refactor(generator): нормализованное имя вместо имени в DDS, тесты на имена сняты
- Зачем:
- контракт вёл себя как хозяин чужого слоя: поле называлось dds_name, в
описании стоял столбец «Имя в DDS», а два теста прибивали имена
гвоздями. Спека же задала вид имени (snake_case), а не список: имена
атрибутов складывает модель данных DDS, и решать это не трекеру.
- Что:
- поле контракта и столбец описания стали нормализованным именем: имя
источника в нашем стиле. В описании и в докстринге сказано прямо, что
слой DDS называет атрибуты по своей модели.
- сняты оба теста на имена — копия имён DDS и конспект состава по
мастер-спеке. Они не проверяли верность имени, только неизменность, а
неизменность и так сторожит пересборка описания: молчаливой правки
контракта не бывает, она всплывает диффом документа.
- остались проверки формы: 47 колонок, уникальность, стили имён,
заполненность, согласие типов numpy и ClickHouse, порядок групп.
- спека генератора (раздел 3) и CONTEXT.md согласованы тем же
коммитом: уточнение внесено как расхождение, найденное при исполнении.
- Проверка:
- make test (248 тестов), make lint, make config-test;
- make docs, затем git diff --exit-code docs/ — пусто.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -20,10 +20,12 @@
|
||||
- `numpy_dtype` — чем колонка представлена внутри генератора; у массивов это
|
||||
тип элемента. Строки живут в `object`-массивах: numpy-строки фиксированной
|
||||
длины стенду ничего не дают.
|
||||
- `dds_name` — наше snake_case-имя, под которым колонка появится в DDS.
|
||||
Перевод механический, акроним идёт одним куском (`utm_source`, `has_gclid`,
|
||||
- `normalized_name` — то же имя в нашем стиле: snake_case, механический
|
||||
перевод имени источника, акроним одним куском (`utm_source`, `has_gclid`,
|
||||
`ip_address`); единственное исключение — `client_timezone`: «timezone»
|
||||
пишем одним словом.
|
||||
пишем одним словом. Это имя источника, приведённое к нашему стилю, а не
|
||||
имя атрибута в модели данных: слой DDS складывает свою модель и называет
|
||||
атрибуты по ней — нормализованное имя ему отправная точка, не обязанность.
|
||||
- `group` — раздел описания выгрузки; колонки одной группы идут подряд.
|
||||
- `comment` — строка описания для менти, попадает в документ как есть.
|
||||
|
||||
@@ -54,7 +56,7 @@ class Column:
|
||||
name: str
|
||||
clickhouse_type: str
|
||||
numpy_dtype: str
|
||||
dds_name: str
|
||||
normalized_name: str
|
||||
group: ColumnGroup
|
||||
comment: str
|
||||
|
||||
@@ -64,7 +66,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="WatchID",
|
||||
clickhouse_type="UInt64",
|
||||
numpy_dtype="uint64",
|
||||
dds_name="watch_id",
|
||||
normalized_name="watch_id",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="id события — хита; держится ниже 2^53, выше числа в JSON округляются",
|
||||
),
|
||||
@@ -72,7 +74,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="VisitID",
|
||||
clickhouse_type="UInt64",
|
||||
numpy_dtype="uint64",
|
||||
dds_name="visit_id",
|
||||
normalized_name="visit_id",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="id визита от генератора — эталон лабы: собери сессии сам и сравни",
|
||||
),
|
||||
@@ -80,7 +82,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="ClientID",
|
||||
clickhouse_type="UInt64",
|
||||
numpy_dtype="uint64",
|
||||
dds_name="client_id",
|
||||
normalized_name="client_id",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="анонимный id браузера — кука; по хешу от неё таблица шардируется",
|
||||
),
|
||||
@@ -88,7 +90,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="CounterID",
|
||||
clickhouse_type="UInt32",
|
||||
numpy_dtype="uint32",
|
||||
dds_name="counter_id",
|
||||
normalized_name="counter_id",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="id счётчика: на стенде константа, сайт один",
|
||||
),
|
||||
@@ -96,7 +98,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="EventDate",
|
||||
clickhouse_type="Date",
|
||||
numpy_dtype="datetime64[D]",
|
||||
dds_name="event_date",
|
||||
normalized_name="event_date",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="дата события; по ней режется партиция",
|
||||
),
|
||||
@@ -104,7 +106,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="UTCEventTime",
|
||||
clickhouse_type="DateTime",
|
||||
numpy_dtype="datetime64[s]",
|
||||
dds_name="utc_event_time",
|
||||
normalized_name="utc_event_time",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="время события в UTC — единственная метка времени, как у Метрики",
