feat(generator): потеря и дубль purchase (B, D) и счетчики описи

- Зачем:
  - трекер стенда был полным, и правило «деньги — по бэкенду» держалось
    на слове; классы B и D делают недосчет и пересчет трекера
    наблюдаемыми (этап 6, #184).
- Что:
  - подпоток BEACONS: точечная потеря purchase (~3%) и сюжетный дубль
    (~2%) швом после _purchases, с гарантией моста идентичностей и
    условием допуска дубля по паузе до следующего визита;
  - опись считает пять классов по приоритету спеки; фильтр
    classes_vs_inventory расширен, нулевой класс читается нулем;
  - fate.md, seeds.md, dm.md и orders/README.md приведены к имени
    BEACONS и строгому правилу допуска.
- Проверка:
  - make lint, make typecheck, make test (433 passed) и make inventory
    из generator/ — хеши слепков не изменились;
  - на стенде: make smoke, make check-clickhouse, make check-services
    зеленые; в dq_summary classes_vs_inventory и sessions_vs_reference
    pass, витрина сверки показывает lost_event и duplicate_event.

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
ddadminandClaude Fable 5 committed 2026-08-28 13:13:47 -04:00
1 parent c49f39f01f
commit c28f724706
19 files changed
+429 -110

No files matched your search

+8 -2
View File
@@ -151,11 +151,17 @@ def build_classes_vs_inventory() -> list[str]:
raise AirflowException("classes_vs_inventory: в описи нет закрытых дней")
query = (SQL_ROOT / "dq" / "classes_vs_inventory.sql").read_text(encoding="utf-8")
actual = {
# GROUP BY закономерно не возвращает группу из нуля строк.
actual = {key: 0 for key, count in expected.items() if count == 0}
actual.update(
{
(data_date, mismatch_class): count
for data_date, mismatch_class, count in _clickhouse_hook().get_records(query)
for data_date, mismatch_class, count in _clickhouse_hook().get_records(
query
)
if (data_date, mismatch_class) in expected
}
)
summaries = []
for data_date in sorted({day for day, _ in expected}):
details = []
+18 -16
View File
@@ -6,55 +6,57 @@
{
"day": 0,
"date": "2026-06-01",
"events": 50626,
"sha256": "81ad7f402bdd4c8b56425f6439a024b9996e5ca95dd207d444290d20a70ed407",
"events": 50628,
"sha256": "d09704ed99e45824e451e2f6bbbbd5c547df382f7a582699955010f3807eb0ee",
"orders": {
"match": 197,
"match": 192,
"cancelled": 20,
"lost_event": 3,
"duplicate_event": 2,
"amount_delta": 6
}
},
{
"day": 1,
"date": "2026-06-02",
"events": 49722,
"sha256": "5f7aa0301832008db612eff05899b1210af958c888ac2e9e89f4b7a552569eff"
"events": 49727,
"sha256": "8005d2934eb353478e35331d7ae7ae6876c7934b2d9032fde92cf6ce86d6460f"
},
{
"day": 2,
"date": "2026-06-03",
"events": 52361,
"sha256": "10ac9ce65ca6dc171689edf78ef5cd785e8c8a80e54d236bf2b9d6dbf6997070"
"events": 52363,
"sha256": "e13f6f3f3977386a94d0e63b6849675cb5d2486a277d559fd415923cfc82e53a"
},
{
"day": 3,
"date": "2026-06-04",
"events": 53157,
"sha256": "7bf4deadd8f69a6c479fceabfe2d1e8ea8db76919b10a8b9e780006708da31c3"
"events": 53159,
"sha256": "91c713add62222adc3f89c04e6cc087d8c44e2385d14d0464e2c016b6952b9fd"
},
{
"day": 4,
"date": "2026-06-05",
"events": 50078,
"sha256": "b9e758fb72f937aa5ad1f2e90dee5ec147b16cfd89e49e51a00582f909458c29"
"events": 50087,
"sha256": "b7fc27d73fc157a48bece0189c7983f6bc672f052e0703cd799b9774da4b904e"
},
{
"day": 5,
"date": "2026-06-06",
"events": 47164,
"sha256": "f08a9f9a439f1da9e4ad8d94b9f65b7f3329256e41446d22d900cc4825f2480c"
"events": 47169,
"sha256": "82cb8017d53d6dee8438d3683b7a901f1ace139f3b8ae836215722bb580fe207"
},
{
"day": 6,
"date": "2026-06-07",
"events": 48683,
"sha256": "7e45d9dd59c902067fa6847d813669b1ab9a4ee88d2f192382577a5ed8d590a7"
"events": 48686,
"sha256": "b50ad0fcc7d1ea0c637cfcba98e5c2b55d65215cffa3693bc77edeaa83e6c783"
},
{
"day": 7,
"date": "2026-06-08",
"events": 49394,
"sha256": "286ccc2451847ac8de215b5e902c328371021ad5502bd4afca0494b6f313aef7"
"sha256": "358d51b36221d822960237702fa6327fb663a57cf49cc4415a859b16e5aa05a2"
}
],
"snapshots": [
+3 -3
View File
@@ -111,7 +111,7 @@
Зерно — заказ. Покупки из `dds.event_v` сначала сворачиваются по
`purchase_id[1]`: контракт источника обещает один номер и одну объявленную
