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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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5.1 KiB
Python
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Python
"""소스 어댑터 공통 계약.
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크롤링/검색 소스(네이버·쿠팡 …)는 각자 수집 방식과 안티봇 대응을 캡슐화하고,
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코어 파이프라인(필터·이상치·AI)은 정규화된 NormalizedProduct 만 본다.
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새 소스는 SearchAdapter 를 구현하기만 하면 코어 변경 없이 붙는다(트레드밀 격리).
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"""
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import time
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from abc import ABC, abstractmethod
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from collections import deque
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from typing import Optional
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from pydantic import BaseModel, Field
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class NormalizedProduct(BaseModel):
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"""소스 무관 정규화 상품 스키마. 어댑터의 유일한 출력 계약."""
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source: str = Field(description="수집 소스 (naver|coupang)")
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name: str = Field(description="상품명")
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price: int = Field(description="판매가(원, 정수). 파싱 실패분은 어댑터에서 제외")
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model: Optional[str] = Field(None, description="모델명(있으면)")
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manufacturer: Optional[str] = Field(None, description="제조사(있으면)")
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image_url: Optional[str] = Field(None, description="썸네일 URL")
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detail_url: Optional[str] = Field(None, description="상품 상세 URL")
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shipping_fee: Optional[int] = Field(None, description="배송비(원). 무료=0, 미확인=None")
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shipping_type: Optional[str] = Field(None, description="배송 유형: free(명시 무료)|paid(유료)|rocket(로켓배송, 조건부 무료)|rocket_merchant(판매자로켓)|None(미확인). 네이버는 lprice 가 배송비 제외 상품가라 항상 None")
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mall_name: Optional[str] = Field(None, description="판매몰/스토어명")
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external_id: Optional[str] = Field(None, description="소스 내 상품 식별자")
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# ── 신뢰 신호 ──────────────────────────────────────────────────────
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# 최저가는 '가장 싼 값'이 아니라 '실제로 살 수 있는 가장 싼 값'이어야 한다. 리뷰·평점이
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# 전혀 없는 오퍼는 재고 없는 미끼가격일 수 있어, 그걸 최저가로 보고하면 사용자는 그 가격에
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# 살 수 없다. 두 소스 모두 카드에 노출하는 값만 담는다(교차 비교가 되어야 하므로).
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rating: Optional[float] = Field(None, description="평점(5점 만점). 없으면 None=신규/미검증 오퍼 신호")
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review_count: Optional[int] = Field(None, description="리뷰 수. 0/None 이면 거래 이력이 없다는 뜻")
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class AdapterHealth(BaseModel):
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"""어댑터 건강도. 성공률 급락 = 레이아웃 변경/차단 신호 → 알림 훅."""
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source: str
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ok: bool = Field(description="현재 정상 동작 여부")
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recent_success_rate: float = Field(0.0, description="최근 요청 성공률(0~1)")
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blocked_rate: float = Field(0.0, description="최근 차단(봇탐지) 비율(0~1)")
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note: str = ""
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class AdapterError(Exception):
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"""어댑터 수집 실패. blocked=True 면 안티봇 차단으로 판단(에스컬레이션/알림 트리거).
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fatal=True 는 **재시도해도 절대 안 되는 차단**이다 — IP 를 바꿔도 같은 결과가 나오는
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구조적 원인(예: 네이버 msearch 에 해외 IP 로 접근 = 게이트웨이 설정이 틀림).
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호출부는 회전·재시도를 멈추고 설정을 고쳐야 한다.
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"""
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def __init__(self, message: str, *, source: str, blocked: bool = False, fatal: bool = False):
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super().__init__(message)
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self.source = source
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self.blocked = blocked
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self.fatal = fatal
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class SearchAdapter(ABC):
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"""검색 소스 어댑터. 소스별 수집/에스컬레이션/안티봇을 내부에 캡슐화한다."""
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source: str
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@abstractmethod
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async def search(self, query: str, limit: int = 40) -> list[NormalizedProduct]:
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"""query 로 검색해 정규화 상품 리스트를 반환. 차단 시 AdapterError(blocked=True)."""
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raise NotImplementedError
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async def health(self) -> AdapterHealth:
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"""기본 건강도. 어댑터가 관측 지표를 축적하면 override."""
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return AdapterHealth(source=self.source, ok=True)
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# ---- 시간 윈도우 성공/실패 카운터(장기 실패 알림용) ------------------
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# 기존 _ok/_blocked 는 기동 후 누적이라 '최근 30분 성공 0건' 같은 장기 실패를 못 본다.
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# 어댑터의 search 성공/실패 지점에서 _note_result 를 부르면 ops-monitor 가 recent_stats 로 읽는다.
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# (lazy init — 서브클래스가 super().__init__ 을 부르지 않아도 동작)
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def _note_result(self, ok: bool):
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ev = getattr(self, "_win_events", None)
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if ev is None:
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ev = self._win_events = deque(maxlen=512)
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ev.append((time.monotonic(), ok))
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def recent_stats(self, window_sec: float = 1800.0) -> tuple[int, int]:
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"""최근 window_sec 내 (시도 수, 성공 수)."""
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now = time.monotonic()
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tries = ok = 0
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for t, s in getattr(self, "_win_events", ()):
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if now - t <= window_sec:
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tries += 1
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ok += s
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return tries, ok
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