def dividends_validation(ticker: str) -> pd.DataFrame:
"""Проверяет корректности данных о дивидендах для тикера.
Запускает принудительное обновление, сравнивает основные данные по дивидендам с альтернативными
источниками и распечатывает результаты.
"""
bootstrap.BUS.handle_event(events.UpdateDivCommand(ticker))
df_local = div.dividends(ticker)
df_local.columns = ["LOCAL"]
div_ex = div.div_ext(ticker)
df_comp = _compare(div_ex.iloc[:, -1:], df_local)
df_comp = pd.concat(
[div_ex.iloc[:, :-1], df_comp],
axis=1,
)
first_quote = not_div.quotes((ticker, ))[0].index[0]
df_comp = df_comp.loc[first_quote:]
comp_str = f"\nСравнение интернет источников с локальными данными - {ticker}\n\n{df_comp}"
LOGGER.info(comp_str) # noqa: WPS421
return df_comp
def test_div_ext():
"""Информации о внешних дивидендах содержит медианное значение и корректно обрезается.
Перед тестом подается команда загрузки, так как данные могут отсутствовать.
"""
command = events.UpdateDivCommand("AKRN")
bootstrap.BUS.handle_event(command)
df = div.div_ext("AKRN")
assert df.columns.tolist()[-1] == "MEDIAN"
assert df.index[0] >= bootstrap.START_DATE
assert df.loc["2015-06-02", "MEDIAN"] == pytest.approx(139)
assert df.loc["2020-06-09", "MEDIAN"] == pytest.approx(275)