Compare commits

..
Author SHA1 Message Date
codex 194ed30dd4 fix: validate publication evidence identity and original journal ISSNs 2026-10-09 10:55:24 +03:00
codex 7a51521abf feat: collect all quartile categories and classify VAK journals 2026-10-09 00:18:00 +03:00
codex 5cc7a2dc52 feat: store and enrich publication quartiles with provenance 2026-10-08 23:37:53 +03:00
admin b777bb9e16 Merge pull request 'Публикационные критерии совета: подтверждения, пороги и каталоги' (#65) from feature/council-publication-criteria into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#65
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-08 19:24:08 +00:00
codex 2484bad0fa docs: require verified migration before production release 2026-10-08 19:49:52 +03:00
codex 33f5a61865 fix: clarify HSE sources and remove reconciled export duplicates 2026-10-08 19:25:08 +03:00
codex c548998522 fix: expand council descriptions to parent width 2026-10-08 19:08:22 +03:00
codex 2e48292a32 fix: clarify council publication counters and sources 2026-10-08 19:06:14 +03:00
codex ec9a03fcf2 fix: simplify council assessment for technical faculty 2026-10-08 19:03:11 +03:00
codex a3f4a5b321 chore: normalize updated version line endings 2026-10-08 18:39:34 +03:00
codex fba963e110 fix: respect publication types and isolate catalog failures 2026-10-08 18:38:31 +03:00
codex 24d07706e1 feat: implement sourced council publication assessment 2026-10-08 18:05:32 +03:00
admin 44fadd7289 Merge pull request 'Подготовленные публикации и привязка к специальностям в XLSX' (#64) from fix/council-xlsx-specialties into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#64
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-08 12:50:32 +00:00
codex f851c62b8a docs: record K1 checksum portability fix 2026-10-08 15:09:05 +03:00
codex 86f0ee1137 fix: normalize K1 reference checksum for clean Linux checkouts 2026-10-08 15:05:33 +03:00
codex 00c818e681 docs: record cross-platform council checksum fix 2026-10-08 14:58:01 +03:00
codex 76bcb0db35 fix: make council source checksum reproducible across platforms 2026-10-08 14:52:12 +03:00
codex 74f32a3e67 docs: record prepared council data release 2026-10-08 13:50:20 +03:00
codex dffe1afb14 fix: prepare indexed council data and skip ineligible publication parsing 2026-10-08 13:47:12 +03:00
codex 9f5e508b47 docs: record XLSX specialty columns fix 2026-10-08 13:14:44 +03:00
codex 881aba6b35 fix: include VAK specialties in council XLSX rows 2026-10-08 13:10:38 +03:00
admin 675a3b5c6d Merge pull request 'Подбор кандидатов в диссертационный совет по специальностям ВАК' (#63) from feature/council-specialties into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#63
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-08 09:52:43 +00:00
codex 7eaed9aa8a Merge main into council specialty selection 2026-10-08 12:41:34 +03:00
codex d92338d252 docs: record council specialty selection release 2026-10-08 12:38:28 +03:00
codex 64618354be feat: select council candidates by VAK specialty 2026-10-08 12:38:27 +03:00
admin ff11da2a56 Merge pull request 'feature/council-journal-counts' (#62) from feature/council-journal-counts into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#62
2026-10-08 09:37:55 +00:00
admin 6bcef05d27 Merge pull request 'Экспорт совета: убрать статус и переименовать колонку' (#61) from fix/council-xlsx-columns into feature/council-journal-counts
Reviewed-on: admin/miem_workers#61
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-08 09:29:33 +00:00
codex 2bfed87f98 docs: record council XLSX column changes 2026-10-08 12:14:26 +03:00
admin 8ab36a7f52 Merge pull request 'Кандидаты в совет: счётчики Q1, Q2, К1 и ВСЕГО' (#60) from feature/council-journal-counts into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#60
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-08 09:12:27 +00:00
codex 784dd68a3b fix: simplify council XLSX columns 2026-10-08 12:11:46 +03:00
codex a56fb723dd docs: record K1 renamed journal matching fix 2026-10-08 12:04:37 +03:00
codex 5bda837ee2 fix: match documented previous K1 journal names 2026-10-08 12:02:00 +03:00
codex 9324639c58 docs: add release notes for council publication categories 2026-10-08 11:49:36 +03:00
codex 2a99ff4df2 docs: record council journal category counts 2026-10-08 11:48:49 +03:00
codex 30ea1c9257 fix: keep council criteria tied to source publication years 2026-10-08 11:46:40 +03:00
codex 0af278247a feat: count council publications by Q1 Q2 and K1 2026-10-08 11:41:40 +03:00
admin 2dc63098e4 Merge pull request 'Диссертационный совет: экспорт сотрудников и публикаций в XLSX' (#59) from feature/council-xlsx-export into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#59
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-08 07:50:42 +00:00
codex 339dd71f63 fix: avoid repeated worksheet scans during XLSX export 2026-10-08 10:48:17 +03:00
codex 4aeb26abe9 feat: export council employees and publication evidence to XLSX 2026-10-08 10:33:59 +03:00
admin 6bd1f31f3a Merge pull request 'Диссертационный совет: сортировка по ФИО и количеству публикаций' (#58) from feature/council-sorting into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#58
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-08 07:26:19 +00:00
codex 32e26ccdd2 feat: add council employee sorting by name and publication counts 2026-10-07 16:50:29 +03:00
admin fac0431a03 Merge pull request 'Диссертационный совет: публичные публикации из CSV и БД' (#57) from feature/public-council-publications into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#57
Reviewed-by: admin <av_progs@mail.ru>
2026-10-07 09:56:33 +00:00
agent ed9d0b48c9 fix: restore doctoral degree requirement for council candidates 2026-10-07 11:58:18 +03:00
agent c6c6866235 feat: publish council publication evidence from CSV and database 2026-10-07 11:35:28 +03:00
admin 66c8e9e0c3 Merge pull request 'Временно отключить production deploy и оставить диагностику fingerprint' (#56) from fix/deploy-key-fingerprint-diagnostic into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#56
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-06 07:08:04 +00:00
codex f39b5dd512 fix: temporarily disable production deployment for all events 2026-10-05 18:35:19 +03:00
codex b8a27758b6 fix: add deployment key fingerprint diagnostic mode 2026-10-05 16:28:06 +03:00
admin c975e7418b Merge pull request 'Изолированная PostgreSQL-проверка импорта и сохранности публикаций' (#55) from feature/postgresql-import-verification into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#55
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-05 12:12:32 +00:00
codex 4c609cc7ea test: prepare resource-limited isolated VPS PostgreSQL stand 2026-10-05 12:48:06 +03:00
codex 8adaa4d6ea test: prepare isolated PostgreSQL publication integration checks 2026-10-05 12:29:17 +03:00
admin e0f9ab7411 Merge pull request 'Импорт публикаций CSV с сохранением обогащения при обходах' (#54) from feature/publication-csv-import into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#54
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-10-05 09:18:45 +00:00
codex 25eb6481f7 fix: address publication import review findings 2026-10-05 12:12:35 +03:00
codex 72afb31049 fix: preserve imported publication enrichment during crawls 2026-10-05 11:57:44 +03:00
codex 05a62d18e6 feat: prepare safe publication CSV enrichment import 2026-10-05 11:43:14 +03:00
admin 111ee15289 Merge pull request 'Предварительный список кандидатов в диссертационный совет' (#53) from codex/miem_workers:feature/council-candidates into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#53
Reviewed-by: agent <agent@vakanaut.ru>
2026-09-30 08:31:44 +00:00
codex cb15d11df4 feat: add preliminary council candidate view 2026-09-30 11:11:47 +03:00
admin 07bd42927b Merge pull request 'fix: run backup installer through sh' (#52) from fix/deploy-cron-installer-permission into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#52
2026-09-17 10:12:16 +00:00
agent e49bcf6ba6 test: update deploy version expectation 2026-09-17 12:05:55 +03:00
agent 4cf6cba77c fix: run backup installer through sh 2026-09-17 12:04:16 +03:00
admin 9fc7de113a Merge pull request 'fix: ограничить PostgreSQL backup одним еженедельным dump' (#51) from fix/backup-retention into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#51
2026-09-17 07:09:23 +00:00
agent 69c1dd52cf fix: report scheduled backup failures 2026-09-15 18:53:06 +03:00
agent b933f95302 fix: finalize weekly postgres backup retention 2026-09-15 18:50:22 +03:00
agent 384cd550d5 fix: schedule weekly full postgres backup 2026-09-15 18:45:27 +03:00
admin 5c3883beca Merge pull request 'fix: verify deployed runtime version' (#50) from fix/verify-production-release into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#50
2026-09-15 15:13:55 +00:00
agent 144e62a35e fix: validate deploy version input 2026-09-15 17:59:23 +03:00
agent 8102556862 fix: bust admin stylesheet cache 2026-09-15 17:57:59 +03:00
agent 711c6ae7b0 fix: verify deployed runtime version 2026-09-15 17:54:18 +03:00
admin 580df29849 Merge pull request 'fix: restart production containers automatically' (#49) from fix/restart-containers into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#49
2026-09-15 14:34:15 +00:00
agent 186f2d0804 chore: align package version and changelog 2026-09-15 17:29:50 +03:00
agent e4e64b92c1 fix: restart production containers automatically 2026-09-15 17:27:27 +03:00
admin aa43da2857 Merge pull request 'test: update health version expectation' (#48) from fix/update-version-test into main
Reviewed-on: admin/miem_workers#48
2026-09-15 13:40:20 +00:00
86 changed files with 151384 additions and 45 deletions

No files matched your search

+4
View File
@@ -0,0 +1,4 @@
app/data/council_articles.csv text eol=lf
app/data/council_articles.json text eol=lf
app/data/k1_journals.json text eol=lf
app/data/k1_specialties.json text eol=lf
+39 -7
View File
@@ -6,6 +6,11 @@ on:
pull_request:
branches: [main]
workflow_dispatch:
inputs:
diagnostic_only:
description: 'Print key fingerprint; production deployment is temporarily disabled'
type: boolean
default: true
jobs:
test:
@@ -23,9 +28,13 @@ jobs:
- run: python -m pip install -r requirements.txt
- run: python -m pytest -q
- run: node --check app/static/admin.js
- run: sh -n infra/postgres-backup.sh
- run: sh -n infra/install-postgres-backup-cron.sh
deploy:
if: (github.event_name == 'push' && github.ref == 'refs/heads/main') || github.event_name == 'workflow_dispatch'
# Production deployment is disabled until separate Workers deployment access is installed.
name: Fingerprint diagnostics (production deployment temporarily disabled)
if: github.event_name == 'workflow_dispatch' && github.event.inputs.diagnostic_only == 'true'
needs: test
runs-on: ubuntu-latest
concurrency:
@@ -37,9 +46,16 @@ jobs:
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Prepare release
id: prepare
shell: bash
run: |
set +x
set -euo pipefail
backend_version="$(sed -n 's/^BACKEND_VERSION = "\(.*\)"$/\1/p' app/version.py)"
case "$backend_version" in
''|*[!0-9.]*) exit 1 ;;
esac
echo "backend_version=$backend_version" >> "$GITHUB_OUTPUT"
tar --exclude=.git --exclude=.env -cf "$RUNNER_TEMP/$RELEASE_NAME" .
printf '%s\n' "$PROD_SSH_KEY" > "$RUNNER_TEMP/deploy_key"
printf '%s\n' "$PROD_KNOWN_HOSTS" > "$RUNNER_TEMP/known_hosts"
@@ -47,7 +63,15 @@ jobs:
env:
PROD_SSH_KEY: ${{ secrets.PROD_SSH_KEY }}
PROD_KNOWN_HOSTS: ${{ secrets.PROD_KNOWN_HOSTS }}
- name: Deployment key fingerprint
shell: bash
run: |
set +x
set -euo pipefail
trap 'rm -f "$RUNNER_TEMP/deploy_key" "$RUNNER_TEMP/known_hosts"' EXIT
ssh-keygen -y -P '' -f "$RUNNER_TEMP/deploy_key" | ssh-keygen -lf - -E sha256 | awk '{print $2}'
- name: Upload release
if: ${{ false }}
shell: bash
run: |
set -euo pipefail
@@ -60,6 +84,7 @@ jobs:
PROD_HOST: ${{ secrets.PROD_HOST }}
PROD_USER: ${{ secrets.PROD_USER }}
- name: Deploy and verify
if: ${{ false }}
shell: bash
run: |
set -euo pipefail
@@ -67,23 +92,30 @@ jobs:
-o BatchMode=yes \
-o UserKnownHostsFile="$RUNNER_TEMP/known_hosts" \
"$PROD_USER@$PROD_HOST" \
"PROD_PATH='$PROD_PATH' RELEASE_NAME='$RELEASE_NAME' bash -s" <<'REMOTE'
"PROD_PATH='$PROD_PATH' RELEASE_NAME='$RELEASE_NAME' EXPECTED_BACKEND_VERSION='$EXPECTED_BACKEND_VERSION' bash -s" <<'REMOTE'
set -euo pipefail
cd "$PROD_PATH"
release="$HOME/$RELEASE_NAME"
mkdir -p "$HOME/backups/miem_workers"
backup="$HOME/backups/miem_workers/miem_workers-$(date +%Y%m%d-%H%M%S).sql"
docker compose exec -T postgres sh -c 'pg_dump -U "$POSTGRES_USER" "$POSTGRES_DB"' > "$backup"
test -f "$release"
archive_version="$(tar -xOf "$release" ./app/version.py | sed -n 's/^BACKEND_VERSION = "\(.*\)"$/\1/p')"
test "$archive_version" = "$EXPECTED_BACKEND_VERSION"
docker run --rm \
-v "$release:/src/release.tar:ro" \
-v "$PROD_PATH":/dst \
alpine:3.20 sh -c 'tar -xf /src/release.tar -C /dst'
sh /srv/miem_workers/infra/install-postgres-backup-cron.sh
docker compose up -d --build
curl --fail --silent --show-error http://127.0.0.1:8000/api/health
find "$HOME/backups/miem_workers" -maxdepth 1 -type f -name 'miem_workers-*.sql' ! -path "$backup" -delete
runtime_version="$(docker compose exec -T api python -c 'from app.version import BACKEND_VERSION; print(BACKEND_VERSION)')"
test "$runtime_version" = "$EXPECTED_BACKEND_VERSION"
health="$(curl --fail --silent --show-error http://127.0.0.1:8000/api/health)"
case "$health" in
*"\"status\":\"ok\""*"\"backend_version\":\"$EXPECTED_BACKEND_VERSION\""*) ;;
*) echo "Unexpected health response: $health" >&2; exit 1 ;;
esac
docker compose ps
rm -f "$release"
REMOTE
env:
PROD_HOST: ${{ secrets.PROD_HOST }}
PROD_USER: ${{ secrets.PROD_USER }}
EXPECTED_BACKEND_VERSION: ${{ steps.prepare.outputs.backend_version }}
+2
View File
@@ -9,3 +9,5 @@ pytest-cache-files-*/
htmlcov/
postgres_data/
MCP_DESCRIPTION.md
.impeccable/review/
+110
View File
@@ -1,5 +1,115 @@
# Changelog
## 0.18.1
- Проверка К1/К2 учитывает ISSN/eISSN исходной записи вместе с идентификаторами DOI, в том числе без сетевого поиска. Противоречие названия и ISSN не превращается в предварительное совпадение.
- Квартильные основания привязаны к собственному DOI и журналу. После изменения публикации парсером старые основания сохраняются, но исключаются из счётчиков при конфликте; обновление общего результата поиска не перепривязывает старые записи.
## 0.18.0
- Добавлено поле `vak_categories` с результатом проверки журнала по предоставленным спискам К1/К2, источником и способом сопоставления. Совпадение по названию отмечается отдельно от подтверждённого ISSN; текущий снимок не объявляется исторической категорией.
- Инструмент обогащения сохраняет все доступные квартильные категории всех систем, включая дополнительные сведения для публикаций с уже известным квартилем.
## 0.17.0
- Добавлено отдельное поле публикации `quartiles` с квартилями Q1–Q4, системой, годом метрики и источником. Данные ВШЭ переносятся без удаления исходных значений; новые сведения сопоставляются по DOI и ISSN.
