def test_multiple_relaties(migrated_postgres, client):
dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1,
birth_date="2019-12-31",
relatives=[2, 3]),
generate_citizen(citizen_id=2, birth_date="2020-02-11", relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=3, birth_date="2020-02-17", relatives=[1]),
]
r = client.post("/imports", json={"data": dataset})
import_id = r.json()["data"]["import_id"]
url = f"/imports/{import_id}/citizens/birthdays"
expected = make_response({
"2": [{
"citizen_id": 1,
"presents": 2
}],
"12": [{
"citizen_id": 2,
"presents": 1
}, {
"citizen_id": 3,
"presents": 1
}],
})
response = client.get(url)
assert response.status_code == 200
assert response.json()["data"] == expected
def test_import():
dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1, relatives=[2, 3]),
generate_citizen(citizen_id=2, relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=3, relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=4, relatives=[]),
generate_citizen(citizen_id=5,
name="Джейн",
gender="male",
birth_date="2020-02-17",
relatives=[5]),
]
import_obj = Import(data=dataset)
for i, citizen in enumerate(dataset):
for k, v in citizen.items():
value = getattr(import_obj.data[i], k)
if isinstance(value, date):
value = value.strftime("%Y-%m-%d")
assert v == value
with pytest.raises(ValidationError):
dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1),
generate_citizen(citizen_id=1),
]
Import(data=dataset)
with pytest.raises(ValidationError):
dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1, relatives=[2, 3]),
generate_citizen(citizen_id=2, relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=3, relatives=[]),
]
Import(data=dataset)
def test_no_relatives(migrated_postgres, client):
dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1, birth_date="2019-12-31", relatives=[]),
generate_citizen(citizen_id=2, birth_date="2020-02-11", relatives=[]),
generate_citizen(citizen_id=3, birth_date="2020-02-17", relatives=[]),
]
r = client.post("/imports", json={"data": dataset})
import_id = r.json()["data"]["import_id"]
url = f"/imports/{import_id}/citizens/birthdays"
expected = make_response()
response = client.get(url)
assert response.status_code == 200
assert response.json()["data"] == expected
async def test_patch_self_relative(database, migrated_postgres):
"""
Проверяем что жителю можно указать себя родственником.
"""
dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1,
name="Джейн",
gender="male",
birth_date="1945-03-13",
town="Нью-Йорк",
relatives=[]),
]
dataset_import = Import(data=dataset)
async with database:
import_id = await analyzer.save_import(dataset_import, database)
dataset[0]["relatives"] = [dataset[0]["citizen_id"]]
data = {k: v for k, v in dataset[0].items() if k != "citizen_id"}
patch = CitizenPatch(**data)
async with database:
actual = await analyzer.patch_citizen(import_id,
dataset[0]["citizen_id"], patch,
database)
del actual["import_id"]
assert compare_citizens(dataset[0], actual)
def test_wrong_patch(migrated_postgres, client):
citizen = generate_citizen(citizen_id=1)
r = client.post("/imports", json={"data": [citizen]})
import_id = r.json()["data"]["import_id"]
url = f"/imports/{import_id}/citizens/1"
patch = {
"birth_date": (date.today() + timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
}
citizen.update(patch)
response = client.patch(url, data=json.dumps(patch))
assert response.status_code == 400
async def test_get_birthdays(database, migrated_postgres, dataset):