|
||||
),
|
||||
@@ -112,7 +114,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="ClientTimeZone",
|
||||
clickhouse_type="Int16",
|
||||
numpy_dtype="int16",
|
||||
dds_name="client_timezone",
|
||||
normalized_name="client_timezone",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="смещение часового пояса клиента от UTC, в минутах",
|
||||
),
|
||||
@@ -120,7 +122,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="EventType",
|
||||
clickhouse_type="LowCardinality(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="event_type",
|
||||
normalized_name="event_type",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="тип события: pageview, add_to_cart, purchase — добавка стенда,"
|
||||
" у Метрики такого поля нет",
|
||||
@@ -129,7 +131,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="Sign",
|
||||
clickhouse_type="Int8",
|
||||
numpy_dtype="int8",
|
||||
dds_name="sign",
|
||||
normalized_name="sign",
|
||||
group=ColumnGroup.IDENTIFIERS,
|
||||
comment="всегда 1: колонка формата, исправлений записей генератор не шлёт",
|
||||
),
|
||||
@@ -137,7 +139,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="URL",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="url",
|
||||
normalized_name="url",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="адрес страницы события",
|
||||
),
|
||||
@@ -145,7 +147,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="Referer",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="referer",
|
||||
normalized_name="referer",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="адрес, с которого посетитель пришёл на страницу",
|
||||
),
|
||||
@@ -153,7 +155,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="Title",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="title",
|
||||
normalized_name="title",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="заголовок страницы",
|
||||
),
|
||||
@@ -161,7 +163,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="UTMSource",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="utm_source",
|
||||
normalized_name="utm_source",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="метка utm_source: площадка перехода",
|
||||
),
|
||||
@@ -169,7 +171,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="UTMMedium",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="utm_medium",
|
||||
normalized_name="utm_medium",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="метка utm_medium: тип трафика",
|
||||
),
|
||||
@@ -177,7 +179,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="UTMCampaign",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="utm_campaign",
|
||||
normalized_name="utm_campaign",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="метка utm_campaign: рекламная кампания",
|
||||
),
|
||||
@@ -185,7 +187,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="UTMContent",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="utm_content",
|
||||
normalized_name="utm_content",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="метка utm_content: что различает объявления одной кампании",
|
||||
),
|
||||
@@ -193,7 +195,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="UTMTerm",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="utm_term",
|
||||
normalized_name="utm_term",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="метка utm_term: ключевое слово перехода",
|
||||
),
|
||||
@@ -201,7 +203,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="LastTrafficSource",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="last_traffic_source",
|
||||
normalized_name="last_traffic_source",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="последний источник трафика: organic, direct, ad и подобные",
|
||||
),
|
||||
@@ -209,7 +211,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="HasGCLID",
|
||||
clickhouse_type="UInt8",
|
||||
numpy_dtype="uint8",
|
||||
dds_name="has_gclid",
|
||||
normalized_name="has_gclid",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="1, если в адресе была метка Google Ads",
|
||||
),
|
||||
@@ -217,7 +219,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="YCLID",
|
||||
clickhouse_type="UInt64",
|
||||
numpy_dtype="uint64",
|
||||
dds_name="yclid",
|
||||
normalized_name="yclid",
|
||||
group=ColumnGroup.PAGE,
|
||||
comment="id клика Яндекс Директа; без метки — 0",
|
||||
),
|
||||
@@ -225,7 +227,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="Browser",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="browser",
|
