feat(generator): торговые события — корзина, покупка, сырой ecommerce

- Зачем: - клиентская сторона мира становится целой: без add_to_cart и purchase в данных нет ни таксономии событий, ни вложенного JSON, ни денег, а метка «покупатель» из плана состава ни на что не влияла (#40). - Что: - добавлен модуль commerce: корзина шире заказа, номер заказа вида ГГГГММДД-NNNN, промокод без скидки в сумме, сырой ecommerce через orjson; - метка покупателя получила два рычага — долгую жизнь куки в плане и свою воронку в дне; CART_PERCENT опущен с 8 до 6, чтобы конверсия мира осталась около 2%; - часть цен каталога получила копейки: productPrice округляется форматом, purchaseRevenue несёт точную сумму — расхождение живёт внутри события; - граница суток забирает страницу подтверждения вместе с её покупкой: потерь на клиентской стороне этот этап не заводит; - решения и перемеренные числа мира записаны в спеку генератора, §9. - Проверка: - make lint && make typecheck && make test — 383 passed (было 353). Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-08-02 19:13:30 +03:00
parent bfbaa96696
commit 722dbe22b7
19 changed files with 1591 additions and 210 deletions
@@ -1,60 +1,60 @@
 sku,name,category,brand,price
 HOME-0001,Комплект органайзеров для шкафа,Товары для дома,Домовит,129000
 HOME-0002,Сушилка для белья напольная,Товары для дома,Домовит,249900
-HOME-0003,Настольная лампа «Тихий вечер»,Товары для дома,Ладный дом,189000
+HOME-0003,Настольная лампа «Тихий вечер»,Товары для дома,Ладный дом,188990
 HOME-0004,Набор вешалок 12 штук,Товары для дома,Домовит,79000
-TEXT-0001,Комплект постельного белья полутораспальный,Текстиль,Сатин,349000
+TEXT-0001,Комплект постельного белья полутораспальный,Текстиль,Сатин,348990
 TEXT-0002,Плед-покрывало 200×220,Текстиль,Сатин,279000
 TEXT-0003,Полотенце банное 70×140,Текстиль,Сатин,89000
-TEXT-0004,Штора блэкаут 200×260,Текстиль,Ладный дом,219000
+TEXT-0004,Штора блэкаут 200×260,Текстиль,Ладный дом,218990
-POSU-0001,Сковорода 26 см с антипригарным покрытием,Посуда,Кухмастер,199000
+POSU-0001,Сковорода 26 см с антипригарным покрытием,Посуда,Кухмастер,198990
-POSU-0002,Набор кастрюль 3 предмета,Посуда,Кухмастер,459000
+POSU-0002,Набор кастрюль 3 предмета,Посуда,Кухмастер,458999
-POSU-0003,Чайник заварочный стеклянный 1 л,Посуда,Кухмастер,119000
+POSU-0003,Чайник заварочный стеклянный 1 л,Посуда,Кухмастер,118990
 POSU-0004,Набор столовых приборов 24 предмета,Посуда,Ладья,289000
-TECH-0001,Электрочайник 1.7 л,Бытовая техника,Электрон,189000
+TECH-0001,Электрочайник 1.7 л,Бытовая техника,Электрон,188990
 TECH-0002,Блендер погружной 800 Вт,Бытовая техника,Электрон,279000
 TECH-0003,Отпариватель ручной,Бытовая техника,Электрон,349000
 TECH-0004,Робот-пылесос,Бытовая техника,Электрон,1899000
 KIDS-0001,Стульчик для кормления,Детские товары,Малышок,649000
-KIDS-0002,Ночник-проектор «Звёзды»,Детские товары,Малышок,129000
+KIDS-0002,Ночник-проектор «Звёзды»,Детские товары,Малышок,128990
-KIDS-0003,Набор детской посуды 5 предметов,Детские товары,Малышок,89000
+KIDS-0003,Набор детской посуды 5 предметов,Детские товары,Малышок,88999
-WEAR-0001,Тапочки домашние войлочные,Одежда и обувь,Ходики,99000
+WEAR-0001,Тапочки домашние войлочные,Одежда и обувь,Ходики,98990
 WEAR-0002,Халат махровый,Одежда и обувь,Сатин,249000
 WEAR-0003,Носки хлопковые 5 пар,Одежда и обувь,Ходики,59000
 HOME-0005,Корзина для белья 45 л,Товары для дома,Домовит,119000
 HOME-0006,Контейнер для хранения 18 л,Товары для дома,Домовит,69000
-HOME-0007,Чехол для одежды 60×100,Товары для дома,Ладный дом,39000
+HOME-0007,Чехол для одежды 60×100,Товары для дома,Ладный дом,38990
 HOME-0008,Коврик придверный резиновый 40×60,Товары для дома,Домовит,59000
 HOME-0009,Гладильная доска настольная 73×30,Товары для дома,Ладный дом,149000
-HOME-0010,Ведро хозяйственное с крышкой 12 л,Товары для дома,Домовит,49000
+HOME-0010,Ведро хозяйственное с крышкой 12 л,Товары для дома,Домовит,48990
-HOME-0011,Швабра с отжимом и ведром 8 л,Товары для дома,Домовит,179000
+HOME-0011,Швабра с отжимом и ведром 8 л,Товары для дома,Домовит,178990
 HOME-0012,Щётка для пола с черенком 120 см,Товары для дома,Домовит,45000
 HOME-0013,Совок со щёткой на длинной ручке,Товары для дома,Домовит,79000
-HOME-0014,Таз хозяйственный круглый 14 л,Товары для дома,Домовит,39000
+HOME-0014,Таз хозяйственный круглый 14 л,Товары для дома,Домовит,38990
 HOME-0015,Этажерка для ванной 3 яруса,Товары для дома,Ладный дом,139000
 HOME-0016,Полка настенная металлическая 45 см,Товары для дома,Ладный дом,99000
-HOME-0017,Зеркало настенное круглое 50 см,Товары для дома,Ладный дом,169000
+HOME-0017,Зеркало настенное круглое 50 см,Товары для дома,Ладный дом,168990
 HOME-0018,Набор коробок для обуви 6 штук,Товары для дома,Домовит,129000
-HOME-0019,Подставка для зонтов металлическая,Товары для дома,Ладный дом,159000
+HOME-0019,Подставка для зонтов металлическая,Товары для дома,Ладный дом,158990
 HOME-0020,Крючки самоклеящиеся 8 штук,Товары для дома,Домовит,29000
 HOME-0021,Верёвка бельевая 20 м,Товары для дома,Домовит,19000
-HOME-0022,Прищепки усиленные 24 штуки,Товары для дома,Домовит,25000
+HOME-0022,Прищепки усиленные 24 штуки,Товары для дома,Домовит,24990
-HOME-0023,Мешки вакуумные для одежды 5 штук,Товары для дома,Домовит,69000
+HOME-0023,Мешки вакуумные для одежды 5 штук,Товары для дома,Домовит,68999
 HOME-0024,Органайзер подвесной с 12 карманами,Товары для дома,Ладный дом,79000
-HOME-0025,Часы настенные круглые 30 см,Товары для дома,Ладный дом,89000
+HOME-0025,Часы настенные круглые 30 см,Товары для дома,Ладный дом,88990
 HOME-0026,Светильник настольный с прищепкой 7 Вт,Товары для дома,Ладный дом,119000
 HOME-0027,Удлинитель бытовой 3 розетки 3 м,Товары для дома,Ладный дом,99000
 HOME-0028,Лестница-стремянка 3 ступени,Товары для дома,Домовит,299000
-HOME-0029,Ящик для инструментов 16 дюймов,Товары для дома,Домовит,139000
+HOME-0029,Ящик для инструментов 16 дюймов,Товары для дома,Домовит,138990
 HOME-0030,Набор плечиков для брюк 6 штук,Товары для дома,Домовит,89000
 TEXT-0005,Пододеяльник двуспальный 175×215,Текстиль,Сатин,169000
-TEXT-0006,Простыня на резинке 160×200,Текстиль,Сатин,149000
+TEXT-0006,Простыня на резинке 160×200,Текстиль,Сатин,148990
 TEXT-0007,Наволочки хлопковые 50×70 2 штуки,Текстиль,Сатин,79000
 TEXT-0008,Одеяло всесезонное 172×205,Текстиль,Сатин,299000
-TEXT-0009,Подушка стёганая 50×70,Текстиль,Сатин,129000
+TEXT-0009,Подушка стёганая 50×70,Текстиль,Сатин,128990
 TEXT-0010,Наматрасник непромокаемый 160×200,Текстиль,Сатин,189000
-TEXT-0011,Покрывало стёганое 180×210,Текстиль,Сатин,239000
+TEXT-0011,Покрывало стёганое 180×210,Текстиль,Сатин,238999
-TEXT-0012,Плед флисовый 150×200,Текстиль,Сатин,119000
+TEXT-0012,Плед флисовый 150×200,Текстиль,Сатин,118990
 TEXT-0013,Полотенце лицевое 50×90,Текстиль,Сатин,49000
 TEXT-0014,Полотенца кухонные 40×60 3 штуки,Текстиль,Сатин,59000
 TEXT-0015,Коврик для ванной хлопковый 50×80,Текстиль,Ладный дом,99000
@@ -64,47 +64,47 @@ TEXT-0018,Шторы кухонные 150×170 2 полотна,Текстиль
 TEXT-0019,Скатерть водоотталкивающая 140×180,Текстиль,Ладный дом,129000
 TEXT-0020,Дорожка на стол хлопковая 40×140,Текстиль,Ладный дом,59000
 TEXT-0021,Салфетки столовые льняные 4 штуки,Текстиль,Сатин,79000
-TEXT-0022,Чехлы на табурет 35×35 4 штуки,Текстиль,Ладный дом,109000
+TEXT-0022,Чехлы на табурет 35×35 4 штуки,Текстиль,Ладный дом,108990
-TEXT-0023,Подушка декоративная 40×40,Текстиль,Сатин,69000
+TEXT-0023,Подушка декоративная 40×40,Текстиль,Сатин,68999
 TEXT-0024,Чехол для диванной подушки 45×45,Текстиль,Сатин,39000
 TEXT-0025,Фартук кухонный с карманом,Текстиль,Ладный дом,59000
-TEXT-0026,Прихватки стёганые 20×20 2 штуки,Текстиль,Ладный дом,39000
+TEXT-0026,Прихватки стёганые 20×20 2 штуки,Текстиль,Ладный дом,38990
 TEXT-0027,Халат вафельный размер 48–50,Текстиль,Сатин,199000
-TEXT-0028,Комплект полотенец 50×90 и 70×140,Текстиль,Сатин,139000
+TEXT-0028,Комплект полотенец 50×90 и 70×140,Текстиль,Сатин,138999
 TEXT-0029,Одеяло детское байковое 100×140,Текстиль,Сатин,169000
 TEXT-0030,Подушка для стула 40×40,Текстиль,Ладный дом,59000
-POSU-0005,Кастрюля эмалированная 3 л,Посуда,Кухмастер,169000
+POSU-0005,Кастрюля эмалированная 3 л,Посуда,Кухмастер,168990
-POSU-0006,Ковш нержавеющий с крышкой 1.5 л,Посуда,Кухмастер,139000
+POSU-0006,Ковш нержавеющий с крышкой 1.5 л,Посуда,Кухмастер,138990
 POSU-0007,Сотейник литой с крышкой 28 см,Посуда,Кухмастер,269000
 POSU-0008,Сковорода блинная 22 см,Посуда,Кухмастер,149000
 POSU-0009,Казан алюминиевый 6 л,Посуда,Кухмастер,299000
-POSU-0010,Форма для запекания стеклянная 2.4 л,Посуда,Кухмастер,119000
+POSU-0010,Форма для запекания стеклянная 2.4 л,Посуда,Кухмастер,118990
 POSU-0011,Противень стальной 37×27,Посуда,Кухмастер,79000
 POSU-0012,Набор форм для выпечки 3 штуки,Посуда,Кухмастер,139000
-POSU-0013,Миска нержавеющая 24 см,Посуда,Кухмастер,69000
+POSU-0013,Миска нержавеющая 24 см,Посуда,Кухмастер,68990
 POSU-0014,Дуршлаг стальной с ручками 22 см,Посуда,Кухмастер,89000
 POSU-0015,Тёрка четырёхгранная 23 см,Посуда,Кухмастер,49000
-POSU-0016,Доска разделочная бамбуковая 35×25,Посуда,Кухмастер,79000
+POSU-0016,Доска разделочная бамбуковая 35×25,Посуда,Кухмастер,78990
-POSU-0017,Набор ножей с подставкой 6 предметов,Посуда,Кухмастер,249000
+POSU-0017,Набор ножей с подставкой 6 предметов,Посуда,Кухмастер,248990
-POSU-0018,Половник и шумовка 2 предмета,Посуда,Кухмастер,59000
+POSU-0018,Половник и шумовка 2 предмета,Посуда,Кухмастер,58990
 POSU-0019,Контейнеры пищевые 7 предметов,Посуда,Кухмастер,99000
-POSU-0020,Банки для сыпучих продуктов 4 штуки,Посуда,Ладья,139000
+POSU-0020,Банки для сыпучих продуктов 4 штуки,Посуда,Ладья,138990
-POSU-0021,Тарелки обеденные фарфоровые 6 штук,Посуда,Ладья,179000
+POSU-0021,Тарелки обеденные фарфоровые 6 штук,Посуда,Ладья,178999
 POSU-0022,Тарелки суповые керамические 4 штуки,Посуда,Ладья,129000
-POSU-0023,Салатник стеклянный 23 см,Посуда,Ладья,69000
+POSU-0023,Салатник стеклянный 23 см,Посуда,Ладья,68999
-POSU-0024,Кружки керамические 350 мл 4 штуки,Посуда,Ладья,119000
+POSU-0024,Кружки керамические 350 мл 4 штуки,Посуда,Ладья,118990
-POSU-0025,Стаканы высокие 400 мл 6 штук,Посуда,Ладья,99000
+POSU-0025,Стаканы высокие 400 мл 6 штук,Посуда,Ладья,98990
 POSU-0026,Бокалы для воды 300 мл 6 штук,Посуда,Ладья,149000
 POSU-0027,Термос стальной 1 л,Посуда,Ладья,179000
 POSU-0028,Термокружка с крышкой 450 мл,Посуда,Ладья,99000
 POSU-0029,Сахарница фарфоровая 400 мл,Посуда,Ладья,59000
-POSU-0030,Маслёнка стеклянная с крышкой,Посуда,Ладья,69000
+POSU-0030,Маслёнка стеклянная с крышкой,Посуда,Ладья,68990
-TECH-0005,Миксер ручной 500 Вт,Бытовая техника,Электрон,249000
+TECH-0005,Миксер ручной 500 Вт,Бытовая техника,Электрон,248990
-TECH-0006,Измельчитель с чашей 1.5 л,Бытовая техника,Электрон,299000
+TECH-0006,Измельчитель с чашей 1.5 л,Бытовая техника,Электрон,298990
 TECH-0007,Стационарный блендер 1.8 л,Бытовая техника,Электрон,549000
 TECH-0008,Мясорубка электрическая 1800 Вт,Бытовая техника,Электрон,799000
 TECH-0009,Тостер на 2 ломтика 850 Вт,Бытовая техника,Электрон,299000
-TECH-0010,Вафельница электрическая 1000 Вт,Бытовая техника,Электрон,349000
+TECH-0010,Вафельница электрическая 1000 Вт,Бытовая техника,Электрон,348999
 TECH-0011,Мультиварка с чашей 5 л,Бытовая техника,Электрон,699000
 TECH-0012,Электроплитка на 1 конфорку 1500 Вт,Бытовая техника,Электрон,249000
 TECH-0013,Мини-печь с грилем 30 л,Бытовая техника,Электрон,899000
@@ -121,61 +121,61 @@ TECH-0023,Электровеник с контейнером 0.5 л,Бытова
 TECH-0024,Фен с диффузором 2200 Вт,Бытовая техника,Электрон,299000
 TECH-0025,Щипцы для волос 45 Вт,Бытовая техника,Электрон,249000
 TECH-0026,Машинка для стрижки с 6 насадками,Бытовая техника,Электрон,399000
-TECH-0027,Весы напольные до 180 кг,Бытовая техника,Электрон,199000
+TECH-0027,Весы напольные до 180 кг,Бытовая техника,Электрон,198990
-TECH-0028,Весы кухонные до 5 кг,Бытовая техника,Электрон,149000
+TECH-0028,Весы кухонные до 5 кг,Бытовая техника,Электрон,148990
 TECH-0029,Увлажнитель воздуха 3 л,Бытовая техника,Электрон,499000
-TECH-0030,Тепловентилятор керамический 1500 Вт,Бытовая техника,Электрон,399000
+TECH-0030,Тепловентилятор керамический 1500 Вт,Бытовая техника,Электрон,398990
-KIDS-0004,Кроватка кукольная деревянная 45 см,Детские товары,Малышок,249000
+KIDS-0004,Кроватка кукольная деревянная 45 см,Детские товары,Малышок,248999
-KIDS-0005,Манеж складной 100×100,Детские товары,Малышок,799000
