Sort_YM/tests/test_fetch.py
Andrew Pimenov 0902d86bcd classify tracks by combined track + artist genre signals
Раньше жанр брался только с альбома (одна строка, часто общая:
rock/alternative/pop) - разные по звучанию артисты сваливались в одну
крупную корзину. Теперь classify_track сводит жанр трека и жанры
артиста (client.artists(), несколько тегов на артиста) на уровне
под-жанра: при согласии сигналов или отсутствии одного из них берём
имеющийся; при конфликте - если альбомный тег зонтичный (GENERIC_SLUGS)
доверяем артисту, если точный - треку (вероятный осознанный эксперимент
артиста в другом жанре). Один и тот же артист с разными по духу треками
теперь раскладывается по разным плейлистам.

Под-жанровые группы меньше config.small_group_min схлопываются в
родительскую крупную корзину (report.build_rows, двухпроходно,
без циклов - coarse_of детерминирована от fine).

Попутно: artist_ids трека может быть None (артист без привязки к
каталогу Яндекса, встречается у стороннего/пиратского аплоада) - раньше
это улетало в client.artists() как строка "None" и валилось
BadRequestError на батче; теперь такие id отфильтровываются на записи
и дополнительно на чтении кэша.
2026-07-06 14:26:49 +03:00

197 lines
8.2 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.

