Merge pull request 'feat(generator): план состава мира — зерно, приток, двухкуковые пары' (#46) from feat/38-world-plan into main

Reviewed-on: #46
This commit was merged in pull request #46.
This commit is contained in:
2026-08-02 13:25:55 +03:00
9 changed files with 1032 additions and 29 deletions
+32 -3
View File
@@ -12,11 +12,40 @@
_Избегать_: склад, склад данных
**Состав мира**:
Постоянная часть мира генератора — популяция посетителей с календарём их
появления, привычки, календарь двухкуковых пар. Чистая функция зерна:
вычисляется при старте любого процесса, между прогонами не хранится.
Постоянная часть мира генератора — популяция посетителей, их привычки,
двухкуковые пары. По дням его выдаёт план состава.
_Избегать_: состояние мира
**План состава**:
Способ спросить состав мира: функция зерна, выдающая его по дням —
когорту новых кук, их возвраты, назначенные заказы двухкуковых пар.
**Подпоток**:
Ветвь дерева случайности генератора: своё зерно у состава мира, у каждого
дня и у каждого компонента дня. Подпоток задан позицией в дереве, а не
порядком вычислений.
**Конфигурация мира**:
Модуль чистых данных со всеми числами мира: приток, профили возвратов, доли
покупателей, D0. Правка модуля — смена мира. Модуль-близнец контракта схемы:
там колонки, здесь числа.
**Когорта дня**:
Люди, впервые пришедшие в мир в один день, со всеми их куками и визитами.
Единица плана состава: когорта — функция зерна и номера дня.
**Приток**:
Появление новых кук на всём протяжении оси модельного времени; единица —
кука (`ClientID`). Из-за притока накопленная аудитория растёт с
горизонтом и не совпадает с дневной.
**Хвост возвратов**:
Окно активности, отсчитанное от первого визита человека и общее на обе
его куки; дольше окна кука не возвращается.
**Предыстория**:
Когорты плана с первым визитом до D0; событий не порождают.
**Ось модельного времени**:
Собственный календарь мира генератора. Дни считаются от фиксированного
первого дня D0; реальный календарь в модели не участвует. Между прогонами
+130 -24
View File
@@ -1,6 +1,6 @@
# Генератор (этап 2): функциональный мир, детерминизм до байта, контракт схемы, числа скорости
Статус: Proposed — ждёт приёмки владельцем (тикет #33).
Статус: Accepted — принята владельцем 2026-08-01 (PR #35).
Дата: 2026-08-01. Мандат — тикет #14 (этап 2, родитель #4), карта #26.
Развилки: модель мира (#27), детерминизм от зерна (#28), архитектура вывода
(#29), производительность (#30); исследование скорости (#31).
@@ -46,25 +46,62 @@
- **Мир функциональный, ничего не мутирует.** Постоянный состав мира —
популяция посетителей, их привычки, календарь двухкуковых пар — чистая
функция зерна, вычисляется при старте любого процесса. День D — функция
(зерно, D); межднёвные связи (окно заказов K, опоздания) выводятся из
плана состава, а не копятся в состоянии. Глобальные инварианты («каждый
двухкуковый покупатель заказал с обеих кук») гарантируются планом —
счётчики манифеста известны до генерации событий.
функция зерна; целиком не вычисляется и не хранится, спрашивается по
дням (форма плана — ниже). День D — функция (зерно, D); межднёвные
связи (окно заказов K, опоздания) выводятся из плана состава, а не
копятся в состоянии. Глобальные инварианты («каждый двухкуковый
покупатель заказал с обеих кук») гарантируются планом; счётчики
состава — посетители, пары, приток — известны до генерации событий,
торговые счётчики сложатся, когда торговое поведение определит #40.
- **Состав не замкнут: посетители появляются и затухают.** План состава
задаёт календарь появления — у каждого посетителя есть дата первого
визита и профиль возвратов, включая затухание: заметная доля кук
одноразовая, как в живом трафике. Новые посетители появляются на всём
протяжении оси: uniq(ClientID) растёт с горизонтом, дневная и накопленная
аудитории не сходятся в одно число. Приток — часть плана, а не мутация:
счётчики манифеста по-прежнему известны до генерации (уточнение по
счётчики состава по-прежнему известны до генерации (уточнение по
вычитке владельца, 2026-08-01); его числа — раздел 9.
- **Своя ось модельного времени.** Мир рождается в фиксированный день D0
(понедельник — см. раздел 5); реальный календарь в модели не участвует.
В `EventDate`/`UTCEventTime` дни оси ложатся конкретными датами, но это
константа мира, от даты запуска не зависящая (значение — раздел 9).
Между прогонами живут только зерно и позиция на оси: выключенный ноутбук —
мир замер, потом продолжил.
- **Форма плана — ленивая, по когортам дня** (уточнение при исполнении
#38, 2026-08-02). Глобальный список посетителей не строится: когорта
дня D — функция (зерно, D), её случайность — подпоток состава мира,
ветвящийся по номеру дня (позиция в дереве — раздел 2), отдельный от
подпотока дня-функции. Аудитория дня — когорта D плюс возвраты когорт
последних дней: окно активности — хвост возвратов (константа мира —
раздел 9), отсчитанный от первого визита человека и общий на обе его
куки (уточнение при исполнении #38, 2026-08-02: окно от рождения
каждой куки растянуло бы жизнь когорты вдвое, а с ней и загляд назад,
которым ленивая форма и держится). За краем окна кука не
возвращается, а профиль возвратов затухает к краю, поэтому обрыв в
данных не виден. Стоимость дня не зависит от прожитого — день 500
стоит как день 5, горизонт не является входом. Счётчики состава
считаются прогоном плана по дням, без генерации событий.
- **Предыстория: полка с первого дня.** Когорты существуют и до D0 — на
глубину хвоста возвратов. Событий они не порождают (ось событий
начинается в D0) — только дают, кому возвращаться в первые дни: дневная
аудитория на полке с самого D0, разгона «пустого магазина» нет.