+KIDS-0005,Манеж складной 100×100,Детские товары,Малышок,798990
 KIDS-0006,Горшок детский со спинкой,Детские товары,Малышок,79000
-KIDS-0007,Ванночка детская 84 см,Детские товары,Малышок,169000
+KIDS-0007,Ванночка детская 84 см,Детские товары,Малышок,168990
 KIDS-0008,Подставка детская двухступенчатая,Детские товары,Малышок,89000
 KIDS-0009,Накладка на унитаз с ручками,Детские товары,Малышок,69000
-KIDS-0010,Сиденье для купания на присосках,Детские товары,Малышок,139000
+KIDS-0010,Сиденье для купания на присосках,Детские товары,Малышок,138990
 KIDS-0011,Пелёнки муслиновые 80×100 3 штуки,Детские товары,Малышок,129000
-KIDS-0012,Одеяло для коляски 90×110,Детские товары,Малышок,149000
+KIDS-0012,Одеяло для коляски 90×110,Детские товары,Малышок,148990
-KIDS-0013,Нагрудники непромокаемые 5 штук,Детские товары,Малышок,59000
+KIDS-0013,Нагрудники непромокаемые 5 штук,Детские товары,Малышок,58999
 KIDS-0014,Бутылочка с ручками 250 мл,Детские товары,Малышок,49000
-KIDS-0015,Поильник непроливайка 300 мл,Детские товары,Малышок,55000
+KIDS-0015,Поильник непроливайка 300 мл,Детские товары,Малышок,54990
 KIDS-0016,Контейнер для пустышки 2 штуки,Детские товары,Малышок,25000
 KIDS-0017,Погремушки мягкие 3 штуки,Детские товары,Малышок,59000
 KIDS-0018,Кубики развивающие 12 штук,Детские товары,Малышок,89000
-KIDS-0019,Пирамидка деревянная 8 колец,Детские товары,Малышок,79000
+KIDS-0019,Пирамидка деревянная 8 колец,Детские товары,Малышок,78990
-KIDS-0020,Сортер с геометрическими фигурами,Детские товары,Малышок,99000
+KIDS-0020,Сортер с геометрическими фигурами,Детские товары,Малышок,98990
 KIDS-0021,Конструктор деревянный 50 деталей,Детские товары,Малышок,139000
-KIDS-0022,Доска для рисования магнитная 30×40,Детские товары,Малышок,129000
+KIDS-0022,Доска для рисования магнитная 30×40,Детские товары,Малышок,128990
-KIDS-0023,Мольберт детский двусторонний 105 см,Детские товары,Малышок,299000
+KIDS-0023,Мольберт детский двусторонний 105 см,Детские товары,Малышок,298999
 KIDS-0024,Набор для лепки 12 цветов,Детские товары,Малышок,69000
 KIDS-0025,Коврик игровой складной 180×150,Детские товары,Малышок,399000
 KIDS-0026,Палатка игровая с окошками,Детские товары,Малышок,199000
 KIDS-0027,Каталка с ручкой и звуком,Детские товары,Малышок,169000
-KIDS-0028,Самокат трёхколёсный до 50 кг,Детские товары,Малышок,299000
+KIDS-0028,Самокат трёхколёсный до 50 кг,Детские товары,Малышок,298999
 KIDS-0029,Санки со спинкой и ремнём,Детские товары,Малышок,349000
-KIDS-0030,Рюкзак детский объёмом 8 л,Детские товары,Малышок,129000
+KIDS-0030,Рюкзак детский объёмом 8 л,Детские товары,Малышок,128990
-WEAR-0004,Футболка хлопковая размер 48,Одежда и обувь,Сатин,79000
+WEAR-0004,Футболка хлопковая размер 48,Одежда и обувь,Сатин,78990
-WEAR-0005,Майка хлопковая размер 46,Одежда и обувь,Сатин,59000
+WEAR-0005,Майка хлопковая размер 46,Одежда и обувь,Сатин,58990
-WEAR-0006,Лонгслив трикотажный размер 50,Одежда и обувь,Сатин,109000
+WEAR-0006,Лонгслив трикотажный размер 50,Одежда и обувь,Сатин,108990
-WEAR-0007,Водолазка хлопковая размер 44,Одежда и обувь,Сатин,119000
+WEAR-0007,Водолазка хлопковая размер 44,Одежда и обувь,Сатин,118990
-WEAR-0008,Толстовка с капюшоном размер 52,Одежда и обувь,Сатин,199000
+WEAR-0008,Толстовка с капюшоном размер 52,Одежда и обувь,Сатин,198999
 WEAR-0009,Брюки спортивные размер 50,Одежда и обувь,Сатин,169000
-WEAR-0010,Легинсы хлопковые размер 46,Одежда и обувь,Сатин,99000
+WEAR-0010,Легинсы хлопковые размер 46,Одежда и обувь,Сатин,98990
 WEAR-0011,Пижама трикотажная размер 48,Одежда и обувь,Сатин,179000
-WEAR-0012,Ночная сорочка хлопковая размер 50,Одежда и обувь,Сатин,129000
+WEAR-0012,Ночная сорочка хлопковая размер 50,Одежда и обувь,Сатин,128999
 WEAR-0013,Фартук рабочий с тремя карманами,Одежда и обувь,Сатин,79000
 WEAR-0014,Перчатки хозяйственные 3 пары,Одежда и обувь,Ходики,39000
-WEAR-0015,Варежки вязаные размер 8,Одежда и обувь,Ходики,69000
+WEAR-0015,Варежки вязаные размер 8,Одежда и обувь,Ходики,68990
-WEAR-0016,Шапка вязаная с отворотом размер 56,Одежда и обувь,Ходики,89000
+WEAR-0016,Шапка вязаная с отворотом размер 56,Одежда и обувь,Ходики,88990
 WEAR-0017,Шарф шерстяной 30×180,Одежда и обувь,Ходики,119000
-WEAR-0018,Ремень текстильный длиной 120 см,Одежда и обувь,Ходики,79000
+WEAR-0018,Ремень текстильный длиной 120 см,Одежда и обувь,Ходики,78990
-WEAR-0019,Стельки войлочные 2 пары,Одежда и обувь,Ходики,39000
+WEAR-0019,Стельки войлочные 2 пары,Одежда и обувь,Ходики,38990
 WEAR-0020,Шнурки круглые 120 см 3 пары,Одежда и обувь,Ходики,25000
 WEAR-0021,Кеды текстильные размер 42,Одежда и обувь,Ходики,179000
-WEAR-0022,Кроссовки прогулочные размер 39,Одежда и обувь,Ходики,249000
+WEAR-0022,Кроссовки прогулочные размер 39,Одежда и обувь,Ходики,248990
-WEAR-0023,Ботинки утеплённые размер 41,Одежда и обувь,Ходики,349000
+WEAR-0023,Ботинки утеплённые размер 41,Одежда и обувь,Ходики,348990
 WEAR-0024,Сапоги резиновые размер 40,Одежда и обувь,Ходики,199000
-WEAR-0025,Полуботинки кожаные размер 43,Одежда и обувь,Ходики,399000
+WEAR-0025,Полуботинки кожаные размер 43,Одежда и обувь,Ходики,398999
 WEAR-0026,Сандалии с ремешками размер 38,Одежда и обувь,Ходики,189000
 WEAR-0027,Сланцы резиновые размер 41,Одежда и обувь,Ходики,79000
 WEAR-0028,Балетки текстильные размер 37,Одежда и обувь,Ходики,149000
 WEAR-0029,Туфли домашние утеплённые размер 39,Одежда и обувь,Ходики,129000
-WEAR-0030,Галоши садовые размер 42,Одежда и обувь,Ходики,99000
+WEAR-0030,Галоши садовые размер 42,Одежда и обувь,Ходики,98990
@@ -5,8 +5,10 @@
 пересобрать: `make docs`.
 Одно событие — одна строка: хит по образцу облачной выгрузки Яндекс Метрики.
-Многозначное лежит в параллельных массивах одной длины, плюс одно сырое
+Многозначное лежит в параллельных массивах, плюс одно сырое JSON-поле
-JSON-поле `ecommerce`. Отдельной сущности «визит» в выгрузке нет — визиты
+`ecommerce`. Длина у массивов общая **внутри группы**, а не по всему
 событию: `purchase*` — по элементу на заказ (у нас всегда один), `product*` —
 по элементу на товар. Отдельной сущности «визит» в выгрузке нет — визиты
 собирают на стороне хранилища, а `VisitID` дан как эталон для самопроверки.
 Имена и типы колонок — стороны источника. Хранилище принимает их как есть и
@@ -21,6 +23,10 @@ JSON-поле `ecommerce`. Отдельной сущности «визит» в
 `add_to_cart` несёт один товар, `purchase` — состав заказа и блок
 `purchase*`. У остальных событий они пусты.
 Деньги: `productPrice` — целые рубли, округление формата. Точная сумма
 заказа живёт в `purchaseRevenue` и в сыром `ecommerce`, поэтому пересчитать
 выручку по разобранным массивам нельзя — цены каталога бывают с копейками.
 Всего колонок: 47.
 ## Идентификаторы и время
@@ -447,15 +447,18 @@ pytest-тест с маркером `perf` и таймаутом-обрубан
 - **D0 = 2026-06-01, понедельник** — решение владельца при нарезке
  (2026-08-01). Дата недавняя, чтобы данные первые месяцы выглядели
  свежими; привязки к реальному календарю у констант мира всё равно нет.
- **Измерено на собранном плане** (#38, канонический мир, 14 дней):
+- **Измерено на собранном плане** (канонический мир, 14 дней; числа
-  приток 3 828 кук в день в среднем, дневная аудитория 6 235–7 124 —
+  перемерены при исполнении #40 — рычаг долгой жизни помеченного
-  обе величины в вилках раздела 5. Накопленная аудитория за снимок —
+  покупателя сдвинул состав): приток 3 828 кук в день в среднем, дневная
-  68 тыс. кук: 53,6 тыс. новыми плюс 14,5 тыс. возвратами предыстории
+  аудитория 6 637–7 595 — обе величины в вилках раздела 5. Накопленная
-  (при нарезке возвраты предыстории оценили вдвое скромнее — отсюда
+  аудитория за снимок — 70,2 тыс. кук: 53,6 тыс. новыми плюс 16,6 тыс.
-  ходившая раньше оценка ≈60 тыс.). Пар, у которых оба назначенных
+  возвратами предыстории (при нарезке возвраты предыстории оценили
-  заказа попали внутрь 14 дней, — 170; остальные пары горизонт
+  скромнее — отсюда ходившая раньше оценка ≈60 тыс.). Пар, у которых оба
  назначенных заказа попали внутрь 14 дней, — 192; остальные пары горизонт
  переживают, их вторая кука приходит позже. Цифры пересчитываются
-  прогоном плана, событий для них не нужно.
+  прогоном плана, событий для них не нужно. До правки #40 те же измерения
  давали: аудитория 6 235–7 124, накопленная 68,1 тыс. (14,5 тыс.
  возвратами предыстории), 170 пар.
 - **Конфигурация мира — модуль чистых данных** рядом с контрактом схемы:
  все числа мира в одном месте, написанном как приглашение любопытному
  менти крутить. Правка модуля — смена мира: чек манифеста честно
@@ -538,10 +541,14 @@ pytest-тест с маркером `perf` и таймаутом-обрубан
  Правила лежат в докстринге `day.py`, и тест собирает визиты по ним
  заново, сверяя сборку с `VisitID`.
 - **Числа дня**: ≈1,4 визита на день активности куки и ≈4,8 страницы на
-  визит — 9,5 тыс. визитов и ~45 тыс. pageview в средний день; воронка
+  визит. Воронка при исполнении #39 была общей для всех: 8% визитов до
-  8% визитов до корзины → 45% из них до оформления → 55% из них до
+  корзины → 45% из них до оформления → 55% из них до подтверждения, то есть
-  подтверждения, то есть конверсия визита ~2%. Итог сложится после
+  конверсия визита ~2% при 9,5 тыс. визитов и ~45 тыс. pageview в средний
-  торговых событий (#40) и ляжет в манифест.
+  день. При исполнении #40 воронка развелась надвое (блок ниже): обычному
  посетителю 6% до корзины и те же 45% и 55%, помеченному покупателю — 18%
  и 60%. Перемеренный средний день: 9 879 визитов, 47 433 pageview, 4,80
  страницы на визит, конверсия визита 2,4%; полные числа — в блоке #40,
  оттуда же они лягут в манифест.
 - **Недельная волна применяется один раз.** Профиль ведёт приток, трафик
  наследует его через дневную аудиторию; измеренный размах трафика — ±7%
  против ±10% у притока. Второе умножение удвоило бы недельный размах. Если
@@ -595,15 +602,24 @@ pytest-тест с маркером `perf` и таймаутом-обрубан
  воронке (#39); правятся оба. Отличается помеченный на обоих шагах воронки:
  и до корзины доходит чаще, и бросает её реже. В жизни различаются оба — кто
  пришёл смотреть, тот и кладёт реже, и до конца доводит реже; один шаг дал
-  бы половину картины. Числа под каждый шаг — калибровка. Границы правки —
+  бы половину картины. Числа под каждый шаг — калибровка: помеченному 18% до
-  вилки раздела 5: дневная
+  корзины и 60% из корзины в оформление против 6% и 45% у обычного
-  аудитория остаётся в пределах 6–8 тыс., средний день — около 50 тыс.
+  посетителя. Обычного калибровка тоже задела — его доля до корзины опущена
-  событий, конверсия визита — около 2%. Расти внутри вилки аудитории
+  с 8% до 6%, и это единственное число мира, изменённое вне двух рычагов.
  Довод: помеченные живут дольше и занимают уже 12% дневной аудитории вместо
  5% людей когорты, поэтому при прежних 8% конверсия мира ушла бы к 2,9% —
  за вилку. Рычаг метки не должен оплачиваться ростом конверсии, и границы
  правки — вилки раздела 5: дневная аудитория остаётся в пределах
  6–8 тыс., средний день — около 50 тыс. событий, конверсия визита —
  около 2%. Расти внутри вилки аудитории
  разрешено: помеченные ходят чаще, и это по-прежнему правдоподобный магазин.
-  Измеренные числа состава (блок #38 выше) после правки перемеряются и
+  Измерено после правки (канонический мир, 14 дней): в средний день
-  переписываются; база до правки — в средний день аудитория 6 710, визитов
+  аудитория 7 166, визитов 9 879, событий 49 509, визитов с корзиной 765
-  9 249, событий 44 436, визитов с корзиной 780 (8,4%) и с покупкой 221
+  (7,7%) и с покупкой 240 (2,4%) — все три вилки выдержаны. База до правки
-  (2,4%). Уточнение к разделу 1: вольные покупки по-прежнему решает день, но
+  была: аудитория 6 710, визитов 9 249, событий 44 436, визитов с корзиной
  780 (8,4%) и с покупкой 221 (2,4%). Числа состава мира (блок #38 выше)
  перемерены тем же прогоном. Уточнение к разделу 1: вольные покупки
  по-прежнему решает день, но
  случайность в них больше не одинакова для всех. Отклонено: *оставить
  монетку* — «покупатель» остаётся именем без следа в данных; *один лифт без
  долгой жизни* — довод выше, повторных покупок он почти не прибавляет;
@@ -662,6 +678,46 @@ pytest-тест с маркером `perf` и таймаутом-обрубан
  ломал бы его ровно там, ради чего написан. Визит, у которого страница
  подтверждения срезана полуночью (1,2% покупающих), покупки не даёт — заказа
  не было.
