arm-core/api/tests/factories.py
Andrey Epifancev 9b81fa8e37 feat: inbox recognition.result — ack processing, идемпотентный приём результата, s3_object результата, ResultMapper/NoopMapper
handle_message(msg, *, session_factory, mapper, now): разбор конверта по контракту v1.0, одна короткая транзакция
с SELECT … FOR UPDATE (ждёт блокировку публикатора/вахтёра); ack published → processing; результат — дедуп по
result_msg_id, финальные статусы (R-22) не трогаются, регистрация s3_object (results), слияние метрик с сохранением
republish_count. Подписка app.py получает handler с фабрикой сессий и NoopMapper; шаблонный core/nats_callback.py
удалён (R-3). audit_event не пишется (R-7).

Co-Authored-By: Claude Fable 5.1 <noreply@anthropic.com>
2026-10-04 00:46:48 +04:00

202 lines
9.2 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

"""Фабрики тестовых данных для БД-тестов.
- `make_osv_entry` — минимальная цепочка FK поверх сессии (`flush`, без `commit`): откатывается фикстурой `db_session`.
- `CommittedJobs` — задания распознавания, ЗАФИКСИРОВАННЫЕ в БД (`commit`): для фоновых процессов обмена, которые
работают в собственных транзакциях и не видят чужую незафиксированную транзакцию. Всё созданное удаляется
`cleanup()` в порядке FK, включая строки `s3_object` файлов результата, зарегистрированные inbox'ом.
"""
import datetime
import decimal
import uuid
from typing import Any
from sqlalchemy import delete, select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession, async_sessionmaker
from src.models.directories import LegalEntity
from src.models.enums import (
DocumentStatus,
DocumentType,
FileStatus,
FileType,
RecognitionPipeline,
RecognitionStatus,
S3BucketRole,
)
from src.models.files import Document, RecognitionJob, S3Object, StoredFile
from src.models.osv import OsvEntry
DEFAULT_FILE_TYPES = {RecognitionPipeline.tabular: FileType.XLSX, RecognitionPipeline.image: FileType.PDF}
async def make_osv_entry(session: AsyncSession, **overrides: Any) -> OsvEntry:
"""Строка ОСВ с минимальной цепочкой FK (ЮЛ, s3_object, stored_file, recognition_job, document); `flush`.
ИНН ЮЛ случайный, поэтому фабрику можно вызывать несколько раз в одном тесте.
`overrides` перекрывают поля `OsvEntry` (например, `closing_debit=Decimal("1.00")`). Данные остаются в
транзакции сессии: фикстура `db_session` откатывает их после теста.
"""
now = datetime.datetime.now(datetime.UTC)
entity = LegalEntity(inn=str(uuid.uuid4().int)[:10], name="ООО Тест", valid_from=now)
s3 = S3Object(bucket_role=S3BucketRole.uploads, bucket="uploads", key=f"{uuid.uuid4()}/osv.xlsx", created_at=now)
session.add_all([entity, s3])
await session.flush()
file = StoredFile(
legal_entity_id=entity.id, file_type=FileType.XLSX, s3_object_id=s3.id, status=FileStatus.UPLOADED
)
session.add(file)
await session.flush()
job = RecognitionJob(
file_id=file.id,
pipeline=RecognitionPipeline.tabular,
request_subject="recognition.tabular.request",
schema_version="1",
status=RecognitionStatus.queued,
)
session.add(job)
await session.flush()
document = Document(
stored_file_id=file.id,
legal_entity_id=entity.id,
document_type=DocumentType.OSV,
osv_account_code="62",
status=DocumentStatus.RECOGNIZED,
)
session.add(document)
await session.flush()
fields: dict[str, Any] = {
"recognition_job_id": job.id,
"document_id": document.id,
"owner_legal_entity_id": entity.id,
"row_number": 1,
"closing_debit": decimal.Decimal("0.00"),
}
fields.update(overrides)
entry = OsvEntry(**fields)
session.add(entry)
await session.flush()
return entry
class CommittedJobs:
"""Задания `recognition_job` с цепочкой `legal_entity` + `s3_object` + `stored_file`, зафиксированные в БД.
Каждый `make_queued_job` — отдельная транзакция с `commit`; созданные id запоминаются, `cleanup()` удаляет их
в порядке FK (задание → файл → объект S3 и ЮЛ). Вызывать `cleanup()` в teardown фикстуры — даже при падении теста.
"""