- Добавлена возобновляемая проверка DOI и обогащение по квартильным каталогам: при отсутствии исторической метрики можно явно разрешить последний доступный год. Недоступные сведения и конфликты фиксируются отдельно; текущий квартиль не подменяет исторический зачёт в совете.
- Состав полей публикации, миграция и порядок обогащения описаны в документации.
## 0.16.5
- Закреплён обязательный перенос недостающих данных перед будущим production-выпуском: резервная копия, предварительная сверка, сохранение заполненных значений, отдельная обработка конфликтов и проверка полноты до обновления приложения.
- Источники публикаций названы «Данные ВШЭ» и «ЛК сотрудника ВШЭ» на странице совета и в XLSX. Счётчик личного кабинета не включает записи, полученные только из выгрузки ВШЭ.
- Из выгрузки ВШЭ удалены 797 строк, однозначно найденных у всех указанных авторов в локальной БД workers; метаданные сохранены в 1226 существующих записях, резервные копии созданы. Неоднозначные совпадения и неполные связи авторов оставлены.
## 0.16.4
- Вступление страницы совета и пояснения занимают всю доступную ширину своих блоков; убрана flex-разметка заголовка и ограничения ширины текста.
## 0.16.3
- Уточнены описание страницы совета и пояснения к источникам данных, предварительным счётчикам, подтверждённым работам и подбору по специальности.
## 0.16.2
- Страница совета и XLSX настроены на технические науки и пятилетний период относительно текущей даты. Убраны дата ходатайства, сведения о монографиях и связанные причины проверки.
## 0.16.1
- Ручные основания больше не возвращают книги и другие недопущенные виды в предварительные счётчики совета. Дополнительные виды учитываются только при подтверждённой разрешающей политике и согласованном виде материала.
- Повреждение одного квартильного каталога не блокирует метрики исправного второго. Общее предупреждение о снимке отделено от проблем конкретной публикации; страница и XLSX сохраняют доступные проверенные сведения.
## 0.16.0
- Проверка публикационных критериев совета расширена на кандидатов наук и PhD. Выбирается высшая степень из истории; сотрудники без публикаций остаются видимыми. Добавлены дата ходатайства, отрасль оценки, пороги пунктов 5–6 и отдельный минимум монографий.
- Предварительные числа отделены от подтверждённых работ и итогового заключения. Недостаток доказательств, пограничные даты и конфликты требуют проверки. Документальные подтверждения хранятся отдельно от результатов парсинга; без подтверждения степени и обязательного контекста положительное заключение не формируется.
- Добавлены справочник К2, отдельное основание RSCI, два тематических каталога Q1/Q2 и проверки целостности паспортов. К2 самостоятельно допустим только для доктора. Снимки метрик не распространяются на другие годы; аналитическая связь журнала и рассмотрение статьи показываются отдельно.
- Страница и XLSX используют единый расчёт, сохраняют контекст при поиске и переходах и показывают пороги, подтверждения, источники и причины проверки. Подбор специальности по К1 обозначен как вспомогательный; версии backend/frontend повышены до 0.16.0.
## 0.15.4
- Исправлена аналогичная ошибка SHA-256 в справочнике специальностей К1: хеш исходного JSON рассчитывается с LF, оба генератора справочников записывают LF, формат закреплён в Git. Добавлена проверка одинаковой генерации из LF/CRLF; журналы и связи со специальностями не изменены.
## 0.15.3
- Исправлена воспроизводимость справочника публикаций на Windows и Linux: при подготовке CSV окончания CRLF нормализуются в LF, JSON записывается с LF, а SHA-256 совпадает с CSV из Git. Исходный CSV не перезаписывается; проверка воспроизводимости сохранена и дополнена тестом обоих форматов строк.
## 0.15.2
- Портал использует подготовленный читаемый JSON из 1797 публикаций и индекс 825 ФИО. CSV сохранён для проверки и импорта; преобразование выполняется отдельным атомарным скриптом, а готовые данные кэшируются на процесс. Номера строк, источники и правила сопоставления сохранены.
- При подготовке кандидатов в диссертационный совет докторская степень проверяется до разбора публикаций сотрудника, исключая повторную обработку данных неподходящих сотрудников.
## 0.15.1
- В XLSX диссертационного совета добавлены отдельные колонки с кодами и названиями подтверждённых специальностей ВАК для сотрудников и публикаций, включая выгрузку без фильтра. При выборе специальности показаны число подходящих работ сотрудника и отметка соответствия каждой публикации.
## 0.15.0
- На странице «Диссертационный совет» добавлен подбор докторов наук по 12 специальностям ВАК: учитывается хотя бы одна публикация за последние пять лет в релевантном журнале К1. Показаны основания соответствия и количество подходящих работ; поиск, пагинация и XLSX сохраняют выбранную специальность.
- Добавлен справочник связей всех 773 журналов К1 со специальностями из Перечня ВАК на 15.09.2026, с ISSN, страницами, строками источника и датами назначений. Исключены истёкшие назначения; одинаковое название «Нефтегазовое дело» для двух ISSN помечено как неоднозначное и не используется в автоматическом подборе.
- Добавлен воспроизводимый скрипт извлечения и проверенные варианты названий. Сервис читает готовый JSON без обработки PDF при запросах.
## 0.14.3
- Из XLSX диссертационного совета удалён столбец «Статус». Колонка «В БД» переименована в «Страница ВШЭ» на листах «Сотрудники» и «Публикации»; расчёт значений сохранён.
## 0.14.2
- Исправлено сопоставление К1 для переименованного журнала: действующее и явно указанное в исходном PDF прежнее название распознаются как один журнал. Административное примечание хранится отдельно от названия; конфликтующие алиасы не присваиваются автоматически.
## 0.14.1
- В списке кандидатов в диссертационный совет и XLSX заменён «CSV по критериям» на Q1, Q2, К1 и ВСЕГО за последние пять лет; ВСЕГО учитывает объединение категорий без дублей.
- Добавлен извлечённый справочник 773 журналов К1 из предоставленного PDF; PDF не читается при запросах. Названия журналов берутся из данных ВШЭ или необязательного поля CSV.
- Сортировка поддерживает новые счётчики. При расхождении годов источников критерии проверяются по году каждой записи, независимо от их порядка; расхождение отмечено в перечне публикаций.
## 0.8.15
- Исправлен production deploy: cron installer запускается через `sh` и не требует executable-бита.
## 0.8.14
- Production CD больше не создаёт backup при каждом deploy; еженедельная задача
сохраняет один полный PostgreSQL backup с атомарной заменой; ошибки и
пропущенные из-за lock запуски пишутся в system log.
## 0.8.12
- Передача версии в production deploy ограничена безопасным форматом.
## 0.8.11
- CSS-ассеты админки получают версию в URL и обновляются после релиза без ручной очистки кэша браузера.
## 0.8.10
- Production deploy проверяет совпадение версии release-архива и запущенного API.
## 0.8.9
- Контейнеры API, worker и PostgreSQL автоматически перезапускаются после остановки или перезагрузки хоста.
## 0.8.8
- Исправлено вертикальное выравнивание кнопки и ссылки в действиях фильтров справочника.
+121 -7
View File
@@ -77,15 +77,33 @@ Compose запускает `api`, `worker` и `postgres`. API привязан
- краткий список остается внутри `employees.current_data.sections[].publications` для обратной совместимости;
- детальные записи сохраняются в `employee_publications` и связываются с сотрудником через `employee_id`.
`employee_publications` содержит `publication_id`, название, год, тип публикации, язык, статус, ссылку на карточку HSE Publications, DOI, внешние/document-ссылки, citation text, аннотацию, описание, авторов, raw JSON ответа `searchPubs` и `source_hash` для безопасного повторного upsert. Уникальность поддерживается по `(employee_id, publication_id)` и `(employee_id, source_hash)`, поэтому повторный crawl не должен создавать дубликаты.
Новости сотрудников также хранятся в двух видах:
`employee_publications` содержит `publication_id`, название, год, тип публикации, язык, статус, ссылку на карточку HSE Publications, DOI, внешние/document-ссылки, citation text, аннотацию, описание, авторов, raw JSON ответа `searchPubs` и `source_hash` для безопасного повторного upsert. Уникальность поддерживается по `(employee_id, publication_id)` и `(employee_id, source_hash)`, поэтому повторный crawl не должен создавать дубликаты.
Новости сотрудников также хранятся в двух видах:
- краткий список остается внутри `employees.current_data.sections[].news_links`;
- нормализованные карточки из вкладки «В новостях» сохраняются в `employee_news_links`.
`employee_news_links` содержит название новости, ссылку, краткое описание, дату публикации, год публикации, raw JSON карточки и `source_hash`. Уникальность поддерживается по `(employee_id, url)` и `(employee_id, source_hash)`, поэтому повторный crawl не создает дубликаты.
`employee_news_links` содержит название новости, ссылку, краткое описание, дату публикации, год публикации, raw JSON карточки и `source_hash`. Уникальность поддерживается по `(employee_id, url)` и `(employee_id, source_hash)`, поэтому повторный crawl не создает дубликаты.
## Кандидаты в диссертационный совет
Страница `/admin/council` доступна без авторизации. Показывает докторов, кандидатов наук и PhD, включая сотрудников без доступных публикаций; уволенные отмечены отдельно. Высшая степень выбирается по всей истории: доктор выше кандидата/PhD, кандидат и PhD имеют одинаковый уровень. Неподтверждённого доктора нельзя заменить подтверждённым кандидатом. Звание профессора или доцента не заменяет степень.
Страница и XLSX настроены на технические науки: пункт 5 — 9 публикаций для доктора; пункт 6 — 20 для кандидата/PhD, самостоятельного К2 недостаточно. Период — пять лет относительно текущей даты Москвы. Дата ходатайства и сведения о монографиях не отображаются и не препятствуют итогу по техническим наукам. Некорректную специальность отклоняет HTTP 422.
Отдельно показаны предварительные Q1/Q2/К1/К2/RSCI, их объединение ВСЕГО и подтверждённое число, порог, монографии, пункт и причины проверки. Одна работа учитывается один раз, основания сохраняют исходные записи. Без подтверждения высшей степени, даты, отрасли и достаточного числа проверенных работ результат — «Требует проверки». Недостаток записей не доказывает отсутствие работ; соответствие публикационным критериям не означает автоматического включения в совет.
Сервис читает подготовленный `app/data/council_articles.json` и таблицу `employee_publications`. Справочник преобразуется из CSV скриптом `scripts/prepare_council_articles.py`, проверяет схему и индекс авторов; импорт/парсинг CSV не объявляется доказательством выполнения критериев. Сопоставление данных ВШЭ по полному ФИО разрешено только при единственном совпадении. Дедупликация использует DOI либо нормализованные название и год при отсутствии неоднозначных DOI. Источники с разными годами не переносят категории между периодами.
К1/К2 сопоставляются по точным нормализованным названиям журнала и документированным алиасам; название статьи, переводы и нечёткое совпадение не используются. Справочник К1 содержит 773 журнала, К2 — 1539; экстрактор проверяет все 3134 строки, даты и SHA-256 источника. Это текущие категории, а не историческое доказательство. Q1/Q2 читаются также из двух тематических JSON-каталогов (схемы 1.0.0/1.1.0, 229 уникальных журналов): ISSN/eISSN, категории CiteScore/JCR, источники и версии паспортов. Снимок метрик 2025 не распространяется автоматически на другие годы; текущая индексация не проверена. Каталоги не являются белым списком. Аналитические прямые/условные связи журнала показываются отдельно от рассмотрения статьи по паспорту.
Подтверждения хранятся отдельно от перезаписываемых парсером данных, в `app/data/council_evidence.json`; по умолчанию файл пустой. Формат, привязка к сотруднику/работе, правила конфликта, монографии и нормативные уточнения: [docs/council-evidence.md](docs/council-evidence.md). Непубличные документы и контакты на страницу не выводятся. РИНЦ или поле `hse_list` не подтверждают RSCI. Неизвестные виды, пограничные даты и неподтверждённые основания не создают положительного заключения.
Доступны поиск, сортировка, страницы по 25 сотрудников и XLSX всех найденных сотрудников. Дата, отрасль и остальные параметры сохраняются при переходах и экспорте. Листы «Сотрудники», «Публикации» и «Параметры» используют тот же расчёт, включают причины проверки и источники; внешние ссылки проверяются, строки не выполняются как формулы Excel. Фильтр специальности по журналам К1 остаётся отдельным вспомогательным подбором с ограниченным охватом, а не условием соответствия пунктам 5–6.
После изменения JSON/PDF пересоберите образ и пересоздайте API: данные включены в образ и кешируются в процессе.
## Парсинг
Worker запускает обход по `CRAWL_CRON`. Ручной запуск также доступен в админке на `Dashboard` и странице `Runs` или через REST:
@@ -122,7 +140,9 @@ docker compose exec postgres pg_dump -U miem miem_workers > backup.sql
docker compose down
```
Production deploy выполняется job `deploy` workflow `CI` после успешного `test` на push в `main` или вручную. Для него нужны Actions secrets `PROD_HOST`, `PROD_USER`, `PROD_SSH_KEY` и `PROD_KNOWN_HOSTS`; `.env` и ключи в репозиторий не добавляются. Перед обновлением workflow сохраняет PostgreSQL backup в домашний каталог deploy-пользователя, пересобирает `api` и `worker` и проверяет `/api/health`. Одновременно выполняется только один production deploy.
Production deployment временно отключён до установки отдельного deployment-доступа Workers. Workflow `CI` запускает тесты на push в `main` и pull_request в `main`; шаги Upload release и Deploy and verify безусловно отключены для всех событий и значений input. Стандартные имена deployment secrets: `PROD_HOST`, `PROD_USER`, `PROD_SSH_KEY`, `PROD_KNOWN_HOSTS`; `.env` и ключи в репозиторий не добавляются. PostgreSQL backup выполняется на VPS раз в неделю user cron deploy-пользователя через `infra/postgres-backup.sh`: `pg_dumpall` сохраняет весь кластер в `~/backups/postgres/postgres-latest.sql`. Новый dump сначала создаётся во временный файл и заменяет старый только после успешного завершения; предыдущие dump-файлы `miem_workers` удаляются после успешного создания нового. Эта правка не меняет существующий backup cron.
Ручной запуск с `diagnostic_only=true` (по умолчанию) выводит только SHA256 fingerprint ключа `PROD_SSH_KEY`, без подключения к VPS. Публичный ключ передаётся через pipe, не сохраняется в файл или artifacts; shell tracing отключён. При `diagnostic_only=false` диагностический job пропускается: это значение также не разрешает deployment. Возврат production deployment требует отдельной reviewed правки после установки нового доступа.
## Проверки
@@ -135,4 +155,98 @@ node --check app/static/admin.js
Тесты с данными используют временную SQLite; отдельные API smoke-тесты запускают приложение с его текущей конфигурацией. Браузерная проверка: `pip install playwright`, `python -m playwright install chromium`, затем `python tests/browser_admin.py`. Она проверяет реальный рендеринг страниц, клавиатуру, диалог, фильтры и восстановление прогресса после ошибки. Скриншоты сохраняются во временную папку; путь выводится в конце.
Версия сервиса: `0.8.8`. Админка всегда показывает версии backend и frontend в footer.
Версия сервиса: `0.18.1`. Админка всегда показывает версии backend и frontend в footer.
## Разовый импорт публикаций
Инструкция, минимальные права временной роли и ограниченный SSH-запуск: [docs/publication-import.md](docs/publication-import.md). По умолчанию импортер выполняет dry-run; production-применение требует отдельного решения владельца.
Интеграционная проверка импорта на отдельном PostgreSQL: [docs/postgresql-import-verification.md](docs/postgresql-import-verification.md).
Отдельный тестовый стенд на VPS и read-only проверка ресурсов: [docs/postgresql-import-vps.md](docs/postgresql-import-vps.md). Стенд запускает только владелец после оценки ресурсов.
### Подбор по специальностям ВАК
На странице `/admin/council` доступны 12 специальностей. При выборе специальности
показаны доктора наук с хотя бы одной учитываемой за последние пять лет публикацией
в подходящем журнале К1. Публикации без года или названия журнала и материалы с
известным типом, отличным от статьи, не подтверждают специальность. Счётчики Q1/Q2/К1
сохраняют прежний смысл; число работ по выбранной специальности указано внутри
карточки сотрудника. Фильтр сохраняется при поиске, смене страницы и экспорте XLSX.
