"""Unit tests for #651/#652 v2 — same-building anchor (validated, 55 golden cases).

Покрываем чистые helpers (без БД): нормализатор адреса, свёртку комплов в anchor,
hard guardrail; и full estimate path с замоканным `_fetch_anchor_comps`:
  (a) premium lift (Хохрякова 48: 399k/472k/684k → est ~550k, real 684k в range),
  (b) economy NO overshoot (guardrail не раздувает),
  (c) address alias («Ткачёва 13» → «Ткачей 13»),
  (d) base-house-number match через corpus-литеры,
  (e) флаг OFF ⇒ неизменный радиусный результат,
  (f) expected_sold консистентен после якоря (no double-discount).
"""

import os
from datetime import UTC, datetime
from typing import Any

# Settings требует DATABASE_URL при инициализации (fail-fast, C-3).
os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost/test_db")

from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock, patch

import anyio

from app.services.estimator import (
    _compute_same_building_anchor,
    _normalize_building_key,
)

# ── Address normalizer ──────────────────────────────────────────────────────


def test_normalize_alias_tkacheva_to_tkachei() -> None:
    """golden «Ткачёва 13» нормализуется к БД-улице «ткачей» + дом 13 (ё→е + alias)."""
    street, base, letter = _normalize_building_key("Екатеринбург, ул. Ткачёва, 13")
    assert street == "ткачей"
    assert base == 13
    assert letter is None


def test_normalize_base_house_across_corpus_letter() -> None:
    """«8 Марта 204Г» → street «8 марта», base 204, letter 'г' (литера сохранена)."""
    street, base, letter = _normalize_building_key("Екатеринбург, улица 8 Марта, 204Г")
    assert street == "8 марта"
    assert base == 204
    assert letter == "г"


def test_normalize_slash_corpus_collapses_to_base() -> None:
    """«4/2», «9/1» → base 4/9, корпус-slash отброшен (тот же дом)."""
    _, base1, letter1 = _normalize_building_key("Екатеринбург, ул. Мраморская, 4/2")
    assert base1 == 4
    assert letter1 is None
    _, base2, _ = _normalize_building_key("Екатеринбург, Олимпийская набережная, 9/1")
    assert base2 == 9


def test_normalize_empty_address() -> None:
    assert _normalize_building_key(None) == (None, None, None)
    assert _normalize_building_key("") == (None, None, None)


# ── Pure anchor compute ─────────────────────────────────────────────────────


def _comp(ppm2: int, area: float | None = None, rooms: int | None = None) -> dict[str, Any]:
    return {"price_per_m2": ppm2, "area_m2": area, "rooms": rooms}


def test_anchor_premium_lift_hohryakova48() -> None:
    """Зеркало Хохрякова 48: комплы 399k/472k/684k, target 4к/146 → est_ppm² поднят,
    реал 684k попадает в диапазон. Радиусная медиана сильно ниже — якорь её заменяет."""
    comps = [
        _comp(399_478, area=153.2, rooms=3),
        _comp(472_298, area=110.1, rooms=3),
        _comp(683_995, area=146.2, rooms=4),
    ]
    res = _compute_same_building_anchor(
        comps,
        area_target=146.2,
        rooms_target=4,
        tier="A",
        sigma=0.18,
        rooms_boost=1.6,
    )
    assert res is not None
    # rooms-boost на флагман-компл (rooms=4 == target) + area-вес тянут anchor к ~566k
    # (sim дал ~552k) — заметно выше радиусной медианы (~210k), что и есть фикс.
    assert res["anchor_ppm2"] >= 470_000
    assert 520_000 <= res["anchor_sold_ppm2"] <= 600_000
    # реал 684k должен попасть в диапазон point ± k·fsd (range_high ≥ real×0.95).
    point_ppm2 = res["anchor_sold_ppm2"]
    half = 1.65 * res["fsd"]
    assert point_ppm2 * (1.0 + half) >= 683_995 * 0.95


