""" Verifica que zonas.py (pipeline) coincida con web/geo.js (mapa). Los valores esperados se midieron ejecutando GeoZonas.clasificar() en el navegador sobre el mismo geojson. Si alguien cambia TOLERANCIA_KM o los poligonos en un lado y no en el otro, esta prueba truena. Uso: python tests/test_zonas.py """ import json import pathlib import sys sys.path.insert(0, str(pathlib.Path(__file__).resolve().parent.parent)) import zonas # noqa: E402 RAIZ = pathlib.Path(__file__).resolve().parent.parent # (nombre, lat, lon, ciudad, estado esperado, zona esperada o None) CASOS = [ ("GP Filadelfia con ciudad", 25.5300, -103.4900, "Gómez Palacio", "fuera", None), ("GP centro con ciudad", 25.5611, -103.4956, "Gómez Palacio", "fuera", None), ("GP con el estado nada mas", 25.5611, -103.4956, "Durango", "fuera", None), ("Lerdo con ciudad", 25.5389, -103.5245, "Lerdo", "fuera", None), ("Torreon centro", 25.5428, -103.4068, "Torreón", "dentro", "Zona 3 - Centro-Norte"), ("La Rosita", 25.5610, -103.3900, "Torreón", "dentro", "Zona 4 - Oriente"), ("Ejido El Tajito", 25.4900, -103.3900, "Torreón", "borde", "Zona 5 - Sur Oriente"), # Predio real de Torreon a 2.29 km de toda zona. Con TOLERANCIA_KM=1.5 se # perdia; con 3.0 se recupera. Es la razon de haber subido el umbral. ("Industrial oriente (rural)", 25.5350, -103.3300, "Torreón", "borde", "Zona 4 - Oriente"), ("Saltillo (control)", 25.4232, -101.0053, None, "fuera", None), ("coords invertidas", -103.4100, 25.5400, None, "fuera", None), ] # LIMITACION RESUELTA (se conserva como prueba de regresion). # # Antes: un anuncio con coordenadas en Gomez Palacio y SIN una sola palabra de # ubicacion se dibujaba como si fuera de Torreon. Quedaba a 2.43 km del borde de # Zona 1, dentro de la tolerancia, y la geometria de las zonas no podia # distinguirlo porque las dos ciudades son contiguas. # # Ahora: el limite municipal (data/torreon_municipio.geojson) lo rechaza sin # necesitar una sola palabra de texto. Si alguien borra ese archivo, el sistema # cae al guardian por texto y esta prueba truena avisando. CASO_LIMITE = ("GP centro SIN nada de texto", 25.5611, -103.4956, (None, None, None, None), "fuera") # Casos tomados de anuncios REALES de la corrida de diagnostico. Inmuebles24 # recorre su jerarquia de ubicacion: en 14 de 20 anuncios mandaba # city='Coahuila' (el estado) y neighborhood='Torreón' (el municipio). # Leer solo `city` los rechazaba, y 11 de ellos caian en una zona real. CASOS_CAMPOS_CORRIDOS = [ # (nombre, lat, lon, (ciudad, colonia, ubicacion, titulo), debe_dibujarse) ("Las Quintas: city=Coahuila, colonia=Torreón", 25.5991, -103.4071, ("Coahuila", "Torreón", "Terreno, Quinta DEL Carmen, Torreón, Coahuila", "Terreno en Venta Residencial Las Quintas Torreón"), True), ("Otro con campos corridos", 25.5917, -103.3681, ("Coahuila", "Torreón", "Terreno, Torreón, Coahuila", "Terreno en Venta"), True), ("Campos bien puestos", 25.5428, -103.4068, ("Torreón", "Centro", "Av. Juárez, Torreón", "Terreno céntrico"), True), # Un vecino nombrado tiene que ganar aunque tambien diga Torreon ("Gómez Palacio aunque mencione Torreón", 25.5611, -103.4956, ("Durango", "Gómez Palacio", "Centro, Gómez Palacio, a 10 min de Torreón", "Terreno"), False), ("Lerdo con el estado en city", 25.5389, -103.5245, ("Durango", "Lerdo", "Centro, Lerdo, Durango", "Terreno en Lerdo"), False), ("Matamoros Coahuila", 25.5300, -103.2300, ("Coahuila", "Matamoros", "Matamoros, Coahuila", "Terreno en Matamoros"), False), ] CONTEO_DEMO_ESPERADO = { "Zona 1 - Poniente y Centro Histórico": 3, "Zona 2 - Zona Norte": 4, "Zona 3 - Centro-Norte": 4, "Zona 4 - Oriente": 3, "Zona 5 - Sur Oriente": 5, } def main() -> int: fallas = [] # 1) consistencia con los valores medidos en el navegador print("Clasificacion punto por punto:") for nombre, lat, lon, ciudad, estado_esp, zona_esp in CASOS: r = zonas.clasificar(lon, lat, ciudad) ok = r["estado"] == estado_esp and r["zona"] == zona_esp print(f" [{'ok ' if ok else 'MAL'}] {nombre:<26} -> {r['estado']:<6} {r['zona'] or '-'}") if not ok: fallas.append(f"{nombre}: esperaba ({estado_esp}, {zona_esp}), obtuvo ({r['estado']}, {r['zona']})") # 1b) el caso que rompio el filtro en produccion: campos de ubicacion corridos print("\nCampos de ubicación corridos (anuncios reales de Inmuebles24):") for nombre, lat, lon, textos, debe_dibujarse in CASOS_CAMPOS_CORRIDOS: r = zonas.clasificar(lon, lat, *textos) se_dibuja = r["estado"] != "fuera" ok = se_dibuja == debe_dibujarse esperado = "se dibuja" if debe_dibujarse else "se descarta" print(f" [{'ok ' if ok else 'MAL'}] {nombre:<44} -> {r['estado']:<6} ({esperado})") if not ok: fallas.append(f"{nombre}: esperaba {esperado}, obtuvo estado={r['estado']} ({r['motivo']})") # 1b-bis) la limitacion conocida, verificada como tal nombre, lat, lon, textos, estado_esp = CASO_LIMITE r = zonas.clasificar(lon, lat, *textos) ok = r["estado"] == estado_esp print(f"\nRegresión: el límite municipal separa Torreón de Gómez sin texto") print(f" [{'ok ' if ok else 'MAL'}] {nombre} -> {r['estado']}" f" <- lo rechaza el polígono municipal") if not ok: fallas.append( f"{nombre}: el comportamiento cambió (esperaba {estado_esp}, dio {r['estado']}). " "Si fue a propósito, actualiza CASO_LIMITE y docs/mapa.md." ) # 1c) municipio_valido con varios campos print("\nGuardián de municipio sobre texto completo:") pruebas_mv = [ (("Coahuila", "Torreón", None, None), True, "estado en city, municipio en colonia"), (("Torreón", "Centro", None, None), True, "campos bien puestos"), (("Durango", "Gómez Palacio", None, None), False, "vecino nombrado"), (("Coahuila", None, None, None), None, "solo el estado: no se puede saber"), ((None, None, None, None), None, "sin datos"), (("Coahuila", "Torreón", "cerca de Lerdo", None), False, "vecino gana sobre Torreón"), ] for textos, esperado, desc in pruebas_mv: got = zonas.municipio_valido(*textos) ok = got is esperado print(f" [{'ok ' if ok else 'MAL'}] {desc:<44} -> {got}") if not ok: fallas.append(f"municipio_valido({desc}): esperaba {esperado}, dio {got}") # 2) los 19 puntos demo caen en su zona declarada print("\nPuntos demo contra su zona declarada:") puntos = json.loads((RAIZ / "data" / "puntos_prueba_demo.json").read_text(encoding="utf-8")) conteo: dict[str, int] = {} for i, p in enumerate(puntos, 1): r = zonas.clasificar(p["lon"], p["lat"], "Torreón") conteo[r["zona"]] = conteo.get(r["zona"], 0) + 1 if r["estado"] != "dentro": fallas.append(f"punto demo #{i} quedo '{r['estado']}', se esperaba 'dentro'") elif r["zona"] != p["zona"]: fallas.append(f"punto demo #{i}: geojson dice {r['zona']!r}, el archivo dice {p['zona']!r}") print(f" {len(puntos)} puntos, {len([1 for z in conteo])} zonas con oferta") # 3) conteo por zona igual al del mapa print("\nConteo por zona (debe coincidir con la leyenda del mapa):") for z in sorted(CONTEO_DEMO_ESPERADO): obt, esp = conteo.get(z, 0), CONTEO_DEMO_ESPERADO[z] ok = obt == esp print(f" [{'ok ' if ok else 'MAL'}] {z:<40} {obt} (esperado {esp})") if not ok: fallas.append(f"conteo de {z!r}: {obt} != {esp}") # 4) el fallback siempre cae dentro del poligono print("\nFallback 'punto aleatorio en zona' (100 intentos por zona):") for z in CONTEO_DEMO_ESPERADO: malos = 0 for k in range(100): par = zonas.punto_aleatorio_en_zona(z, semilla=f"{z}-{k}") if par is None: malos += 1 continue lat, lon = par if zonas.clasificar(lon, lat, "Torreón")["zona"] != z: malos += 1 print(f" [{'ok ' if malos == 0 else 'MAL'}] {z:<40} {100 - malos}/100 dentro") if malos: fallas.append(f"fallback de {z!r}: {malos}/100 cayeron fuera") # 5) determinismo del fallback a = zonas.punto_aleatorio_en_zona("Zona 2 - Zona Norte", semilla="anuncio-123") b = zonas.punto_aleatorio_en_zona("Zona 2 - Zona Norte", semilla="anuncio-123") print(f"\nDeterminismo del fallback: {'ok' if a == b else 'MAL'} ({a} == {b})") if a != b: fallas.append("el fallback no es determinista con la misma semilla") print("\n" + "=" * 62) if fallas: print(f"FALLARON {len(fallas)} verificacion(es):") for f in fallas: print(f" - {f}") return 1 print("Todo en orden: zonas.py coincide con web/geo.js") return 0 if __name__ == "__main__": raise SystemExit(main())