def __init__(self, session_factory: async_sessionmaker[AsyncSession]) -> None:
self._session_factory = session_factory
self.job_ids: list[uuid.UUID] = []
self._file_ids: list[uuid.UUID] = []
self._s3_ids: list[uuid.UUID] = []
self._extra_s3_ids: list[uuid.UUID] = []
self._entity_ids: list[uuid.UUID] = []
async def make_queued_job( # noqa: PLR0913 - каждое поле задания задаётся тестом явно
self,
*,
pipeline: RecognitionPipeline = RecognitionPipeline.tabular,
file_type: FileType | None = None,
original_name: str | None = "osv.xlsx",
status: RecognitionStatus = RecognitionStatus.queued,
reply_deadline: datetime.datetime | None = None,
published_at: datetime.datetime | None = None,
request_msg_id: str | None = None,
metrics: Any = None,
attempt: int = 1,
result_msg_id: str | None = None,
started_at: datetime.datetime | None = None,
) -> uuid.UUID:
"""Задание (по умолчанию `queued`, tabular, XLSX) со своей цепочкой FK; возвращает `recognition_job.id`."""
now = datetime.datetime.now(datetime.UTC)
async with self._session_factory() as session, session.begin():
entity = LegalEntity(inn=str(uuid.uuid4().int)[:12], name="ООО Тест обмена", valid_from=now)
s3 = S3Object(
bucket_role=S3BucketRole.uploads,
bucket="arm-ka",
key=f"uploads/{uuid.uuid4()}/{original_name or 'file'}",
created_at=now,
)
session.add_all([entity, s3])
await session.flush()
self._entity_ids.append(entity.id)
self._s3_ids.append(s3.id)
file = StoredFile(
legal_entity_id=entity.id,
file_type=file_type or DEFAULT_FILE_TYPES[pipeline],
original_name=original_name,
s3_object_id=s3.id,
status=FileStatus.UPLOADED,
)
session.add(file)
await session.flush()
self._file_ids.append(file.id)
job = RecognitionJob(
file_id=file.id,
pipeline=pipeline,
request_subject=f"recognition.{pipeline.value}.request",
schema_version="1.0",
status=status,
attempt=attempt,
reply_deadline=reply_deadline,
published_at=published_at,
request_msg_id=request_msg_id,
metrics=metrics,
result_msg_id=result_msg_id,
started_at=started_at,
)
session.add(job)
await session.flush()
self.job_ids.append(job.id)
return job.id
async def s3_key(self, job_id: uuid.UUID) -> str:
"""Ключ S3 исходного файла задания."""
async with self._session_factory() as session:
job = await session.get(RecognitionJob, job_id)
assert job is not None
file = await session.get(StoredFile, job.file_id)
assert file is not None
s3 = await session.get(S3Object, file.s3_object_id)
assert s3 is not None
return s3.key
async def get(self, job_id: uuid.UUID) -> RecognitionJob:
"""Свежее состояние задания из БД (новая сессия)."""
async with self._session_factory() as session:
job = await session.get(RecognitionJob, job_id)
assert job is not None
return job
def track_s3_object(self, s3_object_id: uuid.UUID) -> None:
"""Запомнить строку `s3_object`, созданную тестом вне фабрики (удаляется в `cleanup()`)."""
self._extra_s3_ids.append(s3_object_id)
async def cleanup(self) -> None:
"""Удаляет всё созданное в порядке FK (файлы результата, на которые ссылаются задания, — после заданий)."""
async with self._session_factory() as session, session.begin():
result_s3_ids: list[uuid.UUID] = []
if self.job_ids:
rows = await session.execute(
select(RecognitionJob.result_s3_object_id).where(
RecognitionJob.id.in_(self.job_ids), RecognitionJob.result_s3_object_id.is_not(None)
)
)
result_s3_ids = [row[0] for row in rows]
await session.execute(delete(RecognitionJob).where(RecognitionJob.id.in_(self.job_ids)))
if self._file_ids:
await session.execute(delete(StoredFile).where(StoredFile.id.in_(self._file_ids)))
s3_ids = [*self._s3_ids, *self._extra_s3_ids, *result_s3_ids]
if s3_ids:
await session.execute(delete(S3Object).where(S3Object.id.in_(s3_ids)))
if self._entity_ids:
await session.execute(delete(LegalEntity).where(LegalEntity.id.in_(self._entity_ids)))
self.job_ids.clear()
self._file_ids.clear()
self._s3_ids.clear()
self._extra_s3_ids.clear()
self._entity_ids.clear()