def test_anchor_olimp13_flagship_area_matched_no_uplift_needed() -> None:
    """Олимп 13 пентхаус: флагман 996k сам area+rooms-matched с target 207.9 →
    weighted mean уже ≈996k (реал 996k), uplift не нужен (был бы избыточен)."""
    comps = [
        _comp(373_444, area=96.4, rooms=3),
        _comp(468_750, area=96.0, rooms=2),
        _comp(995_671, area=208.0, rooms=3),
    ]
    res = _compute_same_building_anchor(
        comps, area_target=207.9, rooms_target=3, tier="A", sigma=0.18, rooms_boost=1.6
    )
    assert res is not None
    # Флагман доминирует вес → anchor ≈ 996k, реал 996k подтверждён.
    assert res["anchor_ppm2"] >= 900_000
    assert res["used_uplift"] is False  # mean уже ≥ p70 → uplift избыточен


def test_anchor_premium_uplift_when_mean_dilutes() -> None:
    """premium uplift срабатывает когда премиум-компл НЕ area-similar (mean занижает),
    а target — топ-юнит дома (≥p66) И Tier A → берём верхний квантиль p70."""
    comps = [
        _comp(900_000, area=60.0, rooms=1),  # дорогой, но малая площадь → area-вес низкий
        _comp(300_000, area=200.0, rooms=3),
        _comp(320_000, area=210.0, rooms=3),
    ]
    res = _compute_same_building_anchor(
        comps, area_target=205.0, rooms_target=3, tier="A", sigma=0.18, rooms_boost=1.6
    )
    assert res is not None
    assert res["used_uplift"] is True
    assert res["anchor_ppm2"] >= 500_000  # подтянут к p70, не к дил. mean ~310k


def test_anchor_uplift_skipped_off_tier_a() -> None:
    """uplift только Tier A — на Tier C (micro-radius) не применяется (комплы не из дома)."""
    comps = [
        _comp(900_000, area=60.0, rooms=1),
        _comp(300_000, area=200.0, rooms=3),
        _comp(320_000, area=210.0, rooms=3),
    ]
    res = _compute_same_building_anchor(
        comps, area_target=205.0, rooms_target=3, tier="C", sigma=0.18, rooms_boost=1.6
    )
    assert res is not None
    assert res["used_uplift"] is False


def test_anchor_economy_no_overshoot() -> None:
    """Эконом (Ильича 28): дешёвые комплы ~112k → guardrail не раздувает, anchor ~112k."""
    comps = [_comp(112_500, area=64.0, rooms=3), _comp(112_500, area=63.0, rooms=3)]
    res = _compute_same_building_anchor(
        comps,
        area_target=63.0,
        rooms_target=3,
        tier="A",
        sigma=0.18,
        rooms_boost=1.6,
    )
    assert res is not None
    # mean ~112.5k; haircut эконом-band 7% → sold ~104.6k. НЕ раздут вверх.
    assert 100_000 <= res["anchor_sold_ppm2"] <= 113_000
    # uplift не сработал (все комплы одной площади, p66≈target, p70≈mean → no lift вверх).
    assert res["anchor_sold_ppm2"] < res["anchor_ppm2"] + 1  # haircut только вниз


def test_anchor_guardrail_floor_on_min_comp() -> None:
    """Guardrail-floor (применяется у caller'а) = min(comp)×(1−tol); helper отдаёт comp_min."""
    comps = [_comp(400_000, area=100.0, rooms=2), _comp(600_000, area=100.0, rooms=2)]
    res = _compute_same_building_anchor(
        comps, area_target=100.0, rooms_target=2, tier="A", sigma=0.18, rooms_boost=1.6
    )
    assert res is not None
    assert res["comp_min_ppm2"] == 400_000


def test_anchor_none_when_no_comps() -> None:
    assert (
        _compute_same_building_anchor(
            [], area_target=50.0, rooms_target=1, tier="A", sigma=0.18, rooms_boost=1.6
        )
        is None
    )


def test_anchor_null_area_neutral_weight() -> None:
    """Комплы без площади (Yandex) судятся только по комнатам — area-вес 1.0, не падает."""
    comps = [_comp(300_000, area=None, rooms=2), _comp(320_000, area=None, rooms=2)]
    res = _compute_same_building_anchor(
        comps, area_target=70.0, rooms_target=2, tier="A", sigma=0.18, rooms_boost=1.6
    )
    assert res is not None
    # rooms совпали у обоих → equal weights → anchor ≈ mean 310k, haircut mid 5%.
    assert abs(res["anchor_ppm2"] - 310_000) < 1_000