- **Гарантия двухкуковых пар — назначенные заказы в плане.** Единица
здесь — человек, не кука: план помечает часть людей покупателями
(доля — раздел 9), и 15% покупателей (мастер-спека, раздел 5) получают
вторую куку. Обе куки пары принадлежат одному человеку одной когорты;
вторая рождается в пределах его окна активности, без фиксированного
зазора — по тому же затухающему профилю, что и возвраты (уточнение при
исполнении #38, 2026-08-02): куку человек заводит, пока ещё ходит.
Равные шансы по всему окну означали бы вторую куку у давно ушедшего
человека — и вчетверо меньше пар, реализованных внутри снимка.
Каждой паре план назначает дни гарантированных заказов: по
одному на куку, из дней визитов этой куки, на оси от D0 и позже;
человеку предыстории, чьё окно активности таких дней не оставляет,
пара не назначается. День-функция обязана назначенные заказы
реализовать; остальные покупки — вольные, их решает генератор торговых
событий (#40). Манифест считает пары, реализованные в горизонте
снимка. Условность в данных не видна: дни назначены той же
случайностью, просто брошенной планом один раз.
- **Своя ось модельного времени.** Ось событий начинается в
фиксированный день D0 (понедельник — см. раздел 5); реальный
календарь в модели не участвует. В `EventDate`/`UTCEventTime` дни оси
ложатся конкретными датами, но это константа мира, от даты запуска не
зависящая (значение — раздел 9). Между прогонами живут только зерно и
позиция на оси: выключенный ноутбук — мир замер, потом продолжил.
- **Два режима движения по одной оси.** Пошаговый — базовый для лаб: старт
с эталонного снимка, дальше «прожить следующий день» — явное действие.
Живой день — текущий день проигрывается с ускорением, дашборд и мониторинг
@@ -89,6 +126,27 @@
даты эталонного мира зависимыми от даты запуска, манифест теряет
воспроизводимость.
Отклонено при исполнении #38 (2026-08-02):
- *Разгон вместо предыстории* («первые дни малы — магазин запустился»):
зерновой мир и половина снимка оказались бы на разгоне, недельная лаба
сравнивала бы несравнимые недели, «средний день ~50 тыс.» перестал бы
быть средним — пришлось бы двигать принятые числа раздела 5.
- *Материализованный план на горизонт*: горизонт становится обязательным
входом каждого запуска, стоимость старта растёт с прожитым; префиксную
устойчивость даёт и ленивая форма — даром, через подпотоки по номеру дня.
- *Замкнутый пул кук со сменой поколений*: постоянная память ценой фальшивой
константы — потолка одновременно живущих кук, которого в жизни нет и
который менти нечем объяснить.
- *Вероятностная гарантия пар* («почти наверняка купит с обеих кук»): не
гарантия — однажды манифест покраснеет, а чинить нечем, кроме смены
зерна; при этом несклеенная пара в данных неотличима от двух незнакомцев,
так что реализм этой лотереи невидим.
- *Покупка пары в первый визит куки*: гарантия железная и дешёвая, но узор
«все пары покупают в первый день» виден в данных ровно там, куда лаба
склейки смотрит пристальнее всего. Условность допустима, пока она не
видна в данных.
## 2. Детерминизм от зерна
Резолюция развилки [«Детерминизм от зерна»](https://git.dementev.space/ddmitry/clickstream-data-platform/issues/28).
@@ -105,7 +163,12 @@
тоже; единственная переменная — архитектура CPU. Истина — CI на Linux; сходимость любой машины проверяет
скрипт «пересгенерируй день N — сравни хеш с манифестом». Расхождение на
любой платформе — баг генератора, а не допуск.
- **Раздача зерна — иерархией подпотоков.** Корневое зерно → состав мира;
- **Раздача зерна — иерархией подпотоков.** Корневое зерно → подпоток
состава мира, ветвящийся по номеру дня на когорты плана (состав
спрашивается по дням — раздел 1; уточнение при исполнении #38).
Дни предыстории отрицательны, а позиция в дереве — неотрицательное
целое, поэтому у предыстории своя ветвь состава, отдельная от оси
(уточнение при исполнении #38, 2026-08-02);
(зерно, день) → подпоток дня → именованные подпотоки компонентов: трафик,
торговые события, расхождения, опоздания — в фиксированном порядке.
По построению: параллельный прогон равен последовательному; продление
@@ -334,18 +397,61 @@ pytest-тест с маркером `perf` и таймаутом-обрубан
- **Будущие лабы**: перезаливка дня X пакетным режимом проигрывателя —
готовая демонстрация идемпотентности конвейера.
## 9. Решается при нарезке этапа 2 (#34)
## 9. Вопросы нарезки этапа 2 (#34): решения и остатки
Осталось из тумана карты — вопросы уровня тикетов, не развилок:
Туман карты разложен нарезкой по тикетам; решения фиксируются здесь по
мере исполнения.
Решено при исполнении #38 (2026-08-02):
- **Числа притока и состава.** Приток — ~3 800 новых кук в средний день,
модулируется тем же недельным профилем, что трафик (иначе доля
новичков скакала бы по дням недели). Доля одноразовых кук — 75%;
возвращающиеся — в среднем 3–4 возврата, профиль убывающий: почти все
в первые 7–10 дней, тонкий хвост поздних возвратов и повторных
покупок — до края окна (цикл повторной покупки магазина — месяцы).
Хвост возвратов — окно активности человека от его первого визита,
общее на обе его куки, — и глубина предыстории: 90 дней (решение
владельца 2026-08-02: дольше квартала стенд никто не гоняет, а заказы
старых посетителей продолжаются весь прогон; плата — чуть меньше пар,
полностью реализованных внутри 14-дневного снимка). Покупатели
считаются людьми, не куками; доля покупателей — 5% людей когорты, а
людей в когорте почти столько же, сколько кук: вторые куки пар
добавляют меньше процента. Доля — число плана, а не торгового тикета: без него не
отобрать двухкуковые пары; #40 наследует его, не переоткрывая.
Сходимость с разделом 5: средняя кука активна ≈1,9 дня → дневная
аудитория ≈7 100 — середина вилки 6–8 тыс.; уникумов за 14 дней
снимка — под 70 тыс.: новые куки плюс возвраты предыстории (точные
числа — в измерении ниже; не путать с ~50 тыс. событий одного дня) —
рост `uniq(ClientID)` с горизонтом виден сразу; новых покупателей
~190 в день → конверсия ~2% на сессию.
