feat(tradein): второй % «за 45 дней» + zhkh-знаменатель slot (146) #2071

Merged
lekss361 merged 1 commit from feat/tradein-sale-share-45d into main 2026-06-28 17:51:39 +00:00
5 changed files with 324 additions and 45 deletions

View file

@ -51,11 +51,14 @@ async def list_sale_share(
house_type: Annotated[str | None, Query(max_length=40)] = None,
sort: Annotated[
str,
Query(pattern="^(share_desc|active_desc|exposure_desc|price_asc|price_desc)$"),
Query(
pattern="^(share_desc|share_45d_desc|active_desc|count_45d_desc"
"|exposure_desc|price_asc|price_desc)$"
),
] = "share_desc",
limit: Annotated[int, Query(ge=1, le=1000)] = 200,
) -> list[BuildingSaleShare]:
"""Дома вторички с долей квартир в продаже >= min_pct (+ фильтры)."""
"""Дома вторички, где ЛЮБОЙ из двух % (now / 45д) >= min_pct (+ фильтры)."""
sql, args = build_sale_share_query(
min_pct=min_pct,
max_pct=max_pct,
@ -87,18 +90,25 @@ async def list_building_listings(
async def sale_share_summary(
db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
) -> SaleShareSummary:
"""Сводка распределения sale_share_pct: coverage, max, p95, гистограмма."""
"""Сводка распределения обоих % (now + 45д): coverage, max, p95, две гистограммы."""
scalars = db.execute(text(build_summary_scalars_query())).mappings().one()
hist_rows = db.execute(text(build_summary_histogram_query())).mappings().all()
counts = {str(r["bucket"]): int(r["count"]) for r in hist_rows}
histogram = [HistogramBucket(bucket=b, count=counts.get(b, 0)) for b in HISTOGRAM_BUCKETS]
def _histogram(column: str) -> list[HistogramBucket]:
rows = db.execute(text(build_summary_histogram_query(column))).mappings().all()
counts = {str(r["bucket"]): int(r["count"]) for r in rows}
return [HistogramBucket(bucket=b, count=counts.get(b, 0)) for b in HISTOGRAM_BUCKETS]
def _opt_float(key: str) -> float | None:
return float(scalars[key]) if scalars[key] is not None else None
return SaleShareSummary(
total_secondary_buildings=int(scalars["total_secondary_buildings"]),
buildings_with_denominator=int(scalars["buildings_with_denominator"]),
coverage_pct=float(scalars["coverage_pct"]),
max_pct=(float(scalars["max_pct"]) if scalars["max_pct"] is not None else None),
p95_pct=(float(scalars["p95_pct"]) if scalars["p95_pct"] is not None else None),
histogram=histogram,
max_pct=_opt_float("max_pct"),
p95_pct=_opt_float("p95_pct"),
max_pct_45d=_opt_float("max_pct_45d"),
p95_pct_45d=_opt_float("p95_pct_45d"),
histogram=_histogram("sale_share_pct"),
histogram_45d=_histogram("sale_share_pct_45d"),
)

View file

@ -22,11 +22,16 @@ class BuildingSaleShare(BaseModel):
lon: float | None = None
sale_share_pct: float | None = None
# implausible-матч (active_secondary > знаменателя) — скорее всего коллизия
# адреса при ГАР-матче; не прячем, а маркируем для UI.
# 2-й процент: distinct vtorichka за последние 45д (активные ИЛИ недавно
# закрытые) / знаменатель. Дом проходит фильтр по ЛЮБОМУ из двух процентов.
sale_share_pct_45d: float | None = None
# implausible-матч (числитель > знаменателя по любому из %) — скорее всего
# коллизия адреса при ГАР-матче; не прячем, а маркируем для UI.
over_100: bool = False
active_secondary: int | None = None
# distinct vtorichka-листинги (активные ИЛИ закрытые) за окно 45д.
listings_45d: int | None = None
flat_count_effective: int | None = None
gar_match_method: str | None = None
@ -68,11 +73,18 @@ class HistogramBucket(BaseModel):
class SaleShareSummary(BaseModel):
"""Сводка для слайдера % + баннера покрытия (/buildings/sale-share/summary)."""
