">
<span>2-комн. квартира 53,5 м² 5/15 эт.</span>
<span>ул. Малышева, 1</span>
<span>5 200 000 </span>
</a>
<!-- Карточка 2: студия -->
<a href="/card/sale__flat__1111111111">
<span>Студия 28 м² 3/10 эт.</span>
<span>пр-т Ленина, 50</span>
<span>3 100 000 </span>
</a>
<!-- Карточка 3: без цены -> должна быть отфильтрована -->
<a href="/card/sale__flat__9999999999">
<span>1-комн. квартира 32 м² 2/9 эт.</span>
</a>
<!-- Не карточка (без sale__flat__) -> должна быть отфильтрована -->
<a href="/card/sale__apartment__123">
<span>что-то другое</span>
</a>
<!-- Дубликат первой карточки -> один раз на страницу -->
<a href="/card/sale__flat__2075671636">
<span>2-комн. квартира 53,5 м² 5/15 эт.</span>
<span>5 200 000 </span>
</a>
</body>
</html>
"""
def test_scraper_attributes() -> None:
scraper = _make_scraper()
def test_parse_html_returns_lots() -> None:
scraper = DomClickScraper()
lots = scraper._parse_html(_MOCK_HTML)
# Карточки 1 и 2 парсятся; карточка 3 (без цены) отфильтрована; дубль — дедуплицирован
assert len(lots) == 2
def test_parse_html_card1_fields() -> None:
scraper = DomClickScraper()
lots = scraper._parse_html(_MOCK_HTML)
card1 = next(lot for lot in lots if lot.source_id == "2075671636")
assert card1.source == "domklik"
assert card1.source_url == "https://domclick.ru/card/sale__flat__2075671636"
assert card1.rooms == 2
assert card1.area_m2 == 53.5
assert card1.floor == 5
assert card1.total_floors == 15
assert card1.price_rub == 5_200_000
assert card1.lat is None
assert card1.lon is None
assert card1.listing_segment == "vtorichka"
def test_parse_html_studio() -> None:
scraper = DomClickScraper()
lots = scraper._parse_html(_MOCK_HTML)
studio = next(lot for lot in lots if lot.source_id == "1111111111")
assert studio.rooms == 0 # студия
assert studio.area_m2 == 28.0
assert studio.price_rub == 3_100_000
def test_parse_html_no_price_filtered() -> None:
scraper = DomClickScraper()
lots = scraper._parse_html(_MOCK_HTML)
source_ids = {lot.source_id for lot in lots}
assert "9999999999" not in source_ids
def test_parse_html_dedup_same_href() -> None:
"""Дубликат href на одной странице должен давать одну карточку."""
scraper = DomClickScraper()
lots = scraper._parse_html(_MOCK_HTML)
ids_2075 = [lot for lot in lots if lot.source_id == "2075671636"]
assert len(ids_2075) == 1
def test_scraper_source_name() -> None:
scraper = DomClickScraper()
assert scraper.name == "domklik"
assert scraper.source == "domklik"
assert scraper.base_url == "https://bff-search-web.domclick.ru"
assert scraper.base_url == "https://domclick.ru"
# request_delay_sec установлен из get_scraper_delay (DB или fallback 8.0)
assert scraper.request_delay_sec >= 0.0
assert scraper.parse_failures == 0
def test_fetch_around_raises() -> None:
import asyncio
scraper = _make_scraper()
scraper = DomClickScraper()
with pytest.raises(NotImplementedError, match="geo-radius"):
asyncio.run(scraper.fetch_around(56.8, 60.6))
def test_build_url_no_rooms() -> None:
scraper = DomClickScraper()
url = scraper._build_url(city_id=4, rooms=None, page=1)
assert "city_id=4" in url
assert "rooms" not in url
assert "p=1" in url
def test_build_url_with_rooms() -> None:
scraper = DomClickScraper()
url = scraper._build_url(city_id=4, rooms=2, page=3)
assert "rooms=2" in url
assert "p=3" in url
def test_parse_failures_counter() -> None:
"""parse_failures счётчик начинается с 0."""
scraper = DomClickScraper()
assert scraper.parse_failures == 0
def test_blocked_page_raises_domclick_blocked_error() -> None:
"""HTML с datadome в начале вызывает DomClickBlockedError."""
scraper = DomClickScraper()
blocked_html = (
"<html><head><title>datadome protection</title></head><body>blocked</body></html>"
)
with pytest.raises(DomClickBlockedError):
scraper._parse_html(blocked_html)

View file

@ -1,15 +1,14 @@
"""Offline unit tests for run_domclick_city_sweep orchestration (JSON API rewrite).
"""Offline unit tests for run_domclick_city_sweep + DomClick parser.
Pure & fast: NO live network, NO DB.