- **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):
приток 3 828 кук в день в среднем, дневная аудитория 6 235–7 124 —
обе величины в вилках раздела 5. Накопленная аудитория за снимок —
68 тыс. кук: 53,6 тыс. новыми плюс 14,5 тыс. возвратами предыстории
(при нарезке возвраты предыстории оценили вдвое скромнее — отсюда
ходившая раньше оценка ≈60 тыс.). Пар, у которых оба назначенных
заказа попали внутрь 14 дней, — 170; остальные пары горизонт
переживают, их вторая кука приходит позже. Цифры пересчитываются
прогоном плана, событий для них не нужно.
- **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
краснеет, манифест сторожит только канон. Вне модуля — лишь то, что
мира не меняет: своё зерно и транспортные флаги проигрывателя.
Отклонено: внешний конфиг и env-переопределения — переменная мира,
которую паспорт манифеста не видит; файл-конфиг в репозитории — по
смыслу равен модулю, но платит загрузчиком и валидацией (довод
раздела 3 против YAML).
Остаётся открытым, за тикетами:
- интерфейс запуска генератора (CLI / цели make) и как он делит режимы
проигрывателя; кто его зовёт в стенде — даги `world_init`/`next_day` из
оценки мастер-спеки (раздел 9) — и в каком контейнере он живёт;
- числа притока посетителей: доля одноразовых кук и темп появления новых
(раздел 1);
- календарная дата-константа D0: каким числом дни оси ложатся в
`EventDate`/`UTCEventTime`;
- формат описания мира и конфигурации (что константа кода, что параметр);
оценки мастер-спеки (раздел 9) — и в каком контейнере он живёт (#41);
- как фиксируется «зерновой» мир конца этапа 2 (раздел 9 мастер-спеки):
с манифестным решением напрашивается мини-манифест зернового мира — форму
выбрать при нарезке.
с манифестным решением напрашивается мини-манифест зернового мира —
форма за #42.
+11 -2
View File
@@ -4,17 +4,26 @@
образцу облачной выгрузки Яндекс Метрики. Устройство и принятые решения —
спека [«Генератор (этап 2)»](../docs/specs/2026-08-01-generator.md).
Пока здесь каркас проекта и его сердце — контракт схемы события.
Пока здесь контракт схемы события и план состава мира — событий генератор ещё
не порождает.
## Что где лежит
- `src/clickstream_generator/world.py` — конфигурация мира: все его числа
одним местом. Правка любого — смена мира; крутить их и предлагается.
- `src/clickstream_generator/seeds.py` — иерархия зёрен: кто из какого
подпотока берёт случайность. На ней держится весь детерминизм.
- `src/clickstream_generator/plan.py` — план состава: кто есть в мире в
день D. Когорты, приток, двухкуковые пары и счётчики — до генерации
событий.
- `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.
- `src/clickstream_generator/schema_doc.py` — сборка «описания выгрузки»
([`docs/formats/clickstream-event.md`](../docs/formats/clickstream-event.md))
из контракта. Документ руками не правят — пересобирают.
- `tests/` — инварианты контракта и свежесть описания.
- `tests/` — инварианты контракта, свежесть описания и обещания плана:
чистота от зерна, приток, гарантия двухкуковых пар.
## Команды
+287
View File
@@ -0,0 +1,287 @@
"""План состава: способ спросить у мира, кто в нём есть в день D.
Мир функция, не состояние. Глобального списка посетителей нет и не будет:
когорта дня люди, впервые пришедшие именно в этот день, чистая функция
зерна и номера дня. Аудитория дня складывается из его когорты и возвратов
когорт последних дней: дольше хвоста возвратов кука не живёт, поэтому загляд
назад ограничен окном, а не прожитой историей. День 500 стоит ровно столько
же, сколько день 5 (спека генератора, раздел 1).
Что план решает до генерации событий и чем связывает дни между собой:
- приток кто и когда впервые появился, и сколько раз вернётся;
- двухкуковые пары какой человек завёл вторую куку и в какие дни
каждая из двух кук обязана оформить заказ;
- счётчики приток по дням, дневная и накопленная аудитория, пары.
Случайность тянется целыми числами: диапазоны и выбор по целым весам.
Плавающие распределения системной математики не зовутся они расходятся
между версиями numpy и архитектурами CPU, а обещано побайтовое совпадение
(спека, раздел 2).
"""
from dataclasses import dataclass, fields
from functools import lru_cache
import numpy as np
from numpy.typing import NDArray
from clickstream_generator import world
from clickstream_generator.seeds import cohort_stream
# 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)
_RETURN_DELAY_CUMULATIVE = np.cumsum(world.RETURN_DELAY_WEIGHTS)
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class Cohort:
"""Люди, впервые пришедшие в мир в день `day`, с их куками и визитами.
Куки лежат одним рядом: сначала первые куки людей по одной на человека,
индексы 0`people`1, затем вторые куки двухкуковых пар. Кука без пары
и есть человек целиком.
Визиты плоская таблица «кука день», отсортированная и без повторов:
на день у куки приходится не больше одного визита. Все дни лежат в окне
активности человека: от `day` до `day` + хвост возвратов.
"""
day: int
people: int
client_id: NDArray[np.uint64]
birth_day: NDArray[np.int64]
buyer: NDArray[np.bool_]
visit_cookie: NDArray[np.int64]
visit_day: NDArray[np.int64]
# Пары и назначенные им заказы — по строке на пару, по колонке на куку.
pair_cookies: NDArray[np.int64]
pair_order_days: NDArray[np.int64]
def __post_init__(self) -> None:
"""Когорта запоминается, поэтому массивы отдаются только на чтение.
Не флагом на самом массиве, а видом на замороженный: флаг
вызывающий снял бы и сам, а испорченную когорту получили бы потом
все дни окна. Вид данных не копирует платы за это нет.
Граница у защиты честная: полной неприкосновенности numpy не даёт
добравшись до владельца данных через `.base`, разморозить можно
что угодно. Это защита от случайной записи и короткого пути, но не
от умысла; умысел закрывался бы копией когорты на каждый вызов
16 МиБ на день вместо двух миллисекунд.