сумму, а отдельный счет событий оставляет будущий класс `duplicate_event`
сумму, а отдельный счет событий оставляет класс `duplicate_event`
наблюдаемым. Заказы приходят из `dds.order_v`. Обе стороны записаны
подзапросами, затем соединены `FULL OUTER GLOBAL JOIN`: голая левая
Distributed-таблица вернула бы каждый непарный заказ по разу с каждого шарда
@@ -176,8 +176,8 @@ Distributed-таблица вернула бы каждый непарный з
`dds.session_v`;
- `classes_vs_inventory`: ключ — `mismatch_class`, эталон — счётчик из
`orders` в описи мира, объект — число заказов класса в
`dm.purchase_vs_orders_v`. Проверяются `match`, `cancelled` и
`amount_delta` только для покрытых описью закрытых дней;
`dm.purchase_vs_orders_v`. Проверяются `match`, `cancelled`, `lost_event`,
`duplicate_event` и `amount_delta` только для покрытых описью закрытых дней;
- `revenue_daily_vs_dds`: ключ — `product_category` внутри дня. Сравниваются
`orders`, `units`, `revenue` и `aov` с прямым агрегатом `dds.order_v`;
- `purchase_vs_orders_vs_dds`: ключ — `order_id` внутри дня. Все деловые
+1 -1
View File
@@ -30,7 +30,7 @@
├── TRAFFIC
├── COMMERCE
├── ORDERS
└── LATECOMERS — место будущей событийной стороны
└── BEACONS — потеря и повторная отправка событий
```
Отрицательному дню нельзя отдать отрицательную позицию, поэтому предыстория
+2 -6
View File
@@ -27,8 +27,8 @@
не случиться вовсе. На выходе из окна заказ либо `paid`, либо `cancelled` —
[судьба заказа](fate.md).
- **Расхождения и опоздания — часть мира, а не грязь**: два подпотока —
заказная и событийная стороны; броски независимы, пересечения выходят
арифметикой, приоритет классов работает по-настоящему —
`ORDERS` для заказной стороны и `BEACONS` для событийной; броски независимы,
пересечения выходят арифметикой, приоритет классов работает по-настоящему —
[классы расхождений и опоздание](fate.md).
- **Опись хранит только то, чего движение мира не меняет**: хеш байтов
каждого слепка и счётчики наблюдаемых классов —
@@ -51,10 +51,6 @@
## Открытые решения
- **Имя подпотока событийной стороны** — вместе с её содержимым на этапе 6;
из мёртвых имён никто не бросает, переименование ничего не сдвигает (#72).
Заказная сторона уже названа — подпоток `ORDERS` ([судьба
заказа](fate.md)).
- **Конкретные веса и доли** — таблицы исходов, моментов, задержки опоздания,
доли классов, стоимость доставки — калибровка при реализации; финальная
фиксация чисел — пересборка эталонного мира, этап 7. При пересборке правки
+11 -11
View File
@@ -16,11 +16,10 @@
и `LATECOMERS` решения не переживают — они названы по классам витрины, а
компонент называет часть мира; новые стороны занимают те же позиции.
Заказная сторона названа при реализации — подпоток `ORDERS` на позиции 2;
событийная получит имя вместе с содержимым на этапе 6, до тех пор позиция 3
занята мёртвым именем прежней нарезки. Отклонено: *один компонент на всю
судьбу* — правка событийной механики молча меняла бы байты слепка;
*компонент на класс* — пять имён под ручки калибровки, которые крутятся
разом.
событийная — `BEACONS` на позиции 3: маячок счетчика либо не долетает, либо
отправляется повторно. Отклонено: *один компонент на всю судьбу* — правка
событийной механики молча меняла бы байты слепка; *компонент на класс* —
пять имён под ручки калибровки, которые крутятся разом.
**Правило формы, без которого разделение не работает: броски заказной стороны
делаются на полную длину дня, а не на отобранных заказах.** Иначе длина броска
@@ -108,12 +107,13 @@
покупку. Довод не в связности легенды: точечный дубль ломал бы урок соседнего
класса — разрыв воронки, на котором держится потеря, сжался бы втрое; при
сюжетном разрыв снова равен доле потерь. `purchaseID`, суммы и позиции у дубля
один в один — посчитал наивно, удвоил выручку. Дубль случается только там, где
до следующего визита куки остаётся запас сверх таймаута: иначе сборка сессий у
менти разошлась бы с `VisitID` — сломался бы эталон, ради которого `VisitID`
в потоке лежит. Задержка дубля — секунды-минуты, короче таймаута визита,
поэтому `VisitID` тот же. Полночь режет дубль парой — просмотр вместе с
покупкой, по тому же правилу, что у подтверждения с торговым хвостом.