На листах «Сотрудники» и «Публикации» XLSX отдельная колонка содержит коды и названия
подтверждённых специальностей, включая выгрузку без фильтра. При выбранном фильтре
добавлены число подходящих работ сотрудника и отметка «Да/Нет» для каждой публикации.
`app/data/k1_specialties.json` содержит все 773 журнала из `k1_journals.json`, коды
действующих специальностей, ISSN, страницы и строки исходного перечня, историю
назначений и SHA-256 источников. Специальности взяты из «ВАК Перечень.pdf» на
15.09.2026; категория К1 — из отдельного предоставленного справочника. Это связь по
журналу, без оценки содержания статьи или исторической специальности на дату её
публикации. Одинаковое название «Нефтегазовое дело» относится к двум ISSN: связь
помечена как неоднозначная и не используется для автоматического подбора.
Неполные даты начала из исходного PDF сохранены без восстановления даты; текущее
назначение определяется по отсутствию истёкшего срока окончания в снимке перечня.
Для воспроизводимого обновления нужен `pdfplumber` только в среде разработки:
```sh
python scripts/extract_k1_specialties.py "app/data/ВАК Перечень.pdf"
```
Скрипт проверяет последовательность всех 3231 строк. Проверенные различия названий
сохранены в `scripts/k1_specialty_matches.json`; каждое сопоставление проверяется по
номеру строки и точному исходному названию. Нечёткий поиск не применяется.
Сервис читает готовый JSON и не требует PDF или `pdfplumber` при запуске. Хеш
`k1_source_sha256` рассчитывается для исходного JSON с окончаниями строк LF; оба
JSON-справочника записываются с LF для воспроизводимости на Windows и Linux.
### Квартили публикаций и схема БД
Полный состав полей `employee_publications`, структура отдельного поля `quartiles`, ограничения сопоставления и команды обогащения описаны в [docs/publication-database.md](docs/publication-database.md). Для существующей БД добавлены nullable JSONB-поля миграциями `010_publication_quartiles.sql` и `011_publication_vak_categories.sql`; данные переносятся отдельным инструментом, а не при старте приложения.
Квартили Q1–Q4 из данных ВШЭ сохраняются с исходной системой; неизвестный год метрики остаётся неизвестным. Для остальных публикаций журнал устанавливается по DOI, рейтинг — по ISSN. Исторические SJR доступны через открытые данные университета Эстремадуры за 2009–2025; CiteScore/JCR читаются из проверенных каталогов. При отсутствии метрики за год публикации допускается явно разрешённый последний доступный год, с сохранением его года и источника. Отсутствие DOI, неоднозначность и недоступная метрика фиксируются без присвоения вымышленного квартиля. Парсер сохраняет новое поле при обновлении записи.
### Подготовка публикаций для портала
Портал читает `app/data/council_articles.json`: публикации представлены отдельными
объектами с названием, годом, DOI, массивами авторов, квартилей и журналов.
Дополнительные поля исходного экспорта сохранены в `metadata`; `source_row` связывает
запись со строкой исходного CSV. `by_author` — готовый индекс нормализованных ФИО
со ссылками на публикации, без копирования одной работы для каждого соавтора.
Исходный `app/data/council_articles.csv` сохранён для проверки и отдельного импорта
в БД. Данные файла и индекс кэшируются на процесс, CSV не преобразуется при
HTTP-запросах. В интерфейсе и XLSX используются названия «Данные ВШЭ» (выгрузка из базы публикаций ВШЭ) и «ЛК сотрудника ВШЭ» (публикации из личного кабинета). Номера строк выгрузки сохраняются для проверки источника. Показываются сотрудники с обнаруженной или подтверждённой степенью доктора, кандидата наук или PhD.
При сверке 08.10.2026 с локальной БД workers из исходной выгрузки удалены 797 строк, однозначно найденных у всех указанных авторов. Их метаданные перенесены в `raw_data.csv_enrichment` 1226 существующих публикаций; парсер сохраняет это обогащение при обновлении записи. Выгрузка теперь содержит 1000 строк и 776 ФИО. Резервные копии исходной выгрузки, JSON и записей БД сохранены в `.impeccable/review/hse-source-backup/` и `.impeccable/review/workers-enrichment-backup.json` (не публикуются в Git). Строки с конфликтами или неполными связями авторов сохранены. Для другого экземпляра БД перенос метаданных из исходной выгрузки необходимо выполнить до использования сокращённого файла: сам Git-коммит данные БД не переносит.
### Обязательный перенос данных перед выпуском в production
Production пока остаётся на текущей стабильной версии; локальная БД может продолжать обогащаться. Перед будущим обновлением production до версии из этого PR **обязательно перенести недостающие данные из локальной БД, актуальной на момент выпуска**. Наличие самой публикации в production не заменяет перенос её метаданных, включая квартильные сведения в `raw_data.csv_enrichment`. Обновление Git эти данные не переносит. Полная замена production-БД локальной копией недопустима.
Порядок выпуска:
1. Зафиксировать актуальный снимок локальных данных и создать проверенную резервную копию production с возможностью восстановления. Сверку и перенос проводить с учётом параллельных изменений: перед записью повторно проверить значения назначения в транзакции.
2. Выполнить предварительное сравнение без записи. Сотрудников сопоставлять по устойчивому идентификатору профиля; публикации — внутри соответствующего сотрудника по идентификатору источника или нормализованному DOI. Сопоставление по названию и году разрешено только при однозначном совпадении без конфликтующих идентификаторов. Одного совпадения ФИО недостаточно. Сформировать перечни новых записей, недостающих значений и конфликтов.
3. Добавлять только отсутствующие записи и значения полей. Заполненные значения production не перезаписывать и не удалять. В JSON-объектах добавлять недостающие ключи, включая вложенные ключи `raw_data.csv_enrichment`, сохраняя остальные данные. Не заменять целиком заполненные JSON-объекты или массивы локальными значениями.
4. Считать отсутствующим значением SQL `NULL`, отсутствующий JSON-ключ или JSON `null`; для текстовых полей также пустую строку либо строку только из пробельных символов. Числа `0`, логическое `false`, пустые массивы `[]` и объекты `{}` не считать отсутствующими значениями. В существующем объекте `{}` можно добавлять недостающие ключи без замены самого объекта. Некорректное заполненное значение — конфликт для отдельной проверки, а не разрешение на автоматическую перезапись.
5. Неоднозначные совпадения и различия заполненных значений фиксировать в отдельном отчёте и рассматривать вручную. Повторный перенос того же снимка должен быть безопасным: не создавать дубли и не изменять уже перенесённые значения. Проверять уникальность связей публикации с сотрудником и повторять сопоставление перед добавлением записи.
6. После переноса сверить запланированные и фактически перенесённые записи и значения, проверить метаданные и показатели страницы/XLSX. Убедиться, что удалённые из справочника публикации доступны в production со всеми необходимыми данными и что счётчики не снизились из-за пропущенного переноса. Конфликты, мешающие подтвердить полноту переноса, разрешить до выпуска. **Обновлять приложение и использовать сокращённый справочник только после успешной проверки миграции.**
Миграция относится к будущему production-выпуску; в рамках исправления этого PR она не выполняется.
### Пересоздание справочника публикаций
После обновления выгрузки ВШЭ пересоздайте JSON до сборки/развёртывания сервиса:
```sh
python scripts/prepare_council_articles.py app/data/council_articles.csv
```
Нужна только стандартная библиотека Python. Скрипт проверяет структуру CSV и индекс,
сохраняет число записей и SHA-256 источника с окончаниями строк LF и заменяет JSON
атомарно после проверки. CRLF нормализуются в LF только при чтении; исходный CSV
не перезаписывается. JSON и хеш одинаковы на Windows и Linux; Git фиксирует эти
файлы с LF.
После замены файла перезапустите процессы API, чтобы сбросить их кэш. Обновления
публикаций из БД продолжают отображаться без перезапуска.
+40 -8
View File
@@ -1,5 +1,5 @@
from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks, Depends, Form, Request
from fastapi.responses import HTMLResponse, RedirectResponse
from fastapi.responses import HTMLResponse, RedirectResponse, Response
from fastapi.templating import Jinja2Templates
from sqlalchemy import desc, func, select
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
@@ -17,8 +17,10 @@ from app.services.admin_data import (
run_payload,
stats_payload,
)
from app.services.crawl_control import get_running_run, run_crawl_if_idle
from app.services.crawl_control import get_running_run, run_crawl_if_idle
from app.services.crawler import refresh_dismissed_status, refresh_employee
from app.services.council import CouncilInputError, council_candidates
from app.services.council_export import council_xlsx
from app.version import BACKEND_VERSION, FRONTEND_VERSION
router = APIRouter(prefix="/admin")
@@ -73,8 +75,8 @@ def employees(
return RedirectResponse("/admin/directory", status_code=303)
@router.get("/directory", response_class=HTMLResponse)
def directory(
@router.get("/directory", response_class=HTMLResponse)
def directory(
request: Request,
status: str | None = None,
q: str | None = None,
@@ -129,10 +131,40 @@ def directory(
"offset": page["offset"],
},
},
)
@router.get("/employees/{employee_id}", response_class=HTMLResponse)
)
@router.get("/council", response_class=HTMLResponse)
def council(request: Request, q: str = "", offset: int = 0, sort: str = "total_count", direction: str = "desc", specialty: str = "",
db: Session = Depends(get_db)):
try:
result = council_candidates(db, q=q, offset=offset, sort=sort, direction=direction, specialty=specialty,
branch="технические")
except CouncilInputError as exc:
return _render(request, "council.html", {"error": True, "public_page": True, "input_error": str(exc)}, status_code=422)
except (SQLAlchemyError, OSError, ValueError, KeyError):
db.rollback()
return _render(request, "council.html", {"error": True, "public_page": True}, status_code=503)
return _render(request, "council.html", {"error": False, "public_page": True, **result})
@router.get("/council/export.xlsx")
def export_council(request: Request, q: str = "", sort: str = "total_count", direction: str = "desc", specialty: str = "",
db: Session = Depends(get_db)):
try:
result = council_candidates(db, q=q, sort=sort, direction=direction, paginate=False, specialty=specialty,
branch="технические")
content = council_xlsx(result)
except CouncilInputError as exc:
return _render(request, "council.html", {"error": True, "public_page": True, "input_error": str(exc)}, status_code=422)
except (SQLAlchemyError, OSError, ValueError, KeyError):
db.rollback()
return _render(request, "council.html", {"error": True, "public_page": True, "export_error": True}, status_code=503)
return Response(content, media_type="application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet",
headers={"Content-Disposition": 'attachment; filename="council.xlsx"'})
@router.get("/employees/{employee_id}", response_class=HTMLResponse)
def employee_detail(
employee_id: int,
request: Request,
+59
View File
@@ -0,0 +1,59 @@
# Инструкция по выбору критериев для кандидата в диссертационный совет
Источник: [npa8.pdf](npa8.pdf), приложение № 1, пункты 5–6, страницы 3–4. Рекомендация от 07.07.2023 № 19/11-разн на странице 5 устанавливает дату введения критериев — 01.01.2024.
## 1. Установить учёную степень
Определить документально подтверждённую степень сотрудника: доктор наук, кандидат наук или PhD. Учёное звание профессора или доцента не заменяет степень. Если степень отсутствует или не подтверждена, по этим критериям заключение не формировать.
## 2. Определить период оценки
Проверять публикации за последние пять лет, предшествующих дате подачи ходатайства. Использовать дату ходатайства, а не автоматически текущую дату. Если известен только год публикации, для пограничных лет потребуется уточнение даты.
## 3. Выбрать критерии по степени
| Учёная степень | Применяемый пункт | Требование к публикациям | Допустимые издания |
|---|---|---|---|
| Доктор наук | Пункт 5 | Порог зависит от отрасли науки — см. таблицу ниже | К1 или К2 Перечня ВАК, либо RSCI, либо Q1/Q2 в предусмотренных международных базах |
| Кандидат наук | Пункт 6 | Не менее 20 | К1 Перечня ВАК, либо RSCI, либо Q1/Q2 в предусмотренных международных базах |
| PhD | Пункт 6 | Не менее 20 | К1 Перечня ВАК, либо RSCI, либо Q1/Q2 в предусмотренных международных базах |
Привязка докторов наук к пункту 5 следует из структуры документа: пункт 6 отдельно устанавливает критерии для кандидатов наук и PhD; заголовок пункта 5 формулирует общие критерии для кандидатов в члены советов.
Для доктора наук выбрать порог по отрасли, по которой предполагается включение в совет:
| Отрасль науки | Минимум публикаций | Требование к монографиям |
|---|---:|---|
| Биологические, географические, геолого-минералогические, медицинские, фармацевтические, физико-математические, химические | 11 | Справочно |
| Архитектура, ветеринарные, сельскохозяйственные, технические | 9 | Справочно |
| Исторические, педагогические, политические, психологические, социологические, филологические, философские, экономические, теология | 8 | Не менее 1 |
| Юридические | 8 | Справочно |
| Искусствоведение, культурология | 7 | Справочно |
«Справочно» означает отсутствие обязательного минимального количества монографий в таблице. В пункте 6 отдельное требование к монографиям не приведено. Единого порога «10 публикаций» документ не устанавливает.
## 4. Проверить основания зачёта публикаций
Проверить период публикации и подтверждение хотя бы одного допустимого основания по выбранному пункту. Для кандидата наук и PhD принадлежность только к К2 недостаточна.
Международные базы, перечисленные в документе на странице 1: Web of Science, Scopus, PubMed, MathSciNet, zbMATH, Chemical Abstracts, Springer, GeoRef.
При подготовке расчёта одну публикацию учитывать один раз, даже если она соответствует нескольким основаниям. Это правило предотвращения дублей в расчёте; отдельной формулировки о дедупликации в документе нет.
## 5. Зафиксировать результат
Указать:
- подтверждённую учёную степень;
- отрасль науки;
- дату подачи ходатайства и период оценки;
- применённый пункт документа;
- требуемое и подтверждённое количество публикаций;
- сведения о монографиях, включая обязательный минимум там, где он установлен;
- неподтверждённые сведения и причины необходимости дополнительной проверки.
При недостатке подтверждений указать «требует проверки». При выполнении требований итог формулировать как «соответствует публикационным критериям пункта 5/6».
## Пределы инструкции
Инструкция составлена по предоставленному файлу `npa8.pdf`. Последующие изменения документа и остальные условия членства в диссертационном совете не проверены. Соответствие публикационным критериям не означает автоматического включения в совет.
+135
View File
@@ -0,0 +1,135 @@
# Работа с каталогами журналов Q1 и Q2
Используйте каталоги для подбора журналов по выбранным научным специальностям и проверки сохранённых квартильных данных. Тематическое соответствие в файлах относится к профилю журнала. При оценке публикации отдельно сопоставляйте содержание и научный результат конкретной статьи с паспортом специальности.
**Каталоги являются тематическими подборками. Отсутствие журнала в файле не означает, что он не имеет Q1/Q2 или не подходит для выбранной специальности.** Журналы, не включённые в подборку, в этих файлах не оценены.
Структура и значения полей проверены 08.10.2026.
## Файлы и период данных
Пути в таблице указаны относительно папки `app/data`.
| Файл | Версия схемы | Период метрик | Критерий включения |
|---|---|---|---|
| [q1-journals/catalog.json](q1-journals/catalog.json) | `1.0.0` | 2025 | Хотя бы одна категория Q1 в Scopus и хотя бы одна категория Q1 в JCR/JIF |
| [q2-journals/catalog.json](q2-journals/catalog.json) | `1.1.0` | 2025 | Хотя бы одна категория Q2 в Scopus и хотя бы одна категория Q2 в JCR/JIF |
Scopus представлен метрикой **CiteScore**, Web of Science — **JIF-квартилями Journal Citation Reports**. Значение CiteScore и квартиль являются разными показателями. SJR в качестве критерия отбора этих подборок не использован.
Для CiteScore Q1 соответствует перцентилю от 75 включительно; Q2 — от 50 включительно до 75 исключительно. Квартиль JCR берите из сохранённого поля `quartile` соответствующей категории.