"""
for field in fields(self):
value = getattr(self, field.name)
if isinstance(value, np.ndarray):
value.flags.writeable = False
object.__setattr__(self, field.name, value[...])
@property
def pairs(self) -> int:
"""Сколько пар получили назначенные заказы."""
return len(self.pair_cookies)
def visitors_on(
self, day: int
) -> tuple[NDArray[np.uint64], NDArray[np.bool_], NDArray[np.bool_]]:
"""Кто из когорты пришёл в день `day`: куки, покупатели, заказы пар.
Как визиты и пары уложены в массивы, знает только когорта: снаружи
спрашивают день и получают три ряда одной длины.
"""
here = self.visit_cookie[self.visit_day == day]
ordering = self.pair_cookies[self.pair_order_days == day]
return self.client_id[here], self.buyer[here], np.isin(here, ordering)
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class DayAudience:
"""Куки, пришедшие в день `day`, — вход для будущей дня-функции."""
day: int
client_id: NDArray[np.uint64]
buyer: NDArray[np.bool_]
# Куки, которым план назначил на этот день гарантированный заказ пары.
assigned_order: NDArray[np.bool_]
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class PlanCounters:
"""Счётчики горизонта `days`, известные до генерации хоть одного события."""
days: int
new_cookies: tuple[int, ...]
audience: tuple[int, ...]
# Накопленная аудитория: uniq(ClientID) за весь горизонт. С дневной не
# сходится и растёт с горизонтом — это и есть приток, видимый на плане.
visitors: int
# Пары, реализованные внутри горизонта: оба назначенных заказа в нём.
pairs: int
@lru_cache(maxsize=world.RETURN_TAIL_DAYS + 8)
def cohort(seed: int, day: int) -> Cohort:
"""Когорта дня `day`; отрицательный день — предыстория, событий не даёт.
Функция чистая, а запоминание только чтобы соседние дни не считали одни
и те же когорты заново: окно возвратов у них общее.
"""
if day < -world.RETURN_TAIL_DAYS:
raise ValueError(f"предыстория мира не глубже {world.RETURN_TAIL_DAYS} дней")
rng = cohort_stream(seed, day)
people = _influx(rng, day)
buyer = rng.integers(0, 100, people) < world.BUYER_PERCENT
paired = np.flatnonzero(buyer)[
rng.integers(0, 100, int(buyer.sum())) < world.PAIRED_BUYER_PERCENT
]
cookies = people + paired.size
client_id = rng.integers(1, CLIENT_ID_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)
visit_cookie, visit_day = _visits(rng, birth_day, day + world.RETURN_TAIL_DAYS)
pair_cookies, pair_order_days = _assign_orders(
rng,
np.column_stack((paired, np.arange(people, cookies, dtype=np.int64))),
visit_cookie,
visit_day,
cookies,
)
return Cohort(
day=day,
people=people,
client_id=client_id,
birth_day=birth_day,
# Вторая кука принадлежит покупателю — как и первая кука его пары.
buyer=np.concatenate((buyer, np.ones(paired.size, dtype=bool))),
visit_cookie=visit_cookie,
visit_day=visit_day,
pair_cookies=pair_cookies,
pair_order_days=pair_order_days,
)
def audience(seed: int, day: int) -> DayAudience:
"""Кто пришёл в день `day`: его когорта плюс возвраты когорт окна."""
if day < 0:
raise ValueError(f"события начинаются в D0: дня {day} на оси нет")
client_id, buyer, assigned = [], [], []
# Предыстория ровно такой глубины, чтобы окна хватило и первому дню оси.
for born in range(day - world.RETURN_TAIL_DAYS, day + 1):
came, bought, ordered = cohort(seed, born).visitors_on(day)
client_id.append(came)
buyer.append(bought)
assigned.append(ordered)
return DayAudience(
day=day,
client_id=np.concatenate(client_id),
buyer=np.concatenate(buyer),
assigned_order=np.concatenate(assigned),
)
def counters(seed: int, days: int) -> PlanCounters:
"""Счётчики плана на горизонте `days` — прогон плана по дням, без событий."""
new_cookies = np.zeros(days, dtype=np.int64)
daily = np.zeros(days, dtype=np.int64)
seen: list[NDArray[np.uint64]] = []
pairs = 0
# Ниже — вся предыстория: её когорты ещё возвращаются в горизонт.
for born in range(-world.RETURN_TAIL_DAYS, days):
born_cohort = cohort(seed, born)
inside = (born_cohort.visit_day >= 0) & (born_cohort.visit_day < days)
daily += np.bincount(born_cohort.visit_day[inside], minlength=days)
seen.append(born_cohort.client_id[np.unique(born_cohort.visit_cookie[inside])])
appeared = born_cohort.birth_day[
(born_cohort.birth_day >= 0) & (born_cohort.birth_day < days)
]
new_cookies += np.bincount(appeared, minlength=days)
pairs += int(np.all(born_cohort.pair_order_days < days, axis=1).sum())
return PlanCounters(
days=days,
new_cookies=tuple(new_cookies.tolist()),
audience=tuple(daily.tolist()),
visitors=int(np.unique(np.concatenate(seen)).size),
pairs=pairs,
)
def _influx(rng: np.random.Generator, day: int) -> int:
"""Сколько новых людей приходит в этот день: число мира по недельной волне."""
base = world.DAILY_INFLUX * world.WEEKLY_PROFILE_PERCENT[day % 7] // 100
spread = base * world.INFLUX_JITTER_PERCENT // 100
return base + int(rng.integers(-spread, spread + 1))
def _visits(
rng: np.random.Generator, birth_day: NDArray[np.int64], window_end: int
) -> tuple[NDArray[np.int64], NDArray[np.int64]]:
"""Дни визитов каждой куки: день рождения и возвраты, пока окно открыто."""