один в один — посчитал наивно, удвоил выручку. Дубль случается только там,
где пауза до следующего визита куки длиннее таймаута и задержки дубля вместе:
иначе сборка сессий у менти разошлась бы с `VisitID` — сломался бы эталон,
ради которого `VisitID` в потоке лежит. Задержка дубля —
секунды-минуты, короче таймаута визита, поэтому `VisitID` тот же. Полночь
режет дубль парой — просмотр вместе с покупкой, по тому же правилу, что у
подтверждения с торговым хвостом.
Отклонено: *обе точечные* — дубль затирает урок потери; *обе сюжетные* —
потеря перестаёт быть видна со стороны трекера.
+145 -11
View File
@@ -53,6 +53,7 @@
"""
from dataclasses import dataclass
from enum import IntEnum
from typing import Any
import numpy as np
@@ -160,6 +161,14 @@ class Purchases:
return self.person_id.size
class EventOutcome(IntEnum):
"""Что случилось с маячком purchase после создания заказа."""
DELIVERED = 0
LOST = 1
DUPLICATED = 2
@dataclass(frozen=True, slots=True)
class _Events:
"""Строки одного вида торговых событий, готовые встать в поток.
@@ -177,9 +186,14 @@ class _Events:
basket: NDArray[np.int64]
# Что торговая половина отдаёт дню: поток целиком — колонки, страницы и
# товары — и покупки дня вторым выходом.
Woven = tuple[dict[str, NDArray[Any]], NDArray[np.uint8], NDArray[np.int64], Purchases]
# Что торговая половина отдает дню: поток, покупки и их событийные исходы.
Woven = tuple[
dict[str, NDArray[Any]],
NDArray[np.uint8],
NDArray[np.int64],
Purchases,
NDArray[np.int8],
]
# День без единой корзины: покупок в нём нет, а форма у рядов есть.
_NO_PURCHASES = Purchases(
@@ -191,6 +205,7 @@ _NO_PURCHASES = Purchases(
revenue=np.empty(0, dtype=np.int64),
moment=np.empty(0, dtype="datetime64[s]"),
)
_NO_EVENT_OUTCOMES = np.empty(0, dtype=np.int8)
def weave(
@@ -200,6 +215,7 @@ def weave(
page: NDArray[np.uint8],
product: NDArray[np.int64],
person: NDArray[np.uint64],
assigned_order: NDArray[np.bool_],
) -> Woven:
"""Вплетает торговые события в поток и отдаёт поток и покупки дня.
@@ -207,14 +223,14 @@ def weave(
события встают между ними, и поток пересобирается одним порядком. Второй
выход — покупки дня: то же самое, чем они уехали в события.
`person` — человек за кукой каждой строки, выровненный по входящему
потоку: личность приходит от плана состава, а не выводится из трекера
(docs/architecture/orders/identity.md).
`person` и `assigned_order` выровнены по входящему потоку. Оба
признака приходят из плана состава: личность дает заказу `user_id`,
а назначение защищает мост склейки от потери purchase.
"""
rng = day_stream(seed, day, Component.COMMERCE)
baskets = _baskets(rng, page, product, columns["VisitID"])
if not len(baskets):
return columns, page, product, _NO_PURCHASES
return columns, page, product, _NO_PURCHASES, _NO_EVENT_OUTCOMES
goods = catalog.catalog()
draws = _draws(rng, baskets)
@@ -225,8 +241,13 @@ def weave(
_order_events(columns, baskets, goods, draws, revenue, coupons),
)
columns, page, product, basket = _stream(rng, columns, page, product, events)
purchases = _purchases(columns, basket, baskets, draws, revenue, coupons, person)
return columns, page, product, purchases
purchases, assigned = _purchases(
columns, basket, baskets, draws, revenue, coupons, person, assigned_order
)
columns, page, product, event_outcome = _corrupt_events(
seed, day, columns, page, product, purchases, assigned
)
return columns, page, product, purchases, event_outcome
def _draws(rng: np.random.Generator, baskets: _Baskets) -> _Draws:
@@ -653,7 +674,8 @@ def _purchases(
revenue: NDArray[np.int64],
coupons: NDArray[np.object_],
person: NDArray[np.uint64],
) -> Purchases:
assigned_order: NDArray[np.bool_],
) -> tuple[Purchases, NDArray[np.bool_]]:
"""Покупки дня — то же, чем они уехали в события, только структурой.