Предметные категории двух систем могут различаться. Принадлежность к подборке не означает, что журнал имеет указанный квартиль во всех своих категориях или именно в категории, наиболее близкой к рассматриваемой статье.
## Разделы catalog.json
| Раздел | Содержание и применение |
|---|---|
| `metadata` | Область охвата, правила отбора, годы, версия схемы и ограничения |
| `journals` | Названия, идентификаторы, тематика, квартильные данные и ссылки на источники |
| `specialty_links` | Подробные связи между журналами и специальностями: уровень, обоснования, условия, пункты паспортов |
| `assessments` | Оценки каждой пары «включённый журнал — выбранная специальность», включая отсутствие установленного соответствия |
| `specialties` | Названия специальностей, версии паспортов и направления исследований с номерами пунктов |
| `sources` | Источники квартильных таблиц, годы, даты проверки и контрольные суммы |
Связывайте записи по идентификаторам:
- `specialty_links[].journal_id` и `assessments[].journal_id` ссылаются на `journals[].id`;
- `specialty_code` ссылается на `specialties[].code`;
- `passport_references[].passport_id` ссылается на `specialties[].passports[].id`;
- `point_numbers` ссылаются на `directions[].number` соответствующего паспорта;
- `scopus.source_id` и `wos.source_id` ссылаются на `sources[].id`.
Ключ журнала имеет вид `scopus:<source ID>`. Название используйте для отображения и поиска; связи храните по `id`. Поле `journals[].name` содержит исходное название, преимущественно английское. Русскими являются описания тематики и тематических связей. Перевод названия для отображения должен сохранять связь с исходным названием и идентификаторами.
`journals[].scopus_source_id` — числовой идентификатор самого журнала в Scopus. Вложенные `scopus.source_id` и `wos.source_id` обозначают источники подтверждения квартилей из раздела `sources`.
Относительные пути `specialties[].passports[].local_pdf` разрешайте от папки соответствующего `catalog.json`. Поэтому `../scientific-specialty-passports/pdf/...` из папки Q1 или Q2 ведёт к сохранённым паспортам в `app/data/scientific-specialty-passports`.
## Уровни тематического соответствия
| Значение | Значение для читателя | Как действовать |
|---|---|---|
| `direct` | Устойчивое профильное соответствие журнала специальности | Рассматривать журнал как профильного кандидата; проверять конкретную статью по указанным пунктам паспорта |
| `conditional` | Соответствие установлено при определённом содержании или результате статьи | Прочитать `conditions` и проверить, выполняются ли относящиеся к статье условия |
| `not_established` | По использованным источникам самостоятельное соответствие не установлено | Не считать пару подтверждённой; при необходимости провести отдельное тематическое рассмотрение |
`direct` и `conditional` представлены в `specialty_links[].match_level`. Все три значения встречаются в `assessments[].assessment`.
Для каждой найденной связи читайте:
- `rationales` — тематическое обоснование;
- `conditions` — текстовые условия и оговорки;
- `passport_references` — конкретные версии паспортов и номера пунктов;
- `scope_source_url` — источник описания темы журнала;
- `assessment_kind` — характер оценки; в текущих файлах используется `analytical`.
Условия могут присутствовать и у связи с уровнем `direct`. Пустой массив условий также не подтверждает соответствие любой статьи. Массивы `rationales` и `conditions` содержат текстовые пояснения, а не формальные логические выражения: машинная логика AND/OR для них схемой не задана.
`journals[].specialty_codes` объединяет специальности с прямыми **и** условными связями. Это поле удобно для предварительного поиска, но уровня соответствия в нём нет. Для решения по конкретной специальности обращайтесь к `specialty_links`.
Если журнал вообще отсутствует в `journals`, для него нельзя вывести `not_established`: такой вывод описывает оценку пары в каталоге, а не любой журнал за его пределами.
## Проверка конкретной публикации
1. Найдите журнал по ISSN/eISSN и исходному названию. При расхождении названий проверьте, относятся ли они к одному изданию. Переводная версия, переименование и совпадение отдельных слов требуют проверки идентификаторов.
2. Выберите научную специальность и найдите связь по паре `journal_id` + `specialty_code`. При отсутствии связи посмотрите соответствующую запись `assessments`.
3. Прочитайте уровень, обоснования и условия. Сопоставьте цель, методы и научный результат статьи с указанными направлениями исследований. Одного совпадения ключевых слов или тематики журнала недостаточно.
4. Откройте нужную версию паспорта через `specialties[].passports` и проверьте номера пунктов. Для 1.3.8 технический и физико-математический паспорта имеют раздельную нумерацию. Учитывайте `metadata.passport_note`, включая примечание к 1.2.2 о диссертационном исследовании.
5. Проверьте квартиль в каждой системе, категорию и год. Для другого года потребуется соответствующее подтверждение; данные за 2025 год сами по себе не устанавливают квартиль за иной период.
6. Если требуется актуальный статус индексации или подбор площадки подачи, отдельно проверьте текущую индексацию, описание тематики, принимаемые типы статей и редакционные правила.
7. Зафиксируйте результат проверки статьи отдельно от исходной связи журнала: выбранную специальность, пункты паспорта, выполненные условия, квартильные категории и годы, подтверждающие источники и дату рассмотрения.
Тематическая оценка каталога не является официальным присвоением журналу специальности и не заменяет решение по конкретной публикации.
## Квартильные данные и источники
| Поля | Как читать |
|---|---|
| `scopus.metric`, `scopus.year`, `scopus.value` | Название метрики CiteScore, её год и числовое значение |
| `scopus.categories[]` | Квартиль, перцентиль, ранг и размер списка для каждой категории Scopus |
| `scopus.categories[].source_row` | Номер строки опубликованной таблицы, на которую опирается запись |
| `wos.metric_year`, `wos.release_year` | Год метрики JCR/JIF и год выпуска отчёта; в этих данных — 2025 и 2026 соответственно |
| `wos.categories[]` | Квартиль, предметная категория и редакция индекса (`edition`) |
| `wos.categories[].source_pdf_page` | Номер страницы опубликованной таблицы JCR |
| `scopus.q1_verified`, `wos.q1_verified` | Подтверждение критерия Q1 по сохранённым таблицам; поля используются в каталоге Q1 |
| `scopus.q2_verified`, `wos.q2_verified` | Подтверждение критерия Q2 по сохранённым таблицам; поля используются в каталоге Q2 |
| `live_indexing_status_verified` | Проверялся ли отдельно текущий статус индексации; `false` означает отсутствие такой проверки, а не отсутствие индексации |
В каталогах сохранены все доступные категории включённых журналов, в том числе категории с другими квартилями. Для подтверждения основания выбирайте конкретную категорию и соответствующий ей квартиль.
`metadata.generated_on` — дата формирования подборки, а не год метрики. Даты `checked_on` относятся к проверке сохранённого подтверждения и не подменяют актуальную проверку индексации.
Квартильные данные основаны на открыто опубликованных копиях таблиц Scopus и JCR. Учитывайте `metadata.quartile_evidence`, сведения в `sources`, а также ссылки на первичные карточки Scopus. Подтверждение по такой таблице не следует представлять как результат текущего авторизованного сеанса Scopus/JCR.
Для тематики читайте `journals[].scope.summary_ru`, `source_url`, `evidence_type` и `verification_note`. Архивное или воспроизведённое описание может обосновывать профиль журнала, но не подтверждает текущие ограничения подачи. При выборе журнала также учитывайте `article_type_note`.
## Пересечения Q1 и Q2
Подборки могут пересекаться: один журнал может иметь категории Q1 и Q2 одновременно. В Q2 отбор выполнен по наличию категории Q2 в обеих системах, а не по требованию, чтобы лучший квартиль был Q2.
В каталоге Q2 предусмотрены дополнительные поля:
| Поле | Значение |
|---|---|
| `scopus.best_quartile`, `wos.best_quartile` | Лучший из сохранённых квартилей соответствующей системы |
| `also_meets_q1_rule` | Журнал имеет хотя бы одну категорию Q1 в каждой из двух систем |
| `in_local_q1_catalog` | Журнал фактически присутствует в ранее сохранённой тематической подборке Q1 |
Эти два признака пересечения различаются: журнал может выполнять квартильный критерий Q1, но отсутствовать в локальной подборке Q1 из-за её ограниченного охвата.
При объединении файлов учитывайте журнал один раз по `journals[].id`, сохраняя оба основания отбора. Связи со специальностями сопоставляйте по паре `journal_id` + `specialty_code`; сохраняйте относящиеся к ним обоснования, условия и источники. Совпадение журнала в двух каталогах не образует две разные публикации и не удваивает число связанных специальностей.
## Различия схем и чтение полей
В текущем Q1 отсутствуют поля `metadata.target_quartile` и `metadata.selection_rule`; правило находится в `metadata.q1_rule`. В Q2 используются `target_quartile`, `q2_rule` и `selection_rule`.
Сначала прочитайте `metadata.schema_version`. Правило отбора берите из `selection_rule`, если оно есть, иначе из `q1_rule` или `q2_rule`. Дополнительные поля Q2 не следует требовать от файла Q1. Отсутствующее поле и значение `false` имеют разный смысл.
При обработке данных проверяйте, что идентификаторы журналов и пар «журнал — специальность» уникальны, все ссылки разрешаются и номера пунктов существуют в соответствующих паспортах. Повреждённую или неполную запись возвращайте на проверку, сохраняя причину; не превращайте её автоматически в положительный или отрицательный вывод о соответствии.
## Сопоставление с К1 и обновление
Категория К1 ВАК и квартили Q1/Q2 являются самостоятельными основаниями. Принадлежность к одному списку не устанавливает принадлежность к другому. Для сопоставления с [k1_journals.json](k1_journals.json) используйте ISSN/eISSN и проверенные варианты названий; дополнительные идентификаторы доступны в [k1_specialties.json](k1_specialties.json). Перед использованием такого сопоставления проверяйте его связь с актуальными исходными файлами.
При обновлении каталогов заново сверяйте квартильные категории за выбранный год, идентификаторы, источники тематики и связи с паспортами. Изменение квартиля, описания журнала или паспорта может потребовать пересмотра условий и уровня соответствия. Сохраняйте год, дату проверки, источник и версию схемы; исключение журнала из обновлённой подборки само по себе не является отрицательной оценкой его тематики.
File diff suppressed because it is too large. Load diff
File diff suppressed because it is too large. Load diff
+5
View File
@@ -0,0 +1,5 @@
{
"schema_version": 1,
"policy": {},
"employees": {}
}
File diff suppressed because it is too large. Load diff
File diff suppressed because it is too large. Load diff
File diff suppressed because it is too large. Load diff
File diff suppressed because it is too large. Load diff
File diff suppressed because it is too large. Load diff
+8
View File
@@ -37,6 +37,14 @@ def _ensure_runtime_schema() -> None:
models.EmployeePublication.__table__.create(bind=engine, checkfirst=True)
inspector = inspect(engine)
table_names = set(inspector.get_table_names())
if "employee_publications" in table_names:
publication_columns = {column["name"] for column in inspector.get_columns("employee_publications")}
for column in ("quartiles", "vak_categories"):
if column not in publication_columns:
with engine.begin() as connection:
connection.execute(text("ALTER TABLE employee_publications ADD COLUMN " +
("IF NOT EXISTS " if engine.dialect.name == "postgresql" else "") +
column + " " + ("JSONB" if engine.dialect.name == "postgresql" else "JSON")))
if "employees" in table_names and "employee_news_links" not in table_names:
models.EmployeeNewsLink.__table__.create(bind=engine, checkfirst=True)
inspector = inspect(engine)
+2
View File
@@ -108,6 +108,8 @@ class EmployeePublication(Base):
other_url: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
document_url: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
citation_text: Mapped[str | None] = mapped_column(Text)
quartiles: Mapped[dict | None] = mapped_column(json_type)
vak_categories: Mapped[dict | None] = mapped_column(json_type)
annotation: Mapped[dict | None] = mapped_column(json_type)
description: Mapped[dict | None] = mapped_column(json_type)
authors: Mapped[list | None] = mapped_column(json_type)
+314
View File
@@ -0,0 +1,314 @@
"""Public publication evidence from the council export and employee database."""
import calendar
import hashlib
import json
import re
from collections import Counter, defaultdict
from datetime import date, datetime
from functools import lru_cache
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote, urlsplit
from zoneinfo import ZoneInfo
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import Session, selectinload
from app.models import Employee
from app.services.academic_degrees import academic_degrees
from app.services.council_source import _doi, _journal_names, _name, load_reference, _description_journals
from app.services.council_catalog import catalog, publication_catalog
from app.services.publication_quartiles import labels as quartile_labels, identity_issues, hse_entries, merge as merge_quartiles
from app.services.council_assessment import (
BRANCHES, assess_candidate, degree_level, evidence, publication_proofs,
publication_type_allowed, sourced,
)
EXPORT = Path(__file__).resolve().parents[1] / "data" / "council_articles.json"
K1_JOURNALS = EXPORT.with_name("k1_journals.json")
K1_SPECIALTIES = EXPORT.with_name("k1_specialties.json")
K2_JOURNALS = EXPORT.with_name("k2_journals.json")
DOCTOR = re.compile(r"^доктор\b.+\bнаук$", re.IGNORECASE)
TYPES = {"ARTICLE": "Статья", "BOOK": "Книга", "CHAPTER": "Глава книги",
"BOOK_CHAPTER": "Глава книги", "REPORT": "Доклад", "PATENT": "Патент",
"PREPRINT": "Препринт", "CONFERENCE_PAPER": "Материал конференции"}
class CouncilInputError(ValueError):
"""Invalid public assessment context, as opposed to damaged source data."""
def _safe_url(value: str | None) -> str | None:
try:
url = urlsplit(value or "")
if url.scheme in {"http", "https"} and url.hostname and not url.username and not url.password:
return value
except ValueError:
pass
return None
def period(today: date) -> tuple[date, date]:
year = today.year - 5
return date(year, today.month, min(today.day, calendar.monthrange(year, today.month)[1])), today
def _journal_key(value: str) -> str:
return " ".join(re.findall(r"\w+", _name(value)))
@lru_cache(maxsize=1)
def _k1_journals() -> dict[str, str]:
data = json.loads(K1_JOURNALS.read_text(encoding="utf-8"))
journals = {}
for journal in data["journals"]:
for name in [journal["name"], *journal.get("aliases", [])]:
key = _journal_key(name)
if key in journals and journals[key] != journal["name"]:
raise ValueError("Ambiguous K1 journal alias")
journals[key] = journal["name"]
return journals
@lru_cache(maxsize=1)
def _k1_specialties() -> dict:
data = json.loads(K1_SPECIALTIES.read_text(encoding="utf-8"))
if hashlib.sha256(K1_JOURNALS.read_bytes().replace(b"\r\n", b"\n")).hexdigest() != data["k1_source_sha256"]:
raise ValueError("K1 specialty source checksum mismatch")
return {**data, "by_journal": {j["name"]: j["specialty_codes"] for j in data["journals"]},
"journal_issns": {j["name"]: [entry["issn"] for entry in j.get("vak_entries", []) if entry.get("issn")]
for j in data["journals"] if j.get("status") == "matched"}}
@lru_cache(maxsize=1)
def _k2_journals() -> dict:
data = json.loads(K2_JOURNALS.read_text(encoding="utf-8"))
if data["source_sha256"] != json.loads(K1_JOURNALS.read_text(encoding="utf-8"))["source_sha256"]:
raise ValueError("K2 source differs from K1 source")
result = {}
for journal in data["journals"]:
for name in [journal["name"], *journal.get("aliases", [])]:
key = _journal_key(name)
if key in result and result[key] != journal["name"]:
raise ValueError("Ambiguous K2 journal alias")
result[key] = journal["name"]
return result
@lru_cache(maxsize=1)
def _articles_by_author() -> dict[str, list[dict]]:
return load_reference(EXPORT)
def _database_article(publication) -> dict:
raw = publication.raw_data if isinstance(publication.raw_data, dict) else {}
imported = raw.get("csv_enrichment")
from_site = not imported or bool(publication.publication_id or publication.url or any(key != "csv_enrichment" for key in raw))
origins = ["ЛК сотрудника ВШЭ"] if from_site else []
if imported:
origins.append("Данные ВШЭ")
kind = publication.publication_type
description = publication.description if isinstance(publication.description, dict) else raw.get("description")
journals = _journal_names(raw)
if isinstance(description, dict):
journals.extend(_description_journals(description))
doi = _doi(publication.doi_url or "")
identifiers = [raw[key] for key in ("issn", "eissn", "ISSN", "EISSN") if isinstance(raw.get(key), str)]
current_journals = list(journals)
imported_quartiles = merge_quartiles(None, hse_entries(raw, publication.year))
issues = identity_issues(publication.quartiles, doi, current_journals, identifiers)
imported_issues = identity_issues(imported_quartiles, doi, current_journals, identifiers)
imported_doi = _doi(str(imported.get("DOI") or "")) if isinstance(imported, dict) else ""
if isinstance(imported, dict) and not imported_issues and (not imported_doi or imported_doi == doi):
journals.extend(_journal_names(imported))
issues = list(dict.fromkeys([*issues, *imported_issues]))
return {"title": publication.title, "year": publication.year, "doi": _doi(publication.doi_url or ""),
"types": [TYPES.get(kind.upper(), f"Другой тип: {kind}")] if kind else [],
"quartiles": list(dict.fromkeys([*quartile_labels(publication.quartiles, publication.year, doi, current_journals, identifiers),
*quartile_labels(imported_quartiles, publication.year, doi, current_journals, identifiers)])),
"quartile_issues": issues,
"journals": journals, "issns": [raw[key] for key in ("issn", "eissn", "ISSN", "EISSN") if isinstance(raw.get(key), str)],
"source_hashes": [publication.source_hash],
"origins": origins, "rows": [], "in_csv": bool(imported), "in_db": from_site,
"url": _safe_url(publication.url)}
def _unique_articles(articles: list[dict], start: date, end: date) -> list[dict]:
k1_journals = _k1_journals()
specialties = _k1_specialties()["by_journal"]
title_years = defaultdict(set)
for article in articles:
if article["year"] is not None:
title_years[_name(article["title"])].add(article["year"])
def title_key(article):
title = _name(article["title"])
years = title_years[title]
year = article["year"]