||||
normalized_name="browser",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="браузер посетителя",
|
||||
),
|
||||
@@ -233,7 +235,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="BrowserMajorVersion",
|
||||
clickhouse_type="UInt16",
|
||||
numpy_dtype="uint16",
|
||||
dds_name="browser_major_version",
|
||||
normalized_name="browser_major_version",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="старшая версия браузера",
|
||||
),
|
||||
@@ -241,7 +243,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="BrowserLanguage",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="browser_language",
|
||||
normalized_name="browser_language",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="язык браузера",
|
||||
),
|
||||
@@ -249,7 +251,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="OperatingSystem",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="operating_system",
|
||||
normalized_name="operating_system",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="операционная система с версией",
|
||||
),
|
||||
@@ -257,7 +259,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="OperatingSystemRoot",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="operating_system_root",
|
||||
normalized_name="operating_system_root",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="семейство операционной системы, без версии",
|
||||
),
|
||||
@@ -265,7 +267,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="DeviceCategory",
|
||||
clickhouse_type="UInt8",
|
||||
numpy_dtype="uint8",
|
||||
dds_name="device_category",
|
||||
normalized_name="device_category",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="тип устройства кодами Метрики: 1 — десктоп, 2 — телефон,"
|
||||
" 3 — планшет, 4 — телевизор; у Метрики это строка, у нас число",
|
||||
@@ -274,7 +276,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="MobilePhoneModel",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="mobile_phone_model",
|
||||
normalized_name="mobile_phone_model",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="модель телефона; на десктопе пусто",
|
||||
),
|
||||
@@ -282,7 +284,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="ScreenWidth",
|
||||
clickhouse_type="UInt16",
|
||||
numpy_dtype="uint16",
|
||||
dds_name="screen_width",
|
||||
normalized_name="screen_width",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="ширина экрана в пикселях",
|
||||
),
|
||||
@@ -290,7 +292,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="ScreenHeight",
|
||||
clickhouse_type="UInt16",
|
||||
numpy_dtype="uint16",
|
||||
dds_name="screen_height",
|
||||
normalized_name="screen_height",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="высота экрана в пикселях",
|
||||
),
|
||||
@@ -298,7 +300,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="IPAddress",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="ip_address",
|
||||
normalized_name="ip_address",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="IP-адрес посетителя",
|
||||
),
|
||||
@@ -306,7 +308,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="RegionCountry",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="region_country",
|
||||
normalized_name="region_country",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="страна кодом ISO",
|
||||
),
|
||||
@@ -314,7 +316,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="RegionCity",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="region_city",
|
||||
normalized_name="region_city",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="город, название по-английски",
|
||||
),
|
||||
@@ -322,7 +324,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="RegionCountryID",
|
||||
clickhouse_type="UInt32",
|
||||
numpy_dtype="uint32",
|
||||
dds_name="region_country_id",
|
||||
normalized_name="region_country_id",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="числовой id страны в справочнике регионов Яндекса",
|
||||
),
|
||||
@@ -330,7 +332,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="RegionCityID",
|
||||
clickhouse_type="UInt32",
|
||||
numpy_dtype="uint32",
|
||||
dds_name="region_city_id",
|
||||
normalized_name="region_city_id",
|
||||
group=ColumnGroup.CLIENT,
|
||||
comment="числовой id города в том же справочнике",
|
||||
),
|
||||
@@ -338,7 +340,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="GoalsReached",
|
||||
clickhouse_type="Array(UInt32)",
|
||||
numpy_dtype="uint32",
|
||||
dds_name="goals_reached",
|
||||
normalized_name="goals_reached",