 - **Счётчика покупок в плане состава не заводится.** Тикет просил «счётчики
  покупок и двухкуковых пар сходятся с планом», но покупок план не считает и
  считать не будет: раздел 1 обещает до генерации только состав — посетителей,
  приток, пары, — а торговые счётчики складываются из поведения дня. Квота на
  покупки заставила бы день добирать до точного числа, и конверсия в данных
  вышла бы подозрительно ровной — условность видна там, куда лаба смотрит.
  Сходятся пары; покупки проверяются постфактум по сгенерированному дню и по
  вилке конверсии (~2% на визит).
 Решено при исполнении #40 самой реализацией:
 - **Торговый хвост разводит и соседние визиты, а не только сутки.** Правило
  резки требует, чтобы визиты одной куки стояли дальше таймаута; считать это
  расстояние от последней страницы, когда последним событием визита бывает
  покупка, значило отдать таймауту торговый хвост — лаба сессий склеила бы
  два визита в один и разошлась бы с `VisitID`. Расстояние считается от
  последнего события; поймано тестом сборки визитов.
 - **Полночь забирает подтверждение вместе с его покупкой.** Резерв суток
  сначала считался только для визитов с обещанным планом заказом, и у
  вольной покупки оставалось окно в несколько секунд: страница
  подтверждения дожила до потока, а событие покупки за полночь вышло. Это
  была бы потеря на клиентской стороне — класс этапов 4 и 6, заведённый по
  недосмотру. Теперь запас под торговый хвост есть у всякой страницы
  подтверждения: либо она уходит за границу суток вместе с покупкой, либо
  остаются обе. Это ровно то правило, которое блок выше называет словами
  «визит, у которого страница подтверждения срезана полуночью, покупки не
  даёт»; в каноническом мире числа от правки не сдвинулись — случай не
  выпал ни разу за 14 дней.
 - **Задержка торгового события короче самой короткой паузы между
  страницами.** Тогда событие корзины не обгоняет страницу, на которой
  посетитель нажал кнопку, и не выходит за полночь: за ним в том же визите
  всегда идёт страница, которая полночь пережила.
 - **Номера торговых событий — из торгового подпотока.** `WatchID` строки
  корзины и покупки рисует `COMMERCE`: возьми их у трафика, и правка
  торгового поведения сдвинула бы трафиковые номера. Ряды двух подпотоков
  проверяются на непересечение — обещание уникальности держит дедупликацию
  при переигровке дня, и предполагать его нельзя.
 - **Вариант товара — справочник мира.** Сырой `ecommerce` несёт `variant`,
  которого в плоских колонках нет; строки живут в справочниках рядом с
  устройствами и городами, а не сочиняются на месте.
 Остаётся открытым, за тикетами:
@@ -5,7 +5,8 @@
 спека [«Генератор (этап 2)»](../docs/specs/2026-08-01-generator.md).
 События уже есть: день-функция отдаёт по паре (зерно, D) упорядоченный поток
-pageview. Торговые события и запуск снаружи — за следующими тикетами.
+трёх видов — просмотр страницы, корзина, покупка. Клиентская сторона на этом
 целая; заказы бэкенда и запуск снаружи — за следующими тикетами.
 ## Как это работает
@@ -53,7 +54,12 @@ D0 живёт предыстория, поэтому любой день соб
  `data/catalog/products.csv`, общего у генератора и словаря ClickHouse.
 - `src/clickstream_generator/day.py` — день-функция: визиты, страницы,
  атрибуция, устройство и гео. Там же правила резки визитов и шов, на
-  который сядут торговые события.
+  который садятся торговые события.
 - `src/clickstream_generator/commerce.py` — торговые события: что легло в
  корзину, что из этого куплено, деньги, номера заказов и сырой `ecommerce`.
  Своя случайность, поэтому правка торговли трафик не двигает.
 - `src/clickstream_generator/ids.py` — номера событий: неповторяющиеся и
  ниже 2^53. Обещание одно на обе половины дня, поэтому и живёт отдельно.
 - `src/clickstream_generator/schema.py` — контракт схемы: чистые данные о
  колонках выгрузки. Собственность генератора; из него выводятся сам
  генератор, его валидация и описание выгрузки в доках.
@@ -6,7 +6,10 @@ readme = "README.md"
 # Верхняя граница — не педантизм: обещание побайтовой воспроизводимости
 # держится на зафиксированных версиях (спека генератора, раздел 2).
 requires-python = ">=3.14,<3.15"
-dependencies = ["numpy>=2"]
+dependencies = [
    "numpy>=2",
    "orjson>=3.11.9",
 ]
 [dependency-groups]
 dev = [
@@ -12,6 +12,10 @@
 Что решено формой файла, а не его длиной: колонки `sku,name,category,brand,
 price`; артикул — четыре латинские буквы категории, дефис и четыре цифры;
 цена — целые копейки (деньги генератор считает целыми, спека, раздел 2).
 Часть цен кратна рублю, часть несёт копейки — как в обычной рознице
 (1 289,90 ₽). Без копеек урок про Float64 был бы беспредметным: округлять
 нечего, и разрыв между `productPrice` и `purchaseRevenue` пришлось бы
 выдумывать (спека генератора, раздел 9).
 Строк в файле может быть сколько угодно: ни генератор, ни тесты их не
 считают, а товар для карточки выбирается равномерно внутри категории.
 Популярность товаров не моделируется — придумывать вес каждой строке
@@ -0,0 +1,500 @@
 """Торговые события: корзина и заказ на потоке дня.
 Здесь торговая половина мира. Событие корзины садится на карточку товара —
 в жизни его шлёт кнопка на карточке, а не открытие страницы корзины; при
 нескольких товарах в заказе иначе его и не разложить: событий столько, со
 скольких карточек положили. Событие покупки садится на страницу
 подтверждения. Оба встают на несколько секунд позже своей страницы, а
 граница модельных суток режет всё, что за неё вышло: визит, у которого
 подтверждение срезано полуночью, покупки не даёт — заказа не было.
 **Корзина шире заказа.** Посетитель кладёт товары тех карточек, которые
 открывал в этом визите; карточка, открытая дважды, даёт одну позицию —
 повторный просмотр это раздумье, а не второй товар. Покупает он не всё:
 часть позиций остаётся брошенной. Иначе событие корзины не рассказывало бы
 ничего сверх покупки — заказ был бы её точной копией, и сравнивать было бы
 нечего.
 **Деньги считаются целыми копейками.** В колонку `productPrice` ложатся
 целые рубли, как у Метрики, а дробное число в событии одно —
 `purchaseRevenue`. Часть цен каталога несёт копейки, поэтому округление
 видно: выручку по разобранным массивам не пересчитать, точная сумма живёт в
 `purchaseRevenue` и в сыром `ecommerce`. Разрыв внутри одного события — это
 настоящий урок формата, а не придуманный.
 **Промокод в событии есть, скидки в сумме нет.** Выручка, которую шлёт
 клиент, — сумма позиций без скидки и доставки: код на сайте знает корзину, а
 не итог расчёта. Скидку по коду насчитывает бэкенд (этап 3), и таблица «код
 → скидка» лежит в числах мира, чтобы обе стороны брали одну.
 **Номер заказа читаемый** — день модельного времени и порядковый номер
 покупки в этом дне (`20260603-0042`). Он же `order_id` бэкенда: по нему
 соединяется сверка (мастер-спека, раздел 4). Нумеруются все покупки,
 дошедшие до потока дня, в порядке событий — до всяких потерь; поэтому номер
 присваивается последним ходом, когда поток уже упорядочен.
 **Случайность — подпоток `COMMERCE`** (спека генератора, раздел 2): правка
 торгового поведения не сдвигает трафиковый поток. Броски целые и векторные;
 посточно собираются только строки — их numpy не умеет.
 """
 from dataclasses import dataclass
 from typing import Any
 import numpy as np
 import orjson
 from numpy.typing import NDArray
 from clickstream_generator import catalog, ids, reference, world
 from clickstream_generator.reference import Page
 from clickstream_generator.seeds import Component, day_stream
 from clickstream_generator.weights import pick
 # Таксономия: тип события и действие с товаром. Полный словарь торговых
 # событий Метрики (detail, remove, impressions) стенд не берёт.
 ADD_TO_CART = "add_to_cart"
 PURCHASE = "purchase"
 ADD_ACTION = "add"
 PURCHASE_ACTION = "purchase"
 # Копеек в рубле: внутри генератора деньги целые, в колонках — рубли.
 KOPECKS = 100
 _QUANTITY_CUMULATIVE = np.cumsum(world.ITEM_QUANTITY_WEIGHTS)
 _PRODUCT_COLUMNS = (
    "productID",
    "productName",
    "productCategory",
    "productPrice",
    "productQuantity",
    "productEventType",
 )
@dataclass(frozen=True, slots=True)
 class _Baskets:
    """Корзины дня: позиции по корзинам и строка подтверждения заказа.
    Позиция — товар, положенный в корзину: `anchor` — строка карточки, на
    которую сядет событие, `product` — номер товара в каталоге. Позиции
    лежат подряд по корзинам, внутри корзины — по времени; `basket` говорит,
    чья позиция, а `first` и `count` — где чей кусок. `confirmation`
    отвечает на вопрос, дошла ли корзина до заказа: строка подтверждения
    или −1 у брошенной.
    """
    anchor: NDArray[np.int64]
    product: NDArray[np.int64]
    basket: NDArray[np.int64]
    first: NDArray[np.int64]
    count: NDArray[np.int64]
    confirmation: NDArray[np.int64]
    def __len__(self) -> int:
        return self.confirmation.size
    def positions_of(self, basket: int, kept: NDArray[np.bool_]) -> NDArray[np.int64]:
        """Позиции корзины, у которых стоит отметка: например, купленные."""
        here = slice(self.first[basket], self.first[basket] + self.count[basket])
        return self.first[basket] + np.flatnonzero(kept[here])
@dataclass(frozen=True, slots=True)
 class _Draws:
    """Броски торгового подпотока: случайное решается один раз и разом.
    По позициям корзин — сколько штук берут, какой это вариант товара,
    дошла ли позиция до заказа и на сколько секунд событие корзины отстало
    от карточки. По корзинам — промокод и задержка события покупки.
    """
    quantity: NDArray[np.int64]
    variant: NDArray[np.int64]
    kept: NDArray[np.bool_]
    cart_delay: NDArray[np.int64]
    coupon: NDArray[np.int64]
    order_delay: NDArray[np.int64]
@dataclass(frozen=True, slots=True)
 class _Events:
    """Строки одного вида торговых событий, готовые встать в поток.
    `raw` — сырой `ecommerce` каждой строки ещё объектом: номер заказа в нём
    появится, когда поток будет упорядочен, а строка станет байтами один
    раз, каноническим сериализатором.
    """
    columns: dict[str, NDArray[Any]]
    page: NDArray[np.uint8]
    product: NDArray[np.int64]
    raw: list[dict[str, Any]]
 def weave(
    seed: int,
    day: int,
    columns: dict[str, NDArray[Any]],
    page: NDArray[np.uint8],
    product: NDArray[np.int64],
 ) -> tuple[dict[str, NDArray[Any]], NDArray[np.uint8], NDArray[np.int64]]:
    """Вплетает торговые события в трафиковый поток и отдаёт поток целиком.
    Строки приходят упорядоченными по времени и такими же уходят: торговые
    события встают между ними, и поток пересобирается одним порядком.
    """
    rng = day_stream(seed, day, Component.COMMERCE)
    baskets = _baskets(page, product, columns["VisitID"])
    if not len(baskets):
        return columns, page, product
    goods = catalog.catalog()
    draws = _draws(rng, baskets)
    events = (
        _cart_events(columns, baskets, goods, draws),
        _order_events(columns, baskets, goods, draws),
    )
    return _stream(rng, columns, page, product, events)
 def _draws(rng: np.random.Generator, baskets: _Baskets) -> _Draws:
    """Всё случайное в торговых событиях — целыми числами и векторно."""
    positions = baskets.product.size
    return _Draws(
        quantity=1 + pick(rng, _QUANTITY_CUMULATIVE, positions),
        variant=rng.integers(0, len(reference.PRODUCT_VARIANTS), positions),
        kept=_kept(rng, baskets),
        cart_delay=rng.integers(*world.TRADE_DELAY_SECONDS, positions),
        coupon=_coupons(rng, len(baskets)),
        order_delay=rng.integers(*world.TRADE_DELAY_SECONDS, len(baskets)),
    )
 def _baskets(
    page: NDArray[np.uint8], product: NDArray[np.int64], visit: NDArray[np.uint64]
 ) -> _Baskets:
    """Что посетитель положил в корзину и дошёл ли до заказа.
    Корзина есть у визита, дошедшего до страницы корзины; в ней товары всех
    карточек этого визита. Карточка, открытая дважды, даёт одну позицию —
    остаётся первая: тогда товар и кладут.
    """
    order = np.argsort(visit, kind="stable")
    page, product, visit = page[order], product[order], visit[order]
    # Строки визита лежат подряд, внутри визита — по времени: поток пришёл
    # упорядоченным, а сортировка по визиту устойчивая.
    started = np.concatenate(([True], visit[1:] != visit[:-1]))
    number = np.cumsum(started) - 1
    with_cart = number[page == Page.CART]
    basket_of_visit = np.full(int(started.sum()), -1, dtype=np.int64)
    basket_of_visit[with_cart] = np.arange(with_cart.size)
    cards = np.flatnonzero((page == Page.PRODUCT) & (basket_of_visit[number] >= 0))
    # Ключ «визит и товар»: `np.unique` отдаёт индексы первых вхождений,
    # поэтому вторая карточка того же товара позиции не добавляет.
    key = number[cards] * catalog.catalog().sku.size + product[cards]
    positions = np.sort(cards[np.unique(key, return_index=True)[1]])
    # Подтверждение без корзины невозможно: полночь режет визит с хвоста, а
    # корзина в нём раньше подтверждения — поэтому у каждого подтверждения
    # корзина есть, и номер её всегда найдётся.
    confirmed = np.flatnonzero(page == Page.CONFIRMATION)
    confirmation = np.full(with_cart.size, -1, dtype=np.int64)
    confirmation[basket_of_visit[number[confirmed]]] = order[confirmed]
    basket = basket_of_visit[number[positions]]
    count = np.bincount(basket, minlength=with_cart.size)
    return _Baskets(
        anchor=order[positions],
        product=product[positions],
        basket=basket,
        # Позиции лежат подряд, корзины идут по порядку визитов — поэтому
        # начало каждого куска находится накопленной суммой.
        first=np.cumsum(count) - count,
        count=count,
        confirmation=confirmation,
    )
 def _kept(rng: np.random.Generator, baskets: _Baskets) -> NDArray[np.bool_]:
    """Какие позиции корзины дошли до заказа: часть остаётся брошенной.
    Пустым заказ не бывает: если брошены все позиции, одна возвращается —
    какая, решает свой бросок. Хотя бы одна позиция у корзины есть всегда:
    перед корзиной визит обязательно открывал карточку.