return title, next(iter(years)) if year is None and len(years) == 1 else year
# A title/year fallback is safe only when it identifies at most one DOI.
title_dois = defaultdict(set)
for article in articles:
if article["doi"]:
title_dois[title_key(article)].add(article["doi"])
unique = {}
for article in articles:
fallback = title_key(article)
identifiers = title_dois[fallback]
identifier = article["doi"] or (next(iter(identifiers)) if len(identifiers) == 1 else "")
key = identifier or fallback
if key not in unique:
unique[key] = {**article, "doi": identifier,
**{field: list(article[field]) for field in ("types", "quartiles", "journals", "origins", "rows")},
"evidence": [], "issns": [], "source_hashes": [], "quartile_issues": []}
merged = unique[key]
merged["evidence"].append(article)
merged["quartile_issues"] = list(dict.fromkeys([*merged["quartile_issues"], *article.get("quartile_issues", [])]))
for field in ("issns", "source_hashes"):
merged[field] = list(dict.fromkeys([*merged[field], *article.get(field, [])]))
for field in ("types", "quartiles", "journals", "origins", "rows"):
merged[field] = list(dict.fromkeys([*merged[field], *article[field]]))
merged["in_csv"] |= article["in_csv"]
merged["in_db"] |= article["in_db"]
merged["url"] = merged["url"] or article["url"]
for article in unique.values():
evidence = article.pop("evidence")
years = sorted({item["year"] for item in evidence if item["year"] is not None})
# Never pick a conflicting source year merely because that row came first.
year = article["year"] = years[0] if len(years) == 1 else None
article["source_years"] = years
article["criteria"] = [*article["quartiles"], *article["quartile_issues"]]
matches = list(dict.fromkeys(k1_journals[key] for name in article["journals"]
if (key := _journal_key(name)) in k1_journals))
article["criteria"].extend(f"К1 · {name} (справочник ВАК)" for name in matches)
eligible_type = not article["types"] or article["types"] == ["Статья"]
article["q1"] = article["q2"] = article["k1"] = False
article["specialty_codes"] = []
for item in evidence:
source_year = item["year"] if item["year"] is not None else year
if not eligible_type or source_year is None or not start.year <= source_year <= end.year:
continue
article["q1"] |= any(q.endswith(" Q1") for q in item["quartiles"])
article["q2"] |= any(q.endswith(" Q2") for q in item["quartiles"])
item_journals = {k1_journals[key] for name in item["journals"]
if (key := _journal_key(name)) in k1_journals}
article["k1"] |= bool(item_journals)
article["specialty_codes"] = sorted(set(article["specialty_codes"]).union(
*(specialties.get(name, []) for name in item_journals)))
article["qualifies"] = article["q1"] or article["q2"] or article["k1"]
article["k2"] = any(start.year <= (item["year"] or year or 0) <= end.year and eligible_type and
any(_journal_key(name) in _k2_journals() for name in item["journals"]) for item in evidence)
article["rsci"] = False
article["catalog_records"] = []
article["catalog_issues"] = []
if article["k2"]:
article["criteria"].append("К2 · текущий справочник ВАК; историческая категория требует проверки")
if len(years) > 1:
article["criteria"].append("Годы источников расходятся: " + ", ".join(map(str, years))
+ "; критерии учитываются по году каждой исходной записи")
elif year is None:
article["criteria"].append("Год не указан — период не подтверждён")
elif start.year <= year <= end.year:
article["criteria"].append("В пределах пяти лет по году; точную дату нужно проверить" if year in {start.year, end.year}
else "В пределах пяти лет")
else:
article["criteria"].append("Вне пятилетнего периода")
if not article["quartiles"] and not matches:
article["criteria"].append("Q1/Q2 и К1 не подтверждены доступными данными")
article["doi_url"] = f"https://doi.org/{quote(article['doi'], safe='/')}" if article["doi"] else None
article["type_label"] = " / ".join(article["types"]) or "Тип не указан — статья не подтверждена"
if article["types"] and article["types"] != ["Статья"]:
article["criteria"].append("Тип материала не подтверждён как статья — не включён в счётчики Q1/Q2/К1")
return sorted(unique.values(), key=lambda item: (not item["qualifies"], -(item["year"] or 0), item["title"].casefold()))
def council_candidates(db: Session, today: date | None = None, q: str = "", offset: int = 0,
sort: str = "total_count", direction: str = "desc", paginate: bool = True, specialty: str = "",
branch: str = "технические") -> dict:
if branch and branch not in BRANCHES:
raise CouncilInputError("Неизвестная отрасль науки")
today = today or datetime.now(ZoneInfo("Europe/Moscow")).date()
start, end = period(today)
specialties = _k1_specialties()["specialties"]
if specialty and specialty not in {s["code"] for s in specialties}:
raise CouncilInputError("Неизвестная специальность ВАК")
specialty_name = next((s["name"] for s in specialties if s["code"] == specialty), "")
employees = db.scalars(select(Employee).options(selectinload(Employee.publications))).all()
name_counts = Counter(_name(employee.full_name or "") for employee in employees)
by_author = _articles_by_author()
verified = evidence()
candidates = []
for employee in employees:
author = _name(employee.full_name or "")
ambiguous = bool(author and name_counts[author] > 1 and by_author.get(author))
csv_articles = by_author.get(author, []) if author and name_counts[author] == 1 else []
data = employee.current_data if isinstance(employee.current_data, dict) else {}
try:
degrees = academic_degrees(data)
except (AttributeError, TypeError):
degrees = []
employee_evidence = verified["employees"].get(employee.profile_key, {})
if not any(degree_level(degree) for degree in degrees) and not employee_evidence.get("degrees"):
continue
articles = _unique_articles([*csv_articles, *(_database_article(p) for p in employee.publications)], start, end)
for article in articles:
proofs = publication_proofs(employee_evidence, article)
kinds = {proof["kind"] for proof in proofs if proof.get("kind") and sourced(proof.get("kind_evidence"))}
kind = next(iter(kinds)) if len(kinds) == 1 else None
preliminary_type_allowed = len(kinds) <= 1 and publication_type_allowed(
article["types"], kind, verified.get("policy", {}), preliminary=True)
if not preliminary_type_allowed:
for flag in ("q1", "q2", "k1", "k2", "rsci"):
article[flag] = False
identifiers = [*article["issns"], *(value for proof in proofs for value in proof.get("issns", []))]
for name in article["journals"]:
canonical = _k1_journals().get(_journal_key(name))
identifiers.extend(_k1_specialties()["journal_issns"].get(canonical, []))
article["catalog_records"], article["catalog_issues"] = publication_catalog(identifiers, article["journals"], specialty)
for record in article["catalog_records"]:
for metric in record["metrics"]:
if article["year"] == metric["year"] and start.year <= article["year"] <= end.year and metric["quartile"] in {"Q1", "Q2"} and not article["catalog_issues"] and preliminary_type_allowed:
article[metric["quartile"].lower()] = True
for proof in proofs:
if not preliminary_type_allowed:
continue
for basis in proof.get("bases", []):
if not isinstance(basis, dict) or basis.get("applicable_year") != article["year"] or article["year"] is None or not start.year <= article["year"] <= end.year:
continue
key = {"К1": "k1", "К2": "k2", "Q1": "q1", "Q2": "q2", "RSCI": "rsci"}.get(basis.get("basis"))
if key:
article[key] = True
assessment = assess_candidate(degrees, articles, employee_evidence, branch, specialty, start, end)
specialty_count = sum(specialty in a["specialty_codes"] for a in articles) if specialty else 0
for article in articles:
article["matches_specialty"] = bool(specialty and specialty in article["specialty_codes"])
if article["matches_specialty"]:
article["criteria"].append(f"По специальности {specialty}: {specialty_name} (журнал К1, Перечень ВАК)")
candidates.append({**assessment, "specialty_count": specialty_count,"name": employee.full_name or "ФИО не указано",
"count": len(articles),
**{f"{key}_count": sum(a[key] for a in articles) for key in ("q1", "q2", "k1", "k2", "rsci")},
"total_count": sum(a["qualifies"] for a in articles),
"db_count": sum(a["in_db"] for a in articles), "articles": articles,
"profile_url": _safe_url(employee.canonical_url), "ambiguous": ambiguous,
"dismissed": employee.status == "dismissed"})
sort = sort if sort in {"full_name", "q1_count", "q2_count", "k1_count", "k2_count", "rsci_count", "confirmed_count", "total_count", "db_count", "count"} else "total_count"
direction = direction if direction in {"asc", "desc"} else "desc"
candidates.sort(key=lambda item: _name(item["name"]), reverse=sort == "full_name" and direction == "desc")
if sort != "full_name":
candidates.sort(key=lambda item: (item[sort], item["count"]), reverse=direction == "desc")
total = len(candidates)
query = _name(q)
candidates = [item for item in candidates if query in _name(item["name"])
and (not specialty or item["specialty_count"] > 0)]
matched = len(candidates)
limit = 25
offset = min(max(0, offset), ((matched - 1) // limit) * limit) if matched else 0
return {"candidates": candidates[offset:offset + limit] if paginate else candidates,
"start": start, "end": end, "total": total,
"specialties": specialties, "specialty": specialty, "specialty_name": specialty_name,
"branch": branch,
"catalog_metadata": catalog()["metadata"], "catalog_issues": catalog()["issues"],
"category_metadata": [{"file": path.name, **{key: data[key] for key in ("source", "source_sha256", "source_rows")}}
for path in (K1_JOURNALS, K2_JOURNALS)
for data in [json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))]],
"matched": matched, "q": q, "offset": offset, "limit": limit, "sort": sort, "direction": direction}
+267
View File
@@ -0,0 +1,267 @@
"""Explicit, sourced council evidence kept outside crawler-owned records."""
import json
import re
from datetime import date
from functools import lru_cache
from pathlib import Path
from app.services.council_catalog import catalog, safe_url
from app.services.council_source import _doi, _name
EVIDENCE = Path(__file__).resolve().parents[1] / "data/council_evidence.json"
BRANCHES = {}
for names, minimum, monographs in [
("биологические|географические|геолого-минералогические|медицинские|фармацевтические|физико-математические|химические", 11, 0),
("архитектура|ветеринарные|сельскохозяйственные|технические", 9, 0),
("исторические|педагогические|политические|психологические|социологические|филологические|философские|экономические|теология", 8, 1),
("юридические", 8, 0), ("искусствоведение|культурология", 7, 0),
]:
for name in names.split("|"):
BRANCHES[name] = (minimum, monographs)
SYSTEMS = {"Web of Science", "Scopus", "PubMed", "MathSciNet", "zbMATH", "Chemical Abstracts", "Springer", "GeoRef"}
TYPE_LABELS = {"article": "Статья", "monograph": "Книга", "book": "Книга", "chapter": "Глава книги",
"report": "Доклад", "patent": "Патент", "preprint": "Препринт", "conference_paper": "Материал конференции"}
def iso_date(value):
if not isinstance(value, str) or not re.fullmatch(r"\d{4}-\d{2}-\d{2}", value):
raise ValueError("Дата должна иметь формат ГГГГ-ММ-ДД")
return date.fromisoformat(value)
def sourced(record):
if not isinstance(record, dict) or not isinstance(record.get("source"), str) or not record["source"].strip():
return False
try:
iso_date(record.get("checked_on"))
except ValueError:
return False
return True
def publication_type_allowed(types, kind, policy, *, preliminary=False):
if kind is None:
return preliminary and (not types or types == ["Статья"])
if types and types != [TYPE_LABELS.get(kind)]:
return False
if kind == "article":
return True
admitted = policy.get("publication_types", {})
return sourced(admitted) and kind in admitted.get("values", [])
def degree_level(degree):
if re.fullmatch(r"доктор\b.+\bнаук", degree, re.I):
return 2
if re.fullmatch(r"кандидат\b.+\bнаук|ph\.?\s*d\.?", degree, re.I):
return 1
return 0
@lru_cache(maxsize=1)
def evidence():
data = json.loads(EVIDENCE.read_text(encoding="utf-8"))
if not isinstance(data, dict) or type(data.get("schema_version")) is not int or data["schema_version"] != 1 or not isinstance(data.get("employees"), dict):
raise ValueError("Invalid council evidence schema")
if not isinstance(data.get("policy", {}), dict):
raise ValueError("Invalid council policy")
admitted = data.get("policy", {}).get("publication_types", {})
if not isinstance(admitted, dict) or not isinstance(admitted.get("values", []), list) or not all(
isinstance(v, str) for v in admitted.get("values", [])
):
raise ValueError("Invalid admitted publication types")
for employee in data["employees"].values():
if not isinstance(employee, dict):
raise ValueError("Invalid employee evidence")
for field in ("degrees", "publications"):
if not isinstance(employee.get(field, []), list) or not all(isinstance(r, dict) for r in employee.get(field, [])):
raise ValueError("Invalid council evidence records")
for record in employee.get("publications", []):
for field in ("doi", "source_hash"):
if record.get(field) is not None and not isinstance(record[field], str):
raise ValueError("Invalid publication evidence identifier")
if not (isinstance(record.get("doi"), str) and record["doi"]) and not (
isinstance(record.get("source_hash"), str) and record["source_hash"]
):
raise ValueError("Publication evidence requires a stable identifier")
if record.get("doi") and record["doi"] != _doi(record["doi"]):
raise ValueError("Publication evidence DOI must be normalized")
if record.get("kind") is not None and not isinstance(record["kind"], str):
raise ValueError("Invalid publication kind")
if not isinstance(record.get("bases", []), list) or not all(isinstance(b, dict) for b in record.get("bases", [])):
raise ValueError("Invalid publication bases")
for basis in record.get("bases", []):
for field in ("basis", "system", "category", "metric"):
if basis.get(field) is not None and not isinstance(basis[field], str):
raise ValueError("Invalid publication basis field")
if not isinstance(record.get("issns", []), list) or not all(isinstance(v, str) for v in record.get("issns", [])):
raise ValueError("Invalid publication ISSN")
review = record.get("thematic_review")
if review is not None and (not isinstance(review, dict) or not isinstance(review.get("point_numbers", []), list)
or not all(type(v) is int for v in review.get("point_numbers", []))):
raise ValueError("Invalid thematic review")
if review is not None:
for field in ("specialty_code", "branch", "passport_id", "passport_sha256", "result"):
if review.get(field) is not None and not isinstance(review[field], str):
raise ValueError("Invalid thematic review field")
return data
def publication_proofs(employee_evidence, article):
matches = []
for record in employee_evidence.get("publications", []):
doi_matches = bool(article["doi"] and record.get("doi") == article["doi"])
hash_matches = bool(record.get("source_hash") and record["source_hash"] in article.get("source_hashes", []))
if record.get("doi") and record.get("source_hash"):
if doi_matches != hash_matches:
article["proof_identity_conflict"] = True
matched = doi_matches and hash_matches
else:
matched = doi_matches or hash_matches
if matched:
matches.append(record)
return matches
def assess_article(article, proofs, start, end, level, branch, specialty, policy):
reasons = [*article.get("catalog_issues", []), *article.get("quartile_issues", [])]
years = article["source_years"]
dates = set()
date_conflict = False
for proof in proofs:
if proof.get("publication_date"):
try:
value = iso_date(proof["publication_date"])
if sourced(proof.get("date_evidence")):
dates.add(value)
else:
reasons.append("Источник точной даты не подтверждён")
except ValueError:
reasons.append("Некорректная точная дата")
date_conflict = True
if len(years) > 1 or len(dates) > 1 or (dates and years and next(iter(dates)).year not in years):
reasons.append("Даты публикации в источниках расходятся")
date_conflict = True
exact = next(iter(dates)) if len(dates) == 1 else None
in_period = start < exact < end if exact else len(years) == 1 and start.year < years[0] < end.year
if exact and exact in {start, end}:
boundary = policy.get("boundary_dates", {})
in_period = sourced(boundary) and boundary.get("value") == "inclusive"
if not in_period:
reasons.append("Включение граничной даты не подтверждено")
if not in_period:
reasons.append("Пятилетний период не подтверждён")
types = {proof["kind"] for proof in proofs if proof.get("kind") and sourced(proof.get("kind_evidence"))}
if len(types) != 1:
reasons.append("Вид материала не подтверждён или расходится")
kind = next(iter(types)) if len(types) == 1 else None
type_conflict = len(types) > 1 or bool(article["types"] and kind and article["types"] != [TYPE_LABELS.get(kind)])
if type_conflict:
reasons.append("Виды материала в источниках расходятся")
eligible_kind = publication_type_allowed(article["types"], kind, policy)
if kind and kind != "article" and not eligible_kind:
reasons.append("Зачёт этого вида материала в общий минимум не подтверждён")
bases = []
basis_year = exact.year if exact else article["year"]
for proof in proofs:
for basis in proof.get("bases", []):
if not isinstance(basis, dict):
reasons.append("Некорректное подтверждение основания")
continue
category = basis.get("basis")
valid = sourced(basis) and type(basis.get("applicable_year")) is int and basis["applicable_year"] == basis_year
if category in {"Q1", "Q2"}:
valid = valid and basis.get("system") in SYSTEMS and bool(basis.get("category")) and bool(basis.get("metric")) and type(basis.get("metric_year")) is int
elif category not in {"К1", "К2", "RSCI"}:
valid = False
if valid:
bases.append(basis)
else:
reasons.append("Источник или год применимости основания не подтверждены")