cookies = birth_day.size
returns = np.zeros(cookies, dtype=np.int64)
returning = rng.integers(0, 100, cookies) >= world.ONE_SHOT_PERCENT
returns[returning] = 1 + _pick(rng, _RETURN_COUNT_CUMULATIVE, int(returning.sum()))
owner = np.repeat(np.arange(cookies, dtype=np.int64), returns)
delay = 1 + _pick(rng, _RETURN_DELAY_CUMULATIVE, owner.size)
cookie = np.concatenate((np.arange(cookies, dtype=np.int64), owner))
when = np.concatenate((birth_day, birth_day[owner] + delay))
# Вторая кука пары рождается посреди окна, и её возвраты за край не идут.
inside = when <= window_end
cookie, when = cookie[inside], when[inside]
order = np.lexsort((when, cookie))
cookie, when = cookie[order], when[order]
# Два возврата в один день — один визит: день у куки бывает только один.
first_of_day = np.ones(cookie.size, dtype=bool)
first_of_day[1:] = (cookie[1:] != cookie[:-1]) | (when[1:] != when[:-1])
return cookie[first_of_day], when[first_of_day]
def _assign_orders(
rng: np.random.Generator,
pair_cookies: NDArray[np.int64],
visit_cookie: NDArray[np.int64],
visit_day: NDArray[np.int64],
cookies: int,
) -> tuple[NDArray[np.int64], NDArray[np.int64]]:
"""Дни гарантированных заказов пары: по визиту каждой из двух кук, от D0.
Человеку предыстории, у чьей куки визитов на оси не осталось, пара не
назначается: обещать заказ, которого никто не увидит, нечестно. Дни
берутся той же случайностью, что и всё остальное, в данных условность
не видна.
"""
on_axis = visit_day >= 0
counts = np.bincount(visit_cookie[on_axis], minlength=cookies)
# Визиты отсортированы по куке, а внутри куки — по дню, и дни от D0 идут
# последними. Значит, дни на оси у куки — хвост её блока: от конца блока
# назад ровно `counts` визитов.
first_on_axis = np.searchsorted(visit_cookie, np.arange(cookies), "right") - counts
assigned = np.all(counts[pair_cookies] > 0, axis=1)
pairs = pair_cookies[assigned]
chosen = first_on_axis[pairs] + rng.integers(0, counts[pairs])
return pairs, visit_day[chosen]
def _pick(
rng: np.random.Generator, cumulative: NDArray[np.int64], size: int
) -> NDArray[np.int64]:
"""Выбор по целым весам: куда попал бросок в общий вес, тот вариант и вышел."""
return np.searchsorted(cumulative, rng.integers(0, cumulative[-1], size), "right")
@@ -0,0 +1,72 @@
"""Иерархия зёрен: откуда любая часть мира берёт свою случайность.
Дерево подпотоков (спека генератора, раздел 2):
корневое зерно
состав мира
ось номер дня: когорта этого дня
предыстория глубина: когорта дня до D0
дни
номер дня трафик, торговля, расхождения, опоздания
Механизм `numpy.random.SeedSequence`: потомок полностью определяется парой
(зерно, позиция в дереве), а не порядком вычислений. Сверено через Context7
по документации numpy (2026-08-01) и проверено тестом: `spawn_key`, выписанный
руками, даёт тот же подпоток, что цепочка `spawn`. На этом держатся три
обещания: параллельный прогон равен последовательному, день N+1 не трогает
дни 1N, правка одного компонента меняет только его часть снимка.
Позиция в дереве неотрицательные целые, а дни предыстории отрицательны;
поэтому у предыстории своя ветвь, а не общий ряд с осью.
"""
from collections.abc import Sequence
from enum import IntEnum
import numpy as np
# Каноническое зерно эталонного мира — константа репозитория; манифест хранит
# его в паспорте мира. Свои зёрна менти крутит без гарантий манифеста.
CANONICAL_SEED = 20260601
class Component(IntEnum):
"""Подпотоки внутри дня; порядок объявления — позиция в дереве."""
TRAFFIC = 0
COMMERCE = 1
DISCREPANCIES = 2
LATECOMERS = 3
class _Branch(IntEnum):
"""Две ветви корня: постоянный состав мира и проживание дней."""
COMPOSITION = 0
DAYS = 1
class _Era(IntEnum):
"""Две ветви состава: ось событий и предыстория до D0."""
AXIS = 0
PREHISTORY = 1
def _stream(seed: int, position: Sequence[int]) -> np.random.Generator:
"""Подпоток на позиции `position` дерева зерна `seed`."""
sequence = np.random.SeedSequence(entropy=seed, spawn_key=position)
return np.random.Generator(np.random.PCG64(sequence))
def cohort_stream(seed: int, day: int) -> np.random.Generator:
"""Случайность когорты дня `day`; отрицательный день — предыстория."""
era, index = (_Era.AXIS, day) if day >= 0 else (_Era.PREHISTORY, -day - 1)
return _stream(seed, (_Branch.COMPOSITION, era, index))
def day_stream(seed: int, day: int, component: Component) -> np.random.Generator:
"""Случайность одного компонента дня `day` — дня оси, не предыстории."""
if day < 0:
raise ValueError(f"события начинаются в D0: дня {day} на оси нет")
return _stream(seed, (_Branch.DAYS, day, component))
@@ -0,0 +1,71 @@
"""Конфигурация мира: все числа, которыми задан модельный магазин.
Модуль приглашение крутить: поменяйте число, пересоберите снимок и
посмотрите, что стало с данными. Правка любой константы здесь смена мира,
поэтому чек манифеста честно покраснеет: манифест сторожит только канонический
мир, свои миры менти собирает без его гарантий (спека генератора, раздел 9).
Числа решены спекой и связаны между собой; связки сторожат тесты
`test_world.py`, чтобы правка одного числа не рассыпала вывод соседнего.
Здесь только числа как в контракте схемы, никакого поведения; длинные
таблицы записаны коротко, но остаются таблицами.