"""Сводка для слайдера % + баннера покрытия (/buildings/sale-share/summary).
buildings_with_denominator/coverage считают дома с непустым ЛЮБЫМ из двух %.
max/p95 и histogram отдельно для каждого процента (now + 45д).
"""
total_secondary_buildings: int
buildings_with_denominator: int
coverage_pct: float
max_pct: float | None = None
p95_pct: float | None = None
max_pct_45d: float | None = None
p95_pct_45d: float | None = None
histogram: list[HistogramBucket]
histogram_45d: list[HistogramBucket]

View file

@ -1,25 +1,34 @@
"""SQL-билдеры страницы «доля квартир дома в продаже» (мигр. 143).
"""SQL-билдеры страницы «доля квартир дома в продаже» (мигр. 143; окно 45д мигр. 146).
Читаем готовый view v_building_sale_share логику доли НЕ пересчитываем.
Два процента на дом:
- sale_share_pct active_secondary / flat_count_effective (только активные);
- sale_share_pct_45d distinct vtorichka за последние 45д (активные ИЛИ недавно
закрытые) / flat_count_effective.
Дом проходит фильтр, если ЛЮБОЙ из двух процентов в диапазоне [min_pct, max_pct].
Все запросы параметризованы (SQLAlchemy text + bind params, CAST(:x AS type)
psycopg v3). Сортировка строго по whitelist-колонкам, user-ввод в SQL не
интерполируется.
psycopg v3). Сортировка/колонка гистограммы строго по whitelist, user-ввод в SQL
не интерполируется.
"""
from __future__ import annotations
# share_desc / active_desc / exposure_desc / price_asc / price_desc → безопасный ORDER BY.
# house_id как стабильный tiebreaker для детерминированной пагинации.
# share_desc / share_45d_desc / active_desc / count_45d_desc / exposure_desc /
# price_asc / price_desc → безопасный ORDER BY. house_id как стабильный tiebreaker
# для детерминированной пагинации.
_SORT_SQL: dict[str, str] = {
"share_desc": "sale_share_pct DESC NULLS LAST, house_id",
"share_45d_desc": "sale_share_pct_45d DESC NULLS LAST, house_id",
"active_desc": "active_secondary DESC NULLS LAST, house_id",
"count_45d_desc": "listings_45d DESC NULLS LAST, house_id",
"exposure_desc": "avg_days_on_market DESC NULLS LAST, house_id",
"price_asc": "median_price_rub ASC NULLS LAST, house_id",
"price_desc": "median_price_rub DESC NULLS LAST, house_id",
}
ALLOWED_SORTS: frozenset[str] = frozenset(_SORT_SQL)
# Гистограмма распределения sale_share_pct — фиксированный порядок корзин.
# Гистограмма распределения процента — фиксированный порядок корзин.
HISTOGRAM_BUCKETS: tuple[str, ...] = (
"0-5",
"5-10",
@ -30,16 +39,21 @@ HISTOGRAM_BUCKETS: tuple[str, ...] = (
"100+",
)
# Колонки view, по которым можно строить гистограмму (whitelist против инъекции).
_HISTOGRAM_COLUMNS: frozenset[str] = frozenset({"sale_share_pct", "sale_share_pct_45d"})
# Колонки view, отдаваемые в список (в порядке SELECT). median_* округляем до
# bigint — percentile_cont отдаёт double precision (может быть x.5), а Pydantic
# int-поле на дробном float падает.
# int-поле на дробном float падает. over_100 — implausible-флаг по любому из %.
_LIST_COLUMNS = (
"house_id, "
"COALESCE(short_address, full_address, address) AS address, "
"lat, lon, "
"sale_share_pct, "
"(sale_share_pct > 100) AS over_100, "
"sale_share_pct_45d, "
"(sale_share_pct > 100 OR sale_share_pct_45d > 100) AS over_100, "
"active_secondary, "
"listings_45d, "
"flat_count_effective, "
"gar_match_method, "
"CAST(round(median_price_rub) AS bigint) AS median_price_rub, "
@ -64,18 +78,23 @@ def build_sale_share_query(
) -> tuple[str, dict[str, object]]:
"""SELECT домов из v_building_sale_share по фильтрам.
Всегда требует sale_share_pct IS NOT NULL (строки без знаменателя только
для coverage в summary, не в списке).