Порядок здесь — порядок строк потока, он же порядок номеров заказа:
@@ -664,7 +686,7 @@ def _purchases(
here = np.flatnonzero(rows["EventType"] == PURCHASE)
mine = basket[here]
bought = [baskets.positions_of(number, draws.kept) for number in mine.tolist()]
return Purchases(
purchases = Purchases(
order_id=tuple(rows["purchaseID"][row][0] for row in here.tolist()),
person_id=person[baskets.confirmation[mine]],
product=tuple(baskets.product[group] for group in bought),
@@ -673,6 +695,118 @@ def _purchases(
revenue=revenue[mine],
moment=rows["UTCEventTime"][here],
)
return purchases, assigned_order[baskets.confirmation[mine]]
def _corrupt_events(
seed: int,
day: int,
rows: dict[str, NDArray[Any]],
page: NDArray[np.uint8],
product: NDArray[np.int64],
purchases: Purchases,
assigned: NDArray[np.bool_],
) -> tuple[
dict[str, NDArray[Any]], NDArray[np.uint8], NDArray[np.int64], NDArray[np.int8]
]:
"""Теряет purchase или повторяет пару подтверждения.
Заказы уже собраны, а номера покупок уже вписаны в строки. Поэтому
порча меняет только событийную сторону. Все броски делаются на полную
длину покупок дня, чтобы отбор одного класса не сдвигал другой.
"""
count = len(purchases)
if not count:
return rows, page, product, _NO_EVENT_OUTCOMES
rng = day_stream(seed, day, Component.BEACONS)
lost = (rng.integers(0, 100, count) < world.LOST_PURCHASE_PERCENT) & ~assigned
duplicate_draw = rng.integers(0, 100, count) < world.DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT
delay = rng.integers(*world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS, count)
watch = ids.unique_apart_from(rng, 2 * count, rows["WatchID"]).reshape(count, 2)
purchase_rows = np.flatnonzero(rows["EventType"] == PURCHASE)
confirmation_rows = _confirmation_rows(rows, page, purchase_rows)
eligible = _duplicate_eligibility(rows, purchase_rows, delay)
duplicated = ~lost & duplicate_draw & eligible
outcome = np.full(count, EventOutcome.DELIVERED, dtype=np.int8)
outcome[lost] = EventOutcome.LOST
outcome[duplicated] = EventOutcome.DUPLICATED
keep = np.ones(page.size, dtype=bool)
keep[purchase_rows[lost]] = False
sources = np.column_stack(
(confirmation_rows[duplicated], purchase_rows[duplicated])
)
selected = np.flatnonzero(duplicated)
if selected.size:
copies = sources.ravel()
shifted = np.repeat(delay[selected], 2).astype("timedelta64[s]")
additions = {name: values[copies] for name, values in rows.items()}
additions["UTCEventTime"] = additions["UTCEventTime"] + shifted
additions["WatchID"] = watch[selected].ravel()
# Первая строка пары — обновление confirmation: ее предыдущая
# страница — она же, а не checkout из первого просмотра.
additions["Referer"] = additions["URL"].copy()
rows = {
name: np.concatenate((values[keep], additions[name]))
for name, values in rows.items()
}
page = np.concatenate((page[keep], page[copies]))
product = np.concatenate((product[keep], product[copies]))
else:
rows = {name: values[keep] for name, values in rows.items()}
page = page[keep]
product = product[keep]
order = np.lexsort((rows["WatchID"], rows["UTCEventTime"]))
return (
{name: values[order] for name, values in rows.items()},
page[order],
product[order],
outcome,
)
def _confirmation_rows(
rows: dict[str, NDArray[Any]],
page: NDArray[np.uint8],
purchase_rows: NDArray[np.int64],
) -> NDArray[np.int64]:
"""Находит просмотр, с которым purchase образует пару."""
confirmation = (rows["EventType"] == "pageview") & (page == Page.CONFIRMATION)
by_visit = {
int(rows["VisitID"][row]): row for row in np.flatnonzero(confirmation).tolist()
}
return np.array(
[by_visit[int(rows["VisitID"][row])] for row in purchase_rows.tolist()],
dtype=np.int64,
)
def _duplicate_eligibility(
rows: dict[str, NDArray[Any]],
purchase_rows: NDArray[np.int64],
delay: NDArray[np.int64],
) -> NDArray[np.bool_]:
"""Проверяет полночь и запас до следующего визита куки."""
moment = rows["UTCEventTime"][purchase_rows]
shifted = moment + delay.astype("timedelta64[s]")
before_midnight = shifted < _midnight(rows) + np.timedelta64(1, "D")
eligible = before_midnight.copy()
for number, row in enumerate(purchase_rows.tolist()):
later_visit = (
(rows["ClientID"] == rows["ClientID"][row])
& (rows["VisitID"] != rows["VisitID"][row])
& (rows["UTCEventTime"] > moment[number])
)
if np.any(later_visit):
next_start = rows["UTCEventTime"][later_visit].min()
eligible[number] &= next_start - moment[number] > np.timedelta64(
world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS + int(delay[number]), "s"
)
return eligible
def _midnight(columns: dict[str, NDArray[Any]]) -> np.datetime64:
+6 -1
View File
@@ -100,6 +100,8 @@ class Day:
page: NDArray[np.uint8]
product: NDArray[np.int64]
