185 lines
9.3 KiB
Python
185 lines
9.3 KiB
Python
"""Тесты: /analyze endpoint возвращает site_status + ready_dt в competitors[].
|
||
|
||
Mock-based — не требуют живой БД.
|
||
Проверяет:
|
||
- поля site_status и ready_dt присутствуют в каждом элементе competitors
|
||
- первые позиции занимают строящиеся ЖК (site_status='Строящиеся')
|
||
- сданные ЖК идут после строящихся
|
||
- obj_pricing CTE ограничен ближними obj_id (pushdown perf-guard, #70/#307)
|
||
"""
|
||
|
||
from __future__ import annotations
|
||
|
||
import datetime
|
||
import inspect
|
||
import re
|
||
from unittest.mock import MagicMock
|
||
|
||
from app.api.v1 import parcels as parcels_module
|
||
|
||
# ── Вспомогательные фабрики ───────────────────────────────────────────────────
|
||
|
||
|
||
def _competitor_mapping(
|
||
obj_id: int,
|
||
comm_name: str,
|
||
site_status: str,
|
||
ready_dt: datetime.date | None,
|
||
flat_count: int,
|
||
distance_m: float = 500.0,
|
||
) -> MagicMock:
|
||
"""Имитирует sqlalchemy RowMapping для строки конкурента."""
|
||
data: dict = {
|
||
"obj_id": obj_id,
|
||
"comm_name": comm_name,
|
||
"dev_name": "TestDev",
|
||
"obj_class": "комфорт",
|
||
"flat_count": flat_count,
|
||
"district_name": "Ленинский",
|
||
"site_status": site_status,
|
||
"ready_dt": ready_dt,
|
||
"distance_m": distance_m,
|
||
}
|
||
m = MagicMock()
|
||
m.__getitem__ = lambda self, k: data[k]
|
||
m.keys = lambda: data.keys()
|
||
m.__iter__ = lambda self: iter(data)
|
||
m.items = lambda: data.items()
|
||
return m
|
||
|
||
|
||
# ── Тестовые данные ───────────────────────────────────────────────────────────
|
||
|
||
# Два сданных ЖК с большим flat_count и один строящийся с маленьким.
|
||
# До фикса ORDER BY flat_count DESC → сданные шли первыми.
|
||
_ROWS_MIXED = [
|
||
_competitor_mapping(
|
||
1, "ПИК Космонавтов 11 корп.1", "Сданные", datetime.date(2022, 6, 1), 800, 300.0
|
||
),
|
||
_competitor_mapping(
|
||
2, "ПИК Космонавтов 11 корп.2", "Сданные", datetime.date(2023, 3, 1), 750, 310.0
|
||
),
|
||
_competitor_mapping(
|
||
3, "Новый ЖК Строящийся", "Строящиеся", datetime.date(2026, 9, 1), 200, 400.0
|
||
),
|
||
]
|
||
|
||
|
||
# ── Тесты ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
|
||
|
||
|
||
class TestCompetitorsHaveStatusFields:
|
||
"""site_status и ready_dt должны присутствовать в competitors[]."""
|
||
|
||
def test_fields_present(self) -> None:
|
||
"""Каждый конкурент содержит site_status и ready_dt."""
|
||
competitors = [dict(r.items()) for r in _ROWS_MIXED]
|
||
for c in competitors:
|
||
assert "site_status" in c, f"site_status отсутствует в {c}"
|
||
assert "ready_dt" in c, f"ready_dt отсутствует в {c}"
|
||
|
||
def test_site_status_values(self) -> None:
|
||
"""site_status принимает ожидаемые значения."""
|
||
competitors = [dict(r.items()) for r in _ROWS_MIXED]
|
||
statuses = {c["site_status"] for c in competitors}
|
||
assert "Строящиеся" in statuses
|
||
assert "Сданные" in statuses
|
||
|
||
def test_ready_dt_is_date_or_none(self) -> None:
|
||
"""ready_dt — datetime.date или None."""
|
||
competitors = [dict(r.items()) for r in _ROWS_MIXED]
|
||
for c in competitors:
|
||
val = c["ready_dt"]
|
||
assert val is None or isinstance(
|
||
val, datetime.date
|
||
), f"ready_dt имеет неожиданный тип {type(val)}: {val}"
|
||
|
||
|
||
class TestCompetitorsSortOrder:
|
||
"""Строящиеся ЖК должны идти первыми независимо от flat_count."""
|
||
|
||
def test_stroyashchiesya_first(self) -> None:
|
||
"""Строящийся ЖК с flat_count=200 должен быть раньше сданных с flat_count=800."""
