jwkim
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AI 예측 - 생성 시점을 킥오프 22시간 전으로 변경(선발투수 예고 이후), 잡 매시간 실행 - 경기 시작 후 생성 금지(사후 예측 방지), 경기 단위 커밋으로 중단 시 진행분 보존 일정·라이브 UI - 야구 일정에 순위 탭 추가 (KBO 단일 순위표 · MLB 6개 디비전, /api/standings 신설) - 경기중 카드에 현재 이닝·실시간 스코어 표시 (30s 폴링, 서버 15s 캐시) - MLB 선발 누락 수정: statsapi 날짜 파라미터 미국 날짜 기준 보정(-1일) - 라이브 대기타석 스크롤바 다크 테마 처리 운영 견고성 - 우천취소: 경기 삭제 → cancelled 상태 보존 (투표·예측 기록 유지, 정산/투표/AI 제외) - 더블헤더: 시작시각순 seq로 1·2차전 분리 등록 (match_id _2, 정산·라이브·프리뷰 매핑) - 축구 데이터 수집을 wc 리그로 한정 (야구 팀을 축구 API에 검색하던 쿼터 낭비 수정) 점수제 - 야구 판정 완화: 근접=득실차 ±1, 부분=한 팀 득점 ±1 (등급·배점은 리그 공통 유지) - 채점 판정을 _grade_of() 단일 함수로 통합, 종료된 야구 경기 재채점 - 배점 안내 모달 야구 문구 분리, docs/SCORING.md 갱신 기타 - 야구 전용 댓글 닉네임 풀 (종목별 세션 캐시 분리) - 리더보드 리그별 조회 연동 (?league=)
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5.1 KiB
Python
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"""채점 로직 — docs/SCORING.md (SSOT) 그대로 구현.
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배점: 정확 스코어 5 · 근접(승패+득실차) 3 · 승패 2 · 부분(한 팀 득점 일치) 1 · 빗나감 0.
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단조 증가(정확>근접>승패>부분>빗나감).
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야구(KBO/MLB)는 득점 범위가 넓어 같은 등급 체계에 판정만 완화한다:
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근접 = 승패 + 득실차 오차 ±1, 부분 = 한 팀 득점 오차 ±1.
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배점·배제 대상은 backend/data/scoring.json 에서 기동 시 로드(없으면 아래 기본값).
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import logging
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from pathlib import Path
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log = logging.getLogger("triplepick.scoring")
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# 기본 배점 — backend/data/scoring.json 로드 시 덮어씀 (docs/SCORING.md §2)
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SCORE = {"EXACT": 5, "CLOSE": 3, "OUTCOME": 2, "PARTIAL": 1, "MISS": 0}
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def outcome_of(score_a: int, score_b: int) -> str:
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if score_a > score_b:
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return "TEAM_A_WIN"
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if score_a < score_b:
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return "TEAM_B_WIN"
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return "DRAW"
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# 야구 판정 허용 오차 — 근접(득실차)·부분(한 팀 득점) 공통 ±1
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BASEBALL_TOLERANCE = 1
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def _grade_of(
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pick_a: int, pick_b: int, result_a: int, result_b: int, baseball: bool = False
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) -> str:
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"""등급 판정 (단일 SSOT) — baseball 이면 근접/부분 오차 ±1 허용."""
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tol = BASEBALL_TOLERANCE if baseball else 0
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if pick_a == result_a and pick_b == result_b:
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return "EXACT"
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if outcome_of(pick_a, pick_b) == outcome_of(result_a, result_b):
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if abs((pick_a - pick_b) - (result_a - result_b)) <= tol:
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return "CLOSE"
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return "OUTCOME"
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if abs(pick_a - result_a) <= tol or abs(pick_b - result_b) <= tol:
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return "PARTIAL"
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return "MISS"
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def score_prediction(
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pick_a: int, pick_b: int, result_a: int, result_b: int, baseball: bool = False
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) -> int:
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"""내 예측 vs 실제 결과 → 적중 포인트 (결정론적)."""