    """
    kept = (
        rng.integers(0, 100, baskets.product.size) >= world.ABANDONED_POSITION_PERCENT
    )
    rescued = baskets.first + rng.integers(0, baskets.count)
    empty = np.bincount(baskets.basket[kept], minlength=len(baskets)) == 0
    kept[rescued[empty]] = True
    return kept
 def _coupons(rng: np.random.Generator, baskets: int) -> NDArray[np.int64]:
    """Промокод корзины: номер строки в таблице кодов или −1, если кода нет."""
    code = rng.integers(0, len(world.COUPONS), baskets)
    return np.where(rng.integers(0, 100, baskets) < world.COUPON_PERCENT, code, -1)
 def _cart_events(
    columns: dict[str, NDArray[Any]],
    baskets: _Baskets,
    goods: catalog.Catalog,
    draws: _Draws,
 ) -> _Events:
    """Строки `add_to_cart`: по одной на каждый положенный товар."""
    positions = baskets.product.size
    alone = [np.array([position]) for position in range(positions)]
    rows = _on_page(columns, baskets.anchor, ADD_TO_CART, draws.cart_delay)
    rows["GoalsReached"] = _same(
        np.array([world.GOAL_CART_ID], dtype=np.uint32), positions
    )
    side, blocks = _product_side(goods, baskets, alone, draws, ADD_ACTION)
    rows.update(side)
    return _Events(
        columns=rows,
        page=np.full(positions, Page.PRODUCT, dtype=np.uint8),
        product=baskets.product.copy(),
        raw=[{"currencyCode": world.CURRENCY, ADD_ACTION: block} for block in blocks],
    )
 def _order_events(
    columns: dict[str, NDArray[Any]],
    baskets: _Baskets,
    goods: catalog.Catalog,
    draws: _Draws,
 ) -> _Events:
    """Строки `purchase`: по одной на корзину, дошедшую до подтверждения."""
    ordered = np.flatnonzero(baskets.confirmation >= 0)
    bought = [baskets.positions_of(basket, draws.kept) for basket in ordered]
    rows = _on_page(
        columns, baskets.confirmation[ordered], PURCHASE, draws.order_delay[ordered]
    )
    rows["GoalsReached"] = _same(
        np.array([world.GOAL_PURCHASE_ID], dtype=np.uint32), ordered.size
    )
    side, blocks = _product_side(goods, baskets, bought, draws, PURCHASE_ACTION)
    rows.update(side)
    # Выручка клиента — сумма позиций без скидки и доставки, целыми копейками.
    kopecks = [
        int((goods.price[baskets.product[group]] * draws.quantity[group]).sum())
        for group in bought
    ]
    codes = [
        world.COUPONS[number][0] if number >= 0 else ""
        for number in draws.coupon[ordered].tolist()
    ]
    rows["purchaseRevenue"] = _cells(
        [np.array([money / KOPECKS], dtype=np.float64) for money in kopecks]
    )
    rows["purchaseCurrency"] = _same(
        np.array([world.CURRENCY], dtype=object), ordered.size
    )
    rows["purchaseCoupon"] = _cells([np.array([code], dtype=object) for code in codes])
    raw = [
        {
            "currencyCode": world.CURRENCY,
            PURCHASE_ACTION: {"actionField": _action_field(money, code), **block},
        }
        for money, code, block in zip(kopecks, codes, blocks, strict=True)
    ]
    return _Events(
        columns=rows,
        page=np.full(ordered.size, Page.CONFIRMATION, dtype=np.uint8),
        product=np.full(ordered.size, -1, dtype=np.int64),
        raw=raw,
    )
 def _action_field(kopecks: int, code: str) -> dict[str, Any]:
    """Блок `actionField` заказа: номер, выручка и купон, если он был.
    Номер пустой до сборки потока — его присваивает `_seal`, когда порядок
    событий дня уже известен.
    """
    field: dict[str, Any] = {"id": "", "revenue": kopecks / KOPECKS}
    if code:
        field["coupon"] = code
    return field
 def _product_side(
    goods: catalog.Catalog,
    baskets: _Baskets,
    groups: list[NDArray[np.int64]],
    draws: _Draws,
    action: str,
 ) -> tuple[dict[str, NDArray[Any]], list[dict[str, Any]]]:
    """Массивы `product*` и товарная часть сырого JSON — одним проходом.
    Массивы группы `product*` одной длины между собой: по элементу на товар.
    С группой `purchase*` они не совпадают и не должны — там по элементу на
    заказ (мастер-спека, раздел 1).
    Сырой JSON несёт больше, чем колонки: бренд, вариант товара и точную
    цену с копейками. На этом и стоит лаба «сырое против разобранного» —
    иначе в сыром лежало бы ровно то же самое.
    """
    columns: dict[str, list[NDArray[Any]]] = {name: [] for name in _PRODUCT_COLUMNS}
    blocks: list[dict[str, Any]] = []
    for group in groups:
        numbers = baskets.product[group]
        pieces = draws.quantity[group]
        columns["productID"].append(np.array(goods.sku[numbers], dtype=object))
        columns["productName"].append(np.array(goods.name[numbers], dtype=object))
        columns["productCategory"].append(
            np.array([_category(goods, number) for number in numbers], dtype=object)
        )
        # Цена в колонке — целые рубли, как у Метрики: это округление и есть
        # тот разрыв, из-за которого выручку по массивам не пересобрать.
        columns["productPrice"].append((goods.price[numbers] + KOPECKS // 2) // KOPECKS)
        columns["productQuantity"].append(pieces.astype(np.uint64))
        columns["productEventType"].append(np.full(group.size, action, dtype=object))
        blocks.append(
            {
                "products": [
                    {
                        "id": goods.sku[number],
                        "name": goods.name[number],
                        "category": _category(goods, number),
                        "brand": goods.brand[number],
                        "variant": reference.PRODUCT_VARIANTS[draws.variant[position]],
                        "price": int(goods.price[number]) / KOPECKS,
                        "quantity": int(pieces[place]),
                    }
                    for place, (position, number) in enumerate(
                        zip(group.tolist(), numbers.tolist(), strict=True)
                    )
                ]
            }
        )
    return {name: _cells(values) for name, values in columns.items()}, blocks
 def _category(goods: catalog.Catalog, number: int) -> str:
    """Имя категории товара — то же, что в файле каталога и в словаре."""
    return catalog.CATEGORIES[goods.category[number]].name
 def _on_page(
    columns: dict[str, NDArray[Any]],
    anchor: NDArray[np.int64],
    event_type: str,
    delay: NDArray[np.int64],
 ) -> dict[str, NDArray[Any]]:
    """Событие на странице: её колонки целиком, свой тип и своё время.
    Страница у торгового события та же, что у просмотра, на который оно
    село: тот же адрес и реферер, та же кука, тот же визит, устройство и
    гео. Различаются тип, время и торговые колонки — их кладёт вызывающий.
    """
    rows = {name: value[anchor] for name, value in columns.items()}
    rows["EventType"] = np.full(anchor.size, event_type, dtype=object)
    rows["UTCEventTime"] = columns["UTCEventTime"][anchor] + delay.astype(
        "timedelta64[s]"
    )
    return rows
 def _stream(
    rng: np.random.Generator,
    columns: dict[str, NDArray[Any]],
    page: NDArray[np.uint8],
    product: NDArray[np.int64],
    events: tuple[_Events, ...],
 ) -> tuple[dict[str, NDArray[Any]], NDArray[np.uint8], NDArray[np.int64]]:
    """Собирает поток дня целиком: сутки режут хвост, время задаёт порядок."""
    traffic = page.size
    trade = {
        name: np.concatenate([part.columns[name] for part in events])
        for name in columns
    }
    raw = [block for part in events for block in part.raw]
    alive = trade["UTCEventTime"] < _midnight(columns) + np.timedelta64(1, "D")
    trade = {name: value[alive] for name, value in trade.items()}
    # Номера торговых строк — из торгового подпотока: возьми их день у
    # трафика, и правка торгового поведения сдвинула бы трафиковые `WatchID`.
    trade["WatchID"] = ids.unique_apart_from(rng, int(alive.sum()), columns["WatchID"])
    raw = [block for block, here in zip(raw, alive.tolist(), strict=True) if here]
    rows = {
        name: np.concatenate((value, trade[name])) for name, value in columns.items()
    }
    page = np.concatenate((page, np.concatenate([part.page for part in events])[alive]))
    product = np.concatenate(
        (product, np.concatenate([part.product for part in events])[alive])
    )
    # Чей сырой блок в какой строке: у просмотра страницы блока нет.
    place = np.full(traffic + len(raw), -1, dtype=np.int64)
    place[traffic:] = np.arange(len(raw))
    order = np.lexsort((rows["WatchID"], rows["UTCEventTime"]))
    rows = {name: value[order] for name, value in rows.items()}
    _seal(rows, raw, place[order], _order_prefix(columns))
    return rows, page[order], product[order]
 def _seal(
    rows: dict[str, NDArray[Any]],
    raw: list[dict[str, Any]],
    place: NDArray[np.int64],
    prefix: str,
 ) -> None:
    """Раздаёт номера заказов и собирает сырой `ecommerce`.
    Номер получают все покупки, дошедшие до потока, в порядке событий — до
    всяких потерь: этап 6 выбрасывает событие, когда номер уже присвоен,
    иначе одна потеря перенумеровала бы чужие заказы и мост к бэкенду
    разъехался бы. Строку собирает канонический сериализатор: руками это был
    бы второй сериализатор со своим экранированием.
    """
    number = 0
    for row in np.flatnonzero(place >= 0).tolist():
        block = raw[place[row]]
        if rows["EventType"][row] == PURCHASE:
            number += 1
            code = f"{prefix}-{number:04d}"
            block[PURCHASE_ACTION]["actionField"]["id"] = code
            rows["purchaseID"][row] = np.array([code], dtype=object)
        rows["ecommerce"][row] = orjson.dumps(block).decode()
 def _midnight(columns: dict[str, NDArray[Any]]) -> np.datetime64:
    """Начало модельных суток абсолютной меткой: полночь в поясе счётчика."""
    date: np.datetime64 = columns["EventDate"][0]
    return date.astype("datetime64[s]") - np.timedelta64(
        world.COUNTER_TIMEZONE_MINUTES, "m"
    )
 def _order_prefix(columns: dict[str, NDArray[Any]]) -> str:
    """Первая половина номера заказа: день модельного времени, `20260603`."""
    return str(columns["EventDate"][0]).replace("-", "")
 def _cells(values: list[NDArray[Any]]) -> NDArray[np.object_]:
    """Колонка-массив: в каждой ячейке свой массив своего типа."""
    column = np.empty(len(values), dtype=object)
    for row, value in enumerate(values):
        column[row] = value
    return column
 def _same(value: NDArray[Any], size: int) -> NDArray[np.object_]:
    """Колонка-массив, у которой во всех ячейках один и тот же массив."""
    value.flags.writeable = False
    column = np.empty(size, dtype=object)
    column.fill(value)
    return column
@@ -1,9 +1,10 @@
 """День-функция: (зерно, D) → упорядоченный поток событий модельных суток.
 Здесь трафиковая половина мира: визиты, страницы, атрибуция, устройство и
-гео. Торговые события (#40) сядут на этот же поток и добавят к нему свои
+гео. Торговые события садятся на этот же поток и добавляют к нему свои
-строки; их колонки в pageview присутствуют, но пусты по смыслу — «пусто»
+строки — их собирает `commerce` и им же поток заканчивается. У просмотра
-всегда пустой массив, пустая строка или 0, а не отсутствие ключа.
+страницы торговые колонки присутствуют, но пусты по смыслу: «пусто» — всегда
 пустой массив, пустая строка или 0, а не отсутствие ключа.
 День — чистая функция зерна и номера дня: одна и та же пара даёт те же
 события, а день N+1 не трогает дни 1…N. Держится это на подпотоке
@@ -25,23 +26,25 @@
 1. Визит принадлежит одной куке: склейка `ClientID` визитом не считается.
 2. Пауза дольше 30 минут рвёт визит надвое, поэтому паузы внутри визита
-   всегда короче таймаута, а соседние визиты куки разведены дальше него.
+   всегда короче таймаута, а соседние визиты куки разведены дальше него —
   считая от последнего события визита, которым бывает покупка, а не от
   последней его страницы.
 3. Граница модельных суток режет визит: события за полночь в дне не живут.
   Исключение одно — визит с заказом, обещанным планом двухкуковых пар: его
-   старт сдвигается назад, чтобы воронка уместилась в сутки. Это принятое
+   старт сдвигается назад, чтобы воронка уместилась в сутки вместе с
-   ограничение модели: обещание плана — гарантия, ради неё мы сужаем свободу
+   торговым хвостом. Это принятое ограничение модели: обещание плана —
-   старта. Цена названа — около 24 визитов в день из ~9,5 тыс. не начинаются
+   гарантия, ради неё мы сужаем свободу старта. Цена названа — около 24
-   в последние минуты суток.
+   визитов в день из ~9,5 тыс. не начинаются в последние минуты суток.
-**Шов для торговых событий (#40).** `Day` отдаёт, кроме колонок, два
+**Шов с торговыми событиями.** Поток несёт, кроме колонок, два выровненных
-выровненных по строкам ряда: `page` — какая это страница магазина, и
+по строкам ряда: `page` — какая это страница магазина, и `product` — какой
-`product` — какой товар показывала карточка (−1 у прочих страниц). По ним
+товар показывала карточка (−1 у прочих страниц). По ним `commerce` знает и
-#40 узнаёт и то, куда вешать событие (корзина, оформление, подтверждение),
+то, куда сажать событие (карточка, подтверждение), и то, что посетитель на
-и то, что посетитель на самом деле смотрел: товар в корзине, которого никто
+самом деле смотрел: товар в корзине, которого никто не открывал, — видимая
-не открывал, — видимая глупость в воронке. Визит с назначенным заказом
+глупость в воронке. Визит с назначенным заказом всегда доходит до
-всегда доходит до `/confirmation`, а перед корзиной у него всегда есть
+`/confirmation`, а перед корзиной у него всегда есть карточка товара.
-карточка товара. Своей случайности #40 не занимает: подпоток `COMMERCE`
+Случайность у половин разная: трафик берёт подпоток `TRAFFIC`, торговля —
-нетронут.
+`COMMERCE`, и правка одной не сдвигает другую.
 """
 from dataclasses import dataclass
@@ -50,21 +53,24 @@ from typing import Any
 import numpy as np
 from numpy.typing import NDArray
-from clickstream_generator import catalog, plan, reference, world
+from clickstream_generator import catalog, commerce, ids, plan, reference, world
 from clickstream_generator.reference import Page
 from clickstream_generator.seeds import Component, day_stream
 from clickstream_generator.weights import pick, pick_row
 DAY_SECONDS = 24 * 60 * 60
 # Потолок идентификаторов тот же, что у кук: выше 2^53 числа в JSON
 # округляются (контракт схемы, `WatchID`).
 ID_LIMIT = plan.CLIENT_ID_LIMIT
 # Карточка перед корзиной обязательна: положить в корзину то, чего не
 # открывал, посетитель не может.
 MIN_PAGES_BEFORE_CART = 2
 # На столько секунд визит длиннее своих страниц: торговое событие встаёт
 # позже страницы, на которую село, и последним событием визита бывает
 # покупка, а не просмотр подтверждения. Величина нужна здесь дважды — визит
 # с обещанным заказом обязан уместиться в сутки вместе с хвостом, а соседние
 # визиты куки разводятся дальше таймаута тоже от хвоста, а не от страницы.
 TRADE_TAIL_SECONDS = world.TRADE_DELAY_SECONDS[1]
 _VISIT_COUNT_CUMULATIVE = np.cumsum(world.VISITS_PER_ACTIVE_DAY_WEIGHTS)
 _VISIT_PAGES_CUMULATIVE = np.cumsum(world.VISIT_PAGES_WEIGHTS)
 _SOURCE_CUMULATIVE = np.cumsum([source.weight for source in reference.TRAFFIC_SOURCES])
@@ -72,7 +78,7 @@ _SOURCE_CUMULATIVE = np.cumsum([source.weight for source in reference.TRAFFIC_SO
@dataclass(frozen=True, slots=True)
 class Day:
-    """Поток событий одного дня: колонки выгрузки и шов для торговых событий.
+    """Поток событий одного дня: колонки выгрузки и страницы за ними.
    Строки упорядочены по времени — так их и проиграет проигрыватель.
