tests/test_core.py - master - Chaizee/ZenithCode_Incident-LLM-analytics

tests/test_core.py
146 строк6 KB
Chaizee
fix: fix speed
12 июн 2026, 16:28
12 июн 2026, 16:28b2745cc
import pandas as pd
import polars as pl

from src.analytics import build_analytics
from src.semantic_search import SemanticIndex
from src.data_polars import _coalesce_incident_text
from src.severity import clamp_severity
from src.problem_heuristics import adjust_classification, is_informational_inquiry
from src.text_coalesce import is_excluded_municipality, is_meaningful_incident_text, looks_like_pi_response
from src.text_utils import sanitize_russian


def test_coalesce_text_polars():
    df = pl.DataFrame(
        {
            "text_ak": ["", "x"],
            "text_ai": ["реальная жалоба на дорогу", ""],
            "text_aj": ["", ""],
            "text_g": ["", ""],
        }
    )
    out = _coalesce_incident_text(df)
    assert out["incident_text"][0] == "реальная жалоба на дорогу"


def test_coalesce_ignores_longer_pi_response():
    pi = (
        "Татьяна Н, здравствуйте, переходы и остановки чистят каждый день, "
        "вручную. Бригада не успевает за работой."
    )
    df = pl.DataFrame(
        {
            "text_ai": ["нет тепла в квартире, батареи ледяные"],
            "text_aj": [pi],
            "text_g": [""],
            "text_ak": [""],
        }
    )
    out = _coalesce_incident_text(df)
    assert out["incident_text"][0] == "нет тепла в квартире, батареи ледяные"


def test_pi_response_detection():
    assert looks_like_pi_response("[id17288950|Sergio Lenin], здравствуйте, уточните вопрос")
    assert looks_like_pi_response("Татьяна Н, здравствуйте, переходы чистят каждый день")
    assert not looks_like_pi_response("нет тепла, батареи ледяные, замерзнем")


def test_informational_inquiry_not_problem():
    assert is_informational_inquiry("Во сколько начало соревнований?")
    assert is_informational_inquiry("Здравствуйте! В фондах ОГИК музея есть книга?")
    assert is_informational_inquiry("Кто по нему будет ездить?")
    assert not is_informational_inquiry("Почему не работает отопление?")
    assert not is_informational_inquiry("Нет тепла в квартире, замерзнем")

    row = adjust_classification(
        "Во сколько начало соревнований?",
        {"is_problem": True, "severity": 5, "category": "ЖКХ"},
    )
    assert row["is_problem"] is False
    assert row["severity"] == 1
    assert row["category"] == "Прочее"


def test_meaningful_incident_text():
    assert not is_meaningful_incident_text("'!!")
    assert not is_meaningful_incident_text("!!!")
    assert not is_meaningful_incident_text("---")
    assert is_meaningful_incident_text("нет тепла в квартире, батареи ледяные")


def test_severity_clamp():
    assert clamp_severity(99) == 5
    assert clamp_severity(0) == 1


def test_analytics_empty_problems():
    df = pd.DataFrame(
        {
            "municipality": ["А"],
            "settlement": ["с1"],
            "incident_text": ["t1"],
            "is_problem": [False],
            "severity": [1],
            "category": ["Прочее"],
        }
    )
    r = build_analytics(df)
    assert r["problems_count"] == 0
    assert list(r["chart"].columns) == ["municipality", "problem_count", "mean_severity"]
    assert r["chart"].empty


def test_sanitize_russian():
    assert "不清" not in sanitize_russian("дорога не чистится, 不清除将影响儿童安全, снег")
    assert "снег" in sanitize_russian("дорога не чистится, 不清除将影响儿童安全, снег")
    assert sanitize_russian("нет воды") == "нет воды"


def test_analytics_critical_without_core_issue_column():
    df = pd.DataFrame(
        {
            "municipality": ["А", "Б"],
            "settlement": ["с1", "с2"],
            "incident_text": ["мост рушится", "спасибо"],
            "is_problem": [True, False],
            "severity": [5, 1],
            "category": ["Дороги", "Прочее"],
            "incident_id": ["1", "2"],
        }
    )
    r = build_analytics(df)
    assert r["critical_count"] == 1
    assert "core_issue" in r["critical"].columns
    assert r["critical"]["core_issue"].iloc[0] == "Дороги"


def test_excluded_municipality():
    assert is_excluded_municipality("Омская область, другое")
    assert is_excluded_municipality("Омская область,Другое")
    assert not is_excluded_municipality("Омск г.о.")
    assert not is_excluded_municipality("Большереченский район")
    assert not is_excluded_municipality("Омская область, прочее")
    assert not is_excluded_municipality("другое")


def test_semantic_index_build():
    assert hasattr(SemanticIndex, "build")
    assert hasattr(SemanticIndex, "load")


def test_analytics_top_with_category():
    df = pd.DataFrame(
        {
            "municipality": ["А", "А", "Б"],
            "settlement": ["с1", "с1", "с2"],
            "incident_text": ["t1", "t2", "t3"],
            "is_problem": [True, True, False],
            "severity": [3, 5, 1],
            "category": ["Дороги", "Дороги", "Прочее"],
        }
    )
    r = build_analytics(df)
    assert r["problems_count"] == 2
    assert r["top10"]["municipality"].iloc[0] == "А"
    assert not r["critical"].empty