"""
from datetime import date
# D0 — первый день оси модельного времени, понедельник. Реальный календарь в
# модели не участвует: дата нужна лишь затем, чтобы дни оси легли в
# `EventDate`/`UTCEventTime` конкретными числами. От даты запуска мир не
# зависит — иначе манифест перестал бы быть воспроизводимым.
ORIGIN = date(2026, 6, 1)
# Приток: сколько новых людей приходит в мир в средний день. Каждый приводит
# свою куку, поэтому число это же — приток кук; вторые куки двухкуковых пар
# добавляют к нему меньше процента.
DAILY_INFLUX = 3_800
# Недельная волна мира, проценты от среднего: понедельник … воскресенье.
# Профиль один на весь мир: по нему идёт приток, по нему же пойдёт трафик
# дня-функции — иначе доля новичков скакала бы по дням недели. В сумме ровно
# 700: за неделю средний день остаётся средним.
WEEKLY_PROFILE_PERCENT = (105, 108, 107, 105, 95, 88, 92)
# Разброс притока изо дня в день, проценты: ровный приток выдал бы себя в
# первом же графике по дням.
INFLUX_JITTER_PERCENT = 5
# Доля одноразовых кук: пришли раз и не вернулись — как в живом трафике.
ONE_SHOT_PERCENT = 75
# Сколько раз возвращается кука, которая вернулась хоть раз: веса для 1, 2,
# 3 … возвратов. В среднем выходит 3–4 возврата; вместе с одноразовыми это
# ≈1,9 активного дня на куку — отсюда дневная аудитория 6–8 тыс. при
# притоке 3 800 (спека, разделы 5 и 9).
RETURN_COUNT_WEIGHTS = (25, 20, 15, 12, 9, 7, 5, 4, 2, 1)
# Хвост возвратов: окно активности человека от его первого визита, общее на
# обе его куки. За краем окна кука не возвращается. Оно же — глубина
# предыстории: столько когорт живёт до D0, чтобы дневная аудитория была на
# полке с самого первого дня.
RETURN_TAIL_DAYS = 90
# Профиль возвратов по дням от первого визита: почти всё в первую неделю,
# дальше тонкий хвост до края окна — повторные покупки в магазине случаются
# и через месяцы. Профиль затухает к краю, поэтому обрыв на нём в данных не
# виден. Читается по парам «сколько дней — с каким весом»; дней в сумме
# ровно `RETURN_TAIL_DAYS`.
RETURN_DELAY_WEIGHTS = tuple(
weight
for days, weight in ((3, 100), (7, 40), (20, 8), (60, 1))
for _ in range(days)
)
# Доля покупателей среди людей когорты. Считается людьми, не куками: человек
# с двумя куками — один покупатель. Число плана, а не торгового поведения:
# без него не отобрать двухкуковые пары.
BUYER_PERCENT = 5
# Доля покупателей, у которых заведётся вторая кука (мастер-спека, раздел 5).
# Такой паре план назначает по гарантированному заказу с каждой куки — на
# этом стоит лаба про склейку личности.
PAIRED_BUYER_PERCENT = 15
+252
View File
@@ -0,0 +1,252 @@
"""План состава: чистота, приток и обещания, данные спекой (разделы 1, 5, 9).
Числа мира тесты сторожат вилками спеки, а не точными значениями: менти
крутит конфигурацию, и падать тесты должны там, где сдвинулся вывод («средний
магазин на 68 тыс. посетителей»), а не при каждой правке.
"""
import inspect
import re
import numpy as np
import pytest
from clickstream_generator import plan, world
from clickstream_generator.seeds import CANONICAL_SEED
# Горизонт эталонного снимка — две недели (спека, раздел 5).
SNAPSHOT_DAYS = 14
@pytest.fixture(autouse=True)
def fresh_memo():
"""Когорты запоминаются; тесты сравнивают вычисления, а не ссылки."""
plan.cohort.cache_clear()
def visits_of(cohort: plan.Cohort) -> list[tuple[int, int]]:
"""Таблица визитов парами «кука — день», как её видит день-функция."""
cookies, days = cohort.visit_cookie.tolist(), cohort.visit_day.tolist()
return list(zip(cookies, days, strict=True))
def same_cohort(left: plan.Cohort, right: plan.Cohort) -> bool:
return (
left.day == right.day
and left.people == right.people
and np.array_equal(left.client_id, right.client_id)
and np.array_equal(left.buyer, right.buyer)
and np.array_equal(left.birth_day, right.birth_day)
and np.array_equal(left.visit_cookie, right.visit_cookie)
and np.array_equal(left.visit_day, right.visit_day)
and np.array_equal(left.pair_cookies, right.pair_cookies)
and np.array_equal(left.pair_order_days, right.pair_order_days)
)
def test_the_plan_is_a_pure_function_of_the_seed():
first = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 3)
plan.cohort.cache_clear()
assert same_cohort(first, plan.cohort(CANONICAL_SEED, 3))
def test_counters_are_a_pure_function_of_the_seed():
first = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
plan.cohort.cache_clear()
assert first == plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
def test_a_remembered_cohort_cannot_be_spoiled_from_outside():
"""Когорту помнят и раздают всем дням окна: править её нельзя никак."""
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 0)
with pytest.raises(ValueError):
cohort.client_id[0] = 42
with pytest.raises(ValueError):
cohort.client_id.flags.writeable = True
def test_another_seed_is_another_world():
ours = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 3)
theirs = plan.cohort(CANONICAL_SEED + 1, 3)
assert not same_cohort(ours, theirs)
def test_a_day_costs_the_same_however_far_it_lies():
"""Горизонт не вход: день 500 стоит ровно столько же когорт, что день 5."""
plan.audience(CANONICAL_SEED, 5)
near = plan.cohort.cache_info().misses
plan.cohort.cache_clear()
plan.audience(CANONICAL_SEED, 500)
assert plan.cohort.cache_info().misses == near
def test_the_world_has_a_prehistory_but_no_bottom_under_it():
assert plan.cohort(CANONICAL_SEED, -world.RETURN_TAIL_DAYS).people > 0
with pytest.raises(ValueError):
plan.cohort(CANONICAL_SEED, -world.RETURN_TAIL_DAYS - 1)
def test_events_do_not_start_before_the_origin():
with pytest.raises(ValueError):
plan.audience(CANONICAL_SEED, -1)
@pytest.mark.parametrize("day", [-world.RETURN_TAIL_DAYS, -1, 0, 6, 13])
def test_visits_stay_inside_the_activity_window(day: int):
"""Окно активности — хвост возвратов от первого визита человека."""