Дом проходит, если ЛЮБОЙ из двух процентов (now / 45д) попадает в диапазон
[min_pct, max_pct]. NULL-процент (неправдоподобный знаменатель) не проходит
сравнение, поэтому отдельный `IS NOT NULL` не нужен рядки без обоих % выпадают.
"""
where: list[str] = ["sale_share_pct IS NOT NULL"]
where: list[str] = []
args: dict[str, object] = {}
where.append("sale_share_pct >= CAST(:min_pct AS numeric)")
# Каждая ветка требует, чтобы ИМЕННО её % был в диапазоне; building qualifies
# on either. Без max_pct сводится к `(pct_now>=min OR pct_45d>=min)`.
args["min_pct"] = min_pct
qual_now = "sale_share_pct >= CAST(:min_pct AS numeric)"
qual_45d = "sale_share_pct_45d >= CAST(:min_pct AS numeric)"
if max_pct is not None:
where.append("sale_share_pct <= CAST(:max_pct AS numeric)")
args["max_pct"] = max_pct
qual_now += " AND sale_share_pct <= CAST(:max_pct AS numeric)"
qual_45d += " AND sale_share_pct_45d <= CAST(:max_pct AS numeric)"
where.append(f"(({qual_now}) OR ({qual_45d}))")
if city:
# case-insensitive substring по всем адресным полям (город может быть в любом).
@ -131,36 +150,44 @@ def build_listings_query(house_id: int) -> tuple[str, dict[str, object]]:
def build_summary_scalars_query() -> str:
"""Скаляры сводки: всего домов, с знаменателем, coverage, max, p95."""
"""Скаляры сводки: всего домов, с знаменателем (любой %), coverage, max/p95 обоих %."""
return (
"SELECT "
"count(*) AS total_secondary_buildings, "
"count(*) FILTER (WHERE sale_share_pct IS NOT NULL) "
"count(*) FILTER (WHERE sale_share_pct IS NOT NULL OR sale_share_pct_45d IS NOT NULL) "
"AS buildings_with_denominator, "
"COALESCE(round("
"100.0 * count(*) FILTER (WHERE sale_share_pct IS NOT NULL) "
"100.0 * count(*) FILTER "
"(WHERE sale_share_pct IS NOT NULL OR sale_share_pct_45d IS NOT NULL) "
"/ NULLIF(count(*), 0), 1), 0) AS coverage_pct, "
"max(sale_share_pct) AS max_pct, "
"percentile_cont(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY sale_share_pct) AS p95_pct "
"percentile_cont(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY sale_share_pct) AS p95_pct, "
"max(sale_share_pct_45d) AS max_pct_45d, "
"percentile_cont(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY sale_share_pct_45d) AS p95_pct_45d "
"FROM v_building_sale_share"
)
def build_summary_histogram_query() -> str:
"""Гистограмма sale_share_pct по фиксированным корзинам (только non-null)."""
def build_summary_histogram_query(column: str = "sale_share_pct") -> str:
"""Гистограмма по фиксированным корзинам (только non-null) для одного из двух %.
column whitelist {sale_share_pct, sale_share_pct_45d}; чужое fallback на
sale_share_pct (user-ввод в SQL не интерполируется).
"""
col = column if column in _HISTOGRAM_COLUMNS else "sale_share_pct"
return (
"SELECT "
"CASE "
"WHEN sale_share_pct < 5 THEN '0-5' "
"WHEN sale_share_pct < 10 THEN '5-10' "
"WHEN sale_share_pct < 20 THEN '10-20' "
"WHEN sale_share_pct < 30 THEN '20-30' "
"WHEN sale_share_pct < 50 THEN '30-50' "
"WHEN sale_share_pct <= 100 THEN '50-100' "
f"WHEN {col} < 5 THEN '0-5' "
f"WHEN {col} < 10 THEN '5-10' "
f"WHEN {col} < 20 THEN '10-20' "
f"WHEN {col} < 30 THEN '20-30' "
f"WHEN {col} < 50 THEN '30-50' "
f"WHEN {col} <= 100 THEN '50-100' "
"ELSE '100+' "
"END AS bucket, "
"count(*) AS count "
"FROM v_building_sale_share "
"WHERE sale_share_pct IS NOT NULL "
f"WHERE {col} IS NOT NULL "
"GROUP BY bucket"
)

View file

@ -0,0 +1,132 @@
-- 146_sale_share_45d_and_zhkh_denom.sql
--
-- CONTEXT: страница «доля квартир дома в продаже» получает ВТОРОЙ процент —
-- trailing-45-дневное окно — и второй источник знаменателя (ГИС ЖКХ).
