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'가장 싼 값'과 '실제로 살 수 있는 가장 싼 값'은 다르다. 리뷰·평점이 전혀 없는 오퍼는 재고 없는 미끼가격일 수 있고, 그걸 최저가로 보고하면 사용자는 그 가격에 살 수 없다 — 조금 비싼 정답보다 나쁘다. 판단 근거를 수집해 둔다. - NormalizedProduct.rating / review_count 추가. 두 소스 모두 카드에 노출하는 값만 담아 교차 비교가 되게 했다. **없으면 None 유지** — '리뷰 0개'와 '리뷰 정보 없음'은 다른 뜻이다 - 네이버: product_grade 의 <strong>평점</strong><em>리뷰수</em>. 텍스트를 통째로 정규식 돌리면 '평점4.7473' 이 4.74/73 인지 4.7/473 인지 못 가르므로 노드로 분리해 읽는다. '1.7만' 같은 축약은 parse_ko_count 로 푼다(그대로 int() 하면 1 이 된다) - 쿠팡: 별점은 채워진 별 개수가 아니라 컨테이너 aria-label 에, 리뷰 수는 괄호 텍스트에 있다 - price_history.final_rating/final_review_count 추가(+마이그레이션) → "리뷰 0인 최저가가 몇 %인가"를 SQL 로 물을 수 있다. NULL 과 0 을 구분해야 해서 기본값을 두지 않았다 정렬 점검(사용자 제기): 두 소스 다 정렬 파라미터 없이 **랭킹/추천순**이다(픽스처 가격이 오름차순이 아님으로 확인). 가격순(sort=price_asc)은 차단 없이 동작하고 실측상 더 싼 후보를 찾지만(15,400→10,900), 리뷰·평점 없는 유령상품을 위로 끌어올려 미채택 — 추천순 유지. 신뢰 신호가 쌓이면 "리뷰 N 이상" 가드를 걸고 가격순을 켜는 선택지가 열린다. e2e: TR-1/TR-2 최저가에 평점 4.89·리뷰 7,314/102,000 이 함께 기록됨. 테스트 5건 추가, 228 passed.
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4.2 KiB
Python
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"""최저가 스냅샷 CRUD — 트리거 시점마다 기록하고, 상품별 시계열로 조회(그래프)."""
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import json
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from sqlalchemy import text
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from common.database.db_session_manager import DB_SESSION_MNG
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from common.enums import DBType, DBWRType
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_FIELDS = (
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"product_code", "job_id", "outcome", "matched_count",
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"naver_lowest", "naver_name", "naver_url",
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"coupang_lowest", "coupang_name", "coupang_url",
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"final_lowest", "final_source", "final_rating", "final_review_count",
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)
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class PriceHistory:
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DB = DBType.MAIN.value
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async def record(self, event: dict):
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"""스냅샷 1건 저장. triggered_at 은 now()(관측 시각). 로깅 실패가 검색을 막지 않도록 호출부에서 예외 처리."""
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sql = text("""
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INSERT INTO price_history
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(product_code, job_id, outcome, matched_count,
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naver_lowest, naver_name, naver_url,
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coupang_lowest, coupang_name, coupang_url,
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final_lowest, final_source, final_rating, final_review_count, by_mall)
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VALUES
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(:product_code, :job_id, :outcome, :matched_count,
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:naver_lowest, :naver_name, :naver_url,
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:coupang_lowest, :coupang_name, :coupang_url,
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:final_lowest, :final_source, :final_rating, :final_review_count, CAST(:by_mall AS jsonb))
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""")
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params = {k: event.get(k) for k in _FIELDS}
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by_mall = event.get("by_mall")
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params["by_mall"] = json.dumps(by_mall) if by_mall is not None else None
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s = await DB_SESSION_MNG.start_session(self.DB, DBWRType.DB_WRITE.value)
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try:
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await s.execute(sql, params)
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await s.commit()
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except Exception:
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await s.rollback()
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raise
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finally:
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await DB_SESSION_MNG.end_session(self.DB, DBWRType.DB_WRITE.value)
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async def list_by_product(self, product_code: str, limit: int = 100) -> list[dict]:
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"""상품의 최근 스냅샷을 시각 오름차순(그래프 플롯용)으로 반환. 최근 limit 건."""
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sql = text("""
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SELECT * FROM (
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SELECT triggered_at, outcome, matched_count,
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naver_lowest, naver_name, naver_url,
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coupang_lowest, coupang_name, coupang_url,
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final_lowest, final_source, by_mall
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FROM price_history
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WHERE product_code = :pc
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ORDER BY triggered_at DESC
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LIMIT :lim
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) t ORDER BY triggered_at ASC
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""")
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s = await DB_SESSION_MNG.start_session(self.DB, DBWRType.DB_READ.value)
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try:
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rows = (await s.execute(sql, {"pc": product_code, "lim": limit})).mappings().all()
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return [dict(r) for r in rows]
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finally:
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await DB_SESSION_MNG.end_session(self.DB, DBWRType.DB_READ.value)
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async def list_products(self, q: str | None = None, limit: int = 50) -> list[dict]:
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"""이력이 있는 상품 목록(관리자 FE) — 상품별 최신 스냅샷 + 검색 횟수, 최근 검색순.
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상품명은 price_history 에 없어 최신 스냅샷의 매칭 상품명(네이버 우선)으로 대신한다."""
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where = "WHERE product_code ILIKE :q" if q else ""
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sql = text(f"""
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SELECT * FROM (
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SELECT DISTINCT ON (product_code)
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product_code, triggered_at, outcome,
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naver_lowest, coupang_lowest, final_lowest, final_source,
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COALESCE(naver_name, coupang_name) AS display_name,
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count(*) OVER (PARTITION BY product_code) AS searches
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FROM price_history {where}
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ORDER BY product_code, triggered_at DESC
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) t ORDER BY triggered_at DESC LIMIT :lim
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""")
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params: dict = {"lim": limit}
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if q:
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params["q"] = f"%{q}%"
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s = await DB_SESSION_MNG.start_session(self.DB, DBWRType.DB_READ.value)
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try:
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return [dict(r) for r in (await s.execute(sql, params)).mappings().all()]
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finally:
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|
await DB_SESSION_MNG.end_session(self.DB, DBWRType.DB_READ.value)
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