|
||||
group=ColumnGroup.PARAMS,
|
||||
comment="id достигнутых целей; на стенде их две — корзина и покупка",
|
||||
),
|
||||
@@ -346,7 +348,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="ParsedParamsKey1",
|
||||
clickhouse_type="Array(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="parsed_params_key1",
|
||||
normalized_name="parsed_params_key1",
|
||||
group=ColumnGroup.PARAMS,
|
||||
comment="свои параметры сайта, один уровень — например вариант A/B-теста",
|
||||
),
|
||||
@@ -354,7 +356,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="purchaseID",
|
||||
clickhouse_type="Array(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="purchase_id",
|
||||
normalized_name="purchase_id",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="номер заказа; у события purchase — один элемент",
|
||||
),
|
||||
@@ -362,7 +364,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="purchaseRevenue",
|
||||
clickhouse_type="Array(Float64)",
|
||||
numpy_dtype="float64",
|
||||
dds_name="purchase_revenue",
|
||||
normalized_name="purchase_revenue",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="выручка заказа глазами клиента; Float64, как у Метрики —"
|
||||
" на этом держится урок о расхождениях с бэкендом",
|
||||
@@ -371,7 +373,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="purchaseCurrency",
|
||||
clickhouse_type="Array(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="purchase_currency",
|
||||
normalized_name="purchase_currency",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="валюта заказа",
|
||||
),
|
||||
@@ -379,7 +381,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="purchaseCoupon",
|
||||
clickhouse_type="Array(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="purchase_coupon",
|
||||
normalized_name="purchase_coupon",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="купон заказа, если был применён",
|
||||
),
|
||||
@@ -387,7 +389,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="productID",
|
||||
clickhouse_type="Array(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="product_id",
|
||||
normalized_name="product_id",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="id товаров события",
|
||||
),
|
||||
@@ -395,7 +397,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="productName",
|
||||
clickhouse_type="Array(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="product_name",
|
||||
normalized_name="product_name",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="названия тех же товаров",
|
||||
),
|
||||
@@ -403,7 +405,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="productCategory",
|
||||
clickhouse_type="Array(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="product_category",
|
||||
normalized_name="product_category",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="категории тех же товаров",
|
||||
),
|
||||
@@ -411,7 +413,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="productPrice",
|
||||
clickhouse_type="Array(Int64)",
|
||||
numpy_dtype="int64",
|
||||
dds_name="product_price",
|
||||
normalized_name="product_price",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="цена за штуку целым числом: деньги генератор считает целыми",
|
||||
),
|
||||
@@ -419,7 +421,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="productQuantity",
|
||||
clickhouse_type="Array(UInt64)",
|
||||
numpy_dtype="uint64",
|
||||
dds_name="product_quantity",
|
||||
normalized_name="product_quantity",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="количество штук каждого товара",
|
||||
),
|
||||
@@ -427,7 +429,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="productEventType",
|
||||
clickhouse_type="Array(String)",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="product_event_type",
|
||||
normalized_name="product_event_type",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="действие с товаром: стенд шлёт add и purchase, полный"
|
||||
" словарь Метрики (detail, remove, impressions) не берём",
|
||||
@@ -436,7 +438,7 @@ COLUMNS: tuple[Column, ...] = (
|
||||
name="ecommerce",
|
||||
clickhouse_type="String",
|
||||
numpy_dtype="object",
|
||||
dds_name="ecommerce",
|
||||
normalized_name="ecommerce",
|
||||
group=ColumnGroup.ECOMMERCE,
|
||||
comment="сырой JSON события, как отдаёт Метрика — материал лабы"
|
||||
" про разбор JSON внутри колонки",
|
||||
|
||||
@@ -26,10 +26,12 @@ JSON-поле `ecommerce`. Отдельной сущности «визит» в
|
||||
собирают на стороне хранилища, а `VisitID` дан как эталон для самопроверки.