--
-- Было (мигр. 143/145): один метрик sale_share_pct =
-- active_vtorichka_listings / flat_count_effective (только АКТИВНЫЕ объявления).
-- Стало: добавляем sale_share_pct_45d =
-- distinct vtorichka-листинги (активные ИЛИ недавно закрытые), увиденные за
-- последние 45 дней / flat_count_effective. Дом попадает в выборку, если ЛЮБОЙ
-- из двух процентов проходит порог (фильтрация — на стороне API).
--
-- Мы храним ~27k неактивных листингов с last_seen_at (история скрейпа ~36 дней),
-- поэтому окно 45д сейчас ≈ «всё, что когда-либо видели» — это ожидаемо и нормально
-- (по мере накопления истории окно станет действительно скользящим).
--
-- Второй источник знаменателя: houses.zhkh_flat_count (ГИС ЖКХ) — заполняется
-- ОТДЕЛЬНЫМ loader'ом позже; здесь только schema-slot + приоритет в COALESCE
-- (после ГАР, перед total_units/flat_count).
--
-- WHAT:
-- 1. houses.zhkh_* — provenance-колонки матча ГИС ЖКХ → houses
-- (zhkh_flat_count, zhkh_house_guid, zhkh_matched_at). Partial-индекс на
-- zhkh_flat_count WHERE NOT NULL.
-- 2. v_building_sale_share — добавляем listings_45d + sale_share_pct_45d,
-- zhkh как 2-й приоритет знаменателя, WHERE расширяем на churn-only дома
-- (0 активных, но есть листинги за 45д).
--
-- DEPENDENCIES: 143 (view + houses.gar_*), 144 (canon match populates gar_flat_count),
-- 145 (плаузибилити-гейт знаменателя). listings.dedup_hash / listings.last_seen_at —
-- существующие колонки (dedup-merge мигр. 135 + scrape-tracking).
--
-- SAFETY / IDEMPOTENCY: только ADD COLUMN IF NOT EXISTS, CREATE INDEX IF NOT EXISTS,
-- CREATE OR REPLACE VIEW. Повторный прогон — no-op. Деплой-раннер гонит файл через
-- psql -v ON_ERROR_STOP=on БЕЗ --single-transaction → транзакцию открывает САМ файл
-- (BEGIN/COMMIT ниже), как 143/145.
--
-- NB по нумерации: 143145 заняты building_sale_share_*; следующий свободный
-- sequential = 146 (проверено `ls tradein-mvp/backend/data/sql | grep '^14'`).
--
-- Deploy order: после 145_building_sale_share_plausible_denom.sql.
BEGIN;
-- ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
-- 1. houses — provenance-колонки 2-го источника знаменателя (ГИС ЖКХ)
-- ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
ALTER TABLE houses ADD COLUMN IF NOT EXISTS zhkh_flat_count int;
ALTER TABLE houses ADD COLUMN IF NOT EXISTS zhkh_house_guid text;
ALTER TABLE houses ADD COLUMN IF NOT EXISTS zhkh_matched_at timestamptz;
-- partial: индексируем только реально заматченные дома (zhkh_flat_count populated).
CREATE INDEX IF NOT EXISTS houses_zhkh_flat_count_idx
ON houses (zhkh_flat_count)
WHERE zhkh_flat_count IS NOT NULL;
-- ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
-- 2. v_building_sale_share — два процента (now + 45д) + zhkh-знаменатель
-- flat_count_effective = COALESCE(ГАР, ЖКХ, total_units, flat_count).
-- sale_share_pct = active_secondary / denom (как было).
-- sale_share_pct_45d = distinct vtorichka за 45д / denom (новое).
-- Оба процента — под одним плаузибилити-гейтом (denom>=GREATEST(floors,8) AND
-- числитель<=denom), иначе NULL. WHERE расширен на churn-only дома.
-- ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
CREATE OR REPLACE VIEW v_building_sale_share AS
WITH listing_agg AS (
SELECT l.house_id_fk AS house_id,
count(*) FILTER (WHERE l.is_active AND l.listing_segment = 'vtorichka'::text) AS active_secondary,
count(DISTINCT l.dedup_hash) FILTER (
WHERE l.listing_segment = 'vtorichka'::text
AND l.last_seen_at >= (now() - interval '45 days')
) AS listings_45d,
percentile_cont(0.5::double precision) WITHIN GROUP (ORDER BY (l.price_rub::double precision))
FILTER (WHERE l.is_active AND l.listing_segment = 'vtorichka'::text AND l.price_rub IS NOT NULL) AS median_price_rub,
percentile_cont(0.5::double precision) WITHIN GROUP (ORDER BY (l.price_per_m2::double precision))
FILTER (WHERE l.is_active AND l.listing_segment = 'vtorichka'::text AND l.price_per_m2 IS NOT NULL) AS median_price_per_m2,
avg(l.days_on_market)
FILTER (WHERE l.is_active AND l.listing_segment = 'vtorichka'::text AND l.days_on_market IS NOT NULL) AS avg_days_on_market
FROM listings l
WHERE l.house_id_fk IS NOT NULL
GROUP BY l.house_id_fk
)
SELECT h.id AS house_id,
h.short_address,
h.full_address,
h.address,
h.lat,
h.lon,
h.year_built,
h.house_type,
h.total_floors,
h.series_name,
h.is_emergency,
COALESCE(h.gar_flat_count, h.zhkh_flat_count, NULLIF(h.total_units, 0), NULLIF(h.flat_count, 0)) AS flat_count_effective,
h.gar_flat_count,
h.gar_match_method,
la.active_secondary,
la.median_price_rub,
la.median_price_per_m2,
la.avg_days_on_market,
CASE
WHEN COALESCE(h.gar_flat_count, h.zhkh_flat_count, NULLIF(h.total_units, 0), NULLIF(h.flat_count, 0))
>= GREATEST(COALESCE(h.total_floors, 0), 8)
AND la.active_secondary <= COALESCE(h.gar_flat_count, h.zhkh_flat_count, NULLIF(h.total_units, 0), NULLIF(h.flat_count, 0))
THEN round(100.0 * la.active_secondary::numeric
/ COALESCE(h.gar_flat_count, h.zhkh_flat_count, NULLIF(h.total_units, 0), NULLIF(h.flat_count, 0))::numeric, 1)
ELSE NULL::numeric
END AS sale_share_pct,
la.listings_45d,
CASE
WHEN COALESCE(h.gar_flat_count, h.zhkh_flat_count, NULLIF(h.total_units, 0), NULLIF(h.flat_count, 0))
>= GREATEST(COALESCE(h.total_floors, 0), 8)
AND la.listings_45d <= COALESCE(h.gar_flat_count, h.zhkh_flat_count, NULLIF(h.total_units, 0), NULLIF(h.flat_count, 0))
THEN round(100.0 * la.listings_45d::numeric
/ COALESCE(h.gar_flat_count, h.zhkh_flat_count, NULLIF(h.total_units, 0), NULLIF(h.flat_count, 0))::numeric, 1)
ELSE NULL::numeric
END AS sale_share_pct_45d
FROM houses h
JOIN listing_agg la ON la.house_id = h.id
WHERE h.geom IS NOT NULL AND (la.active_secondary > 0 OR la.listings_45d > 0);
COMMENT ON VIEW v_building_sale_share IS
'Per-building rollup вторички для «доли квартир дома в продаже» (мигр. 143; знаменатель — '
'ГАР canon-match мигр. 144; 2-й источник ЖКХ + окно 45д мигр. 146). flat_count_effective = '
'COALESCE(gar_flat_count, zhkh_flat_count, NULLIF(total_units,0), NULLIF(flat_count,0)). '
'sale_share_pct = active_secondary/denom; sale_share_pct_45d = count(DISTINCT dedup_hash) '
'vtorichka за last_seen_at>=now()-45d / denom (активные ИЛИ недавно закрытые). Оба под '
'плаузибилити-гейтом (denom>=GREATEST(total_floors,8) AND числитель<=denom; мигр. 145), '
'иначе NULL. Фильтр: geom NOT NULL AND (active_secondary>0 OR listings_45d>0) — churn-only '
'дома (0 активных, но есть листинги за 45д) тоже видны.';
COMMIT;

View file

@ -34,9 +34,14 @@ from app.services.buildings_query import (
def test_sale_share_minimal_defaults():
sql, args = build_sale_share_query()