# Different categories may legitimately have different quartiles; conflicting
# claims for the same system/category/year must not be resolved by ordering.
claims = {}
basis_conflict = False
for basis in bases:
key = ("ВАК", basis_year) if basis["basis"] in {"К1", "К2"} else (
basis.get("system", basis["basis"]), basis.get("category"), basis.get("metric_year"), basis_year)
if key in claims and claims[key] != basis["basis"]:
reasons.append("Подтверждённые основания источников расходятся")
basis_conflict = True
claims[key] = basis["basis"]
accepted = [b for b in bases if level == 2 or b["basis"] != "К2"]
if not accepted:
reasons.append("Нет подтверждённого допустимого основания выбранного пункта")
# Missing optional evidence is not a veto on another sufficient independent
# basis. Identity/date/type conflicts, however, invalidate the whole work.
identity_conflict = any("расход" in reason or "идентичности" in reason or "разные журналы" in reason
for reason in article.get("catalog_issues", []))
if article.get("proof_identity_conflict"):
identity_conflict = True
reasons.append("Идентификаторы ручного подтверждения указывают на разные работы")
conflicts = date_conflict or type_conflict or basis_conflict or identity_conflict
article["confirmed"] = bool(in_period and eligible_kind and accepted and not conflicts)
mono_policy = policy.get("monograph_period", {})
article["monograph_confirmed"] = bool(kind == "monograph" and not conflicts and sourced(mono_policy)
and (mono_policy.get("value") == "all_years" or
(mono_policy.get("value") == "five_years" and in_period)))
article["confirmation_reasons"] = list(dict.fromkeys(reasons))
article["publication_date"] = exact
article["confirmed_bases"] = [{**b, "source_url": safe_url(b.get("source_url"))} for b in accepted]
article["thematic_status"] = "Рассмотрение статьи по паспорту не подтверждено" if specialty else "Специальность для рассмотрения статьи не выбрана"
reviews = [p.get("thematic_review") for p in proofs if p.get("thematic_review")]
valid_reviews = []
for review in reviews:
if not isinstance(review, dict):
continue
passport = catalog()["passports"].get(review.get("passport_id"), {})
passport_branch = passport.get("branch", "см. паспорт").removesuffix(" науки")
if (sourced(review) and review.get("specialty_code") == specialty and review.get("branch") == branch and
(passport_branch == "см. паспорт" or passport_branch == branch) and
passport.get("specialty_code") == specialty and review.get("passport_sha256") == passport.get("sha256") and
review.get("point_numbers") and set(review["point_numbers"]) <= {p["number"] for p in passport.get("directions", [])} and
review.get("materials") and isinstance(review.get("checked_conditions"), list) and review.get("result") in {"confirmed", "requires_check"}):
valid_reviews.append(review)
article["thematic_status"] = ("Статья рассмотрена: " + {"confirmed": "соответствие подтверждено", "requires_check": "требует проверки"}[review["result"]] + f"; паспорт {review['passport_id']}; "
f"пункты {review['point_numbers']}; {review['checked_on']}")
if len({r["result"] for r in valid_reviews}) > 1:
article["thematic_status"] = "Результаты рассмотрения статьи расходятся — требуется проверка"
def assess_candidate(degrees, articles, employee_evidence, branch, specialty, start, end):
proofs = [r for r in employee_evidence.get("degrees", []) if isinstance(r.get("degree"), str) and sourced(r)]
history = list(dict.fromkeys([*degrees, *(r["degree"] for r in proofs)]))
level = max((degree_level(d) for d in history), default=0)
selected = sorted((d for d in history if degree_level(d) == level and level), key=_name)
degree_confirmed = bool(selected and any(degree_level(r["degree"]) == level for r in proofs))
minimum, monographs = BRANCHES.get(branch, (None, 0)) if level == 2 else (20, 0) if level == 1 else (None, 0)
policy = evidence().get("policy", {})
for article in articles:
assess_article(article, publication_proofs(employee_evidence, article), start, end, level, branch, specialty, policy)
if article["confirmed"]:
for basis in article["confirmed_bases"]:
article[{"К1": "k1", "К2": "k2", "RSCI": "rsci", "Q1": "q1", "Q2": "q2"}[basis["basis"]]] = True
article["qualifies"] = article["q1"] or article["q2"] or article["k1"] or article["rsci"] or (level == 2 and article["k2"])
confirmed = sum(a["confirmed"] for a in articles)
mono_count = sum(a["monograph_confirmed"] for a in articles)
reasons = []
if not level:
reasons.append("Учёная степень для пунктов 5–6 не установлена")
elif not degree_confirmed:
reasons.append("Высшая текущая степень документально не подтверждена")
if not branch:
reasons.append("Отрасль предполагаемого включения не задана")
if not articles:
reasons.append("Доступных публикаций нет; полнота сведений не подтверждена")
if minimum is not None and confirmed < minimum:
reasons.append(f"Подтверждено {confirmed} из требуемых {minimum}; полнота перечня требует проверки")
if mono_count < monographs:
reasons.append("Обязательная монография не подтверждена")
clause = 5 if level == 2 else 6 if level == 1 else None
status = f"Соответствует публикационным критериям пункта {clause}" if clause and not reasons else "Требует проверки"
return {"degree": "; ".join(history) or "Учёная степень не указана", "selected_degree": "; ".join(selected),
"degree_confirmed": degree_confirmed, "degree_level": level, "clause": clause, "minimum": minimum,
"monograph_minimum": monographs, "monograph_count": mono_count, "confirmed_count": confirmed,
"assessment_status": status, "assessment_reasons": reasons}
+175
View File
@@ -0,0 +1,175 @@
"""Read the supplied thematic snapshots; never infer article approval from them."""
import hashlib
import json
import re
from collections import defaultdict
from functools import lru_cache
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit
DATA = Path(__file__).resolve().parents[1] / "data"
CATALOGS = (DATA / "q1-journals/catalog.json", DATA / "q2-journals/catalog.json")
def safe_url(value):
if not isinstance(value, str):
return None
try:
parsed = urlsplit(value)
if parsed.scheme in {"http", "https"} and parsed.hostname and not parsed.username and not parsed.password:
return value
except ValueError:
pass
return None
def issn(value):
return re.sub(r"[^0-9X]", "", str(value or "").upper())
def citescore_quartile(percentile):
if type(percentile) not in {int, float} or not 0 <= percentile <= 100:
raise ValueError("Invalid CiteScore percentile")
return "Q1" if percentile >= 75 else "Q2" if percentile >= 50 else "Q3" if percentile >= 25 else "Q4"
def _unique(records, key):
result = {}
for record in records:
identifier = key(record)
if identifier in result:
raise ValueError("Duplicate catalog identifier")
result[identifier] = record
return result
@lru_cache(maxsize=1)
def catalog():
journals = defaultdict(list)
passports = {}
metadata = []
issues = []
for path in CATALOGS:
try:
data = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
meta = data["metadata"]
if meta["schema_version"] not in {"1.0.0", "1.1.0"}:
raise ValueError("Unsupported catalog schema")
rule = meta.get("selection_rule") or meta.get("q1_rule") or meta["q2_rule"]
sources = _unique(data["sources"], lambda r: r["id"])
specialties = _unique(data["specialties"], lambda r: r["code"])
local_passports = {}
for specialty in specialties.values():
for passport in specialty["passports"]:
pdf = (path.parent / passport["local_pdf"]).resolve()
if not pdf.is_relative_to(DATA.resolve()):
raise ValueError("Passport path outside data directory")
if hashlib.sha256(pdf.read_bytes()).hexdigest() != passport["sha256"]:
raise ValueError("Passport checksum mismatch")
entry = {**passport, "specialty_code": specialty["code"]}
if passport["id"] in local_passports:
raise ValueError("Duplicate passport")
if passport["id"] in passports and passports[passport["id"]] != entry:
raise ValueError("Conflicting passport versions")
local_passports[passport["id"]] = entry
local_journals = _unique(data["journals"], lambda r: r["id"])
links = _unique(data["specialty_links"], lambda r: (r["journal_id"], r["specialty_code"]))
assessments = _unique(data["assessments"], lambda r: (r["journal_id"], r["specialty_code"]))
for (journal_id, code), assessment in assessments.items():
if journal_id not in local_journals or code not in specialties:
raise ValueError("Unresolved assessment")
if assessment["assessment"] not in {"direct", "conditional", "not_established"}:
raise ValueError("Invalid assessment level")
for (journal_id, code), link in links.items():
if journal_id not in local_journals or code not in specialties:
raise ValueError("Unresolved specialty link")
if link["match_level"] not in {"direct", "conditional"}:
raise ValueError("Invalid specialty level")
for field in ("rationales", "conditions"):
if not isinstance(link[field], list) or not all(isinstance(v, str) for v in link[field]):
raise ValueError("Invalid specialty explanations")
if assessments.get((journal_id, code), {}).get("assessment") != link["match_level"]:
raise ValueError("Conflicting assessment")
for reference in link["passport_references"]:
passport = local_passports[reference["passport_id"]]
if passport["specialty_code"] != code or not set(reference["point_numbers"]) <= {
point["number"] for point in passport["directions"]
}:
raise ValueError("Invalid passport points")
prepared = []
for journal in local_journals.values():
if journal["id"] != f"scopus:{journal['scopus_source_id']}":
raise ValueError("Conflicting Scopus journal identifier")
metrics = []
for system, field in (("Scopus", "scopus"), ("Web of Science", "wos")):
metric = journal[field]
source = sources[metric["source_id"]]
year = metric["year"] if field == "scopus" else metric["metric_year"]
if source["metric_year"] != year:
raise ValueError("Conflicting metric year")
for category in metric["categories"]:
quartile = citescore_quartile(category["percentile"]) if field == "scopus" else category["quartile"]
if quartile not in {"Q1", "Q2", "Q3", "Q4"} or category.get("quartile", quartile) != quartile:
raise ValueError("Conflicting quartile")
metrics.append({"system": system, "metric": metric["metric"], "year": year,
"release_year": metric.get("release_year"), "category": category["category"],
"edition": category.get("edition"), "quartile": quartile,
"source": source["title"], "source_url": safe_url(source.get("url")),
"source_row": category.get("source_row"), "source_pdf_page": category.get("source_pdf_page")})
prepared.append({**journal, "metrics": metrics, "catalog": path.parent.name,
"links": {code: link for (jid, code), link in links.items() if jid == journal["id"]},
"assessments": {code: value["assessment"] for (jid, code), value in assessments.items() if jid == journal["id"]}})
# Commit only a fully validated snapshot. Broken data cannot supply evidence.
passports.update(local_passports)
for journal in prepared:
journals[journal["id"]].append(journal)
metadata.append({"catalog": path.parent.name, "schema_version": meta["schema_version"],
"rule": rule, "metric_years": meta["metric_years"], "generated_on": meta["generated_on"]})
except (OSError, ValueError, KeyError, TypeError, AttributeError, IndexError):
issues.append(f"{path.parent.name}: целостность каталога не подтверждена")
by_issn = defaultdict(set)
for identifier, records in journals.items():
for record in records:
for value in (record.get("issn"), record.get("eissn")):
if value:
by_issn[issn(value)].add(identifier)
return {"journals": dict(journals), "by_issn": dict(by_issn), "passports": passports,
"metadata": metadata, "issues": issues}
def publication_catalog(identifiers, names, specialty=""):
data = catalog()
matches = set().union(*(data["by_issn"].get(issn(value), set()) for value in identifiers))
# Snapshot failures are reported once in the assessment context. Only
# problems with this journal may prevent use of its validated metrics.
issues = []
if len(matches) > 1:
return [], [*issues, "ISSN указывают на разные журналы — требуется проверка"]
records = data["journals"].get(next(iter(matches)), []) if matches else []
if records and names and not any(str(name).casefold().strip() == r["name"].casefold() for name in names for r in records):
issues.append("Название журнала и ISSN требуют подтверждения идентичности")
output = []
for record in records:
link = record["links"].get(specialty)
thematic = []
labels = {"direct": "прямая", "conditional": "условная", "not_established": "не установлена"}
if link:
thematic.extend([f"Аналитическая связь журнала: {labels[link['match_level']]}", *link["rationales"], *link["conditions"]])
for ref in link["passport_references"]:
passport = data["passports"][ref["passport_id"]]
thematic.append(f"Паспорт {ref['passport_id']} ({passport['branch']}), SHA-256 {passport['sha256']}; пункты: "
+ ", ".join(map(str, ref["point_numbers"])))
elif specialty:
thematic.append("Связь журнала: " + labels.get(record["assessments"].get(specialty), "не оценена"))
output.append({"id": record["id"], "name": record["name"], "issn": record.get("issn"), "eissn": record.get("eissn"),
"catalog": record["catalog"], "metrics": record["metrics"], "thematic": thematic,
"match_level": link["match_level"] if link else None,
"passport_urls": [safe_url(data["passports"][r["passport_id"]]["source_url"]) for r in link["passport_references"]] if link else []})
# A conflict is preserved; it never resolves by load order.
if len(records) > 1:
for field in ("name", "issn", "eissn", "metrics", "links", "assessments"):
if any(record[field] != records[0][field] for record in records[1:]):
issues.append("Сведения каталогов расходятся: " + field)
return output, issues
+115
View File
@@ -0,0 +1,115 @@
"""XLSX report containing the same public evidence as the council page."""