orders: orders.Orders
# Событийный исход каждого заказа, в том же порядке.
purchase_outcome: NDArray[np.int8]
def __len__(self) -> int:
return self.page.size
@@ -162,13 +164,15 @@ def stream(seed: int, day: int) -> Day:
# целиком: в нём же они и упорядочиваются. Вторым выходом приходят
# покупки дня — из них заказная сторона собирает заказы.
person = np.repeat(audience.person_id[visits.cookie], visits.pages)
columns, page, product, purchases = commerce.weave(
assigned_order = np.repeat(visits.ordering, visits.pages)
columns, page, product, purchases, purchase_outcome = commerce.weave(
seed,
day,
{name: value[order] for name, value in columns.items()},
page[alive][order],
product[alive][order],
person[alive][order],
assigned_order[alive][order],
)
return Day(
day=day,
@@ -176,6 +180,7 @@ def stream(seed: int, day: int) -> Day:
page=page,
product=product,
orders=orders.of_day(seed, day, purchases),
purchase_outcome=purchase_outcome,
)
@@ -119,17 +119,38 @@ def _snapshot(number: int, orders: list[orders_module.Orders]) -> dict[str, Any]
def _order_class_counts(today: day_module.Day) -> dict[str, int]:
"""Заказы дня по итоговому классу: отмена перевешивает дельту суммы."""
"""Заказы дня по итоговому классу по приоритету спеки."""
purchase = today.columns["EventType"] == commerce.PURCHASE
declared = today.columns["purchaseRevenue"][purchase]
counts = {"match": 0, "cancelled": 0, "amount_delta": 0}
declared = {
purchase_id[0]: round(revenue[0] * commerce.KOPECKS)
for purchase_id, revenue in zip(
today.columns["purchaseID"][purchase],
today.columns["purchaseRevenue"][purchase],
strict=True,
)
}
counts = {
"match": 0,
"cancelled": 0,
"lost_event": 0,
"duplicate_event": 0,
"amount_delta": 0,
}
for outcome, items_total, revenue in zip(
today.orders.outcome, today.orders.items_total, declared, strict=True
for order_id, order_outcome, event_outcome, items_total in zip(
today.orders.order_id,
today.orders.outcome,
today.purchase_outcome,
today.orders.items_total,
strict=True,
):
if outcome != orders_module.OrderOutcome.PAID:
if order_outcome != orders_module.OrderOutcome.PAID:
counts["cancelled"] += 1
elif items_total != round(revenue[0] * commerce.KOPECKS):
elif event_outcome == commerce.EventOutcome.LOST:
counts["lost_event"] += 1
elif event_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED:
counts["duplicate_event"] += 1
elif items_total != declared[order_id]:
counts["amount_delta"] += 1
else:
counts["match"] += 1
+3 -5
View File
@@ -7,7 +7,7 @@
│ ├── ось → номер дня: когорта этого дня
│ └── предыстория → глубина: когорта дня до D0
└── дни
└── номер дня → трафик, торговля, заказная сторона, опоздания
└── номер дня → трафик, торговля, заказы, маячки счетчика
Механизм — `numpy.random.SeedSequence`: потомок полностью определяется парой
(зерно, позиция в дереве), а не порядком вычислений. Сверено через Context7
@@ -40,10 +40,8 @@ class Component(IntEnum):
# каждого заказа читает из его собственного дня
# (docs/architecture/orders/fate.md).
ORDERS = 2
# Событийную сторону — потерю и дубль события — заведёт этап 6; до тех
# пор позиция занята мёртвым именем прежней нарезки, и из него никто не
# бросает.
LATECOMERS = 3
# Маячки счетчика: потеря и повторная отправка событий.
BEACONS = 3
class _Branch(IntEnum):
@@ -169,6 +169,13 @@ BUYER_CHECKOUT_OF_CART_PERCENT = 60
# страницу, на которой посетитель его нажал.
TRADE_DELAY_SECONDS = (2, 8)
# Событийная сторона сверки: потерянные маячки purchase и повторная
# отправка пары «просмотр подтверждения + purchase». Числа черновые:
# точная калибровка будет при пересборке эталонного мира, этап 7.
LOST_PURCHASE_PERCENT = 3
DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT = 2
DUPLICATE_DELAY_SECONDS = (30, 301)
# Кто и что кладёт в корзину: доля открытых карточек, которая до неё дошла.
# Оба ряда читаются по уровням спроса товара (`catalog.DEMAND_LEVELS`):
# магнит, обычный, залёживается.
+122 -24
View File
@@ -133,15 +133,15 @@ def opened_cards(events: day.Day) -> set[tuple[int, int]]:
)
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.