# Перед прогоном каждого теста добавляем в БД дополнительную выгрузку с
# двумя родственниками, чтобы убедиться, что обработчик различает жителей
# разных выгрузок.
import_obj = Import(data=[
generate_citizen(citizen_id=1, relatives=[2]),
generate_citizen(citizen_id=2, relatives=[1])
])
async with database:
await analyzer.save_import(import_obj, database)
# Проверяем обработчик на указанных данных
import_id = await analyzer.save_import(
Import(data=dataset["citizens"]), database)
result = await analyzer.get_birthdays(import_id, database)
for month in dataset["expected"]:
actual = {(citizen["citizen_id"], citizen["presents"])
for citizen in result[month]}
expected = {(citizen["citizen_id"], citizen["presents"])
for citizen in dataset["expected"][month]}
assert actual == expected
def test_successful_patch(migrated_postgres, client):
dataset = [
generate_citizen(
citizen_id=1,
name="Иванов Иван Иванович",
gender="male",
birth_date="2020-01-01",
town="Некий город",
street="Некая улица",
building="Некое строение",
apartment=1,
relatives=[2],
),
generate_citizen(citizen_id=2, relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=3, relatives=[]),
]
r = client.post("/imports", json={"data": dataset})
import_id = r.json()["data"]["import_id"]
url = f"/imports/{import_id}/citizens/1"
dataset[0]["name"] = "Сидорова Василиса Петровна"
patch = {"name": dataset[0]["name"]}
response = client.patch(url, data=json.dumps(patch))
assert response.status_code == 200
assert response.json() == dataset[0]
dataset[0]["gender"] = "female"
dataset[0]["birth_date"] = "2020-01-02"
dataset[0]["town"] = "Другой город"
dataset[0]["street"] = "Другая улица"
dataset[0]["building"] = "Другое строение"
dataset[0]["apartment"] = 2
dataset[0]["relatives"] = [3]
patch = dataset[0].copy()
patch.pop("citizen_id")
response = client.patch(url, data=json.dumps(patch))
assert response.status_code == 200
assert response.json() == dataset[0]
def test_self_relative(migrated_postgres, client):
dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1,
name="Джейн",
gender="male",
birth_date="2020-02-17",
relatives=[1])
]
r = client.post("/imports", json={"data": dataset})
import_id = r.json()["data"]["import_id"]
url = f"/imports/{import_id}/citizens/birthdays"
expected = make_response({"2": [{"citizen_id": 1, "presents": 1}]})
response = client.get(url)
assert response.status_code == 200
assert response.json()["data"] == expected
async def test_get_ages(database, migrated_postgres, dataset):
# Перед прогоном каждого теста добавим в БД дополнительную выгрузку с
# жителем из другого города, чтобы убедиться, что обработчик различает
# жителей разных выгрузок.
import_obj = Import(
data=[generate_citizen(citizen_id=1, town="Санкт-Петербург")])
async with database:
await analyzer.save_import(import_obj, database)
import_id = await analyzer.save_import(
Import(data=dataset["citizens"]), database)
result = await analyzer.get_age_statistics(import_id, database)
assert len(dataset["expected"]) == len(result), "Towns number is different"
actual_towns_map = {town["town"]: town for town in result}
for town in dataset["expected"]:
assert town["town"] in actual_towns_map
actual_town = actual_towns_map[town["town"]]
for percentile in ["p50", "p75", "p99"]:
assert town[percentile] == actual_town[percentile], (
f"{town['town']} {percentile} {actual_town[percentile]} does "
f"not match expected value {town[percentile]}")
def test_non_unique_ids(migrated_postgres, client):
body = {"data": [generate_citizen(citizen_id=1), generate_citizen(citizen_id=1),]}
response = client.post("/imports", json=body)
assert response.status_code == 400
def test_wrong_dates(migrated_postgres, client):
body = {"data": [generate_citizen(birth_date=(date.today() + timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"))]}
response = client.post("/imports", json=body)
assert response.status_code == 400
import pytest
from utils import LONGEST_STR, MAX_INT, compare_citizen_groups, generate_citizen, generate_citizens
dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1, relatives=[2, 3]),
generate_citizen(citizen_id=2, relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=3, relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=4, relatives=[]),
generate_citizen(citizen_id=5,
name="Джейн",
gender="male",
birth_date="2020-02-17",
relatives=[5]),
]
def test_get_citizens(migrated_postgres, client):
r = client.post("/imports", json={"data": dataset})
import_id = r.json()["data"]["import_id"]
response = client.get(f"/imports/{import_id}/citizens")
assert response.status_code == 200
assert compare_citizen_groups(response.json()["data"], dataset)
Позволяет записать ожидаемый ответ в краткой форме.
"""
return {
str(month): values.get(str(month), []) if values else []
for month in range(1, 13)
}
datasets = [
# Житель, у которого несколько родственников.
# Обработчик должен корректно показывать сколько подарков приобретет
# житель #1 своим родственникам в каждом месяце.
{
"citizens": [
generate_citizen(citizen_id=1,
birth_date="2019-12-31",
relatives=[2, 3]),
generate_citizen(citizen_id=2,
birth_date="2020-02-11",
relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=3,
birth_date="2020-02-17",
relatives=[1]),
],
"expected":
make_response({
"2": [{
"citizen_id": 1,
"presents": 2
}],
"12": [{
async def test_patch_citizen(database, migrated_postgres):
"""
Проверяет, что данные о жителе и его родственниках успешно обновляются.