# ── Full estimate path (mocked I/O) ─────────────────────────────────────────


def _make_listing(*, price_per_m2: float, area_m2: float = 60.0) -> dict[str, Any]:
    return {
        "source": "cian",
        "source_url": "https://cian.ru/offer/1",
        "address": "ЕКБ, ул. Хохрякова, 48",
        "lat": 56.830,
        "lon": 60.592,
        "rooms": 4,
        "area_m2": area_m2,
        "floor": 5,
        "total_floors": 14,
        "price_rub": price_per_m2 * area_m2,
        "price_per_m2": price_per_m2,
        "listing_date": datetime(2026, 5, 1),
        "days_on_market": 10,
        "photo_urls": [],
        "scraped_at": datetime(2026, 5, 20, tzinfo=UTC),
        "distance_m": 0.0,
        "relevance_score": 0.0,
        "listing_segment": "premium",
    }


# Радиусные аналоги — НИЗКИЕ (массовая застройка рядом размывает премиум).
_RADIUS_ANALOGS: list[dict[str, Any]] = [
    _make_listing(price_per_m2=200_000.0),
    _make_listing(price_per_m2=210_000.0),
    _make_listing(price_per_m2=220_000.0),
]

# Same-building комплы Хохрякова 48 (флагман 684k внутри).
_SB_COMPS_PREMIUM: list[dict[str, Any]] = [
    {"price_per_m2": 399_478, "area_m2": 153.2, "rooms": 3},
    {"price_per_m2": 472_298, "area_m2": 110.1, "rooms": 3},
    {"price_per_m2": 683_995, "area_m2": 146.2, "rooms": 4},
]


def _make_fake_geo():
    from app.services.geocoder import GeocodeResult

    return GeocodeResult(
        lat=56.830,
        lon=60.592,
        full_address="Свердловская обл., Екатеринбург, ул. Хохрякова, 48",
        provider="nominatim",
    )


def _make_payload(area: float = 146.2, rooms: int = 4):
    from app.schemas.trade_in import TradeInEstimateInput

    return TradeInEstimateInput(
        address="Екатеринбург, ул. Хохрякова, 48",
        area_m2=area,
        rooms=rooms,
        floor=5,
        total_floors=14,
    )


def _run_estimate(
    *,
    anchor_comps: list[dict[str, Any]],
    anchor_tier: str | None,
    flag_enabled: bool = True,
    ratio_tuple: tuple[float | None, str | None] = (0.92, "per_rooms"),
    payload=None,
):
    """estimate_quality со всеми I/O застабленными; _fetch_anchor_comps форсирован."""
    from app.core.config import settings
    from app.services.estimator import estimate_quality

    db = MagicMock()
    pl = payload or _make_payload()

    async def _run():
        with (
            patch.object(settings, "estimate_same_building_anchor_enabled", flag_enabled),
            patch("app.services.estimator.geocode", new=AsyncMock(return_value=_make_fake_geo())),
            patch("app.services.estimator.dadata_clean_address", new=AsyncMock(return_value=None)),
            patch("app.services.estimator.match_house_readonly", return_value=None),
            patch("app.services.estimator.get_house_metadata", new=AsyncMock(return_value=None)),
            patch(
                "app.services.estimator._fetch_analogs",
                return_value=(list(_RADIUS_ANALOGS), False, "W"),
            ),
            patch("app.services.estimator._fetch_deals", return_value=[]),
            patch("app.services.estimator._fetch_dkp_corridor", return_value=None),
            patch(
                "app.services.estimator._fetch_anchor_comps",
                return_value=(list(anchor_comps), anchor_tier),
            ),
            patch("app.services.estimator._fetch_house_imv_anchor", return_value=None),
            patch(
                "app.services.estimator._get_or_fetch_imv_cached", new=AsyncMock(return_value=None)
            ),
            patch(
                "app.services.estimator._get_or_fetch_yandex_valuation_cached",
                new=AsyncMock(return_value=None),
            ),
            patch(
                "app.services.estimator.estimate_via_cian_valuation",
                new=AsyncMock(return_value=None),
            ),
            patch("app.services.estimator._get_asking_sold_ratio", return_value=ratio_tuple),
        ):
            return await estimate_quality(pl, db)

    return anyio.run(_run)