"""
def test_only_a_lost_purchase_leaves_a_confirmation_without_purchase(
weekday: day.Day,
):
"""Потеря выбрасывает purchase, но оставляет просмотр confirmation."""
bought = set(rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)["VisitID"].tolist())
assert confirmed_visits(weekday) == bought
missing = confirmed_visits(weekday) - bought
lost = int((weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.LOST).sum())
assert len(missing) == lost > 0
assert bought <= confirmed_visits(weekday)
def test_the_day_boundary_takes_the_confirmation_together_with_its_purchase(
@@ -159,7 +159,10 @@ def test_the_day_boundary_takes_the_confirmation_together_with_its_purchase(
events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
bought = set(rows_of(events, commerce.PURCHASE)["VisitID"].tolist())
assert bought
assert confirmed_visits(events) == bought
missing = confirmed_visits(events) - bought
lost = int((events.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.LOST).sum())
assert len(missing) == lost
assert bought <= confirmed_visits(events)
def test_a_purchase_carries_exactly_one_order_number(weekday: day.Day):
@@ -525,13 +528,15 @@ def test_the_goals_repeat_the_trade_events(weekday: day.Day):
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"]]
events = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
numbers = [cell[0] for cell in events["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"])
expected = [f"{date}-{place:04d}" for place in range(1, len(weekday.orders) + 1)]
# Порча идет после нумерации: потеря оставляет дыру, а дубль
# повторяет готовый номер и не двигает соседей.
assert list(weekday.orders.order_id) == expected
assert set(numbers) <= set(expected)
assert list(events["UTCEventTime"]) == sorted(events["UTCEventTime"])
def test_the_coupon_comes_from_the_world_table_and_does_not_touch_the_revenue(
@@ -599,7 +604,23 @@ def test_the_trade_flow_draws_from_its_own_named_branch(
monkeypatch.setattr(commerce, "day_stream", spy)
day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
assert asked == [(CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.COMMERCE)]
assert asked == [
(CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.COMMERCE),
(CANONICAL_SEED, WEEKDAY, Component.BEACONS),
]
def test_an_assigned_purchase_is_never_lost(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch):
"""Гарантия плана сильнее порчи: мост склейки не теряется."""
monkeypatch.setattr(world, "LOST_PURCHASE_PERCENT", 100)
monkeypatch.setattr(world, "DUPLICATE_PURCHASE_PERCENT", 0)
events = day.stream(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
audience = plan.audience(CANONICAL_SEED, WEEKDAY)
promised = set(audience.client_id[audience.assigned_order].tolist())
bought = set(rows_of(events, commerce.PURCHASE)["ClientID"].tolist())
assert promised
assert bought == promised
def test_the_promised_orders_of_a_pair_become_purchases(week: list[day.Day]):
@@ -627,6 +648,78 @@ def test_the_promised_orders_of_a_pair_become_purchases(week: list[day.Day]):
assert pairs == plan.counters(CANONICAL_SEED, WEEK).pairs
def test_a_duplicate_repeats_the_confirmation_story(weekday: day.Day):
"""Обновление повторяет просмотр и purchase в том же визите."""
purchases = rows_of(weekday, commerce.PURCHASE)
ids_by_order: dict[str, list[int]] = {}
for row, cell in enumerate(purchases["purchaseID"]):
ids_by_order.setdefault(str(cell[0]), []).append(row)
duplicated = [rows for rows in ids_by_order.values() if len(rows) == 2]
expected = int((weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED).sum())
assert len(duplicated) == expected > 0
for pair in duplicated:
first, second = sorted(pair, key=lambda row: purchases["UTCEventTime"][row])
delay = (
(purchases["UTCEventTime"][second] - purchases["UTCEventTime"][first])
.astype("timedelta64[s]")
.astype(int)
)
assert world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS[0] <= delay
assert delay < world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS[1]
assert delay < world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
assert purchases["VisitID"][first] == purchases["VisitID"][second]
assert purchases["WatchID"][first] != purchases["WatchID"][second]
for name in (
"purchaseID",
"purchaseRevenue",
"productID",
"productQuantity",
"ecommerce",
):
left, right = purchases[name][first], purchases[name][second]
if isinstance(left, np.ndarray):
assert np.array_equal(left, right), name
else:
assert left == right, name
visit = purchases["VisitID"][first]
confirmation = (
(weekday.columns["EventType"] == "pageview")
& (weekday.page == Page.CONFIRMATION)
& (weekday.columns["VisitID"] == visit)
)
views = np.flatnonzero(confirmation)
assert views.size == 2
assert len(set(weekday.columns["WatchID"][views].tolist())) == 2
view_delay = (
(
weekday.columns["UTCEventTime"][views].max()
- weekday.columns["UTCEventTime"][views].min()
)
.astype("timedelta64[s]")
.astype(int)
)
assert view_delay == delay
cookie = purchases["ClientID"][first]
later_visit = (
(weekday.columns["ClientID"] == cookie)
& (weekday.columns["VisitID"] != visit)
& (weekday.columns["UTCEventTime"] > purchases["UTCEventTime"][second])
)
if np.any(later_visit):
gap = (
(
weekday.columns["UTCEventTime"][later_visit].min()
- purchases["UTCEventTime"][second]
)
.astype("timedelta64[s]")
.astype(int)
)
assert gap > world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
def paired_cookies() -> set[int]:
"""Куки двухкуковых пар: их заказы обещаны планом, а не решены днём."""
cookies: set[int] = set()
@@ -642,21 +735,26 @@ def test_flagged_buyers_buy_again_much_more_often(week: list[day.Day]):
«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».