|
||||
|
||||
Имена и типы колонок — стороны источника. Хранилище принимает их как есть и
|
||||
нормализует у себя: своё snake_case-имя каждой колонки ждёт в столбце «Имя в
|
||||
DDS». Столбец «Тип numpy» показывает, чем колонка представлена внутри
|
||||
генератора; у массивов это тип элемента. Номер — место колонки в выгрузке:
|
||||
порядок задан контрактом.
|
||||
нормализует у себя: то же имя в нашем стиле ждёт в столбце «Нормализованное
|
||||
имя». Это имя источника, приведённое к snake_case, а не имя атрибута в
|
||||
модели данных: слой DDS складывает свою модель и называет атрибуты по ней.
|
||||
Столбец «Тип numpy» показывает, чем колонка представлена внутри генератора;
|
||||
у массивов это тип элемента. Номер — место колонки в выгрузке: порядок задан
|
||||
контрактом.
|
||||
|
||||
Колонки группы «Ecommerce» заполнены только у торговых событий:
|
||||
`add_to_cart` несёт один товар, `purchase` — состав заказа и блок
|
||||
@@ -38,7 +40,7 @@ DDS». Столбец «Тип numpy» показывает, чем колонк
|
||||
Всего колонок: {count}."""
|
||||
|
||||
TABLE_HEADER = (
|
||||
"| № | Колонка | Тип ClickHouse | Тип numpy | Имя в DDS | Комментарий |",
|
||||
"| № | Колонка | Тип ClickHouse | Тип numpy | Нормализованное имя | Комментарий |",
|
||||
"|---|---|---|---|---|---|",
|
||||
)
|
||||
|
||||
@@ -60,7 +62,7 @@ def table_row(number: int, column: Column) -> str:
|
||||
f"`{column.name}`",
|
||||
f"`{column.clickhouse_type}`",
|
||||
f"`{column.numpy_dtype}`",
|
||||
f"`{column.dds_name}`",
|
||||
f"`{column.normalized_name}`",
|
||||
column.comment,
|
||||
)
|
||||
return "| " + " | ".join(cells) + " |"
|
||||
|
||||
@@ -1,9 +1,10 @@
|
||||
"""Инварианты контракта схемы события.
|
||||
|
||||
Контракт — чистые данные, поэтому проверять в нём нечего кроме связности:
|
||||
состав, уникальность имён, заполненность полей, согласие типов и порядок.
|
||||
Это и есть сторож границы «трекер | хранилище»: молчаливый дрейф колонок
|
||||
ловится здесь, а не в DDL через неделю.
|
||||
состав на месте, имена уникальны и в своих стилях, атрибуты заполнены, типы
|
||||
согласованы, группы идут подряд. Имена колонок тесты не сторожат намеренно:
|
||||
любая правка контракта проходит через пересборку описания выгрузки, а её
|
||||
дифф виден в ревью лучше, чем правка внутри питона.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import re
|
||||
@@ -16,60 +17,6 @@ from clickstream_generator.schema import COLUMNS, Column, ColumnGroup
