backend/app/api/v1/parcels.py

@@ -399,6 +399,36 @@ PIPELINE_SEVERITY_HIGH_THRESHOLD = 3000  # flats_total >= это → high
 PIPELINE_TOP_OBJECTS_LIMIT = 10
 
 
+def _coord_round(value: Any) -> float | None:
+    """#999 — привести координату (lat/lon) к float, округлённому до 6 dp.
+
+    Источник — PostGIS latitude/longitude (float8/numeric → может прийти Decimal).
+    None/невалидное значение → None (graceful: объект без координат не ломает
+    ответ, фронт просто не рисует маркер). 6 dp ≈ 0.1м точности — достаточно
+    для карты.
+    """
+    if value is None:
+        return None
+    try:
+        return round(float(value), 6)
+    except (TypeError, ValueError):
+        return None
+
+
+def _competitor_with_coords(row: Any) -> dict[str, Any]:
+    """#999 (958-B4) — competitor-dict + nullable lat/lon (EPSG:4326).
+
+    Additive shape: сохраняет ВСЕ существующие ключи competitor_rows через
+    {**dict(row)} (distance_m и пр. без изменений), затем перезаписывает lat/lon
+    округлёнными float|None (исходные SQL-алиасы lat/lon приходят сырыми
+    float/Decimal). Никакие текущие поля не удаляются и не меняются.
+    """
+    out = dict(row)
+    out["lat"] = _coord_round(out.get("lat"))
+    out["lon"] = _coord_round(out.get("lon"))
+    return out
+
+
 def _aggregate_pipeline(rows: list[Any]) -> dict[str, Any]:
     """D4 (#36) — собрать pipeline_24mo aggregate из rows domrf_kn_objects.
 
@@ -488,6 +518,11 @@ def _aggregate_pipeline(rows: list[Any]) -> dict[str, Any]:
                 # упадёт в JSON serialization).
                 "ready_dt": ready_dt.isoformat() if ready_dt else None,
                 "distance_m": round(float(distance_m)) if distance_m is not None else None,
+                # #999 (958-B4): lat/lon (EPSG:4326) для Leaflet-слоёв. Источник —
+                # та же geom (latitude/longitude), что и distance_m. Nullable: объект
+                # без координат → None (latest_obj фильтрует, но guard на всякий).
+                "lat": _coord_round(r.get("lat")),
+                "lon": _coord_round(r.get("lon")),
             }
         )
 
@@ -1580,6 +1615,8 @@ def analyze_parcel(
                    o.district_name,
                    o.site_status,
                    o.ready_dt,
+                   o.latitude  AS lat,
+                   o.longitude AS lon,
                    p.avg_price_per_m2_rub,
                    p.avg_area_pd,
                    p.units_sold,
@@ -1636,6 +1673,8 @@ def analyze_parcel(
                    ) AS obj_class,
                    flat_count,
                    ready_dt,
+                   o.latitude  AS lat,
+                   o.longitude AS lon,
                    ST_Distance(
                        ST_SetSRID(ST_MakePoint(o.longitude, o.latitude), 4326)::geography,
                        ST_Centroid(ST_GeomFromText(:wkt, 4326))::geography
@@ -2648,7 +2687,11 @@ def analyze_parcel(
             "ekb_center": {"lat": EKB_CENTER_LAT, "lon": EKB_CENTER_LON},
             "note": "Бонус к score: <5км +3.0, 5-10км +1.5, 10-15км +0.5, >15км 0",
         },
-        "competitors": [dict(c) for c in competitor_rows],
+        # #999 (958-B4): competitors несут lat/lon (EPSG:4326) для Leaflet-слоёв.
+        # Additive — все существующие поля сохранены через {**dict(c)}; lat/lon
+        # округлены до 6 dp (float|None). latest_obj фильтрует latitude IS NOT NULL,
+        # поэтому здесь координаты обычно заполнены, но _coord_round graceful к None.
+        "competitors": [_competitor_with_coords(c) for c in competitor_rows],
         # OBJ-3 fix: aggregate market metrics — только non-null competitors.
         # ЖК без objective_mapping остаются на карте (competitors list),
         # но исключены из avg/velocity/top_sellers расчётов.