def test_estimate_premium_lift_real_in_range() -> None:
    """(a) Хохрякова 48: радиус ~210k размывает → якорь поднимает, реал 684k в range."""
    est = _run_estimate(anchor_comps=_SB_COMPS_PREMIUM, anchor_tier="A")
    radius_median = int(210_000 * 146.2)  # старый радиусный headline
    # Якорь заменил радиусную медиану и поднял её.
    assert est.median_price_rub > radius_median
    assert est.median_price_per_m2 >= 450_000
    # Реальная цена флагмана 684k×146.2 ≈ 100М должна попасть в [range_low, range_high].
    real = int(683_995 * 146.2)
    assert est.range_low_rub <= est.median_price_rub <= est.range_high_rub
    assert est.range_high_rub >= int(real * 0.9)


def test_estimate_economy_no_regression() -> None:
    """(b) Эконом-комплы ~112k → guardrail не раздувает, headline ≈ комплов."""
    eco_comps = [
        {"price_per_m2": 112_500, "area_m2": 64.0, "rooms": 3},
        {"price_per_m2": 112_500, "area_m2": 63.0, "rooms": 3},
    ]
    est = _run_estimate(
        anchor_comps=eco_comps,
        anchor_tier="A",
        payload=_make_payload(area=63.0, rooms=3),
    )
    # ~112.5k × haircut 7% × area; НЕ раздут вверх (overshoot-guard).
    assert est.median_price_per_m2 <= 113_000
    assert est.median_price_per_m2 >= 100_000


def test_estimate_flag_off_unchanged_radius_result() -> None:
    """(e) Флаг OFF ⇒ headline = радиусная медиана (210k×146.2), якорь не трогает."""
    est_off = _run_estimate(anchor_comps=_SB_COMPS_PREMIUM, anchor_tier="A", flag_enabled=False)
    # Радиусная медиана из _RADIUS_ANALOGS = median(200,210,220)=210k.
    assert est_off.median_price_per_m2 == 210_000
    assert est_off.median_price_rub == int(210_000 * 146.2)


def test_estimate_expected_sold_consistency_after_anchor() -> None:
    """(f) При сработавшем якоре expected_sold == headline (haircut уже внутри —
    no double-discount per-rooms ratio'м)."""
    est = _run_estimate(anchor_comps=_SB_COMPS_PREMIUM, anchor_tier="A")
    assert est.expected_sold_price_rub == est.median_price_rub
    assert est.expected_sold_per_m2 == est.median_price_per_m2
    assert est.expected_sold_range_high_rub == est.range_high_rub
    assert est.expected_sold_range_low_rub == est.range_low_rub


def test_estimate_tier_d_fallback_keeps_radius() -> None:
    """anchor_tier=None (Tier D) → headline остаётся радиусной медианой (210k)."""
    est = _run_estimate(anchor_comps=[], anchor_tier=None)
    assert est.median_price_per_m2 == 210_000


def test_estimate_range_covers_same_building_comp_spread() -> None:
    """range_high покрывает RAW max same-building компла (видовой/топ-юнит дома не
    вылетает за диапазон — зеркало 8 Марта 204Г view-кейса)."""
    # comp max 255_459 ppm² — самый дорогой лот в доме (видовой). target — рядовой.
    view_comps = [
        {"price_per_m2": 124_309, "area_m2": 54.3, "rooms": 2},
        {"price_per_m2": 200_000, "area_m2": 63.0, "rooms": 2},
        {"price_per_m2": 255_459, "area_m2": 34.8, "rooms": 1},
    ]
    est = _run_estimate(
        anchor_comps=view_comps,
        anchor_tier="A",
        payload=_make_payload(area=63.4, rooms=2),
    )
    # range_high покрывает comp max в asking-пространстве (255_459 × area).
    assert est.range_high_rub >= int(255_459 * 63.4)


def test_anchor_exposes_comp_max() -> None:
    """anchor dict отдаёт comp_max_ppm2 (нужен caller'у для spread-coverage)."""
    res = _compute_same_building_anchor(
        [_comp(300_000, area=60.0, rooms=2), _comp(500_000, area=60.0, rooms=2)],
        area_target=60.0,
        rooms_target=2,
        tier="A",
        sigma=0.18,
        rooms_boost=1.6,
    )
    assert res is not None
    assert res["comp_max_ppm2"] == 500_000
    assert res["comp_min_ppm2"] == 300_000