d3quone / admitad_test Goto Github PK

Алгоритм работы:

• Прочитать целиком входной файл;
• Выкинуть все огранические переходы (раз они ни на что не влияют);
• Сгруппировать события по юзерам, отсортировать по дате;
• Пройтись по каждому полученному юзеру;
• Если его последнее событие -- не успешная покупка, то выкинуть такого юзера. Тут используется допущение что логи уже чистые и подготовленные (судя по предоставленным данным и таймингу 1 час). В реальном мире нужно искать несколько покупок у каждого пользователя, и для каждой покупки повторять описанные ниже действия;
• В обратном порядке (от новых к старым) пройтись по событиям и найти первый переход из кешбек-сервиса;
• Если это наш сервис, то успех (сохранить юзера в отдельный файл), если не наш, то нафиг.

Требования:

• Используется Python 3.8.
• Не требует внешних зависимостей для использования.
• Для запуска юнит-тестов потребуются дополнительные зависимости:

  python3.8 -m venv .venv
  source .venv/bin/activate
  pip install -r pip-requirements-dev.txt
  

(Код совместим с более ранними версиями вплоть до 3.5, но зависимости для юнит-тестов - нет, нужно поискать более старую версию coverage.)

Запустить юнит-тесты (без подсчёта покрытия):

make test

Запустить юнит-тесты (с подсчётом покрытия) и построить отчёт:

make coverage
make coverage_report

Посмотреть все опции:

python src/main.py -h

Пример запуска:

python src/main.py -p src/tests/fixture1.json --log-level DEBUG

Пример результата

Пользователи посещают сайт магазина Shop. Они могут приходить из поисковиков (органический трафик), приходить по партнерским ссылкам нескольких кэшбек-сервисов: нашего (Ours) и других (Theirs1, Theirs2).

Примеры логов в БД сервиса Ours, которые собираются скриптом со всех страниц сайта магазина:

1. Органический переход клиента в магазин

[
    {
        "client_id": "user15",
        "User-Agent": "Firefox 59",
        "document.location": "https://shop.com/products/?id=2",
        "document.referer": "https://yandex.ru/search/?q=купить+котика",
        "date": "2018-04-03T07:59:13.286000Z"
    }
]

2. Переход клиента в магазин по партнерской ссылке кэшбек-сервиса

[
    {
        "client_id": "user15",
        "User-Agent": "Firefox 59",
        "document.location": "https://shop.com/products/?id=2",
        "document.referer": "https://referal.ours.com/?ref=123hexcode",
        "date": "2018-04-04T08:30:14.104000Z"
    },
    {
        "client_id": "user15",
        "User-Agent": "Firefox 59",
        "document.location": "https://shop.com/products/?id=2",
        "document.referer": "https://ad.theirs1.com/?src=q1w2e3r4",
        "date": "2018-04-04T08:45:14.384000Z"
    }
]

3. Внутренний переход клиента в магазине

[
    {
        "client_id": "user15",
        "User-Agent": "Firefox 59",
        "document.location": "https://shop.com/checkout",
        "document.referer": "https://shop.com/products/?id=2",
        "date": "2018-04-04T08:59:16.222000Z"
    }
]

Магазин Shop платит кэшбек-сервисам за клиентов, которые перешли по их ссылке, оплатили товар и в конце попали на страницу https://shop.com/checkout ("Спасибо за заказ"). Комиссия выплачивается по принципу "выигрывает последний кэшбек-сервис, после перехода по партнерской ссылке которого клиент купил товар".

Сервис Ours хочет по своим логам находить клиентов, которые совершили покупку именно благодаря ему. Нужно написать программу, которая ищет победившие партнерские ссылки сервиса Ours. Учесть различные сценарии поведения клиента на сайте.

На выходе менеджер ожидает получить список клиентов и какие партнерские ссылки привели к их покупкам.

Будет плюсом​, если будут предоставлены доказательства правильности работы алгоритма.

Решение прислать в виде ссылки на код проекта на https://github.com/. В репозитории разместить файл README.md, содержащий пошаговую инструкцию по развертыванию и использованию проекта.

Дополнительно примеры логов:

[
    {
        "client_id": "user7",
        "User-Agent": "Chrome 65",
        "document.location": "https://shop.com/",
        "document.referer": "https://referal.ours.com/?ref=0xc0ffee",
        "date": "2018-05-23T18:59:13.286000Z"
    },
    {
        "client_id": "user7",
        "User-Agent": "Chrome 65",
        "document.location": "https://shop.com/products/?id=10",
        "document.referer": "https://shop.com/",
        "date": "2018-05-23T18:59:20.119000Z"
    },
    {
        "client_id": "user7",
        "User-Agent": "Chrome 65",
        "document.location": "https://shop.com/products/?id=25",
        "document.referer": "https://shop.com/products/?id=10",
        "date": "2018-05-23T19:04:20.119000Z"
    },
    {
        "client_id": "user7",
        "User-Agent": "Chrome 65",
        "document.location": "https://shop.com/cart",
        "document.referer": "https://shop.com/products/?id=25",
        "date": "2018-05-23T19:05:13.123000Z"
    },
    {
        "client_id": "user7",
        "User-Agent": "Chrome 65",
        "document.location": "https://shop.com/checkout",
        "document.referer": "https://shop.com/cart",
        "date": "2018-05-23T19:05:59.224000Z"
    }
]