assert "FROM v_building_sale_share" in sql
assert "sale_share_pct IS NOT NULL" in sql
# building qualifies on EITHER % — OR-фильтр, без жёсткого IS NOT NULL.
assert "sale_share_pct >= CAST(:min_pct AS numeric)" in sql
assert "(sale_share_pct > 100) AS over_100" in sql
assert "sale_share_pct_45d >= CAST(:min_pct AS numeric)" in sql
assert "OR (sale_share_pct_45d >= CAST(:min_pct AS numeric))" in sql
# оба % выставлены в SELECT; over_100 — по любому из них.
assert "sale_share_pct_45d, " in sql
assert "listings_45d, " in sql
assert "(sale_share_pct > 100 OR sale_share_pct_45d > 100) AS over_100" in sql
assert "COALESCE(short_address, full_address, address) AS address" in sql
assert args["min_pct"] == 5.0
assert args["limit"] == 200
@ -44,6 +49,24 @@ def test_sale_share_minimal_defaults():
assert "ORDER BY sale_share_pct DESC NULLS LAST" in sql
def test_sale_share_or_filter_includes_churn_only():
"""45d-only дом (0 активных, но sale_share_pct_45d>=min) проходит через OR-ветку."""
sql, _ = build_sale_share_query(min_pct=10)
# обе ветки порога присутствуют, объединены через OR в одной скобке
assert "((sale_share_pct >= CAST(:min_pct AS numeric))" in sql
assert "(sale_share_pct_45d >= CAST(:min_pct AS numeric)))" in sql
# жёсткого `sale_share_pct IS NOT NULL` больше нет — он отрезал бы 45d-only дома
assert "sale_share_pct IS NOT NULL" not in sql
def test_sale_share_max_pct_bounds_both_metrics():
"""max_pct ограничивает КАЖДУЮ ветку отдельно (per-metric [min,max])."""
sql, args = build_sale_share_query(min_pct=5, max_pct=40)
assert "sale_share_pct <= CAST(:max_pct AS numeric)" in sql
assert "sale_share_pct_45d <= CAST(:max_pct AS numeric)" in sql
assert args["max_pct"] == 40
def test_sale_share_all_filters():
sql, args = build_sale_share_query(
min_pct=10,
@ -113,9 +136,36 @@ def test_listings_query_shape():
def test_summary_scalars_query_shape():
sql = build_summary_scalars_query()
assert "total_secondary_buildings" in sql
assert "FILTER (WHERE sale_share_pct IS NOT NULL)" in sql
# знаменатель/coverage — по ЛЮБОМУ из двух %
assert "FILTER (WHERE sale_share_pct IS NOT NULL OR sale_share_pct_45d IS NOT NULL)" in sql
assert "NULLIF(count(*), 0)" in sql
assert "percentile_cont(0.95)" in sql
# max/p95 для обоих процентов
assert "max(sale_share_pct_45d) AS max_pct_45d" in sql
assert "AS p95_pct_45d" in sql
def test_summary_histogram_column_whitelisted():
"""build_summary_histogram_query: только whitelist-колонка, чужое → fallback."""
sql_now = build_summary_histogram_query("sale_share_pct")
assert "WHERE sale_share_pct IS NOT NULL" in sql_now
sql_45d = build_summary_histogram_query("sale_share_pct_45d")
assert "WHEN sale_share_pct_45d < 5 THEN '0-5'" in sql_45d
assert "WHERE sale_share_pct_45d IS NOT NULL" in sql_45d
# инъекция в имя колонки не проходит — fallback на sale_share_pct
sql_bad = build_summary_histogram_query("sale_share_pct; DROP TABLE houses")
assert "DROP TABLE" not in sql_bad
assert "WHERE sale_share_pct IS NOT NULL" in sql_bad
def test_new_sorts_whitelisted():
"""share_45d_desc / count_45d_desc добавлены в whitelist и дают корректный ORDER BY."""