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, day)
assert cohort.visit_day.min() == day
assert cohort.visit_day.max() <= day + world.RETURN_TAIL_DAYS
def test_every_cookie_visits_on_the_day_it_was_born():
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 0)
cookies = range(cohort.client_id.size)
born = zip(cookies, cohort.birth_day.tolist(), strict=True)
assert set(born) <= set(visits_of(cohort))
def test_a_cookie_visits_a_day_once():
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 0)
visits = visits_of(cohort)
assert visits == sorted(visits)
assert len(set(visits)) == len(visits)
def test_client_ids_are_unique_and_survive_json():
"""Числа выше 2^53 в JSON округляются — куке столько не нужно."""
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 0)
assert len(set(cohort.client_id.tolist())) == cohort.client_id.size
assert cohort.client_id.max() < 2**53
def test_a_pair_is_one_buyer_with_two_cookies():
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 0)
assert cohort.pairs > 0
first, second = cohort.pair_cookies[:, 0], cohort.pair_cookies[:, 1]
assert np.all(first < cohort.people)
assert np.all(second >= cohort.people)
assert np.all(cohort.buyer[cohort.pair_cookies])
born_apart = cohort.birth_day[second] - cohort.birth_day[first]
assert np.all(born_apart > 0)
assert np.all(born_apart <= world.RETURN_TAIL_DAYS)
# Вторая кука заводится, пока человек ещё ходит: обычно в первые дни.
assert np.median(born_apart) < 14
def test_pairs_are_the_agreed_share_of_buyers():
"""15% покупателей (мастер-спека, раздел 5) — доля решена, не переоткрыта."""
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 0)
buyers = int(cohort.buyer[: cohort.people].sum())
assert 0.10 < cohort.pairs / buyers < 0.20
assert 0.03 < buyers / cohort.people < 0.07
@pytest.mark.parametrize("day", [-world.RETURN_TAIL_DAYS, -20, 0, 5])
def test_every_pair_orders_from_both_cookies_on_the_axis(day: int):
"""Гарантия двухкуковых: заказ назначен на день визита куки, не раньше D0."""
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, day)
visits = set(visits_of(cohort))
for cookies, days in zip(
cohort.pair_cookies.tolist(), cohort.pair_order_days.tolist(), strict=True
):
assert cookies[0] != cookies[1], "заказы пары — с двух разных кук"
for cookie, order_day in zip(cookies, days, strict=True):
assert order_day >= 0
assert (cookie, order_day) in visits
def test_the_daily_audience_matches_the_spec_band():
"""6–8 тыс. посетителей в день — правдоподобный средний магазин."""
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
assert all(6_000 <= size <= 8_000 for size in counters.audience)
def test_the_influx_holds_its_daily_number():
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
average = sum(counters.new_cookies) / len(counters.new_cookies)
assert abs(average - world.DAILY_INFLUX) < world.DAILY_INFLUX // 10
def test_the_influx_breathes_with_the_week():
"""Приток модулируется тем же недельным профилем, что трафик."""
def mean(numbers: tuple[int, ...] | list[int]) -> float:
return sum(numbers) / len(numbers)
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
weekdays = [size for day, size in enumerate(counters.new_cookies) if day % 7 < 5]
weekend = [size for day, size in enumerate(counters.new_cookies) if day % 7 >= 5]
expected = mean(world.WEEKLY_PROFILE_PERCENT[5:]) / mean(
world.WEEKLY_PROFILE_PERCENT[:5]
)
assert abs(mean(weekend) / mean(weekdays) - expected) < 0.03
def test_the_influx_differs_even_on_the_same_weekday():
"""Ровный приток выдал бы себя в первом же графике по дням."""
mondays = {plan.cohort(CANONICAL_SEED, day).people for day in (0, 7, 14, 21)}
assert len(mondays) > 1
def test_the_influx_is_visible_on_the_plan():
"""Накопленная аудитория растёт с горизонтом и с дневной не сходится."""
week = plan.counters(CANONICAL_SEED, 7)
fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
assert week.visitors < fortnight.visitors
assert fortnight.visitors > 2 * max(fortnight.audience)
def test_the_horizon_is_a_prefix_not_another_world():
"""Продление истории днём N+1 не трогает дни 1…N."""
week = plan.counters(CANONICAL_SEED, 7)
fortnight = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
assert fortnight.audience[:7] == week.audience
assert fortnight.new_cookies[:7] == week.new_cookies
def test_counters_count_the_same_audience_that_the_day_gets():
"""Счётчики и дня-функция спрашивают один план — расходиться им негде."""
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
for day in (0, 7, SNAPSHOT_DAYS - 1):
actual = plan.audience(CANONICAL_SEED, day).client_id.size
assert actual == counters.audience[day]
def test_counters_know_the_pairs_before_a_single_event():
counters = plan.counters(CANONICAL_SEED, SNAPSHOT_DAYS)
assert counters.pairs > 0
def test_the_audience_of_a_day_carries_its_assigned_orders():
audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, 5)
assert audience.client_id.size == audience.buyer.size
assert audience.assigned_order.sum() > 0
assert np.all(audience.buyer[audience.assigned_order])
assert len(set(audience.client_id.tolist())) == audience.client_id.size
def test_randomness_is_drawn_in_whole_numbers():
"""Дисциплина спеки (раздел 2): целые числа, никакой системной математики.
Сторож разрешительный: плавающие распределения numpy расходятся между
архитектурами и версиями (NEP 19), поэтому в план пускается только выбор
целого.
"""
for module in (plan, world):
source = inspect.getsource(module)
assert set(re.findall(r"\brng\.(\w+)", source)) <= {"integers"}
assert not re.search(r"^\s*import (random|math)\b", source, re.MULTILINE)
def test_plan_arrays_are_whole_numbers():
cohort = plan.cohort(CANONICAL_SEED, 0)
for array in (
cohort.client_id,
cohort.birth_day,
cohort.visit_cookie,
cohort.visit_day,
cohort.pair_cookies,
cohort.pair_order_days,
):
assert np.issubdtype(array.dtype, np.integer)
+111
View File
@@ -0,0 +1,111 @@
"""Свойства иерархии зёрен, на которых держится детерминизм.
Проверяется не «числа такие-то» (они зависят от numpy и закреплены
`uv.lock`), а три обещания спеки, раздел 2: подпоток определяется позицией
в дереве, а не порядком вычислений; продление истории днём N+1 не трогает
дни 1N; правка одного компонента не задевает соседние.