"""
# Перед прогоном каждого теста добавляем в БД дополнительную выгрузку с
# тремя жителями и одинаковыми идентификаторами, чтобы убедиться, что
# обработчик различает жителей разных выгрузок и изменения не затронут
# жителей другой выгрузки.
side_dataset = [
generate_citizen(citizen_id=1),
generate_citizen(citizen_id=2),
generate_citizen(citizen_id=3)
]
side_import = Import(data=side_dataset)
async with database:
side_dataset_id = await analyzer.save_import(side_import, database)
# Создаем выгрузку с тремя жителями, два из которых родственники для
# тестирования изменений.
dataset = [
generate_citizen(
citizen_id=1,
name="Иванов Иван Иванович",
gender="male",
birth_date="2020-01-01",
town="Некий город",
street="Некая улица",
building="Некое строение",
apartment=1,
relatives=[2],
),
generate_citizen(citizen_id=2, relatives=[1]),
generate_citizen(citizen_id=3, relatives=[]),
]
import_obj = Import(data=dataset)
async with database:
import_id = await analyzer.save_import(import_obj, database)
# Обновляем часть полей о жителе, чтобы убедиться что PATCH позволяет
# передавать только некоторые поля.
# Данные меняем сразу в выгрузке, чтобы потом было легче сравнивать.
dataset[0]["name"] = "Иванова Иванна Ивановна"
patch = CitizenPatch(name=dataset[0]["name"])
async with database:
await analyzer.patch_citizen(import_id, dataset[0]["citizen_id"],
patch, database)
# Обновляем другую часть данных, чтобы проверить что данные обновляются.
dataset[0]["gender"] = "female"
dataset[0]["birth_date"] = "2020-02-02"
dataset[0]["town"] = "Другой город"
dataset[0]["street"] = "Другая улица"
dataset[0]["building"] = "Другое строение"
dataset[0]["apartment"] += 1
# У жителя #1 одна родственная связь должна исчезнуть (с жителем #2),
# и одна появиться (с жителем #3).
dataset[0]["relatives"] = [dataset[2]["citizen_id"]]
# Родственные связи должны быть двусторонними:
# - у жителя #2 родственная связь с жителем #1 удаляется
# - у жителя #3 родственная связь с жителем #1 добавляется.
dataset[2]["relatives"].append(dataset[0]["citizen_id"])
dataset[1]["relatives"].remove(dataset[0]["citizen_id"])
patch = CitizenPatch.parse_obj({
"gender": dataset[0]["gender"],
"birth_date": dataset[0]["birth_date"],
"town": dataset[0]["town"],
"street": dataset[0]["street"],
"building": dataset[0]["building"],
"apartment": dataset[0]["apartment"],
"relatives": dataset[0]["relatives"],
})
async with database:
actual = await analyzer.patch_citizen(import_id,
dataset[0]["citizen_id"], patch,
database)
# Проверяем, что житель корректно обновился
del actual["import_id"]
assert compare_citizens(dataset[0], actual)
# Проверяем всю выгрузку, чтобы убедиться что родственные связи всех
# жителей изменились корректно.
async with database:
actual_citizens = await analyzer.get_citizens(import_id, database)
for citizen in actual_citizens:
del citizen["import_id"]
assert compare_citizen_groups(actual_citizens, dataset)
# Проверяем, что изменение жителя в тестируемой выгрузке не испортило
# данные в дополнительной выгрузке.
async with database:
actual_citizens = await analyzer.get_citizens(side_dataset_id,
database)
for citizen in actual_citizens:
del citizen["import_id"]
assert compare_citizen_groups(actual_citizens, side_dataset)
и days дней. Позволяет представлять дату рождения жителя в виде возраста человека в днях
и годах, что гораздо нагляднее в тестах.
"""
_today = date.today()
birth_date = _today.replace(year=_today.year - years)
birth_date -= timedelta(days=days)
return birth_date.strftime("%Y-%m-%d")
datasets = [
# Несколько жителей у которых завтра день рождения.
# Проверяется что обработчик использует в рассчетах количество полных лет.
{
"citizens": [
generate_citizen(birth_date=age2date(years=10, days=364),
town="Москва",
citizen_id=1),
generate_citizen(birth_date=age2date(years=30, days=364),
town="Москва",
citizen_id=2),
generate_citizen(birth_date=age2date(years=50, days=364),
town="Москва",
citizen_id=3),
],
"expected": [{
"town": "Москва",
"p50": 30.0,
"p75": 40.0,
"p99": 49.6
}],
},