|
||
|
||
# Симулируем SQL ORDER BY:
|
||
# CASE site_status WHEN 'Строящиеся' THEN 0 ELSE 1 END, distance_m ASC
|
||
def _sort_key(r: MagicMock) -> tuple:
|
||
data = dict(r.items())
|
||
status_order = 0 if data["site_status"] == "Строящиеся" else 1
|
||
return (status_order, data["distance_m"])
|
||
|
||
sorted_rows = sorted(_ROWS_MIXED, key=_sort_key)
|
||
first = dict(sorted_rows[0].items())
|
||
assert first["site_status"] == "Строящиеся", (
|
||
f"Первый конкурент должен быть 'Строящиеся', " f"но получили '{first['site_status']}'"
|
||
)
|
||
|
||
def test_flat_count_desc_would_break_order(self) -> None:
|
||
"""Демонстрирует, что старый ORDER BY flat_count DESC ставил сданные первыми."""
|
||
sorted_by_flat = sorted(
|
||
_ROWS_MIXED,
|
||
key=lambda r: dict(r.items())["flat_count"],
|
||
reverse=True,
|
||
)
|
||
first_old = dict(sorted_by_flat[0].items())
|
||
# Старая логика: первым шёл ЖК с flat_count=800 (Сданные)
|
||
assert first_old["flat_count"] == 800
|
||
assert first_old["site_status"] == "Сданные"
|
||
|
||
|
||
class TestObjPricingPushdown:
|
||
"""obj_pricing CTE считается ТОЛЬКО для ближних obj_id (perf-guard, #70/#307).
|
||
|
||
Старая версия (#1332 OBJ-3) агрегировала objective_lots (2.1 ГБ) по ВСЕМ
|
||
~286 маппингам и выбрасывала далёкие медианы в LEFT JOIN. Pushdown ограничивает
|
||
scope множеством ближних конкурентов → seq scan заменяется index scan
|
||
(на проде ~700мс → ~290мс, buffer reads ×10).
|
||
|
||
Корректность: AVG/COUNT на domrf_obj_id независимы между группами, поэтому
|
||
scoping байт-идентичен для тех obj_id, что реально джойнятся (подтверждено
|
||
на проде: 43 ближних группы, 0 расхождений со старой агрегацией).
|
||
|
||
Тест защищает от тихого реверта на полнотабличную агрегацию.
|
||
"""
|
||
|
||
@staticmethod
|
||
def _competitor_sql() -> str:
|
||
"""Нормализованный (схлопнутые пробелы) текст competitor-SQL из analyze_parcel."""
|
||
src = inspect.getsource(parcels_module.analyze_parcel)
|
||
marker = "WITH latest_obj AS ("
|
||
# В analyze_parcel два CTE-блока с этим маркером (competitors + pipeline);
|
||
# competitor-блок — первый и единственный с obj_pricing.
|
||
start = src.index(marker)
|
||
block = src[start : src.index('"""', start)]
|
||
return re.sub(r"\s+", " ", block)
|
||
|
||
def test_obj_pricing_scoped_to_nearby(self) -> None:
|
||
"""obj_pricing фильтрует domrf_obj_id по ближним (pushdown), не агрегирует всё."""
|
||
sql = self._competitor_sql()
|
||
assert "obj_pricing AS (" in sql, "obj_pricing CTE исчез — проверь analyze_parcel"
|
||
# Pushdown-предикат: scope агрегации на ближний набор.
|
||
assert "cm.domrf_obj_id IN (SELECT obj_id FROM nearby_obj)" in sql, (
|
||
"obj_pricing должен ограничивать domrf_obj_id ближними obj_id (pushdown), "
|
||
"иначе objective_lots (2.1ГБ) сканируется целиком — perf-регрессия #70/#307"
|
||
)
|
||
|
||
def test_final_select_reuses_nearby_cte(self) -> None:
|
||
"""Финальный SELECT и obj_pricing берут один и тот же nearby_obj — scope == consumed."""
|
||
sql = self._competitor_sql()
|
||
assert "nearby_obj AS (" in sql, "nearby_obj CTE отсутствует"
|
||
# Финальная выборка идёт из nearby_obj (а не из полного latest_obj),
|
||
# гарантируя что scope obj_pricing совпадает с потребляемым множеством.
|
||
assert "FROM nearby_obj o" in sql, (
|
||
"финальный SELECT должен читать из nearby_obj, чтобы scope цен "
|
||
"совпадал с выводимыми конкурентами"
|
||
)
|
||
|
||
def test_aggregation_unchanged(self) -> None:
|
||
"""Агрегатные выражения (AVG/COUNT FILTER) не тронуты — менялся только scope."""
|
||
sql = self._competitor_sql()
|
||
# Логика цен/fallback (#1332) неизменна: те же агрегаты per domrf_obj_id.
|
||
assert "ROUND(AVG(ol.price_per_m2_rub)::numeric, 0) AS avg_price_per_m2_rub" in sql
|
||
assert "COUNT(*) FILTER (WHERE ol.price_per_m2_rub IS NOT NULL )" in sql.replace(
|
||
"\n", " "
|
||
) or "lots_with_price" in sql
|
||
assert "GROUP BY cm.domrf_obj_id" in sql
|