"""
import numpy as np
from clickstream_generator.seeds import (
CANONICAL_SEED,
Component,
cohort_stream,
day_stream,
)
def first_draws(stream: np.random.Generator) -> list[int]:
"""Отпечаток подпотока: первые броски целыми."""
return stream.integers(0, 2**32, 8).tolist()
def test_canonical_seed_is_a_repository_constant():
assert isinstance(CANONICAL_SEED, int)
def test_addressing_a_subtree_equals_spawning_down_to_it():
"""Свойство numpy, на котором стоит вся раздача зерна.
Потомок определяется парой (зерно, позиция в дереве): выписанный руками
`spawn_key` даёт тот же подпоток, что цепочка `spawn`. Иначе результат
зависел бы от порядка вычислений, и «параллельно равно последовательно»
не выполнялось бы.
"""
chained = np.random.SeedSequence(CANONICAL_SEED).spawn(1)[0].spawn(4)[3]
addressed = np.random.SeedSequence(CANONICAL_SEED, spawn_key=(0, 3))
assert chained.spawn_key == addressed.spawn_key
assert first_draws(np.random.Generator(np.random.PCG64(chained))) == first_draws(
np.random.Generator(np.random.PCG64(addressed))
)
def test_stream_is_a_position_in_the_tree_not_an_order_of_calls():
straight = first_draws(cohort_stream(CANONICAL_SEED, 5))
cohort_stream(CANONICAL_SEED, 0)
day_stream(CANONICAL_SEED, 3, Component.TRAFFIC)
detoured = first_draws(cohort_stream(CANONICAL_SEED, 5))
assert straight == detoured
def test_cohorts_of_different_days_are_independent():
draws = [first_draws(cohort_stream(CANONICAL_SEED, day)) for day in range(5)]
assert len({tuple(draw) for draw in draws}) == len(draws)
def test_prehistory_does_not_collide_with_the_axis():
"""Дни до D0 отрицательны, позиция в дереве — нет: своя ветвь.
Сравнивать день N с днём N мало: слейся эти ветви, столкнулись бы N
и N1 глубину предыстория считает от единицы, а ось дни от нуля.
Поэтому каждый день предыстории сверяется со всем началом оси.
"""
axis = {tuple(first_draws(cohort_stream(CANONICAL_SEED, day))) for day in range(6)}
for depth in range(1, 6):
prehistoric = tuple(first_draws(cohort_stream(CANONICAL_SEED, -depth)))
assert prehistoric not in axis
def test_day_components_do_not_share_randomness():
"""Четыре подпотока дня из спеки — и они четыре разных.
Компоненты перечислены поимённо, а не обходом `Component`: слейся два
имени в одно значение, обход молча стал бы короче, и тест сверял бы
сам себя.
"""
components = (
Component.TRAFFIC,
Component.COMMERCE,
Component.DISCREPANCIES,
Component.LATECOMERS,
)
assert len({int(component) for component in components}) == 4
draws = {
tuple(first_draws(day_stream(CANONICAL_SEED, 3, component)))
for component in components
}
assert len(draws) == 4
def test_composition_and_day_never_share_a_stream():
"""Состав мира ветвится сам по себе — день-функция его не сдвигает.
Сверять день N с составом дня N мало: слейся эти ветви, столкнулись бы
состав дня K и K-й компонент дня 0 номер дня в одном адресе стоит
там же, где номер компонента в другом. Поэтому каждый компонент
сверяется со всем куском состава, куда он мог бы попасть.
"""
composition = {
tuple(first_draws(cohort_stream(CANONICAL_SEED, day))) for day in range(-5, 6)
}
for day in range(5):
for component in Component:
stream = first_draws(day_stream(CANONICAL_SEED, day, component))
assert tuple(stream) not in composition
def test_another_seed_is_another_world():
assert first_draws(cohort_stream(CANONICAL_SEED, 3)) != first_draws(
cohort_stream(CANONICAL_SEED + 1, 3)
)
+66
View File
@@ -0,0 +1,66 @@
"""Сторожа конфигурации мира: связность чисел, решённых спекой (раздел 9).
Крутить числа менти можно и нужно тесты сторожат не значения, а то, на чём
держатся выводы спеки: D0 понедельник (от него считается день недели),
недельный профиль в среднем даёт единицу, профиль возвратов сходится с
«в среднем 34 возврата» и «средняя кука активна 1,9 дня».
"""
from clickstream_generator import world
def mean_by_weights(values: tuple[int, ...], weights: tuple[int, ...]) -> float:
pairs = zip(values, weights, strict=True)
weighted = sum(value * weight for value, weight in pairs)
return weighted / sum(weights)
def test_origin_is_a_monday():
"""День недели считается как остаток номера дня — это верно от понедельника."""
assert world.ORIGIN.weekday() == 0
def test_weekly_profile_covers_a_week_and_averages_to_one():
assert len(world.WEEKLY_PROFILE_PERCENT) == 7
assert sum(world.WEEKLY_PROFILE_PERCENT) == 700
def test_returning_share_matches_the_spec():
assert world.ONE_SHOT_PERCENT == 75
def test_returns_average_three_to_four():
counts = tuple(range(1, len(world.RETURN_COUNT_WEIGHTS) + 1))
assert 3 <= mean_by_weights(counts, world.RETURN_COUNT_WEIGHTS) <= 4
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))
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():
delays = world.RETURN_DELAY_WEIGHTS
assert len(delays) == world.RETURN_TAIL_DAYS
assert all(weight > 0 for weight in delays)
def test_return_profile_decays_towards_the_edge():
"""Затухание — чтобы обрыв на краю окна в данных был не виден."""
delays = world.RETURN_DELAY_WEIGHTS
steps = zip(delays, delays[1:], strict=False)
assert all(later <= earlier for earlier, later in steps)
assert delays[-1] * 10 < delays[0]
def test_most_returns_land_in_the_first_days():
delays = world.RETURN_DELAY_WEIGHTS
assert sum(delays[:10]) > sum(delays[10:])
def test_pairs_are_a_small_part_of_the_cohort():
"""Вторые куки пар добавляют к притоку меньше процента (спека, раздел 9)."""
assert world.BUYER_PERCENT * world.PAIRED_BUYER_PERCENT < 100