    `columns` — колонки контракта схемы по его порядку, все до одной;
@@ -124,9 +130,15 @@ def stream(seed: int, day: int) -> Day:
    second = np.repeat(start, visits.pages) + elapsed
    # Граница суток режет визит: хвост за полночью в этот день не попадает.
-    alive = second < DAY_SECONDS
+    # Странице подтверждения нужно место и под её покупку: подтверждение без
-    visit_id = np.repeat(_unique_ids(rng, len(visits)), visits.pages)
+    # покупки было бы потерей на клиентской стороне, а она здесь честная —
-    watch_id = _unique_ids(rng, int(alive.sum()))
+    # потери и дубли стенд заводит намеренно и позже (этапы 4 и 6). Поэтому
    # полночь забирает подтверждение вместе с торговым хвостом или не
    # забирает ни того, ни другого.
    room = np.where(page == Page.CONFIRMATION, TRADE_TAIL_SECONDS, 0)
    alive = second + room < DAY_SECONDS
    visit_id = np.repeat(ids.unique(rng, len(visits)), visits.pages)
    watch_id = ids.unique(rng, int(alive.sum()))
    rest = _columns(rng, day, audience, visits, page, product, second)
    columns = {
@@ -136,12 +148,16 @@ def stream(seed: int, day: int) -> Day:
    }
    order = np.lexsort((columns["WatchID"], columns["UTCEventTime"]))
-    return Day(
+    # Торговые события садятся на готовый трафиковый поток и отдают его
-        day=day,
+    # целиком: в нём же они и упорядочиваются.
-        columns={name: value[order] for name, value in columns.items()},
+    columns, page, product = commerce.weave(
-        page=page[alive][order],
+        seed,
-        product=product[alive][order],
+        day,
        {name: value[order] for name, value in columns.items()},
        page[alive][order],
        product[alive][order],
    )
    return Day(day=day, columns=columns, page=page, product=product)
 def _visits(rng: np.random.Generator, audience: plan.DayAudience) -> _Visits:
@@ -161,7 +177,7 @@ def _visits(rng: np.random.Generator, audience: plan.DayAudience) -> _Visits:
    # Обещанный планом заказ достаётся первому визиту дня: слева от него
    # соседей нет, поэтому двигать его внутри суток можно свободно.
    ordering = audience.assigned_order[cookie] & (ordinal == 0)
-    stage = _funnel(rng, visits, ordering)
+    stage = _funnel(rng, audience.buyer[cookie], ordering)
    # Воронка удлиняет визит, а не съедает его: до корзины надо ещё дойти.
    browse = np.where(
        stage > 0, np.maximum(length - stage, MIN_PAGES_BEFORE_CART), length
@@ -181,17 +197,32 @@ def _visits(rng: np.random.Generator, audience: plan.DayAudience) -> _Visits:
 def _funnel(
-    rng: np.random.Generator, visits: int, ordering: NDArray[np.bool_]
+    rng: np.random.Generator,
    buyer: NDArray[np.bool_],
    ordering: NDArray[np.bool_],
 ) -> NDArray[np.int64]:
-    """Докуда дошёл визит: 0 — до корзины не дошёл, 3 — до подтверждения."""
+    """Докуда дошёл визит: 0 — до корзины не дошёл, 3 — до подтверждения.
-    draw = rng.integers(0, 100, (3, visits))
+
-    cart = draw[0] < world.CART_PERCENT
+    Помеченный планом покупатель отличается на обоих шагах: и до корзины
-    checkout = cart & (draw[1] < world.CHECKOUT_OF_CART_PERCENT)
+    доходит чаще, и бросает её реже. Склонность покупать — свойство
    человека, а не визита, поэтому одинаковый для всех бросок оставил бы
    метку плана словом без следа в данных (спека генератора, раздел 9).
    """
    draw = rng.integers(0, 100, (3, buyer.size))
    cart = draw[0] < np.where(buyer, world.BUYER_CART_PERCENT, world.CART_PERCENT)
    checkout = cart & (
        draw[1]
        < np.where(
            buyer,
            world.BUYER_CHECKOUT_OF_CART_PERCENT,
            world.CHECKOUT_OF_CART_PERCENT,
        )
    )
    confirmation = checkout & (draw[2] < world.CONFIRMATION_OF_CHECKOUT_PERCENT)
    stage = cart.astype(np.int64) + checkout + confirmation
    # Заказ, обещанный планом, воронку проходит целиком: гарантия пар стоит
-    # на том, что событие покупки в этот день случится (#40 его и повесит).
+    # на том, что событие покупки в этот день случится: его повесит `commerce`.
    stage[ordering] = len(reference.FUNNEL_PAGES)
    return stage
@@ -219,7 +250,7 @@ def _walk(
            page[row] = table[step[row]]
        stage = int(visits.stage[visit])
        if stage:
-            # В корзину — только с карточки: иначе #40 положит туда товар,
+            # В корзину — только с карточки: иначе в ней окажется товар,
            # которого посетитель не открывал.
            page[begin + browsed - 1] = Page.PRODUCT
            page[begin + browsed : begin + browsed + stage] = funnel[:stage]
@@ -266,19 +297,28 @@ def _starts(
    """
    hour = pick_row(rng, _hour_cumulative(day), audience.city[visits.cookie])
    start = hour * 3600 + rng.integers(0, 3600, hour.size)
-    # Визит с обещанным заказом обязан уместиться в сутки целиком.
+    # Визит с обещанным заказом обязан уместиться в сутки целиком — вместе с
-    fits = np.minimum(start, DAY_SECONDS - duration - 1)
+    # торговым хвостом: событие покупки встаёт на секунды позже страницы
    # подтверждения, и зажимать его к последней секунде значило бы ломать
    # правило ровно там, ради чего оно написано.
    fits = np.minimum(start, DAY_SECONDS - duration - TRADE_TAIL_SECONDS - 1)
    start = np.where(visits.ordering, fits, start)
    # Визиты куки идут по возрастанию времени и разведены дальше таймаута —
    # иначе лаба склеила бы два визита в один и разошлась бы с `VisitID`.
    # Разводятся они от последнего события визита, а им бывает покупка:
    # считать от последней страницы значило бы отдать таймауту торговый хвост.
    start = start[np.lexsort((start, visits.cookie))]
    for repeat in range(1, len(world.VISITS_PER_ACTIVE_DAY_WEIGHTS)):
        later = np.flatnonzero(visits.ordinal == repeat)
        earlier = later - 1
        start[later] = np.maximum(
            start[later],
-            start[earlier] + duration[earlier] + world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS + 1,
+            start[earlier]
            + duration[earlier]
            + TRADE_TAIL_SECONDS
            + world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
            + 1,
        )
    return start
@@ -370,7 +410,8 @@ def _columns(
        "RegionCity": by_city("name"),
        "RegionCountryID": np.full(total, reference.COUNTRY_REGION_ID, dtype=np.uint32),
        "RegionCityID": by_city("region_id", np.uint32),
-        # Цели дублируют торговые события, поэтому их ставит #40.
+        # Цели дублируют торговые события, поэтому их ставит `commerce`:
        # у просмотра страницы достигнутых целей нет.
        "GoalsReached": _blank(total, "uint32"),
        # Своих параметров сайт стенда пока не шлёт: вариант A/B-теста был бы
        # постоянной куки, а не поведением дня. Решение отложено, не забыто:
@@ -449,21 +490,6 @@ def _ip_addresses(
    )
 def _unique_ids(rng: np.random.Generator, size: int) -> NDArray[np.uint64]:
    """Неповторяющиеся id ниже 2^53, разбросанные по диапазону.
    Уникальность обещана не для красоты: `WatchID` — ключ дедупликации при
    переигровке дня (спека генератора, раздел 4), и два одинаковых id
    склеили бы разные события. Поэтому не броски наугад, а шаги случайной
    длины — они не повторяются по построению, — и потом перемешивание, чтобы
    номер не выдавал порядок строк. Средний шаг — весь диапазон, делённый на
    число событий, поэтому в среднем ряд занимает его половину.
    """
    step = ID_LIMIT // (size + 1)
    ids = np.cumsum(rng.integers(1, step + 1, size, dtype=np.uint64))
    return ids[np.argsort(rng.integers(0, size * size + 1, size), kind="stable")]
 def _hour_cumulative(day: int) -> NDArray[np.int64]:
    """Веса часов суток по городам, накопленные: строка города — его волна."""
    # Суббота и воскресенье — последние два дня недели, а D0 — понедельник.
@@ -0,0 +1,47 @@
 """Идентификаторы событий: неповторяющиеся числа, которые переживут JSON.
 Уникальность обещана не для красоты: `WatchID` — ключ дедупликации при
 переигровке дня (спека генератора, раздел 4), и два одинаковых номера
 склеили бы разные события. Строк дня две породы — трафиковые и торговые, —
 и рисует их разная случайность, поэтому обещание держится здесь, в одном
 месте на весь генератор: у приёма одно определение, иначе дисциплина живёт
 копиями и расходится с ними.
 """
 import numpy as np
 from numpy.typing import NDArray
 # Потолок идентификаторов: выше 2^53 числа в JSON (jq, консоль браузера)
 # округляются при разборе, и id перестаёт быть собой. Настоящая Метрика так
 # не делает — её id длиннее (мастер-спека, раздел 1.1).
 LIMIT = 2**53
 def unique(rng: np.random.Generator, size: int) -> NDArray[np.uint64]:
    """Неповторяющиеся id ниже 2^53, разбросанные по диапазону.
    Не броски наугад, а шаги случайной длины — они не повторяются по
    построению, — и потом перемешивание, чтобы номер не выдавал порядок
    строк. Средний шаг — весь диапазон, делённый на число событий, поэтому в
    среднем ряд занимает его половину.
    """
    step = LIMIT // (size + 1)
    numbers = np.cumsum(rng.integers(1, step + 1, size, dtype=np.uint64))
    return numbers[np.argsort(rng.integers(0, size * size + 1, size), kind="stable")]
 def unique_apart_from(
    rng: np.random.Generator, size: int, taken: NDArray[np.uint64]
 ) -> NDArray[np.uint64]:
    """То же, но и с занятыми номерами ряд не пересекается.
    Торговые события берут случайность из своего подпотока — иначе правка
    торгового поведения сдвинула бы трафик, — а значит, про уже розданные
    трафиковые номера их ряд ничего не знает. Совпадение двух рядов на
    диапазоне в 2^53 невероятно, но обещание уникальности держит дедуп, и
    проверить его дешевле, чем предположить.
    """
    while True:
        numbers = unique(rng, size)
        if not np.intersect1d(numbers, taken).size:
            return numbers
@@ -9,7 +9,9 @@
 Что план решает до генерации событий и чем связывает дни между собой:
- приток — кто и когда впервые появился, и сколько раз вернётся;
+- приток — кто и когда впервые появился, и сколько раз вернётся; кука
  помеченного покупателя живёт дольше прочих — это один из двух рычагов
  метки, второй лежит в воронке дня;
 - двухкуковые пары — какой человек завёл вторую куку и в какие дни
  каждая из двух кук обязана оформить заказ;
 - паспорт куки — устройство и город: они у куки одни и те же во всех её
@@ -32,17 +34,14 @@ from functools import lru_cache
 import numpy as np
 from numpy.typing import NDArray
-from clickstream_generator import reference, world
+from clickstream_generator import ids, reference, world
 from clickstream_generator.seeds import cohort_stream
 from clickstream_generator.weights import pick
 # Куки живут числами ниже 2^53: выше JSON округляет — тот же довод, что у
 # `WatchID` в контракте схемы. Граница не достигается: 2^53 сам уже за ней.
 CLIENT_ID_LIMIT = 2**53
 # Кумулятивные веса: выбор по ним — целочисленный, бросок попадает в чью-то
 # долю общего веса.
 _RETURN_COUNT_CUMULATIVE = np.cumsum(world.RETURN_COUNT_WEIGHTS)
 _BUYER_RETURN_COUNT_CUMULATIVE = np.cumsum(world.BUYER_RETURN_COUNT_WEIGHTS)
 _RETURN_DELAY_CUMULATIVE = np.cumsum(world.RETURN_DELAY_WEIGHTS)
 _CITY_CUMULATIVE = np.cumsum([city.weight for city in reference.CITIES])
 _DEVICE_CUMULATIVE = np.cumsum(
@@ -182,15 +181,19 @@ def cohort(seed: int, day: int) -> Cohort:
    ]
    cookies = people + paired.size
-    client_id = rng.integers(1, CLIENT_ID_LIMIT, cookies, dtype=np.uint64)
+    # Кука живёт числом ниже 2^53 — тот же потолок, что у номера события:
    # выше JSON округляет при разборе. Граница не достигается.
    client_id = rng.integers(1, ids.LIMIT, cookies, dtype=np.uint64)
    birth_day = np.full(cookies, day, dtype=np.int64)
    # Вторая кука рождается, пока человек ещё ходит: тем же затухающим
    # профилем, что и возвраты, — обычно через дни, изредка через месяцы.
    # Фиксированного зазора нет, иначе пары в данных узнавались бы по нему.
    birth_day[people:] += 1 + pick(rng, _RETURN_DELAY_CUMULATIVE, paired.size)
    # Вторая кука принадлежит покупателю — как и первая кука его пары.
    buyer_cookie = np.concatenate((buyer, np.ones(paired.size, dtype=bool)))
    active_cookie, active_day = _active_days(
-        rng, birth_day, day + world.RETURN_TAIL_DAYS
+        rng, birth_day, buyer_cookie, day + world.RETURN_TAIL_DAYS
    )
    twins = np.column_stack((paired, np.arange(people, cookies, dtype=np.int64)))
    pair_cookies, pair_order_days = _assign_orders(
@@ -204,8 +207,7 @@ def cohort(seed: int, day: int) -> Cohort:
        people=people,
        client_id=client_id,
        birth_day=birth_day,
-        # Вторая кука принадлежит покупателю — как и первая кука его пары.
+        buyer=buyer_cookie,
        buyer=np.concatenate((buyer, np.ones(paired.size, dtype=bool))),
        active_cookie=active_cookie,
        active_day=active_day,
        pair_cookies=pair_cookies,
@@ -271,13 +273,30 @@ def _influx(rng: np.random.Generator, day: int) -> int:
 def _active_days(
-    rng: np.random.Generator, birth_day: NDArray[np.int64], window_end: int
+    rng: np.random.Generator,
    birth_day: NDArray[np.int64],
    buyer: NDArray[np.bool_],
    window_end: int,
 ) -> tuple[NDArray[np.int64], NDArray[np.int64]]:
-    """Дни активности каждой куки: день рождения и возвраты, пока окно открыто."""
+    """Дни активности каждой куки: день рождения и возвраты, пока окно открыто.
    Помеченный планом покупатель живёт дольше прочих: одноразовым бывает
    много реже и возвращается чаще. Это первый из двух рычагов метки
    (второй — воронка дня): метки в событии нет, поэтому «постоянный
    покупатель» читается в данных только как кука, которая ходит неделями и
    покупает не раз. Одним лифтом конверсии этого не добиться — кука живёт
    меньше двух визитов за снимок, и второй покупке негде случиться (спека
    генератора, раздел 9).
    """
    cookies = birth_day.size
    returns = np.zeros(cookies, dtype=np.int64)
-    returning = rng.integers(0, 100, cookies) >= world.ONE_SHOT_PERCENT
+    one_shot = np.where(buyer, world.BUYER_ONE_SHOT_PERCENT, world.ONE_SHOT_PERCENT)
-    returns[returning] = 1 + pick(rng, _RETURN_COUNT_CUMULATIVE, int(returning.sum()))
+    returning = rng.integers(0, 100, cookies) >= one_shot
    for here, weights in (
        (returning & ~buyer, _RETURN_COUNT_CUMULATIVE),
        (returning & buyer, _BUYER_RETURN_COUNT_CUMULATIVE),
    ):
        returns[here] = 1 + pick(rng, weights, int(here.sum()))
    owner = np.repeat(np.arange(cookies, dtype=np.int64), returns)
    delay = 1 + pick(rng, _RETURN_DELAY_CUMULATIVE, owner.size)
@@ -77,6 +77,19 @@ SEARCH_QUERIES = tuple(
 )
 # Вариант товара — цвет или исполнение карточки. Живёт только в сыром
 # `ecommerce`: в плоских массивах события такой колонки нет, и это одна из
 # причин, по которым лаба «сырое против разобранного» вообще имеет смысл.
 PRODUCT_VARIANTS = (
    "стандарт",
    "белый",
    "серый",
    "бежевый",
    "синий",
    "зелёный",
 )
 # Коды типа устройства у Метрики: 1 — десктоп, 2 — телефон, 3 — планшет,
 # 4 — телевизор. Телефон назван отдельно: по нему различаются и мобильный
 # адрес, и вторая кука пары — «телефон и ноутбук» (мастер-спека, раздел 5).
@@ -21,8 +21,10 @@ PREAMBLE = """# Описание выгрузки: событие кликстр
 пересобрать: `make docs`.
