ddadminandClaude Opus 5
2502f906a8
- Зачем:
- ревью нашло два места, где код и документы говорили неправду, и
несколько мест, где имена или комментарии вводили в заблуждение.
- Что:
- обещание докстроки `seeds.py` подкреплено тестом: адрес в дереве
даёт тот же подпоток, что цепочка `spawn`.
- в тесте гарантии пар убран сторож-тавтология, вместо него проверка,
что заказы назначены с двух разных кук.
- `Cohort.visitors_on` — «кто пришёл в день D» спрашивается у когорты,
а не собирается снаружи из четырёх её массивов.
- имена: `CLIENT_ID_LIMIT`, `_RETURN_*_CUMULATIVE`, `first_of_day`,
`WEEKLY_PROFILE_PERCENT` — профиль недели один на весь мир, по нему
же пойдёт трафик дня-функции (#39).
- спека: в дерево зёрен внесена ветвь предыстории; окно активности —
от первого визита человека, общее на обе куки (иначе загляд назад
ленивой формы удваивается); оценка накопленной аудитории больше не
спорит с измерением.
- CONTEXT.md: «подпоток» и «конфигурация мира».
- Проверка:
- make test (296), make lint, make typecheck; мутации перепроверены
после переноса среза дня в `Cohort`.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
67 lines
2.9 KiB
Python
67 lines
2.9 KiB
Python
"""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 3–4 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
|