Pure & fast: NO live network, NO DB. Mirrors test_cian_city_sweep orchestration
semantics, but DomClick is CITYWIDE (no anchor-loop) и SERP-only (no detail/houses).
Coverage:
- fetch_city вызывается, save_listings получает lots с source='domklik'
- DomClickCitySweepCounters корректно заполняется
- fetch_city вызывается, save_listings получает накопленные lots с source='domklik'
- DomClickCitySweepCounters корректно заполняется (lots_fetched/inserted/updated)
- Cooperative cancel прерывает sweep перед SERP
- fetch_city exception errors_count++; 0 lots + errors mark_failed (#1968)
- Успешный sweep (lots > 0) mark_done
- Пустой SERP (0 lots, 0 errors) mark_done (не ошибка)
- DomClickBlockedError в фазе errors_count++; 0 lots mark_failed
- fetch_city exception не валит sweep (graceful, errors_count++, mark_done)
- _parse_html: минимальная DomClick карточка ScrapedLot с rooms/area/floor/price
"""
from __future__ import annotations
@ -26,7 +25,6 @@ import pytest
from app.services import scrape_pipeline
from app.services.scrapers.base import ScrapedLot
from app.services.scrapers.domclick import DomClickScraper
from app.services.scrapers.domclick_exceptions import DomClickBlockedError
def _fake_lot(offer_id: str) -> ScrapedLot:
@ -38,8 +36,8 @@ def _fake_lot(offer_id: str) -> ScrapedLot:
price_rub=5_000_000,
area_m2=50.0,
rooms=2,
lat=56.83,
lon=60.61,
lat=None,
lon=None,
)
@ -80,7 +78,6 @@ def _stub_domclick_lifecycle(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
def _init(self: DomClickScraper) -> None:
self.request_delay_sec = 0.0
self.parse_failures = 0
self._browser = None
async def _aenter(self: DomClickScraper) -> DomClickScraper:
return self
@ -128,8 +125,8 @@ def test_domclick_sweep_counters_to_dict_all_keys() -> None:
# ── Full sweep — фазы и агрегация ──────────────────────────────────────────
async def test_sweep_fetches_and_saves_calls_mark_done(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""fetch_city → 2 lots → save_listings → mark_done (не mark_failed)."""
async def test_sweep_fetches_and_saves_with_source(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""fetch_city → save_listings получает 2 lots с source='domklik', counters заполнены."""
fetch_calls: list[tuple[int, int]] = []
save_calls: list[list[ScrapedLot]] = []
@ -137,7 +134,7 @@ async def test_sweep_fetches_and_saves_calls_mark_done(monkeypatch: pytest.Monke
self: DomClickScraper,
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
pages: int = 20,
) -> list[ScrapedLot]:
fetch_calls.append((city_id, pages))
return [_fake_lot("100"), _fake_lot("101")]
@ -170,21 +167,20 @@ async def test_sweep_fetches_and_saves_calls_mark_done(monkeypatch: pytest.Monke
assert counters.lots_inserted == 2
assert counters.lots_updated == 0
assert counters.errors_count == 0
# Успешный sweep → mark_done, НЕ mark_failed
assert fake.done is not None
assert fake.done["lots_fetched"] == 2
assert fake.failed is None
async def test_sweep_empty_serp_no_errors_mark_done(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""Пустой SERP (0 lots, 0 errors) → mark_done (не ошибка, не mark_failed)."""
async def test_sweep_empty_serp_still_mark_done(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""Пустой SERP → save не вызывается, но mark_done всё равно вызывается."""
save_called = False
async def fake_fetch_empty(
self: DomClickScraper,
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
pages: int = 20,
) -> list[ScrapedLot]:
return []
@ -205,10 +201,7 @@ async def test_sweep_empty_serp_no_errors_mark_done(monkeypatch: pytest.MonkeyPa
assert save_called is False
assert counters.lots_fetched == 0
assert counters.errors_count == 0
# 0 lots + 0 errors → mark_done (не mark_failed)
assert fake.done is not None
assert fake.failed is None
async def test_cancel_before_serp_skips_fetch(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
@ -219,7 +212,7 @@ async def test_cancel_before_serp_skips_fetch(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -
self: DomClickScraper,
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
pages: int = 20,
) -> list[ScrapedLot]:
nonlocal fetch_called
fetch_called = True
@ -240,18 +233,16 @@ async def test_cancel_before_serp_skips_fetch(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -
assert fake.done is None
async def test_fetch_city_exception_triggers_mark_failed(
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
) -> None:
"""Исключение в fetch_city → errors_count++; 0 lots + errors → mark_failed (#1968)."""
async def test_fetch_city_exception_graceful(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
"""Исключение в fetch_city → errors_count++, sweep завершается mark_done (не fatal)."""