 Одно событие — одна строка: хит по образцу облачной выгрузки Яндекс Метрики.
-Многозначное лежит в параллельных массивах одной длины, плюс одно сырое
+Многозначное лежит в параллельных массивах, плюс одно сырое JSON-поле
-JSON-поле `ecommerce`. Отдельной сущности «визит» в выгрузке нет — визиты
+`ecommerce`. Длина у массивов общая **внутри группы**, а не по всему
 событию: `purchase*` — по элементу на заказ (у нас всегда один), `product*` —
 по элементу на товар. Отдельной сущности «визит» в выгрузке нет — визиты
 собирают на стороне хранилища, а `VisitID` дан как эталон для самопроверки.
 Имена и типы колонок — стороны источника. Хранилище принимает их как есть и
@@ -37,6 +39,10 @@ JSON-поле `ecommerce`. Отдельной сущности «визит» в
 `add_to_cart` несёт один товар, `purchase` — состав заказа и блок
 `purchase*`. У остальных событий они пусты.
 Деньги: `productPrice` — целые рубли, округление формата. Точная сумма
 заказа живёт в `purchaseRevenue` и в сыром `ecommerce`, поэтому пересчитать
 выручку по разобранным массивам нельзя — цены каталога бывают с копейками.
 Всего колонок: {count}."""
 TABLE_HEADER = (
@@ -82,6 +82,15 @@ BUYER_PERCENT = 5
 # этом стоит лаба про склейку личности.
 PAIRED_BUYER_PERCENT = 15
 # Первый рычаг метки покупателя: помеченный дольше живёт и чаще возвращается.
 # Одноразовым он бывает много реже прочих, а возвращается вдвое чаще —
 # отсюда кука, которая ходит неделями. Без этого рычага «постоянный
 # покупатель» в данных не читается: метки в событии нет и не будет
 # (кликстрим анонимен), а кука живёт меньше двух визитов за снимок — второй
 # покупке негде случиться (спека генератора, раздел 9).
 BUYER_ONE_SHOT_PERCENT = 35
 BUYER_RETURN_COUNT_WEIGHTS = (10, 11, 12, 12, 11, 10, 9, 7, 5, 4, 3, 2)
 # --- Числа дня: суточная волна, визиты, воронка ---------------------------
 # Суточная волна буднего дня: проценты от среднего часа, от 00 до 23 часов
@@ -111,7 +120,7 @@ VISITS_PER_ACTIVE_DAY_WEIGHTS = (70, 22, 8)
 # Длина визита в страницах: веса для 1, 2, 3 … страниц. Первая доля — отказы
 # (посмотрел одну страницу и ушёл), дальше затухающий хвост. В среднем ≈4,8
 # страницы: вместе с числом визитов это ~45 тыс. pageview в средний день,
-# и до ~50 тыс. добирают торговые события (#40).
+# и до ~50 тыс. добирают торговые события.
 VISIT_PAGES_WEIGHTS = (250, 150, 120, 100, 88, 78, 68, 58, 50, 42, 35, 28, 22, 16)
 # Таймаут визита: пауза дольше этой рвёт визит надвое. Правило резки, по
@@ -128,9 +137,59 @@ LONG_PAUSE_SECONDS = (300, 1500)
 LONG_PAUSE_PERCENT = 12
 # Воронка: доля визитов, дошедших до корзины, и доли следующих шагов от
-# предыдущего. Произведение — конверсия визита в оформленный заказ: 2%
+# предыдущего. Произведение — конверсия визита в оформленный заказ
 # (спека генератора, раздел 9). Гарантированные планом заказы двухкуковых
 # пар проходят воронку целиком независимо от этих долей.
-CART_PERCENT = 8
+CART_PERCENT = 6
 CHECKOUT_OF_CART_PERCENT = 45
 CONFIRMATION_OF_CHECKOUT_PERCENT = 55
 # Второй рычаг метки покупателя: помеченный отличается на обоих шагах
 # воронки — и до корзины доходит чаще, и бросает её реже. В жизни
 # различаются оба: кто пришёл смотреть, тот и кладёт реже, и до конца
 # доводит реже; один шаг дал бы половину картины. Шаг подтверждения общий:
 # оплата — про магазин, а не про склонность покупать.
 BUYER_CART_PERCENT = 18
 BUYER_CHECKOUT_OF_CART_PERCENT = 60
 # --- Числа торговых событий: корзина, заказ, деньги ------------------------
 # Торговое событие встаёт на несколько секунд позже своей страницы: корзина
 # позже карточки, покупка позже подтверждения. Задержка короче самой
 # короткой паузы между страницами — иначе событие корзины обогнало бы
 # страницу, на которой посетитель его нажал.
 TRADE_DELAY_SECONDS = (2, 8)
 # Доля позиций корзины, которые остались брошенными: заказ уже корзины.
 # Иначе событие корзины не рассказывало бы ничего сверх покупки — заказ был
 # бы её точной копией, и сравнивать было бы нечего. Пустым заказ не бывает:
 # если брошены все позиции, одна остаётся (спека генератора, раздел 9).
 ABANDONED_POSITION_PERCENT = 15
 # Сколько штук одного товара берут: веса для 1, 2, 3 штук. Обычно одна,
 # изредка две-три — непродовольственная розница.
 ITEM_QUANTITY_WEIGHTS = (85, 11, 4)
 # Валюта магазина: один регион присутствия — одна валюта.
 CURRENCY = "RUB"
 # Доля заказов с промокодом.
 COUPON_PERCENT = 20
 # Промокоды: код и скидка в процентах. Таблица — число мира, а не выдумка
 # бэкенда: этап 3 берёт её готовой и обязан дать заказу с кодом скидку,
 # иначе данные соврут. В клиентскую выручку скидка не входит — код на сайте
 # знает корзину, а не итог расчёта (спека генератора, раздел 9). Цифры в
 # коде — те же проценты: скидка в рублях потребовала бы второго правила
 # чтения таблицы, а вместе с ним и второго вида скидки на стороне бэкенда.
 COUPONS = (
    ("VESNA10", 10),
    ("DOMASHNIY5", 5),
    ("PERVYY15", 15),
    ("UYUT7", 7),
 )
 # Цели счётчика: корзина и покупка. Цели дублируют торговые события — в бою
 # так и бывает (мастер-спека, раздел 1.2).
 GOAL_CART_ID = 42150001
 GOAL_PURCHASE_ID = 42150002
@@ -54,6 +54,18 @@ def test_every_row_is_filled_and_priced_in_whole_kopecks():
        assert low <= int(row["price"]) <= high, row["sku"]
 def test_part_of_the_prices_carry_kopecks():
    """Без копеек урок про Float64 беспредметен: округлять было бы нечего.
    Сторожится не доля, а то, на чём стоит урок: цены бывают и кратные
    рублю, и с копейками — тогда `productPrice` округляется форматом, а
    `purchaseRevenue` несёт точную сумму.
    """
    kopecks = [int(row["price"]) % 100 for row in rows()]
    assert any(rest for rest in kopecks)
    assert any(not rest for rest in kopecks)
 def test_every_category_of_the_assortment_is_covered():
    """Каталог покрывает ассортимент целиком: пустых категорий не бывает."""
    present = {row["category"] for row in rows()}
@@ -0,0 +1,488 @@
 """Торговые события: корзина шире заказа, деньги целые, номера читаемые.
 Числа мира тесты сторожат вилками спеки, а не точными значениями: менти
 крутит конфигурацию, и падать тесты должны там, где сдвинулся вывод («заказ
 уже корзины», «конверсия визита около 2%»), а не при каждой правке.
 Неделя дня-функции стоит секунд, поэтому дни, которые нужны нескольким
 тестам, считаются один раз на модуль.
 """
 import json
 from typing import Any
 import numpy as np
 import pytest
 from numpy.typing import NDArray
 from clickstream_generator import catalog, commerce, day, plan, schema, world
 from clickstream_generator.reference import Page
 from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED, Component
 WEEKDAY = 2
 WEEK = 7
@pytest.fixture(autouse=True)
 def fresh_memo():
    """Когорты запоминаются; тесты сравнивают вычисления, а не ссылки."""
    plan.cohort.cache_clear()
@pytest.fixture(scope="module")
 def weekday() -> day.Day:
    return day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
@pytest.fixture(scope="module")
 def week() -> list[day.Day]:
    """Неделя мира: повторные покупки и обещания пар живут между днями."""
    return [day.stream(CANONICAL_SEED, number) for number in range(WEEK)]
 def rows_of(events: day.Day, kind: str) -> dict[str, NDArray[Any]]:
    """Строки одного типа события — все колонки разом."""
    here = events.columns["EventType"] == kind
    return {name: value[here] for name, value in events.columns.items()}
 def cells(column: NDArray[Any]) -> list[list[Any]]:
    return [cell.tolist() for cell in column]
 def raw_of(rows: dict[str, NDArray[Any]]) -> list[dict[str, Any]]:
    """Сырой `ecommerce` разобранный — чужим разбором, не своим сборщиком."""
    return [json.loads(text) for text in rows["ecommerce"]]
 def by_visit(events: day.Day) -> NDArray[np.int64]:
    """Порядок строк «визит, потом время» — так их читает лаба сессий."""
    return np.lexsort((events.columns["UTCEventTime"], events.columns["VisitID"]))
 def test_the_day_carries_both_trade_events(weekday: day.Day):
    """Таксономия ожила: в дне есть и корзина, и покупка."""
    carts = rows_of(weekday, commerce.ADD_TO_CART)
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    assert orders["WatchID"].size > 100
    # Корзина шире заказа и по событиям: не всякая корзина доходит до кассы.
    assert carts["WatchID"].size > 2 * orders["WatchID"].size
 def confirmed_visits(events: day.Day) -> set[int]:
    """Визиты, чья страница подтверждения дожила до потока."""
    pageview = events.columns["EventType"] == "pageview"
    here = pageview & (events.page == Page.CONFIRMATION)
    return set(events.columns["VisitID"][here].tolist())
 def test_a_confirmation_in_the_stream_always_has_its_purchase(weekday: day.Day):
    """Клиентская сторона честная: подтверждение без покупки — это потеря.
    Потери и дубли стенд заводит намеренно и позже (этапы 4 и 6); здесь их
    быть не должно ни одной. Обратное тоже верно: покупка без подтверждения
    в потоке — заказ ниоткуда.
    """
    bought = set(rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)["VisitID"].tolist())
    assert confirmed_visits(weekday) == bought
 def test_the_day_boundary_takes_the_confirmation_together_with_its_purchase(
    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
 ):
    """Полночь режет подтверждение и покупку вместе — или не режет ни одну.
    Иначе визит отдал бы страницу «Заказ оформлен» без события покупки, и на
    клиентской стороне завелась бы потеря. Хвост торгового события здесь
    растянут до часа: в каноническом мире он секунды, и такой визит
    выпадает раз в годы, а правило обязано держаться при любом хвосте.
    """
    monkeypatch.setattr(world, "TRADE_DELAY_SECONDS", (3_000, 3_600))
    monkeypatch.setattr(day, "TRADE_TAIL_SECONDS", 3_600)
    events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
    bought = set(rows_of(events, commerce.PURCHASE)["VisitID"].tolist())
    assert bought
    assert confirmed_visits(events) == bought
 def test_a_purchase_carries_exactly_one_order_number(weekday: day.Day):
    """Одно подтверждение — один заказ (мастер-спека, раздел 4)."""
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    for name in ("purchaseID", "purchaseRevenue", "purchaseCurrency", "purchaseCoupon"):
        assert {cell.size for cell in orders[name]} == {1}, name
    assert {cell[0] for cell in orders["purchaseCurrency"]} == {world.CURRENCY}
 def test_the_cart_event_has_no_order_block(weekday: day.Day):
    """У корзины заказа ещё нет: блок `purchase*` пуст, как у просмотра."""
    carts = rows_of(weekday, commerce.ADD_TO_CART)
    for name in ("purchaseID", "purchaseRevenue", "purchaseCurrency", "purchaseCoupon"):
        assert {cell.size for cell in carts[name]} == {0}, name
 def test_the_product_arrays_of_an_event_share_one_length(weekday: day.Day):
    """Длина общая внутри группы `product*`; с `purchase*` она не совпадает."""
    trade = weekday.columns["EventType"] != "pageview"
    names = [
        column.name for column in schema.COLUMNS if column.name.startswith("product")
    ]
    assert len(names) == 6
    sizes = np.array(
        [[cell.size for cell in weekday.columns[name][trade]] for name in names]
    )
    assert np.all(sizes == sizes[0])
    # Корзина — всегда один товар, заказ — от одного и больше.
    carts = rows_of(weekday, commerce.ADD_TO_CART)
    assert {cell.size for cell in carts["productID"]} == {1}
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    assert min(cell.size for cell in orders["productID"]) == 1
    assert max(cell.size for cell in orders["productID"]) > 1
 def test_the_raw_json_agrees_with_the_flat_arrays(weekday: day.Day):
    """Сырое и разобранное — одно событие, поле в поле.
    Сверяется всё, что есть по обе стороны: разъедься хоть одно поле, лаба
    «сырое против разобранного» учила бы неправде. Цена — единственная пара,
    где расхождение законно: в колонке целые рубли, в сыром точная сумма,
    поэтому сверяется не равенство, а что колонка — та же цена, округлённая
    до рубля.
    """
    for kind, action in (
        (commerce.ADD_TO_CART, commerce.ADD_ACTION),
        (commerce.PURCHASE, commerce.PURCHASE_ACTION),
    ):
        rows = rows_of(weekday, kind)
        assert rows["ecommerce"].size > 100
        for number, block in enumerate(raw_of(rows)):
            assert block["currencyCode"] == world.CURRENCY
            products = block[action]["products"]
            for field, column in (
                ("id", "productID"),
                ("name", "productName"),
                ("category", "productCategory"),
                ("quantity", "productQuantity"),
            ):
                assert [item[field] for item in products] == (
                    rows[column][number].tolist()
                ), (kind, field)
            assert rows["productEventType"][number].tolist() == [action] * len(products)
            prices = zip(
                (item["price"] for item in products),
                rows["productPrice"][number].tolist(),
                strict=True,
            )
            assert all(abs(exact - whole) <= 0.5 for exact, whole in prices)
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    for number, block in enumerate(raw_of(orders)):
        field = block[commerce.PURCHASE_ACTION]["actionField"]
        assert field["id"] == orders["purchaseID"][number][0]
        assert field["revenue"] == orders["purchaseRevenue"][number][0]
 def test_the_raw_json_carries_what_the_arrays_do_not(weekday: day.Day):
    """Иначе лаба «сырое против разобранного» разбирала бы то же самое."""