|
||||
# Состав решён мастер-спекой (раздел 1.2) и в этом тикете не переоткрывается.
|
||||
EXPECTED_COLUMN_COUNT = 47
|
||||
|
||||
# Тот же состав, переписанный с мастер-спеки отдельно от контракта: группа,
|
||||
# имя, тип. Дубль намеренный — только независимая запись ловит молчаливое
|
||||
# переименование колонки, подмену типа или перестановку. Правка контракта без
|
||||
# правки спеки краснеет здесь, и это единственный способ узнать о ней вовремя.
|
||||
MASTER_SPEC_COMPOSITION = (
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "WatchID", "UInt64"),
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "VisitID", "UInt64"),
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "ClientID", "UInt64"),
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "CounterID", "UInt32"),
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "EventDate", "Date"),
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "UTCEventTime", "DateTime"),
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "ClientTimeZone", "Int16"),
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "EventType", "LowCardinality(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.IDENTIFIERS, "Sign", "Int8"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "URL", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "Referer", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "Title", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "UTMSource", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "UTMMedium", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "UTMCampaign", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "UTMContent", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "UTMTerm", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "LastTrafficSource", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "HasGCLID", "UInt8"),
|
||||
(ColumnGroup.PAGE, "YCLID", "UInt64"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "Browser", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "BrowserMajorVersion", "UInt16"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "BrowserLanguage", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "OperatingSystem", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "OperatingSystemRoot", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "DeviceCategory", "UInt8"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "MobilePhoneModel", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "ScreenWidth", "UInt16"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "ScreenHeight", "UInt16"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "IPAddress", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "RegionCountry", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "RegionCity", "String"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "RegionCountryID", "UInt32"),
|
||||
(ColumnGroup.CLIENT, "RegionCityID", "UInt32"),
|
||||
(ColumnGroup.PARAMS, "GoalsReached", "Array(UInt32)"),
|
||||
(ColumnGroup.PARAMS, "ParsedParamsKey1", "Array(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "purchaseID", "Array(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "purchaseRevenue", "Array(Float64)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "purchaseCurrency", "Array(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "purchaseCoupon", "Array(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "productID", "Array(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "productName", "Array(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "productCategory", "Array(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "productPrice", "Array(Int64)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "productQuantity", "Array(UInt64)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "productEventType", "Array(String)"),
|
||||
(ColumnGroup.ECOMMERCE, "ecommerce", "String"),
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Соответствие «тип ClickHouse — тип numpy», записанное независимо от
|
||||
# контракта: если пара в контракте разъедется, сойтись они уже не смогут.
|
||||
NUMPY_BY_CLICKHOUSE_TYPE = {
|
||||
@@ -87,62 +34,8 @@ NUMPY_BY_CLICKHOUSE_TYPE = {
|
||||
"DateTime": "datetime64[s]",
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Имена для DDS — не производная от имён Метрики, а решение тикета #36:
|
||||
# вывести их правилом нельзя (акронимы, «timezone» одним словом), поэтому
|
||||
# сверять их не с чем, кроме такой же независимой записи. Без неё осмысленно
|
||||
# неверное имя молча уезжает в опубликованное описание выгрузки.
|
||||
EXPECTED_DDS_NAMES = {