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return SCORE[_grade_of(pick_a, pick_b, result_a, result_b, baseball)]
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# ── 자격 · 배제 (docs/SCORING.md §4, P1 구현) ──────────────────
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STAFF_EMAILS: set[str] = set() # 운영진/임직원 블록리스트
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STAFF_DOMAINS = ["o2o.kr", "aio2o.kr"]
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def is_excluded(email: str) -> bool:
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e = email.strip().lower()
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return e in STAFF_EMAILS or any(e.endswith("@" + d) for d in STAFF_DOMAINS)
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# ── 외부 설정 로드 (backend/data/scoring.json, key-value) ──────
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DATA_FILE = Path(__file__).resolve().parent.parent / "data" / "scoring.json"
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# 등급 → scoring.json 의 key
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_JSON_KEY = {
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"EXACT": "score_exact",
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"CLOSE": "score_close",
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"OUTCOME": "score_outcome",
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"PARTIAL": "score_partial",
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"MISS": "score_miss",
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}
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def grade_prediction(
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pick_a: int, pick_b: int, result_a: int, result_b: int,
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path: Path | None = None,
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baseball: bool = False,
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) -> tuple[str, int]:
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"""유저 투표(픽) vs 실제 결과 → scoring.json 에서 해당 등급의 (key, value).
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score_prediction 과 같은 판정 기준(_grade_of 공유). 예: 승패+득실차 일치
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→ ("score_close", 3). scoring.json 이 없거나 키가 빠지면 기본 SCORE 값으로 대체.
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"""
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p = path or DATA_FILE
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try:
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data = json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
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except (OSError, json.JSONDecodeError) as e:
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log.warning("scoring data 읽기 실패 (%s): %s — 기본 배점 사용", p, e)
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data = {}
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grade = _grade_of(pick_a, pick_b, result_a, result_b, baseball)
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key = _JSON_KEY[grade]
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value = data[key] if isinstance(data.get(key), int) else SCORE[grade]
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return key, value
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_SCORE_KEYS = {
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"score_exact": "EXACT",
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"score_close": "CLOSE",
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"score_outcome": "OUTCOME",
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"score_partial": "PARTIAL",
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"score_miss": "MISS",
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}
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def load_scoring_data(path: Path | None = None) -> dict:
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"""data/scoring.json 을 읽어 배점(SCORE)·배제 대상을 갱신. 기동 시 1회 호출.
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SCORE/STAFF_EMAILS/STAFF_DOMAINS 는 타 모듈이 import 한 객체라 재할당 대신
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in-place 갱신. 파일이 없거나 깨져도 기본값으로 동작(부팅 실패 방지).
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"""
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p = path or DATA_FILE
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try:
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data = json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
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except FileNotFoundError:
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log.warning("scoring data 없음 (%s) — 기본 배점 사용", p)
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return {}
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except (OSError, json.JSONDecodeError) as e:
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log.warning("scoring data 읽기 실패 (%s): %s — 기본 배점 사용", p, e)
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return {}
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for key, score_key in _SCORE_KEYS.items():
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if isinstance(data.get(key), int):
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SCORE[score_key] = data[key]
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if isinstance(data.get("excluded_emails"), list):
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STAFF_EMAILS.clear()
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STAFF_EMAILS.update(e.strip().lower() for e in data["excluded_emails"])
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if isinstance(data.get("excluded_domains"), list):
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STAFF_DOMAINS[:] = [
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d.strip().lower().lstrip("@") for d in data["excluded_domains"]
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]
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log.info(
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"scoring data 로드 (%s): 배점 %s · 배제 이메일 %d · 도메인 %s",
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p, SCORE, len(STAFF_EMAILS), STAFF_DOMAINS,
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)
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return data
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