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    goods = catalog.catalog()
    brands = set(goods.brand.tolist())
    seen_brands: set[str] = set()
    for block in raw_of(orders):
        for item in block[commerce.PURCHASE_ACTION]["products"]:
            assert item["brand"] in brands
            assert item["variant"]
            seen_brands.add(item["brand"])
    assert len(seen_brands) > 1
    assert not any(
        column.name in ("productBrand", "productVariant") for column in schema.COLUMNS
    )
 def test_money_is_whole_kopecks_inside_and_float_only_on_the_surface(weekday: day.Day):
    """Деньги целые; дробное число в событии одно — выручка (спека, раздел 2)."""
    floats = [
        column.name for column in schema.COLUMNS if column.numpy_dtype == "float64"
    ]
    assert floats == ["purchaseRevenue"]
    goods = catalog.catalog()
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    sku = {article: number for number, article in enumerate(goods.sku.tolist())}
    for number, revenue in enumerate(orders["purchaseRevenue"]):
        assert revenue.dtype == np.float64
        kopecks = sum(
            int(goods.price[sku[article]]) * pieces
            for article, pieces in zip(
                orders["productID"][number].tolist(),
                orders["productQuantity"][number].tolist(),
                strict=True,
            )
        )
        assert revenue[0] == kopecks / 100
        assert orders["productPrice"][number].dtype == np.int64
 def test_the_rounded_price_does_not_add_up_to_the_revenue(weekday: day.Day):
    """Часть цен несёт копейки, и выручку по массивам события не пересобрать.
    Разрыв живёт внутри одного события: `productPrice` округлён форматом,
    `purchaseRevenue` точна. Это и есть урок про Float64 — не выдуманный.
    """
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    apart = 0
    for number, revenue in enumerate(orders["purchaseRevenue"]):
        by_arrays = float(
            (orders["productPrice"][number] * orders["productQuantity"][number]).sum()
        )
        apart += by_arrays != revenue[0]
    assert 0.1 < apart / orders["WatchID"].size < 0.9
 def test_the_order_is_narrower_than_the_cart(weekday: day.Day):
    """Часть положенных позиций не куплена — иначе сравнивать было бы нечего."""
    carts = rows_of(weekday, commerce.ADD_TO_CART)
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    put: dict[int, set[str]] = {}
    for visit, article in zip(
        carts["VisitID"].tolist(), (cell[0] for cell in carts["productID"]), strict=True
    ):
        put.setdefault(visit, set()).add(article)
    dropped = whole = 0
    for visit, bought in zip(
        orders["VisitID"].tolist(), cells(orders["productID"]), strict=True
    ):
        assert bought, "пустых заказов не бывает"
        assert set(bought) <= put[visit], "куплено то, чего не клали в корзину"
        assert len(set(bought)) == len(bought), "позиция в заказе одна на товар"
        dropped += len(put[visit]) - len(bought)
        whole += len(put[visit])
    assert 0.05 < dropped / whole < 0.30
 def test_the_cart_holds_only_what_the_visitor_opened(weekday: day.Day):
    """Товар в корзине, которого никто не открывал, — глупость в воронке."""
    order = by_visit(weekday)
    visit = weekday.columns["VisitID"][order]
    kind = weekday.columns["EventType"][order]
    product = weekday.product[order]
    page = weekday.page[order]
    shown: dict[int, set[int]] = {}
    for number, this in enumerate(visit.tolist()):
        if kind[number] == "pageview" and page[number] == Page.PRODUCT:
            shown.setdefault(this, set()).add(int(product[number]))
    put: dict[int, list[int]] = {}
    for number, this in enumerate(visit.tolist()):
        if kind[number] == commerce.ADD_TO_CART:
            put.setdefault(this, []).append(int(product[number]))
    assert put
    for this, products in put.items():
        assert set(products) <= shown[this]
        # Карточка, открытая дважды, даёт одну позицию, а не две.
        assert len(set(products)) == len(products)
 def test_a_trade_event_sits_on_the_page_that_sent_it(weekday: day.Day):
    """Корзина — на карточке того самого товара, покупка — на подтверждении.
    Событие не просто стоит после какой-то страницы: у события корзины
    предыдущая строка визита — карточка именно этого товара, и товар в
    массивах события тот же. Иначе в корзину попал бы товар, которого
    посетитель не открывал, а событие село бы на чужую страницу.
    """
    order = by_visit(weekday)
    columns = {name: value[order] for name, value in weekday.columns.items()}
    page, product = weekday.page[order], weekday.product[order]
    kind = columns["EventType"]
    goods = catalog.catalog()
    trade = np.flatnonzero(kind != "pageview")
    assert trade.size > 100
    for row in trade.tolist():
        assert columns["VisitID"][row] == columns["VisitID"][row - 1]
        assert columns["URL"][row] == columns["URL"][row - 1]
        assert columns["Referer"][row] == columns["Referer"][row - 1]
        away = (columns["UTCEventTime"][row] - columns["UTCEventTime"][row - 1]).astype(
            "int64"
        )
        assert 0 < away < world.TRADE_DELAY_SECONDS[1]
        if kind[row] == commerce.ADD_TO_CART:
            assert page[row] == page[row - 1] == Page.PRODUCT
            # Карточка предыдущей строки — карточка этого самого товара.
            assert product[row] == product[row - 1] >= 0
            assert columns["productID"][row].tolist() == [goods.sku[product[row]]]
            # У страницы входа в адресе ещё метки перехода — путь до «?».
            address = columns["URL"][row].split("?")[0]
            assert address.endswith(f"/product/{goods.sku[product[row]]}")
        else:
            assert page[row] == page[row - 1] == Page.CONFIRMATION
            assert kind[row - 1] == "pageview"
 def test_the_goals_repeat_the_trade_events(weekday: day.Day):
    """Цели дублируют события — в бою так и бывает (мастер-спека, 1.2)."""
    goals = {
        kind: {tuple(cell.tolist()) for cell in rows_of(weekday, kind)["GoalsReached"]}
        for kind in ("pageview", commerce.ADD_TO_CART, commerce.PURCHASE)
    }
    assert goals["pageview"] == {()}
    assert goals[commerce.ADD_TO_CART] == {(world.GOAL_CART_ID,)}
    assert goals[commerce.PURCHASE] == {(world.GOAL_PURCHASE_ID,)}
 def test_the_order_number_reads_as_the_day_and_the_count(weekday: day.Day):
    """Номер — день и порядковый номер покупки в нём; он же `order_id` бэкенда."""
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    numbers = [cell[0] for cell in orders["purchaseID"]]
    date = str(weekday.columns["EventDate"][0]).replace("-", "")
    assert numbers == [f"{date}-{place:04d}" for place in range(1, len(numbers) + 1)]
    assert len(set(numbers)) == len(numbers)
    # Нумерация идёт в порядке событий: строки дня уже упорядочены по времени.
    assert list(orders["UTCEventTime"]) == sorted(orders["UTCEventTime"])
 def test_the_coupon_comes_from_the_world_table_and_does_not_touch_the_revenue(
    weekday: day.Day,
 ):
    """Промокод в событии есть, скидки в сумме нет: клиент шлёт сумму позиций."""
    orders = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
    known = {code for code, _ in world.COUPONS}
    coupons = [cell[0] for cell in orders["purchaseCoupon"]]
    assert set(coupons) <= known | {""}
    with_coupon = [code for code in coupons if code]
    assert 0.05 < len(with_coupon) / len(coupons) < 0.40
    assert len(set(with_coupon)) > 1
    # Скидка в клиентскую выручку не входит: сумма сходится с позициями и с
    # тем, что уехало в сыром JSON.
    for number, block in enumerate(raw_of(orders)):
        action = block[commerce.PURCHASE_ACTION]["actionField"]
        assert action["revenue"] == orders["purchaseRevenue"][number][0]
        assert ("coupon" in action) == bool(coupons[number])
 def test_editing_the_trade_flow_does_not_move_the_traffic(
    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
 ):
    """Иерархия подпотоков: у торговли своя случайность (спека, раздел 2)."""
    ours = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
    plan.cohort.cache_clear()
    monkeypatch.setattr(world, "ABANDONED_POSITION_PERCENT", 40)
    other = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
    def pageviews(events: day.Day) -> dict[str, list[Any]]:
        rows = rows_of(events, "pageview")
        return {
            name: [
                cell.tolist() if isinstance(cell, np.ndarray) else cell
                for cell in value
            ]
            for name, value in rows.items()
        }
    assert pageviews(other) == pageviews(ours)
    assert [
        cell.tolist() for cell in rows_of(other, commerce.PURCHASE)["productID"]
    ] != [cell.tolist() for cell in rows_of(ours, commerce.PURCHASE)["productID"]]
 def test_the_trade_flow_draws_from_its_own_named_branch(
    monkeypatch: pytest.MonkeyPatch,
 ):
    """Торговля берёт подпоток `COMMERCE` — именно его, а не любой другой.
    Неподвижности трафика для этого мало: возьми торговля ветвь трафика,
    трафик всё равно не сдвинулся бы — свои броски он сделал раньше и из
    своего генератора. Разошлись бы только два подпотока, ставшие одним, а
    в дереве зерна место каждого компонента и есть контракт (спека,
    раздел 2). Поэтому проверяется адрес, по которому торговля пришла.
    """
    asked: list[tuple[int, int, Component]] = []
    honest = commerce.day_stream
    def spy(seed: int, day_number: int, component: Component):
        asked.append((seed, day_number, component))
        return honest(seed, day_number, component)
    monkeypatch.setattr(commerce, "day_stream", spy)
    day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
    assert asked == [(CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.COMMERCE)]
 def test_the_promised_orders_of_a_pair_become_purchases(week: list[day.Day]):
    """Гарантия плана: обе куки пары покупают в назначенные им дни.
    Проверяются пары, у которых оба назначенных дня попали внутрь недели:
    остальные ждут своего дня за горизонтом.
    """
    bought = [
        set(rows_of(events, commerce.PURCHASE)["ClientID"].tolist()) for events in week
    ]
    pairs = 0
    for born in range(-world.RETURN_TAIL_DAYS, WEEK):
        cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, born)
        for cookies, days in zip(
            cohort.pair_cookies.tolist(), cohort.pair_order_days.tolist(), strict=True
        ):
            if max(days) >= WEEK:
                continue
            pairs += 1
            for cookie, number in zip(cookies, days, strict=True):
                assert int(cohort.client_id[cookie]) in bought[number]
    assert pairs > 10
    # Счётчик пар в плане и пары, реализованные в дне, — про одно и то же.
    assert pairs == plan.counters(CANONICAL_SEED, WEEK).pairs
 def paired_cookies() -> set[int]:
    """Куки двухкуковых пар: их заказы обещаны планом, а не решены днём."""
    cookies: set[int] = set()
    for born in range(-world.RETURN_TAIL_DAYS, WEEK):
        cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, born)
        cookies |= set(cohort.client_id[cohort.pair_cookies.ravel()].tolist())
    return cookies
 def test_flagged_buyers_buy_again_much_more_often(week: list[day.Day]):
    """Метка покупателя перестала быть словом: у неё виден след в данных.
    «Постоянный покупатель» читается только так — как кука, которая ходит
    неделями и покупает не раз: метки в событии нет и не будет.
    Куки двухкуковых пар из счёта исключены: их заказы назначил план, и
    вместе с ними лифт мерил бы гарантию, а не два новых рычага. Остаются
    те помеченные, чьи покупки решил день: повторно покупают 4,6% из них
    против 1,5% прочих — втрое чаще при пороге «вдвое».
    """
    purchases: dict[int, int] = {}
    flagged: set[int] = set()
    for number, events in enumerate(week):
        audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, number)
        flagged |= set(audience.client_id[audience.buyer].tolist())
        for cookie in rows_of(events, commerce.PURCHASE)["ClientID"].tolist():
            purchases[cookie] = purchases.get(cookie, 0) + 1
    def repeat_share(cookies: set[int]) -> float:
        again = sum(1 for cookie in cookies if purchases[cookie] > 1)
        return again / len(cookies)
    buyers = set(purchases)
    by_levers = (buyers & flagged) - paired_cookies()
    others = buyers - flagged
    assert len(by_levers) > 100
    assert len(others) > 100
    assert repeat_share(by_levers) > 2 * repeat_share(others)
 def test_the_shop_stays_the_same_plausible_shop(week: list[day.Day]):
    """Границы правки — вилки спеки (раздел 5): аудитория, объём, конверсия."""
    counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, WEEK)
    assert all(6_000 <= size <= 8_000 for size in counters.audience)
    for events in week:
        visits = len(set(events.columns["VisitID"].tolist()))
        orders = int((events.columns["EventType"] == commerce.PURCHASE).sum())
        assert 40_000 < len(events) < 60_000
        assert 0.015 < orders / visits < 0.035
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""День-функция: чистота, форма волны, правила резки визитов, шов для #40.
+"""День-функция: чистота, форма волны, правила резки визитов, шов с торговлей.
 Числа мира тесты сторожат вилками спеки, а не точными значениями: менти
 крутит конфигурацию, и падать тесты должны там, где сдвинулся вывод («средний
@@ -14,7 +14,16 @@ import numpy as np
 import pytest
 from numpy.typing import NDArray
-from clickstream_generator import catalog, day, plan, reference, schema, world
+from clickstream_generator import (
    catalog,
    commerce,
    day,
    ids,
    plan,
    reference,
    schema,
    world,
 )
 from clickstream_generator.reference import Page
 from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED
@@ -137,25 +146,36 @@ def test_every_column_of_the_contract_is_present_and_typed(weekday: day.Day):
            assert values.dtype == np.dtype(column.numpy_dtype), column.name
-def test_what_is_left_to_the_trade_ticket_is_empty_not_missing(weekday: day.Day):
+def test_a_pageview_carries_the_trade_columns_empty_not_missing(weekday: day.Day):
    """Пусто — пустой массив и пустая строка, а ключ есть у каждого события.
-    Проверяются все колонки будущих торговых событий, а не выбранные: тикет
+    Проверяются все торговые колонки, а не выбранные: у просмотра страницы
-    #40 добавит свои, и они должны попасть под тот же сторож.
+    пусты они все до одной, иначе строгий приём хранилища не уживётся с
    полями, пустыми по смыслу (мастер-спека, раздел 6).
    """
-    waiting = [
+    pageview = weekday.columns["EventType"] == "pageview"
    assert pageview.mean() > 0.9
    trade = [
        column
        for column in schema.COLUMNS
        if column.group in (schema.ColumnGroup.ECOMMERCE, schema.ColumnGroup.PARAMS)
    ]
-    assert len(waiting) > 10
+    assert len(trade) > 10
-    for column in waiting:
+    for column in trade:
-        cells = weekday.columns[column.name][:1000]
+        cells = weekday.columns[column.name][pageview][:1000]
        if column.clickhouse_type.startswith("Array("):
            assert all(cell.size == 0 for cell in cells), column.name
        else:
            assert set(cells) == {""}, column.name
-    assert set(weekday.columns["EventType"].tolist()) == {"pageview"}
+
 def test_the_taxonomy_is_three_event_types(weekday: day.Day):
    """`EventType` — добавка стенда: таксономия нужна явно (мастер-спека, 1.1)."""
    assert set(weekday.columns["EventType"].tolist()) == {
        "pageview",
        commerce.ADD_TO_CART,
        commerce.PURCHASE,
    }
 def test_no_column_hides_a_hole(weekday: day.Day):
@@ -171,7 +191,7 @@ def test_no_column_hides_a_hole(weekday: day.Day):
 def test_identifiers_survive_json(weekday: day.Day):
    """Числа выше 2^53 в JSON округляются — идентификаторам столько не нужно."""
    for name in ("WatchID", "VisitID", "ClientID"):
-        assert weekday.columns[name].max() < day.ID_LIMIT
+        assert weekday.columns[name].max() < ids.LIMIT
        assert weekday.columns[name].dtype == np.uint64
@@ -229,7 +249,7 @@ def test_the_counter_timezone_moves_the_date_apart_from_utc(weekday: day.Day):
 def test_the_scale_of_an_average_day_is_about_fifty_thousand(weekday: day.Day):
-    """Порядок величины (спека, раздел 5); итог сложится после #40."""