|
||||
"WatchID": "watch_id",
|
||||
"VisitID": "visit_id",
|
||||
"ClientID": "client_id",
|
||||
"CounterID": "counter_id",
|
||||
"EventDate": "event_date",
|
||||
"UTCEventTime": "utc_event_time",
|
||||
"ClientTimeZone": "client_timezone",
|
||||
"EventType": "event_type",
|
||||
"Sign": "sign",
|
||||
"URL": "url",
|
||||
"Referer": "referer",
|
||||
"Title": "title",
|
||||
"UTMSource": "utm_source",
|
||||
"UTMMedium": "utm_medium",
|
||||
"UTMCampaign": "utm_campaign",
|
||||
"UTMContent": "utm_content",
|
||||
"UTMTerm": "utm_term",
|
||||
"LastTrafficSource": "last_traffic_source",
|
||||
"HasGCLID": "has_gclid",
|
||||
"YCLID": "yclid",
|
||||
"Browser": "browser",
|
||||
"BrowserMajorVersion": "browser_major_version",
|
||||
"BrowserLanguage": "browser_language",
|
||||
"OperatingSystem": "operating_system",
|
||||
"OperatingSystemRoot": "operating_system_root",
|
||||
"DeviceCategory": "device_category",
|
||||
"MobilePhoneModel": "mobile_phone_model",
|
||||
"ScreenWidth": "screen_width",
|
||||
"ScreenHeight": "screen_height",
|
||||
"IPAddress": "ip_address",
|
||||
"RegionCountry": "region_country",
|
||||
"RegionCity": "region_city",
|
||||
"RegionCountryID": "region_country_id",
|
||||
"RegionCityID": "region_city_id",
|
||||
"GoalsReached": "goals_reached",
|
||||
"ParsedParamsKey1": "parsed_params_key1",
|
||||
"purchaseID": "purchase_id",
|
||||
"purchaseRevenue": "purchase_revenue",
|
||||
"purchaseCurrency": "purchase_currency",
|
||||
"purchaseCoupon": "purchase_coupon",
|
||||
"productID": "product_id",
|
||||
"productName": "product_name",
|
||||
"productCategory": "product_category",
|
||||
"productPrice": "product_price",
|
||||
"productQuantity": "product_quantity",
|
||||
"productEventType": "product_event_type",
|
||||
"ecommerce": "ecommerce",
|
||||
}
|
||||
|
||||
METRICA_NAME = re.compile(r"^[A-Za-z][A-Za-z0-9]*$")
|
||||
DDS_NAME = re.compile(r"^[a-z][a-z0-9_]*$")
|
||||
NORMALIZED_NAME = re.compile(r"^[a-z][a-z0-9_]*$")
|
||||
ARRAY_TYPE = re.compile(r"^Array\((.+)\)$")
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -160,35 +53,22 @@ def test_column_count():
|
||||
assert len(COLUMNS) == EXPECTED_COLUMN_COUNT
|
||||
|
||||
|
||||
def test_composition_matches_master_spec():
|
||||
"""Состав, имена, типы и порядок — те же, что в разделе 1.2 мастер-спеки."""
|
||||
composition = tuple(
|
||||
(column.group, column.name, column.clickhouse_type) for column in COLUMNS
|
||||
)
|
||||
assert composition == MASTER_SPEC_COMPOSITION
|
||||
|
||||
|
||||
def test_metrica_names_are_unique():
|
||||
names = [column.name for column in COLUMNS]
|
||||
assert len(set(names)) == len(names)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_dds_names_are_unique():
|
||||
names = [column.dds_name for column in COLUMNS]
|
||||
def test_normalized_names_are_unique():
|
||||
names = [column.normalized_name for column in COLUMNS]
|
||||
assert len(set(names)) == len(names)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_dds_names_are_the_ones_we_chose():
|
||||
"""Переименование колонки в DDS — решение, а не правка мимоходом."""
|
||||
assert {column.name: column.dds_name for column in COLUMNS} == EXPECTED_DDS_NAMES
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.parametrize("column", COLUMNS, ids=lambda column: column.name)
|
||||
def test_attributes_are_filled(column: Column):
|
||||
assert column.name.strip()
|
||||
assert column.clickhouse_type.strip()
|
||||
assert column.numpy_dtype.strip()
|
||||
assert column.dds_name.strip()
|
||||
assert column.normalized_name.strip()
|
||||
assert column.comment.strip()
|
||||
assert isinstance(column.group, ColumnGroup)
|
||||
|
||||
@@ -196,7 +76,7 @@ def test_attributes_are_filled(column: Column):
|
||||
@pytest.mark.parametrize("column", COLUMNS, ids=lambda column: column.name)
|
||||
def test_names_keep_their_styles(column: Column):
|
||||
assert METRICA_NAME.match(column.name), "имя источника — как в выгрузке Метрики"
|
||||
assert DDS_NAME.match(column.dds_name), "имя для DDS — snake_case"
|
||||
assert NORMALIZED_NAME.match(column.normalized_name), "наше имя — snake_case"
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.parametrize("column", COLUMNS, ids=lambda column: column.name)
|
||||
|
||||
@@ -51,7 +51,7 @@ def test_column_is_described_in_full(column: Column, rendered: str):
|
||||
column.name,
|
||||
column.clickhouse_type,
|
||||
column.numpy_dtype,
|
||||
column.dds_name,
|
||||
column.normalized_name,
|
||||
column.comment,
|
||||
)
|
||||
assert any(
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user