Куки двухкуковых пар из счета исключены: их заказы назначил план, и
вместе с ними лифт мерил бы гарантию, а не два новых рычага. Даже после
событийной порчи оставшиеся помеченные покупают повторно более чем вдвое
чаще прочих.
"""
purchases: dict[int, int] = {}
purchases: dict[int, set[str]] = {}
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
rows = rows_of(events, commerce.PURCHASE)
for cookie, order_id in zip(
rows["ClientID"].tolist(),
(str(cell[0]) for cell in rows["purchaseID"]),
strict=True,
):
purchases.setdefault(cookie, set()).add(order_id)
def repeat_share(cookies: set[int]) -> float:
again = sum(1 for cookie in cookies if purchases[cookie] > 1)
again = sum(1 for cookie in cookies if len(purchases[cookie]) > 1)
return again / len(cookies)
buyers = set(purchases)
+2
View File
@@ -88,6 +88,7 @@ def snapshot(events: day.Day) -> dict[str, Any]:
"page": events.page.tolist(),
"product": events.product.tolist(),
"orders": orders(events),
"purchase_outcome": events.purchase_outcome.tolist(),
}
@@ -115,6 +116,7 @@ def test_the_snapshot_notices_everything_the_day_hands_out(weekday: day.Day):
page=weekday.page,
product=weekday.product,
orders=weekday.orders,
purchase_outcome=weekday.purchase_outcome,
)
assert snapshot(reordered) != original
+9 -1
View File
@@ -48,7 +48,15 @@ def test_order_class_counters_cover_only_closed_days(inventory: dict):
rows = [row for row in inventory["days"] if "orders" in row]
assert [row["day"] for row in rows] == [0]
assert set(rows[0]["orders"]) == {"match", "cancelled", "amount_delta"}
assert set(rows[0]["orders"]) == {
"match",
"cancelled",
"lost_event",
"duplicate_event",
"amount_delta",
}
assert rows[0]["orders"]["lost_event"] > 0
assert rows[0]["orders"]["duplicate_event"] > 0
today = day_module.stream(CANONICAL_SEED, rows[0]["day"])
assert sum(rows[0]["orders"].values()) == len(today.orders)
+44 -18
View File
@@ -58,17 +58,33 @@ def user_id_by_order(events: day.Day) -> dict[str, int]:
)
def test_every_order_of_the_day_is_a_purchase_of_the_day(weekday: day.Day):
"""Заказ — вторая проекция покупки, а не второе порождение.
def purchase_row_by_order(
events: day.Day,
) -> tuple[dict[str, NDArray[Any]], dict[str, int]]:
"""Первая строка purchase каждого доехавшего заказа."""
rows = purchases_of(events)
index: dict[str, int] = {}
for row, cell in enumerate(rows["purchaseID"]):
index.setdefault(str(cell[0]), row)
return rows, index
У всякого заказа ровно одно событие `purchase`, и номер у них один:
сойтись двум источникам больше негде — сверка стенда соединяется
именно по нему.
"""
def test_every_order_of_the_day_is_a_purchase_of_the_day(weekday: day.Day):
"""Заказ рождается до потери или дубля его событийной проекции."""
events = purchases_of(weekday)
numbers = [cell[0] for cell in events["purchaseID"]]
assert len(numbers) > 100
assert list(weekday.orders.order_id) == numbers
lost = {
order_id
for order_id, outcome in zip(
weekday.orders.order_id, weekday.purchase_outcome, strict=True
)
if outcome == commerce.EventOutcome.LOST
}
assert set(numbers) == set(weekday.orders.order_id) - lost
assert len(numbers) - len(set(numbers)) == int(
(weekday.purchase_outcome == commerce.EventOutcome.DUPLICATED).sum()
)
def dropped_line(client: list[tuple[Any, int]], order: list[tuple[Any, int]]):
@@ -88,16 +104,18 @@ def test_the_order_repeats_the_purchase_up_to_one_dropped_line(weekday: day.Day)
"""
goods = catalog.catalog()
price = dict(zip(goods.sku.tolist(), goods.price.tolist(), strict=True))
events = purchases_of(weekday)
events, row_by_order = purchase_row_by_order(weekday)
money = weekday.orders
deltas = 0
for number, order in enumerate(weekday.orders.order_id):
assert order == events["purchaseID"][number][0]
if weekday.purchase_outcome[number] == commerce.EventOutcome.LOST:
continue
row = row_by_order[order]
client = list(
zip(
events["productID"][number].tolist(),
events["productQuantity"][number].tolist(),
events["productID"][row].tolist(),
events["productQuantity"][row].tolist(),
strict=True,
)
)
@@ -110,7 +128,7 @@ def test_the_order_repeats_the_purchase_up_to_one_dropped_line(weekday: day.Day)
)