async def fake_fetch_fail(
self: DomClickScraper,
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
pages: int = 20,
) -> list[ScrapedLot]:
raise RuntimeError("network error")
raise RuntimeError("camoufox crashed")
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "fetch_city", fake_fetch_fail)
monkeypatch.setattr(scrape_pipeline, "save_listings", lambda *a, **k: (0, 0))
@ -265,86 +256,36 @@ async def test_fetch_city_exception_triggers_mark_failed(
assert counters.errors_count == 1
assert counters.lots_fetched == 0
# 0 lots + errors → mark_failed, НЕ mark_done
assert fake.failed is not None, "mark_failed должен быть вызван при 0 lots + errors"
assert fake.done is None
async def test_domclick_blocked_triggers_mark_failed(
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
) -> None:
"""DomClickBlockedError в fetch_city → errors_count++; 0 lots → mark_failed."""
async def fake_fetch_blocked(
self: DomClickScraper,
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
) -> list[ScrapedLot]:
raise DomClickBlockedError("QRATOR blocked")
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "fetch_city", fake_fetch_blocked)
monkeypatch.setattr(scrape_pipeline, "save_listings", lambda *a, **k: (0, 0))
fake = _FakeRuns()
_install_runs(monkeypatch, fake)
counters = await scrape_pipeline.run_domclick_city_sweep(
db=MagicMock(), run_id=5, request_delay_sec=0.0
)
assert counters.errors_count == 1
assert counters.lots_fetched == 0
assert fake.failed is not None
assert fake.done is None
async def test_save_listings_error_after_fetch_records_error(
monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
) -> None:
"""save_listings бросает ПОСЛЕ успешного fetch → ошибка реально учитывается.
Раньше этот тест был no-op дубликатом happy-path (errors никогда не возникали).
Теперь инжектим настоящую ошибку в save_listings и проверяем, что она
проходит через перехват SERP-фазы (errors_count++).
NB: save_listings вызывается ВНУТРИ _domclick_phase под asyncio.wait_for, и
исключение ловится внутренним `except Exception` (scrape_pipeline.py ~3205),
БЕЗ re-raise. lots_fetched инкрементируется ДО save (~3187), поэтому
honest-status (lots_fetched==0 and errors_count>0) ложен и run финализируется
как mark_done. Реальный путь mark_failed+re-raise только для исключений,
утекающих во ВНЕШНИЙ except (например fetch_city), что уже покрыто
test_fetch_city_exception_triggers_mark_failed.
"""
fetch_calls = [0]
async def fake_fetch(
self: DomClickScraper,
city_id: int,
rooms: list[int] | None = None,
pages: int = 100,
) -> list[ScrapedLot]:
fetch_calls[0] += 1
return [_fake_lot("200")]
def fake_save_raises(_db: Any, lots: list, *, run_id: int | None = None) -> tuple[int, int]:
raise RuntimeError("save_listings DB error")
monkeypatch.setattr(DomClickScraper, "fetch_city", fake_fetch)
monkeypatch.setattr(scrape_pipeline, "save_listings", fake_save_raises)
fake = _FakeRuns()
_install_runs(monkeypatch, fake)
counters = await scrape_pipeline.run_domclick_city_sweep(
db=MagicMock(), run_id=6, request_delay_sec=0.0
)
# fetch отдал лот, save упал — ошибка учтена внутренним перехватом фазы.
assert fetch_calls[0] == 1
assert counters.lots_fetched == 1
assert counters.errors_count == 1
assert counters.lots_inserted == 0
# lots_fetched>0 → honest-status → mark_done (save-ошибка не утекает в outer except).
assert fake.done is not None
assert fake.done is not None, "graceful: mark_done вызывается несмотря на ошибку SERP"
assert fake.failed is None
# ── _parse_html parser unit test ────────────────────────────────────────────
def test_parse_html_minimal_card() -> None:
"""Минимальная DomClick карточка → ScrapedLot с rooms/area/floor/price/source_id."""
# __init__ застаблен фикстурой _stub_domclick_lifecycle → нет DB/browser
scraper = DomClickScraper()
html = """
<html><body>
<a href="/card/sale__flat__2075671636">
<div>2-комн. квартира</div>
<span>52,3 м²</span>
<span>5 / 16 эт.</span>
<span>Екатеринбург, улица Ленина, 10</span>
<span>6 500 000 </span>
</a>
</body></html>
"""
lots = scraper._parse_html(html)
assert len(lots) == 1
lot = lots[0]
assert lot.source == "domklik"
assert lot.source_id == "2075671636"
assert lot.rooms == 2
assert lot.area_m2 == pytest.approx(52.3)
assert lot.floor == 5
assert lot.total_floors == 16
assert lot.price_rub == 6_500_000
assert lot.lat is None and lot.lon is None