from io import BytesIO
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.cell.cell import ILLEGAL_CHARACTERS_RE
from openpyxl.styles import Alignment, Font, PatternFill
from openpyxl.utils import get_column_letter
def _append(sheet, values):
values = [ILLEGAL_CHARACTERS_RE.sub("", value) if isinstance(value, str) else value for value in values]
if any(isinstance(value, str) and len(value) > 32767 for value in values):
raise ValueError("Text exceeds Excel cell limit")
sheet.append(values)
def council_xlsx(result: dict) -> bytes:
workbook = Workbook()
workbook.properties.creator = "MIEM Employees"
employees = workbook.active
employees.title = "Сотрудники"
publications = workbook.create_sheet("Публикации")
parameters = workbook.create_sheet("Параметры")
specialty_labels = {item["code"]: f"{item['code']}. — {item['name']}" for item in result["specialties"]}
def specialties_text(codes):
return "\n".join(label for code, label in specialty_labels.items() if code in codes) or "Не подтверждены"
_append(employees, ["№", "ФИО", "Учёная степень", "Q1", "Q2", "К1", "ВСЕГО", "ЛК сотрудника ВШЭ", "Все публикации",
"Профиль ВШЭ", "Примечание", "Специальности ВАК", "Работ по выбранной специальности",
"Текущая степень", "Степень подтверждена", "Пункт", "Отрасль оценки", "Минимум",
"Подтверждено", "К2 предварительно", "RSCI предварительно", "Итог", "Причины проверки"])
_append(publications, ["№ сотрудника", "ФИО", "Название публикации", "Год", "Тип материала", "Источники",
"Критерии", "Q1", "Q2", "К1", "В ВСЕГО", "ЛК сотрудника ВШЭ", "DOI", "Ссылка на сайте", "Строки выгрузки ВШЭ", "Специальности ВАК", "По выбранной специальности",
"К2", "RSCI", "Подтверждённый зачёт", "Дата публикации", "Причины проверки", "Подтверждённые основания",
"Журнал и идентификаторы", "Квартильные категории и источники", "Аналитическая связь журнала", "Рассмотрение статьи"])
for number, candidate in enumerate(result["candidates"], 1):
note = "Совпадение ФИО: данные ВШЭ не присвоены автоматически" if candidate["ambiguous"] else ""
specialty_codes = {code for article in candidate["articles"] for code in article["specialty_codes"]}
_append(employees, [number, candidate["name"], candidate["degree"], candidate["q1_count"], candidate["q2_count"],
candidate["k1_count"], candidate["total_count"],
candidate["db_count"], candidate["count"],
candidate["profile_url"], note, specialties_text(specialty_codes),
candidate["specialty_count"] if result["specialty"] else None,
candidate["selected_degree"], "Да" if candidate["degree_confirmed"] else "Нет", candidate["clause"],
result["branch"], candidate["minimum"], candidate["confirmed_count"],
candidate["k2_count"], candidate["rsci_count"],
candidate["assessment_status"], "; ".join(candidate["assessment_reasons"])])
for article in candidate["articles"]:
_append(publications, [number, candidate["name"], article["title"], article["year"], article["type_label"],
"; ".join(article["origins"]), "; ".join(article["criteria"]),
*["Да" if article[key] else "Нет" for key in ("q1", "q2", "k1", "qualifies", "in_db")],
article["doi_url"], article["url"], ", ".join(map(str, article["rows"])), specialties_text(article["specialty_codes"]),
("Да" if article["matches_specialty"] else "Нет") if result["specialty"] else None,
*["Да" if article[key] else "Нет" for key in ("k2", "rsci", "confirmed")], article["publication_date"],
"; ".join(article["confirmation_reasons"]),
"; ".join(f"{b['basis']} · {b.get('system', '')} · {b.get('category', '')} · {b.get('metric', '')} · год метрики {b.get('metric_year', '')} · применимо к {b['applicable_year']} · {b['source']} · {b.get('source_url') or ''}" for b in article["confirmed_bases"]),
"; ".join(f"{r['name']} · {r['id']} · ISSN {r['issn']} / {r['eissn']} · {r['catalog']}" for r in article["catalog_records"]),
"; ".join(f"{m['system']} · {m['metric']} · {m['category']} · {m['edition'] or ''} · {m['quartile']} · год метрики {m['year']} · выпуск {m['release_year'] or ''} · {m['source']} · {m['source_url'] or ''} · строка {m['source_row'] or ''} · страница {m['source_pdf_page'] or ''}" for r in article["catalog_records"] for m in r["metrics"]),
"; ".join(t for r in article["catalog_records"] for t in r["thematic"]), article["thematic_status"]])
_append(parameters, ["Параметр", "Значение"])
for values in [
["Отрасль оценки", result["branch"]],
["Период оценки", "Пять лет относительно текущей даты Москвы"],
["Статус счётчиков", "Q1/Q2/К1/К2/RSCI и ВСЕГО предварительные; подтверждённый зачёт показан отдельно. К2 самостоятельно допустим только для пункта 5."],
["Предел заключения", "Только публикационные критерии; не автоматическое включение в совет. Отсутствие доказательств не означает отсутствие публикаций."],
["Границы и виды", "Спорные граничные даты и допустимость иных видов требуют подтверждения по источнику. Без него соответствующие работы не подтверждают минимум."],
["Специальность ВАК", f"{result['specialty']}. — {result['specialty_name']}" if result["specialty"] else "Все специальности"],
["Подбор по специальности", "Хотя бы одна публикация за пять лет в релевантном журнале К1 по Перечню ВАК на 15.09.2026; содержание статьи и исторические специальности не проверяются."],
["Начало периода", result["start"]], ["Конец периода", result["end"]], ["Поиск по ФИО", result["q"]],
["Сортировать по", {"full_name": "ФИО", "q1_count": "Q1", "q2_count": "Q2", "k1_count": "К1", "k2_count": "К2", "rsci_count": "RSCI", "confirmed_count": "Подтверждено",
"total_count": "ВСЕГО", "db_count": "ЛК сотрудника ВШЭ", "count": "Все публикации"}[result["sort"]]],
["Направление", "По возрастанию" if result["direction"] == "asc" else "По убыванию"],
["Сотрудников в выгрузке", result["matched"]], ["Всего сотрудников в списке", result["total"]],
["Отбор по степени", "Высшая степень из истории: доктор выше кандидата/PhD; отсутствие подтверждения доктора не переводит оценку на пункт 6. Отсутствие публикаций не исключает сотрудника."],
["Счётчики Q1/Q2/К1", "Уникальные публикации в пятилетнем периоде по году. Q1/Q2 — отметки Scopus или Web of Science. "
"Для пограничных лет нужно проверить дату, для неизвестного типа — подтвердить, что это статья. "
"Материалы с известным другим типом исключены. К1 — совпадение названия журнала с итоговой категорией "
"в справочнике из ВАК категории.pdf; историческая категория не подтверждается. "
"Без названия журнала К1 не подтверждён."],
["Специальности ВАК в строках", "Коды и названия из 12 специальностей, доступных на сайте. Для публикации — специальности релевантного журнала К1, учитываемые за пять лет; для сотрудника — объединение этих специальностей без дублей. Не подтверждены — нет достаточных данных по этим правилам."],
["Работ / По выбранной специальности", "При выбранном фильтре показаны число соответствующих публикаций сотрудника и отметка Да/Нет для каждой работы. Без фильтра ячейки пустые; список специальностей остаётся заполненным."],
["ВСЕГО", "Предварительные уникальные работы Q1/Q2/К1/RSCI либо К2 для доктора; пересечения учитываются один раз."],
["ЛК сотрудника ВШЭ / Все публикации", "Все годы и категории. ЛК сотрудника ВШЭ — публикации из личного кабинета. "
"Все публикации объединяет записи личного кабинета и выгрузку из базы ВШЭ без дублей; источники указаны на листе Публикации."],
]:
_append(parameters, values)
_append(parameters, ["Пункт 5 · технические", "9 публикаций; К1/К2/RSCI/Q1/Q2"])
_append(parameters, ["Пункт 6 · кандидат/PhD", "20 публикаций; К1/RSCI/Q1/Q2; одного К2 недостаточно"])
_append(parameters, ["Квартильные каталоги", "Ограниченные подборки, метрики 2025. Текущая индексация не проверена; это не означает отсутствие индексации. Тематика журнала не подтверждает статью."])
for meta in result["catalog_metadata"]:
_append(parameters, [meta["catalog"], f"Схема {meta['schema_version']}; сформирован {meta['generated_on']}; {meta['metric_years']}; {meta['rule']}"])
for issue in result["catalog_issues"]:
_append(parameters, ["Проверка каталога", issue])
for meta in result["category_metadata"]:
_append(parameters, [meta["file"], f"Источник {meta['source']}; SHA-256 {meta['source_sha256']}; проверено строк {meta['source_rows']}"])
for sheet, widths in [(employees, [7, 34, 40, 10, 10, 10, 12, 20, 22, 45, 55, 80, 28, 40, 20, 10, 28, 12, 16, 16, 16, 50, 70]),
(publications, [16, 34, 65, 12, 40, 45, 65, 10, 10, 10, 12, 20, 45, 45, 22, 80, 28, 10, 10, 20, 18, 70, 75, 60, 90, 75, 60]),
(parameters, [32, 95])]:
sheet.freeze_panes = "A2"
sheet.auto_filter.ref = sheet.dimensions
for column, width in enumerate(widths, 1):
sheet.column_dimensions[get_column_letter(column)].width = width
for row in sheet:
for cell in row:
if isinstance(cell.value, str):
# CSV/profile content is text, never an Excel formula or error code.
cell.data_type = "s"
cell.alignment = Alignment(vertical="top", wrap_text=True)
for cell in sheet[1]:
cell.font = Font(bold=True, color="FFFFFF")
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="263640")
output = BytesIO()
workbook.save(output)
return output.getvalue()
+120
View File
@@ -0,0 +1,120 @@
"""Prepared council publication data and shared source normalization."""
import csv
import hashlib
import json
from io import StringIO
from collections import defaultdict
from pathlib import Path
import re
import unicodedata
DOI = re.compile(r"10\.\d{4,9}/\S+", re.IGNORECASE)
def _name(value: str) -> str:
return " ".join(unicodedata.normalize("NFKC", value).casefold().replace("ё", "е").split())
def _doi(value: str) -> str:
value = re.sub(r"^(?:https?://(?:dx\.)?doi\.org/|doi:\s*)", "", value.strip(), flags=re.I).lower()
return value if DOI.fullmatch(value) else ""
def _quartiles(row: dict) -> list[str]:
return [f"{label} {str(row.get(field) or '').strip().upper()}"
for label, field in (("Scopus", "Квартиль scopus"), ("Web of Science", "Квартиль wos"))
if str(row.get(field) or '').strip().upper() in {"Q1", "Q2"}]
def _journal_names(data: dict) -> list[str]:
names = []
for field in ("Название журнала", "Журнал", "journal"):
value = data.get(field)
if isinstance(value, dict):
value = value.get("name")
if isinstance(value, str) and value.strip():
names.append(value.strip())
return names
def _description_journals(description: dict) -> list[str]:
from bs4 import BeautifulSoup
names = []
for field in ("short", "shortLeft"):
value = description.get(field)
values = value.values() if isinstance(value, dict) else [value]
for text in values:
if isinstance(text, str):
text = BeautifulSoup(text, "html.parser").get_text(" ", strip=True)
# HSE short descriptions start with the journal, followed by the year.
names.append(re.split(r"\b(?:19|20)\d{2}\b", text, maxsplit=1)[0].strip(" .,:;"))
return names
def prepare_reference(source: Path) -> dict:
publications = []
by_author = defaultdict(list)
# Git stores this text export with LF; canonicalize Windows CRLF before
# parsing and hashing so the prepared artifact is identical on both hosts.
source_bytes = source.read_bytes().replace(b"\r\n", b"\n")
with StringIO(source_bytes.decode("utf-8-sig"), newline="") as stream:
reader = csv.DictReader(stream, delimiter=";")
required = {"Название публикации", "Год", "DOI", "Авторы НИУ ВШЭ", "Квартиль scopus", "Квартиль wos"}
if not required <= set(reader.fieldnames or []):
raise ValueError("Missing council CSV headers")
if len(reader.fieldnames) != len(set(reader.fieldnames)):
raise ValueError("Duplicate council CSV headers")
for row_number, row in enumerate(reader, 2):
if None in row or any(value is None for value in row.values()):
raise ValueError("Malformed council CSV record")
authors = list(dict.fromkeys(value.strip() for value in row["Авторы НИУ ВШЭ"].split(";") if value.strip()))
record = {"source_row": row_number, "title": row["Название публикации"].strip(),
"year": int(row["Год"]) if row["Год"].strip().isdigit() else None,
"doi": _doi(row["DOI"]), "authors": authors, "quartiles": _quartiles(row),
"journals": _journal_names(row),
"metadata": {key: value for key, value in row.items()
if key not in {"Название публикации", "Год", "DOI", "Авторы НИУ ВШЭ"}}}
index = len(publications)
publications.append(record)
if record["title"]:
for author in sorted({_name(value) for value in authors} - {""}):
by_author[author].append(index)
return {"schema_version": 1, "source_file": source.name,
"source_sha256": hashlib.sha256(source_bytes).hexdigest(), "source_hash_eol": "LF",
"source_rows": len(publications), "publications": publications, "by_author": dict(by_author)}
def load_reference(path: Path) -> dict[str, list[dict]]:
data = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
if not isinstance(data, dict) or type(data.get("schema_version")) is not int or data.get("schema_version") != 1:
raise ValueError("Unsupported council reference schema")
publications = data.get("publications")
by_author = data.get("by_author")
if not isinstance(publications, list) or not isinstance(by_author, dict) or data.get("source_rows") != len(publications):
raise ValueError("Invalid council reference records")
articles = []
expected = defaultdict(list)
for index, record in enumerate(publications):
if not isinstance(record, dict) or not isinstance(record.get("title"), str) or not isinstance(record.get("doi"), str):
raise ValueError("Invalid council publication text")
if record["doi"] != _doi(record["doi"]) or (record.get("year") is not None and type(record["year"]) is not int):
raise ValueError("Invalid council publication DOI/year")
if record.get("source_row") != index + 2:
raise ValueError("Invalid council source row")
for field in ("authors", "quartiles", "journals"):
if not isinstance(record.get(field), list) or not all(isinstance(value, str) for value in record[field]):
raise ValueError("Invalid council publication list")
if not set(record["quartiles"]) <= {"Scopus Q1", "Scopus Q2", "Web of Science Q1", "Web of Science Q2"}:
raise ValueError("Invalid council quartiles")
if record["title"]:
for author in sorted({_name(value) for value in record["authors"]} - {""}):
expected[author].append(index)
articles.append({"title": record["title"], "year": record["year"], "doi": record["doi"],
"types": [], "quartiles": record["quartiles"], "journals": record["journals"],
"origins": ["Данные ВШЭ"], "rows": [record["source_row"]],
"in_csv": True, "in_db": False, "url": None})
if by_author != dict(expected) or any(type(i) is not int for indexes in by_author.values() for i in indexes):
raise ValueError("Council author index disagrees with publication authors")
return {author: [articles[index] for index in indexes] for author, indexes in by_author.items()}
+60 -10
View File
@@ -2,7 +2,8 @@ import gzip
import hashlib
import json
import re
import time
import time
import unicodedata
from datetime import datetime, timezone
import requests
@@ -398,8 +399,11 @@ def _employee_publications_table_exists(db: Session) -> bool:
return inspect(db.connection()).has_table(EmployeePublication.__tablename__)
def _sync_employee_publications(db: Session, employee: Employee, parsed: dict) -> None:
publications = _publication_payloads(parsed)
def _sync_employee_publications(db: Session, employee: Employee, parsed: dict) -> None:
publications = _publication_payloads(parsed)
imported = [item for item in db.scalars(select(EmployeePublication).where(
EmployeePublication.employee_id == employee.id
)).all() if _csv_enrichment(item) is not None]
seen_hashes = set()
for publication in publications:
source_hash = _publication_hash(publication)
@@ -420,8 +424,10 @@ def _sync_employee_publications(db: Session, employee: Employee, parsed: dict) -
EmployeePublication.source_hash == source_hash,
)
)
if not existing:
existing = EmployeePublication(employee_id=employee.id, source_hash=source_hash, title=_publication_title(publication))
if not existing:
existing = _match_imported_publication(imported, publication)
if not existing:
existing = EmployeePublication(employee_id=employee.id, source_hash=source_hash, title=_publication_title(publication))
db.add(existing)
_apply_publication(existing, publication, source_hash)
@@ -432,8 +438,39 @@ def _sync_employee_publications(db: Session, employee: Employee, parsed: dict) -
EmployeePublication.source_hash.not_in(seen_hashes),
)
).all()
for item in stale:
db.delete(item)
for item in stale:
if _csv_enrichment(item) is None:
db.delete(item)
def _csv_enrichment(publication: EmployeePublication) -> dict | None:
raw = publication.raw_data
metadata = raw.get("csv_enrichment") if isinstance(raw, dict) else None
return metadata if isinstance(metadata, dict) else None
def _match_imported_publication(imported: list[EmployeePublication], publication: dict) -> EmployeePublication | None:
def doi(value):
return re.sub(r"^(?:https?://(?:dx\.)?doi\.org/|doi:\s*)", "", (value or "").strip(), flags=re.I).lower()
def title(value):
return " ".join(unicodedata.normalize("NFKC", value or "").casefold().replace("ё", "е").split())
identifier = doi(publication.get("doi_url"))
year = _int_or_none(publication.get("year"))
name = title(publication.get("title") or publication.get("text"))
matches = [item for item in imported if
(identifier and doi(item.doi_url) == identifier) or
(name and title(item.title) == name and item.year in (None, year))]
if len(matches) > 1:
raise ValueError("Ambiguous imported publication; synchronization rolled back")
if not matches:
return None
match = matches[0]
if ((identifier and doi(match.doi_url) and identifier != doi(match.doi_url)) or
(year and match.year and year != match.year)):
raise ValueError("Conflicting imported publication; synchronization rolled back")
return match
def _publication_payloads(parsed: dict) -> list[dict]:
@@ -447,8 +484,16 @@ def _publication_payloads(parsed: dict) -> list[dict]:
return publications
def _apply_publication(target: EmployeePublication, publication: dict, source_hash: str) -> None:
target.publication_id = _clean_optional(publication.get("publication_id") or publication.get("id"))
def _apply_publication(target: EmployeePublication, publication: dict, source_hash: str) -> None:
enrichment = _csv_enrichment(target)
publication_id = _clean_optional(publication.get("publication_id") or publication.get("id"))
if enrichment is not None and target.publication_id and publication_id and target.publication_id != publication_id:
raise ValueError(
f"Ambiguous HSE IDs for CSV publication {target.id}: "
f"{target.publication_id} != {publication_id}; publication synchronization rolled back"
)
preserved = {field: getattr(target, field) for field in ("title", "year", "doi_url")}
target.publication_id = (publication_id or target.publication_id) if enrichment is not None else publication_id
target.title = _publication_title(publication)
target.year = _int_or_none(publication.get("year"))
target.publication_type = _clean_optional(publication.get("publication_type") or publication.get("type"))
@@ -462,7 +507,12 @@ def _apply_publication(target: EmployeePublication, publication: dict, source_ha
target.annotation = publication.get("annotation") if isinstance(publication.get("annotation"), dict) else None
target.description = publication.get("description") if isinstance(publication.get("description"), dict) else None
target.authors = publication.get("authors") if isinstance(publication.get("authors"), list) else None
target.raw_data = publication.get("raw_data") if isinstance(publication.get("raw_data"), dict) else publication
target.raw_data = publication.get("raw_data") if isinstance(publication.get("raw_data"), dict) else publication
if enrichment is not None:
target.raw_data = {**target.raw_data, "csv_enrichment": enrichment}
for field in ("title", "year", "doi_url"):
if not getattr(target, field) or (field == "title" and not (publication.get("title") or publication.get("text"))):
setattr(target, field, preserved[field])
target.source_hash = source_hash
+217
View File
@@ -0,0 +1,217 @@
"""Publication quartiles with source, system and year kept separately."""