# Выручка клиента и `items_total` бэкенда — одно число: в событии
# оно дробное, у заказа целое в копейках.
revenue = round(events["purchaseRevenue"][number][0] * commerce.KOPECKS)
revenue = round(events["purchaseRevenue"][row][0] * commerce.KOPECKS)
if mine == client:
assert money.items_total[number] == revenue
continue
@@ -136,15 +154,18 @@ def test_the_discount_comes_from_the_coupon_of_the_event(
for today in start_world:
money = today.orders
events = purchases_of(today)
codes = [cell[0] for cell in events["purchaseCoupon"]]
for number, code in enumerate(codes):
events, row_by_order = purchase_row_by_order(today)
for number, order_id in enumerate(money.order_id):
if today.purchase_outcome[number] == commerce.EventOutcome.LOST:
continue
row = row_by_order[order_id]
code = events["purchaseCoupon"][row][0]
items_total = money.items_total[number]
expected = items_total * percent[code] // 100 if code else 0
assert money.discount[number] == expected, money.order_id[number]
assert money.discount[number] < items_total
revenue = round(events["purchaseRevenue"][number][0] * commerce.KOPECKS)
revenue = round(events["purchaseRevenue"][row][0] * commerce.KOPECKS)
discounted_delta += int(bool(code) and items_total != revenue)
# Иначе проверка не отличила бы новую базу скидки от прежней.
@@ -255,8 +276,13 @@ def test_the_user_id_is_the_person_behind_the_cookie(weekday: day.Day):
zip(audience.client_id.tolist(), audience.person_id.tolist(), strict=True)
)
events = purchases_of(weekday)
for number, cookie in enumerate(events["ClientID"].tolist()):
assert weekday.orders.user_id[number] == person[cookie]
by_order = user_id_by_order(weekday)
for order_id, cookie in zip(
(cell[0] for cell in events["purchaseID"]),
events["ClientID"].tolist(),
strict=True,
):
assert by_order[order_id] == person[cookie]
assert np.all(weekday.orders.user_id > 0)
assert weekday.orders.user_id.max() < 2**53
+1 -1
View File
@@ -78,7 +78,7 @@ def test_day_components_do_not_share_randomness():
Component.TRAFFIC,
Component.COMMERCE,
Component.ORDERS,
Component.LATECOMERS,
Component.BEACONS,
)
assert len({int(component) for component in components}) == 4
draws = {
+6 -1
View File
@@ -128,6 +128,8 @@ def test_the_record_matches_the_wire_contract(days: list[day_module.Day]):
)
if _born(record) == _date(SHORT_WINDOW_DAY):
# Потерянного purchase в трекере нет, но заказ остается.
if record["order_id"] in bought:
assert record["created_at"][:19] + "Z" == bought[record["order_id"]]
@@ -325,7 +327,10 @@ def _purchase_times(today: day_module.Day) -> dict[str, str]:
times = np.datetime_as_string(
today.columns["UTCEventTime"][here], unit="s", timezone="UTC"
)
return dict(zip(numbers, times.tolist(), strict=True))
result: dict[str, str] = {}
for number, moment in zip(numbers, times.tolist(), strict=True):
result.setdefault(number, moment)
return result
def _born(record: dict) -> date:
+5
View File
@@ -122,6 +122,11 @@ def test_the_trade_event_never_overtakes_the_next_page():
assert max(world.TRADE_DELAY_SECONDS) <= min(world.PAGE_PAUSE_SECONDS)
def test_the_duplicate_delay_stays_inside_a_visit_timeout():
assert 0 < min(world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS)
assert max(world.DUPLICATE_DELAY_SECONDS) <= world.VISIT_TIMEOUT_SECONDS
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
+8 -2
View File
@@ -2,13 +2,19 @@
--
-- Эталонные счётчики читает Airflow из world-inventory.json: у настоящего
-- магазина такого оракула нет. Запрос возвращает только наблюдаемую сторону;
-- Python-задача сопоставляет ее с тремя счетчиками закрытого дня из описи.
-- Python-задача сопоставляет ее с пятью счетчиками закрытого дня из описи.
SELECT
order_day AS data_date,
mismatch_class,
count() AS orders
FROM dm.purchase_vs_orders_v
WHERE mismatch_class IN ('match', 'cancelled', 'amount_delta')
WHERE mismatch_class IN (
'match',
'cancelled',
'lost_event',
'duplicate_event',
'amount_delta'
)
GROUP BY
data_date,
mismatch_class