import json
from pathlib import Path
from sort_ym import fetch
class FakeArtist:
def __init__(self, id_, name, genres=None):
self.id = id_
self.name = name
self.genres = genres
class FakeAlbum:
def __init__(self, id_, genre=None):
self.id = id_
self.genre = genre
class FakeTrack:
def __init__(self, id_, albums, title="Title", artists=None, lyrics_available=False):
self.id = id_
self.albums = albums
self.title = title
self.artists = artists or [FakeArtist(1, "Artist")]
self.lyrics_available = lyrics_available
class FakeLikes:
def __init__(self, tracks_ids):
self.tracks_ids = tracks_ids
class FakeClient:
"""Симулирует трек, у которого "основной" альбом в ответе tracks()
отличается от альбома, под которым трек значится в списке лайков -
это реальное поведение API Яндекса для треков на нескольких альбомах."""
def __init__(self, likes_ids, tracks_by_batch, artists_by_batch=None):
self._likes_ids = likes_ids
self._tracks_by_batch = tracks_by_batch
self._artists_by_batch = artists_by_batch or {}
def users_likes_tracks(self):
return FakeLikes(self._likes_ids)
def tracks(self, batch):
return self._tracks_by_batch[tuple(batch)]
def artists(self, batch):
return self._artists_by_batch[tuple(sorted(batch))]
def test_fetch_caches_under_original_liked_id_not_recomputed_track_id(tmp_path: Path):
# Трек лайкнут как "100:10", но Track.albums[0].id из ответа API - 999 (другой альбом).
track = FakeTrack(id_=100, albums=[FakeAlbum(999, genre="pop")])
client = FakeClient(
likes_ids=["100:10"],
tracks_by_batch={("100:10",): [track]},
)
cache = fetch.fetch_liked_tracks(client, tmp_path, batch_size=100, batch_delay=0)
assert "100:10" in cache, "трек должен кэшироваться под id из списка лайков"
assert "100:999" not in cache, "не должен пересчитывать ключ из albums[0] вернувшегося Track"
assert cache["100:10"]["id"] == 100
assert cache["100:10"]["genre_raw"] == "pop"
def test_fetch_does_not_purge_track_with_mismatched_album_as_stale(tmp_path: Path):
# Регрессия: раньше такой трек кэшировался под "неправильным" ключом track.track_id,
# который не совпадал с likes.tracks_ids, и тут же удалялся как "больше не лайкнутый".
track = FakeTrack(id_=100, albums=[FakeAlbum(999)])
client = FakeClient(
likes_ids=["100:10"],
tracks_by_batch={("100:10",): [track]},
)
cache = fetch.fetch_liked_tracks(client, tmp_path, batch_size=100, batch_delay=0)
assert len(cache) == 1, f"трек не должен быть вычищен как stale сразу после загрузки: {cache}"
def test_fetch_stores_artist_ids(tmp_path: Path):
track = FakeTrack(id_=100, albums=[FakeAlbum(10)], artists=[FakeArtist(7, "Artist A")])
client = FakeClient(likes_ids=["100:10"], tracks_by_batch={("100:10",): [track]})
cache = fetch.fetch_liked_tracks(client, tmp_path, batch_size=100, batch_delay=0)
assert cache["100:10"]["artist_ids"] == [7]
def test_fetch_skips_artist_with_no_id(tmp_path: Path):
# Регрессия: некоторые треки (сторонняя/пиратская загрузка) имеют артиста с именем,
# но без id в каталоге Яндекса (Artist.id is None). Раньше None попадал в artist_ids,
# затем str(None) = "None" улетал в client.artists() и API отвечал BadRequestError.
track = FakeTrack(id_=100, albums=[FakeAlbum(10)], artists=[FakeArtist(None, "Unlinked Artist")])
client = FakeClient(likes_ids=["100:10"], tracks_by_batch={("100:10",): [track]})
cache = fetch.fetch_liked_tracks(client, tmp_path, batch_size=100, batch_delay=0)
assert cache["100:10"]["artist_ids"] == [], "артист без id не должен попадать в artist_ids"
def test_fetch_artist_genres_ignores_none_ids_in_old_cache(tmp_path: Path):
# Защита на уровне fetch_artist_genres даже если в tracks.json уже есть None
# (например, кэш был написан до фикса выше).
cache_dir = tmp_path
tracks_cache = {
"100:10": {"id": 100, "album_id": 10, "title": "T1", "artists": ["Unlinked"], "artist_ids": [None], "genre_raw": "pop", "lyrics_available": False},
}
(cache_dir / fetch.TRACKS_CACHE_FILE).write_text(
json.dumps(tracks_cache, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
)
def boom(batch):
raise AssertionError(f"не должен запрашивать None как id артиста: {batch}")
client = FakeClient(likes_ids=[], tracks_by_batch={})
client.artists = boom
result = fetch.fetch_artist_genres(client, cache_dir, batch_size=100, batch_delay=0)
assert result == {}
def test_fetch_re_downloads_old_cache_entries_missing_artist_ids(tmp_path: Path):
# Старый формат кэша (до добавления artist_ids) должен быть докачан повторно.
cache_dir = tmp_path
cache_dir.mkdir(exist_ok=True)
old_entry = {
"id": 100,
"album_id": 10,
"title": "Old",
"artists": ["Artist A"],
"genre_raw": "pop",
"lyrics_available": False,
}
(cache_dir / fetch.TRACKS_CACHE_FILE).write_text(
json.dumps({"100:10": old_entry}, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
)
track = FakeTrack(id_=100, albums=[FakeAlbum(10)], artists=[FakeArtist(7, "Artist A")])
client = FakeClient(likes_ids=["100:10"], tracks_by_batch={("100:10",): [track]})
cache = fetch.fetch_liked_tracks(client, cache_dir, batch_size=100, batch_delay=0)
assert "artist_ids" in cache["100:10"], "запись без artist_ids должна быть докачана заново"
assert cache["100:10"]["artist_ids"] == [7]
def test_fetch_artist_genres_batches_and_caches(tmp_path: Path):
cache_dir = tmp_path
tracks_cache = {
"100:10": {"id": 100, "album_id": 10, "title": "T1", "artists": ["A"], "artist_ids": [7], "genre_raw": "pop", "lyrics_available": False},
"200:20": {"id": 200, "album_id": 20, "title": "T2", "artists": ["B"], "artist_ids": [9], "genre_raw": "rock", "lyrics_available": False},
}
(cache_dir / fetch.TRACKS_CACHE_FILE).write_text(
json.dumps(tracks_cache, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
)
client = FakeClient(
likes_ids=[],
tracks_by_batch={},
artists_by_batch={("7", "9"): [FakeArtist(7, "Artist A", genres=["indie"]), FakeArtist(9, "Artist B", genres=["rock", "punk"])]},
)
result = fetch.fetch_artist_genres(client, cache_dir, batch_size=100, batch_delay=0)
assert result["7"] == {"name": "Artist A", "genres": ["indie"]}
assert result["9"] == {"name": "Artist B", "genres": ["rock", "punk"]}
persisted = fetch.load_artist_genres(cache_dir)
assert persisted == result
def test_fetch_artist_genres_skips_already_cached(tmp_path: Path):
cache_dir = tmp_path
tracks_cache = {
"100:10": {"id": 100, "album_id": 10, "title": "T1", "artists": ["A"], "artist_ids": [7], "genre_raw": "pop", "lyrics_available": False},
}
(cache_dir / fetch.TRACKS_CACHE_FILE).write_text(
json.dumps(tracks_cache, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
)
(cache_dir / fetch.ARTIST_GENRES_CACHE_FILE).write_text(
json.dumps({"7": {"name": "Artist A", "genres": ["indie"]}}, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
)
def boom(batch):
raise AssertionError("не должен запрашивать уже закэшированного артиста")
client = FakeClient(likes_ids=[], tracks_by_batch={})
client.artists = boom
result = fetch.fetch_artist_genres(client, cache_dir, batch_size=100, batch_delay=0)
assert result == {"7": {"name": "Artist A", "genres": ["indie"]}}