assert "share_45d_desc" in ALLOWED_SORTS
assert "count_45d_desc" in ALLOWED_SORTS
sql_share_45d, _ = build_sale_share_query(sort="share_45d_desc")
assert "ORDER BY sale_share_pct_45d DESC NULLS LAST" in sql_share_45d
sql_count_45d, _ = build_sale_share_query(sort="count_45d_desc")
assert "ORDER BY listings_45d DESC NULLS LAST" in sql_count_45d
def test_summary_histogram_buckets_cover_spec():
@ -169,8 +219,10 @@ def test_get_sale_share_list_200(buildings_app: FastAPI):
"lat": 56.8,
"lon": 60.6,
"sale_share_pct": 12.5,
"sale_share_pct_45d": 16.7,
"over_100": False,
"active_secondary": 3,
"listings_45d": 4,
"flat_count_effective": 24,
"gar_match_method": None,
"median_price_rub": 5_000_000,
@ -190,6 +242,41 @@ def test_get_sale_share_list_200(buildings_app: FastAPI):
assert body[0]["house_id"] == 7
assert body[0]["over_100"] is False
assert body[0]["sale_share_pct"] == 12.5
assert body[0]["sale_share_pct_45d"] == 16.7
assert body[0]["listings_45d"] == 4
def test_get_sale_share_churn_only_row(buildings_app: FastAPI):
"""Дом с 0 активных, но 45d-листингами проходит OR-фильтр и несёт оба поля."""
row = {
"house_id": 99,
"address": "Удельная, 1/1",
"lat": 56.9,
"lon": 60.7,
"sale_share_pct": 0.0,
"sale_share_pct_45d": 22.7,
"over_100": False,
"active_secondary": 0,
"listings_45d": 5,
"flat_count_effective": 22,
"gar_match_method": "canon",
"median_price_rub": None,
"median_price_per_m2": None,
"avg_days_on_market": None,
"year_built": 1975,
"house_type": "brick",
"total_floors": 9,
"series_name": None,
"is_emergency": False,
}
client = _client_with_rows(buildings_app, _mapped([row]))
resp = client.get("/api/v1/buildings/sale-share?min_pct=10&sort=share_45d_desc")
assert resp.status_code == 200
body = resp.json()
assert body[0]["house_id"] == 99
assert body[0]["active_secondary"] == 0
assert body[0]["sale_share_pct_45d"] == 22.7
assert body[0]["listings_45d"] == 5
def test_get_sale_share_empty_when_no_gar(buildings_app: FastAPI):
@ -229,21 +316,32 @@ def test_get_summary_zero_fills_histogram(buildings_app: FastAPI):
"total_secondary_buildings": 10,
"buildings_with_denominator": 4,
"coverage_pct": 40.0,
"max_pct": 250.0,
"max_pct": 95.0,
"p95_pct": 33.3,
"max_pct_45d": 98.0,
"p95_pct_45d": 38.1,
}
)
# handler делает 3 запроса: scalars, histogram(now), histogram(45d).
hist = _mapped([{"bucket": "0-5", "count": 2}, {"bucket": "100+", "count": 1}])
client = _client_with_rows(buildings_app, scalars, hist)
hist_45d = _mapped([{"bucket": "5-10", "count": 3}, {"bucket": "50-100", "count": 1}])
client = _client_with_rows(buildings_app, scalars, hist, hist_45d)
resp = client.get("/api/v1/buildings/sale-share/summary")
assert resp.status_code == 200
body = resp.json()
assert body["total_secondary_buildings"] == 10
assert body["buildings_with_denominator"] == 4
assert body["coverage_pct"] == 40.0
# все 7 корзин присутствуют, недостающие — count 0, порядок фиксирован
assert body["max_pct_45d"] == 98.0
assert body["p95_pct_45d"] == 38.1
# обе гистограммы: все 7 корзин, недостающие — count 0, порядок фиксирован
assert [b["bucket"] for b in body["histogram"]] == list(HISTOGRAM_BUCKETS)
assert [b["bucket"] for b in body["histogram_45d"]] == list(HISTOGRAM_BUCKETS)
counts = {b["bucket"]: b["count"] for b in body["histogram"]}
assert counts["0-5"] == 2
assert counts["100+"] == 1
assert counts["20-30"] == 0
counts_45d = {b["bucket"]: b["count"] for b in body["histogram_45d"]}
assert counts_45d["5-10"] == 3
assert counts_45d["50-100"] == 1
assert counts_45d["0-5"] == 0