+    """Порядок величины: ~50 тыс. событий в средний день (спека, раздел 5)."""
    assert 30_000 < len(weekday) < 70_000
    visits = len(set(weekday.columns["VisitID"].tolist()))
    assert 6_000 < visits < 14_000
@@ -256,7 +276,7 @@ def test_the_weekend_is_shaped_unlike_a_weekday(weekday: day.Day):
 def test_the_funnel_converts_about_two_percent_of_visits(weekday: day.Day):
    visits = len(set(weekday.columns["VisitID"].tolist()))
-    ordered = int((weekday.page == Page.CONFIRMATION).sum())
+    ordered = int((weekday.columns["EventType"] == commerce.PURCHASE).sum())
    assert 0.01 < ordered / visits < 0.04
@@ -270,7 +290,7 @@ def test_the_promised_orders_reach_the_confirmation(weekday: day.Day):
 def test_the_cart_always_follows_a_product_card(weekday: day.Day):
-    """Шов для #40: товар в корзине посетитель до того открывал."""
+    """Шов с торговлей: товар в корзине посетитель до того открывал."""
    order = np.lexsort((local_seconds(weekday), weekday.columns["VisitID"]))
    by_visit = weekday.page[order]
    carts = np.flatnonzero(by_visit == Page.CART)
@@ -292,11 +312,17 @@ def test_the_product_of_a_card_is_the_seam_for_trade_events(weekday: day.Day):
 def test_the_referer_is_the_page_before(weekday: day.Day):
-    """Внутри визита реферер — предыдущий адрес; на входе — адрес источника."""
+    """Внутри визита реферер — предыдущий адрес; на входе — адрес источника.
-    order = np.lexsort((local_seconds(weekday), weekday.columns["VisitID"]))
+
-    url = weekday.columns["URL"][order]
+    Цепочка считается по просмотрам страниц: торговое событие не открывает
-    referer = weekday.columns["Referer"][order]
+    страницу, а живёт на уже открытой, и реферер у него тот же, что у неё.
-    visit = weekday.columns["VisitID"][order]
+    """
    pageview = weekday.columns["EventType"] == "pageview"
    columns = {name: value[pageview] for name, value in weekday.columns.items()}
    order = np.lexsort((columns["UTCEventTime"], columns["VisitID"]))
    url = columns["URL"][order]
    referer = columns["Referer"][order]
    visit = columns["VisitID"][order]
    inside = np.flatnonzero(visit[1:] == visit[:-1]) + 1
    assert np.all(referer[inside] == url[inside - 1])
@@ -0,0 +1,41 @@
 """Идентификаторы событий: неповторяющиеся и переживающие JSON.
 Обещание одно, но держит его дедупликация при переигровке дня: два
 одинаковых `WatchID` склеили бы разные события (спека, раздел 4).
 """
 import numpy as np
 from clickstream_generator import ids
 from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED
 def stream(offset: int = 0) -> np.random.Generator:
    return np.random.Generator(np.random.PCG64(CANONICAL_SEED + offset))
 def test_ids_do_not_repeat_and_survive_json():
    numbers = ids.unique(stream(), 10_000)
    assert numbers.dtype == np.uint64
    assert len(set(numbers.tolist())) == numbers.size
    assert numbers.max() < ids.LIMIT
    assert numbers.min() > 0
 def test_ids_do_not_give_away_the_order_of_the_rows():
    """Иначе номер события рассказывал бы, каким по счёту оно родилось."""
    numbers = ids.unique(stream(), 1_000)
    assert not np.all(np.diff(numbers.astype(np.int64)) > 0)
 def test_ids_of_another_stream_are_other_ids():
    assert not np.array_equal(ids.unique(stream(), 100), ids.unique(stream(1), 100))
 def test_ids_can_be_drawn_beside_the_ones_already_taken():
    """Торговые строки берут номера из своего подпотока и не задевают чужие."""
    taken = ids.unique(stream(), 5_000)
    numbers = ids.unique_apart_from(stream(1), 500, taken)
    assert len(set(numbers.tolist())) == numbers.size
    assert not set(numbers.tolist()) & set(taken.tolist())
    assert numbers.max() < ids.LIMIT
@@ -15,6 +15,13 @@ def mean_by_weights(values: tuple[int, ...], weights: tuple[int, ...]) -> float:
    return weighted / sum(weights)
 def active_days(one_shot_percent: int, return_weights: tuple[int, ...]) -> float:
    """Сколько дней в среднем ходит кука: день рождения плюс возвраты."""
    counts = tuple(range(1, len(return_weights) + 1))
    returns = mean_by_weights(counts, return_weights)
    return 1 + (100 - one_shot_percent) / 100 * returns
 def test_origin_is_a_monday():
    """День недели считается как остаток номера дня — это верно от понедельника."""
    assert world.ORIGIN.weekday() == 0
@@ -36,10 +43,7 @@ def test_returns_average_three_to_four():
 def test_average_cookie_is_active_about_two_days():
    """Сходимость с разделом 5: ≈1,9 активного дня на куку — отсюда 6–8 тыс."""
-    counts = tuple(range(1, len(world.RETURN_COUNT_WEIGHTS) + 1))
+    assert 1.8 <= active_days(world.ONE_SHOT_PERCENT, world.RETURN_COUNT_WEIGHTS) <= 2.0
    returns = mean_by_weights(counts, world.RETURN_COUNT_WEIGHTS)
    active_days = 1 + (100 - world.ONE_SHOT_PERCENT) / 100 * returns
    assert 1.8 <= active_days <= 2.0
 def test_return_delays_cover_the_whole_activity_window():
@@ -108,12 +112,50 @@ def test_pauses_stay_inside_the_visit_timeout():
    assert max(world.LONG_PAUSE_SECONDS) < world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
-def test_the_funnel_converts_about_two_percent_of_visits():
+def test_the_trade_event_never_overtakes_the_next_page():
-    """Конверсия ~2% на сессию (спека, раздел 9) — произведение трёх шагов."""
+    """Торговое событие отстаёт от своей страницы меньше, чем длится пауза.
-    conversion = (
+
-        world.CART_PERCENT
+    На этом стоят два свойства сразу: событие корзины не обгоняет страницу,
-        * world.CHECKOUT_OF_CART_PERCENT
+    на которой посетитель нажал кнопку, и не выходит за полночь — за ним в
-        * world.CONFIRMATION_OF_CHECKOUT_PERCENT
+    том же визите всегда идёт страница, которая полночь пережила.
-        / 100**2
+    """
-    )
+    assert max(world.TRADE_DELAY_SECONDS) <= min(world.PAGE_PAUSE_SECONDS)
-    assert 1.5 <= conversion <= 2.5
+
 def conversion(cart: int, checkout_of_cart: int) -> float:
    """Конверсия визита в заказ, проценты: произведение трёх шагов воронки."""
    return cart * checkout_of_cart * world.CONFIRMATION_OF_CHECKOUT_PERCENT / 100**2
 def test_the_ordinary_visitor_converts_a_bit_below_the_world():
    """Воронка обычного посетителя: ~1,5% визитов в оформленный заказ.
    До ~2% конверсию мира (спека, раздел 9) добирают помеченные покупатели
    и обещанные планом заказы пар, поэтому здесь сторожится слагаемое, а не
    итог: сам итог меряет день-функция на собранном дне
    (`test_the_shop_stays_the_same_plausible_shop`).
    """
    assert 1.2 <= conversion(world.CART_PERCENT, world.CHECKOUT_OF_CART_PERCENT) <= 1.8
 def test_the_buyer_mark_shows_on_both_steps_of_the_funnel():
    """Один шаг дал бы половину картины: кладут реже и бросают чаще оба."""
    assert world.BUYER_CART_PERCENT > world.CART_PERCENT
    assert world.BUYER_CHECKOUT_OF_CART_PERCENT > world.CHECKOUT_OF_CART_PERCENT
    lift = conversion(
        world.BUYER_CART_PERCENT, world.BUYER_CHECKOUT_OF_CART_PERCENT
    ) / conversion(world.CART_PERCENT, world.CHECKOUT_OF_CART_PERCENT)
    # Заметно чаще прочих, но не «покупают только помеченные»: 5% людей дали
    # бы тогда около 40 заказов в день вместо 240 (спека, раздел 9).
    assert 2 <= lift <= 6
 def test_the_buyer_mark_makes_the_cookie_live_longer():
    """Второй рычаг метки: без долгой жизни второй покупке негде случиться."""
    assert world.BUYER_ONE_SHOT_PERCENT < world.ONE_SHOT_PERCENT
    usual = active_days(world.ONE_SHOT_PERCENT, world.RETURN_COUNT_WEIGHTS)
    buyer = active_days(world.BUYER_ONE_SHOT_PERCENT, world.BUYER_RETURN_COUNT_WEIGHTS)
    assert buyer > 2 * usual
    # Но не бессмертие: дневная аудитория остаётся в вилке 6–8 тыс., а
    # помеченных всего 5% людей когорты.
    assert buyer < world.RETURN_TAIL_DAYS / 10
@@ -8,6 +8,7 @@ version = "0.1.0"
 source = { editable = "." }
 dependencies = [
    { name = "numpy" },
    { name = "orjson" },
 ]
 [package.dev-dependencies]
@@ -18,7 +19,10 @@ dev = [
 ]
 [package.metadata]
-requires-dist = [{ name = "numpy", specifier = ">=2" }]
+requires-dist = [
    { name = "numpy", specifier = ">=2" },
    { name = "orjson", specifier = ">=3.11.9" },
 ]
 [package.metadata.requires-dev]
 dev = [
@@ -74,6 +78,29 @@ wheels = [
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/a1/5a/4d2b1601df3602dba7a14f3348ba9bfe94a18adb428e693df6154c293831/numpy-2.5.1-cp314-cp314t-win_arm64.whl", hash = "sha256:5a6db61f9aaa57e369905c67d852045d3c4f7126405b29d09b19dec118e9c9cb", size = 10697674, upload-time = "2026-07-04T17:07:58.506Z" },
 ]
 [[package]]
 name = "orjson"
 version = "3.11.9"
 source = { registry = "https://pypi.org/simple" }
 sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/7e/0c/964746fcafbd16f8ff53219ad9f6b412b34f345c75f384ad434ceaadb538/orjson-3.11.9.tar.gz", hash = "sha256:4fef17e1f8722c11587a6ef18e35902450221da0028e65dbaaa543619e68e48f", size = 5599163, upload-time = "2026-05-06T15:11:08.309Z" }
 wheels = [
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/8e/eb/5da01e356015aee6ecfa1187ced87aef51364e306f5e695dd52719bf0e78/orjson-3.11.9-cp314-cp314-macosx_10_15_x86_64.macosx_11_0_arm64.macosx_10_15_universal2.whl", hash = "sha256:b6ef1979adc4bc243523f1a2ba91418030a8e29b0a99cbe7e0e2d6807d4dce6e", size = 228465, upload-time = "2026-05-06T15:10:44.097Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/64/62/3e0e0c14c957133bcd855395c62b55ed4e3b0af23ffea11b032cb1dcbdb1/orjson-3.11.9-cp314-cp314-macosx_15_0_arm64.whl", hash = "sha256:f36b7f32c7c0db4a719f1fc5824db4a9c6f8bd1a354debb91faf26ebf3a4c71e", size = 128364, upload-time = "2026-05-06T15:10:45.839Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/5a/5a/07d8aa117211a8ed7630bda80c8c0b14d04e0f8dcf99bcf49656e4a710eb/orjson-3.11.9-cp314-cp314-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl", hash = "sha256:08f4d8ebb44925c794e535b2bebc507cebf32209df81de22ae285fb0d8d66de0", size = 132063, upload-time = "2026-05-06T15:10:47.267Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/d6/ec/4acaf21483e18aa945be74a474c74b434f284b549f275a0a39b9f98956e9/orjson-3.11.9-cp314-cp314-manylinux_2_17_armv7l.manylinux2014_armv7l.whl", hash = "sha256:6cc7923789694fd58f001cbcac7e47abc13af4d560ebbfcf3b41a8b1a0748124", size = 122356, upload-time = "2026-05-06T15:10:48.765Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/13/d8/5f0555e7638801323b7a75850f92e7dfa891bc84fe27a1ba4449170d1200/orjson-3.11.9-cp314-cp314-manylinux_2_17_i686.manylinux2014_i686.whl", hash = "sha256:ea5c46eb2d3af39e806b986f4b09d5c2706a1f5afde3cbf7544ce6616127173c", size = 129592, upload-time = "2026-05-06T15:10:50.13Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/b6/30/ed9860412a3603ceb3c5955bfd72d28b9d0e7ba6ed81add14f83d7114236/orjson-3.11.9-cp314-cp314-manylinux_2_17_ppc64le.manylinux2014_ppc64le.whl", hash = "sha256:f5d89a2ed90731df3be64bab0aa44f78bff39fdc9d71c291f4a8023aa46425b7", size = 140491, upload-time = "2026-05-06T15:10:51.582Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/d0/17/adc514dea7ac7c505527febf884934b815d34f0c7b8693c1a8b39c5c4a57/orjson-3.11.9-cp314-cp314-manylinux_2_17_s390x.manylinux2014_s390x.whl", hash = "sha256:25e4aed0312d292c09f61af25bba34e0b2c88546041472b09088c39a4d828af1", size = 127309, upload-time = "2026-05-06T15:10:53.329Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/76/3e/c0b690253f0b82d86e99949af13533363acfb5432ecb5d53dd5b3bce9c34/orjson-3.11.9-cp314-cp314-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl", hash = "sha256:aaea64f3f467d22e70eeed68bdccb3bc4f83f650446c4a03c59f2cba28a108db", size = 134030, upload-time = "2026-05-06T15:10:54.988Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/c1/7a/bc82a0bb25e9faaf92dc4d9ef002732efc09737706af83e346788641d4a7/orjson-3.11.9-cp314-cp314-musllinux_1_2_aarch64.whl", hash = "sha256:a028425d1b440c5d92a6be1e1a020739dfe67ea87d96c6dbe828c1b30041728b", size = 141482, upload-time = "2026-05-06T15:10:56.663Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/01/55/e69188b939f77d5d32a9833745ace31ea5ccae3ab613a1ec185d3cd2c4fb/orjson-3.11.9-cp314-cp314-musllinux_1_2_armv7l.whl", hash = "sha256:5b192c6cf397e4455b11523c5cf2b18ed084c1bbd61b6c0926344d2129481972", size = 415178, upload-time = "2026-05-06T15:10:58.446Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/2e/1a/b8a5a7ac527e80b9cb11d51e3f6689b709279183264b9ec5c7bc680bb8b5/orjson-3.11.9-cp314-cp314-musllinux_1_2_i686.whl", hash = "sha256:ea407d4ccf5891d667d045fecae97a7a1e5e87b3b97f97ae1803c2e741130be0", size = 148089, upload-time = "2026-05-06T15:11:00.441Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/97/4e/00503f64204bf859b37213a63927028f30fb6268cd8677fb0a5ad48155e1/orjson-3.11.9-cp314-cp314-musllinux_1_2_x86_64.whl", hash = "sha256:5f63aaf97afd9f6dec5b1a68e1b8da12bfccb4cb9a9a65c3e0b6c847849e7586", size = 136921, upload-time = "2026-05-06T15:11:02.176Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/0d/ba/a23b82a0a8d0ed7bed4e5f5035aae751cad4ff6a1e8d2ecd14d8860f5929/orjson-3.11.9-cp314-cp314-win32.whl", hash = "sha256:e30ab17845bb9fa54ccf67fa4f9f5282652d54faa6d17452f47d0f369d038673", size = 131638, upload-time = "2026-05-06T15:11:03.696Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/f3/c3/0c6798456bade745c75c452342dabacce5798196483e77e643be1f53877d/orjson-3.11.9-cp314-cp314-win_amd64.whl", hash = "sha256:32ef5f4283a3be81913947d19608eacb7c6608026851123790cd9cc8982af34b", size = 127078, upload-time = "2026-05-06T15:11:05.123Z" },
    { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/16/21/5a3f1e8913103b703a436a5664238e5b965ec392b555fe68943ea3691e6b/orjson-3.11.9-cp314-cp314-win_arm64.whl", hash = "sha256:eebdbdeef0094e4f5aefa20dcd4eb2368ab5e7a3b4edea27f1e7b2892e009cf9", size = 126687, upload-time = "2026-05-06T15:11:06.602Z" },
 ]
 [[package]]
 name = "packaging"
 version = "26.2"