from datetime import date
from collections import defaultdict
import re
from app.services.council_catalog import publication_catalog, safe_url, issn
from app.services.council_source import _name, _doi
SYSTEM_FIELDS = {"Scopus": "Квартиль scopus", "Web of Science": "Квартиль wos"}
QUARTILES = {"Q1", "Q2", "Q3", "Q4"}
def entries(payload):
if payload is None:
return []
if (not isinstance(payload, dict) or type(payload.get("schema_version")) is not int or payload["schema_version"] != 1
or not isinstance(payload.get("entries"), list)
or (payload.get("lookup") is not None and not isinstance(payload["lookup"], dict))
or (isinstance(payload.get("lookup"), dict) and payload["lookup"].get("doi") is not None
and not isinstance(payload["lookup"]["doi"], str))
or not all(isinstance(item, dict) and item.get("quartile") in QUARTILES
and item.get("system") in {*SYSTEM_FIELDS, "SCImago"}
and (item.get("doi") is None or isinstance(item["doi"], str))
and (item.get("journal") is None or isinstance(item["journal"], str))
and isinstance(item.get("issns", []), list)
and all(isinstance(value, str) for value in item.get("issns", []))
for item in payload["entries"])):
raise ValueError("Invalid publication quartiles")
return payload["entries"]
def hse_entries(raw, publication_year):
metadata = raw.get("csv_enrichment", {}) if isinstance(raw, dict) else {}
if not isinstance(metadata, dict):
return []
source_year = str(metadata.get("Год") or "").strip()
applicable_year = int(source_year) if source_year.isdigit() else publication_year
output = []
for system, field in SYSTEM_FIELDS.items():
quartile = str(metadata.get(field) or "").strip().upper()
if quartile in QUARTILES:
output.append({"system": system, "quartile": quartile, "metric": None,
"doi": _doi(str(metadata.get("DOI") or "")) or None,
"metric_year": None, "publication_year": applicable_year,
"category": None, "journal": metadata.get("Название журнала") or None,
"issns": [], "source": "Данные ВШЭ", "source_url": None,
"checked_on": date.today().isoformat()})
return output
def catalog_entries(doi_metadata, publication_year, allow_latest=False):
"""Only a journal identified by DOI/ISSN and the exact requested metric year."""
if doi_metadata.get("type") != "journal-article":
return [], "not_journal_article"
if publication_year is None:
return [], "missing_publication_year"
if publication_year not in doi_metadata.get("years", []):
return [], "publication_year_conflict"
if not doi_metadata.get("issns"):
return [], "missing_journal_issn"
records, issues = publication_catalog(doi_metadata["issns"], [])
if issues:
return [], "journal_identity_conflict"
metrics = [(record, metric) for record in records for metric in record["metrics"]]
selected_years = {}
for system in SYSTEM_FIELDS:
years = {metric["year"] for _, metric in metrics if metric["system"] == system}
selected_years[system] = publication_year if publication_year in years else max(years, default=None) if allow_latest else None
output = []
for record in records:
for metric in record["metrics"]:
if metric["year"] == selected_years.get(metric["system"]) and metric["system"] in SYSTEM_FIELDS:
output.append({"system": metric["system"], "quartile": metric["quartile"],
"doi": doi_metadata.get("doi"),
"metric": metric["metric"], "metric_year": metric["year"],
"publication_year": publication_year, "category": metric["category"],
"journal": record["name"], "issns": doi_metadata["issns"],
"source": metric["source"], "source_url": safe_url(metric["source_url"]),
"checked_on": date.today().isoformat()})
return output, ("found_latest" if any(item["metric_year"] != publication_year for item in output) else "found") if output else "historical_quartile_unavailable"
def merge(existing, additions, lookup=None):
current = entries(existing)
previous_doi = _doi(((existing or {}).get("lookup") or {}).get("doi") or "") or None
# Freeze the previous lookup's identity on legacy evidence before replacing it.
output = [{**item, "doi": previous_doi} if "doi" not in item else dict(item) for item in current]
# Repeating a lookup must not duplicate evidence merely because its date changed.
def key(item):
return tuple(item.get(field) for field in ("system", "quartile", "metric", "metric_year",
"publication_year", "category", "journal", "source", "source_url", "doi"))
seen = {key(item) for item in output}
for item in additions:
if key(item) not in seen:
output.append(item)
seen.add(key(item))
result = {**(existing or {}), "schema_version": 1, "entries": output}
if lookup is not None:
result["lookup"] = lookup
return result
def binding_issue(item, payload, doi="", journals=(), identifiers=()):
value = item.get("doi") if "doi" in item else ((payload or {}).get("lookup") or {}).get("doi")
source_doi = _doi(value or "")
if value and not source_doi:
return "DOI сохранённого квартиля некорректен — требуется перепроверка"
current_doi = _doi(doi or "")
if source_doi and source_doi != current_doi:
return "Сохранённый квартиль относится к другому DOI — требуется перепроверка"
source_ids = {issn(value) for value in item.get("issns", [])} - {""}
current_ids = {issn(value) for value in identifiers} - {""}
ids_match = bool(source_ids & current_ids)
if source_ids and current_ids and not ids_match:
return "ISSN сохранённого квартиля и публикации расходятся — требуется перепроверка"
source_name = _name(item.get("journal") or "")
names_match = bool(source_name and source_name in {_name(name) for name in journals if name})
if source_name and journals and not names_match and not ids_match:
return "Журнал сохранённого квартиля и публикации расходятся — требуется перепроверка"
if not (source_doi and source_doi == current_doi) and not ids_match and not names_match:
return "Привязка сохранённого квартиля к публикации не подтверждена — требуется перепроверка"
return None
def identity_issues(payload, doi="", journals=(), identifiers=()):
return list(dict.fromkeys(issue for item in entries(payload)
if (issue := binding_issue(item, payload, doi, journals, identifiers))))
def labels(payload, publication_year, doi="", journals=(), identifiers=()):
return list(dict.fromkeys(f"{item['system']} {item['quartile']}" for item in entries(payload)
if item["quartile"] in {"Q1", "Q2"}
and item["system"] in SYSTEM_FIELDS
and item.get("publication_year") == publication_year
and item.get("metric_year") in {None, publication_year}
and not binding_issue(item, payload, doi, journals, identifiers)))
def index_sjr(rankings):
from app.services.council_catalog import issn
indexed = {}
for year, records in rankings.items():
by_issn = defaultdict(list)
for record in records:
for identifier in set(map(issn, record["issns"])) - {""}:
by_issn[identifier].append(record)
indexed[int(year)] = dict(by_issn)
return indexed
def with_title_history(metadata, by_issn, by_title, source_url):
"""Use explicit Scopus title succession, never a fuzzy journal-name match."""
from app.services.council_catalog import issn
if not safe_url(source_url):
return metadata
extra = set()
names = {_name(name) for name in metadata.get("journals", [])}
for identifier in metadata.get("issns", []):
for old in by_issn.get(issn(identifier), []):
if old["history"] not in {"Continued as", "Continues"}:
continue
for related in old["related"]:
candidates = by_title.get(_name(related), [])
if _name(related) in names and len(candidates) == 1:
extra.update(candidates[0]["issns"])
if not extra:
return metadata
return {**metadata, "ranking_issns": sorted(set(metadata["issns"]) | extra),
"journal_identity_source_url": source_url}
def sjr_entries(metadata, publication_year, rankings, allow_latest=False):
from app.services.council_catalog import issn
if metadata.get("type") != "journal-article":
return [], "not_journal_article"
if publication_year is None or publication_year not in metadata.get("years", []):
return [], "publication_year_conflict"
matches = {}
identifiers = set(map(issn, metadata.get("ranking_issns", metadata.get("issns", [])))) - {""}
for year, by_issn in rankings.items():
journals = {record["source_url"]: record for identifier in identifiers for record in by_issn.get(identifier, [])}
if journals:
matches[int(year)] = journals
year = publication_year if publication_year in matches else max(matches, default=None) if allow_latest else None
if year is None:
return [], "historical_quartile_unavailable"
if len(matches[year]) != 1:
return [], "journal_identity_conflict"
record = next(iter(matches[year].values()))
if record.get("conflict"):
return [], "ranking_category_conflict"
categories = []
for category in record.get("categories", "").split(";"):
if not category.strip():
continue
match = re.fullmatch(r"\s*(.+?)\s*\((Q[1-4])\)\s*", category)
if match:
categories.append((match[1].strip(), match[2]))
else:
return [], "ranking_category_conflict"
if categories and min(quartile for _, quartile in categories) != record["quartile"]:
return [], "ranking_category_conflict"
if not categories and record.get("quartile") in QUARTILES:
categories = [(None, record["quartile"])]
result = [{"system": "SCImago", "quartile": quartile, "metric": "SJR" if category else "SJR best quartile",
"doi": metadata.get("doi"),
"metric_year": year, "publication_year": publication_year, "category": category,
"journal": record["journal"], "issns": record["issns"],
"source": "SCImago Journal & Country Rank · Universidad de Extremadura",
"source_url": record["source_url"], "checked_on": date.today().isoformat()}
for category, quartile in categories]
if metadata.get("journal_identity_source_url"):
for item in result:
item["journal_identity_source_url"] = metadata["journal_identity_source_url"]
return result, "found" if year == publication_year else "found_latest"
+71
View File
@@ -0,0 +1,71 @@
"""Match a publication's journal to the supplied K1/K2 category snapshots."""
from collections import defaultdict
from datetime import date
from functools import lru_cache
import hashlib
import json
from pathlib import Path
import re
from app.services.council_catalog import issn
from app.services.council_source import _name
DATA = Path(__file__).resolve().parents[1] / "data"
def journal_key(value):
return " ".join(re.findall(r"\w+", _name(value)))
@lru_cache(maxsize=1)
def category_index():
files = {category: DATA / filename for category, filename in
(("К1", "k1_journals.json"), ("К2", "k2_journals.json"))}
documents = {category: json.loads(path.read_text(encoding="utf8")) for category, path in files.items()}
if documents["К1"]["source_sha256"] != documents["К2"]["source_sha256"]:
raise ValueError("VAK category source mismatch")
identities = json.loads((DATA / "k1_specialties.json").read_text(encoding="utf8"))
if identities["k1_source_sha256"] != hashlib.sha256(files["К1"].read_bytes().replace(b"\r\n", b"\n")).hexdigest():
raise ValueError("VAK journal identity source mismatch")
known = {item["name"]: sorted({issn(entry["issn"]) for entry in item["vak_entries"]})
for item in identities["journals"] if item.get("status") == "matched"}
by_name, by_issn = defaultdict(list), defaultdict(list)
for category, document in documents.items():
for journal in document["journals"]:
record = {"category": category, "journal": journal["name"], "source": document["source"],
"source_sha256": document["source_sha256"], "source_row": journal["source_row"],
"categorized_on": journal["categorized_on"], "issns": known.get(journal["name"], []) if category == "К1" else []}
if record["issns"]:
record.update(identity_source=identities["source"], identity_source_sha256=identities["source_sha256"],
identity_as_of=identities["as_of"])
for name in [journal["name"], *journal.get("aliases", [])]:
by_name[journal_key(name)].append(record)
for identifier in record["issns"]:
by_issn[identifier].append(record)
return dict(by_name), dict(by_issn)
def assess_vak(names, identifiers):
by_name, by_issn = category_index()
matches = {}
normalized = {issn(value) for value in identifiers} - {""}
for identifier in normalized:
for record in by_issn.get(identifier, []):
matches[(record["category"], record["source_row"])] = {**record, "match_method": "issn", "identity_confirmed": True}
for name in names:
for record in by_name.get(journal_key(name), []):
if record["issns"] and normalized and not normalized.intersection(record["issns"]):
return {"schema_version": 1, "entries": [], "status": "journal_identity_conflict",
"scope": "supplied_category_snapshot", "historical_category_confirmed": False, "checked_on": date.today().isoformat()}
key = record["category"], record["source_row"]
matches.setdefault(key, {**record, "match_method": "normalized_name", "identity_confirmed": False})
if len(matches) > 1:
status, output = "ambiguous_journal", []
elif matches:
status, output = "found", list(matches.values())
else:
status, output = ("not_found_in_k1_k2" if names or identifiers else "unknown_journal"), []
return {"schema_version": 1, "entries": output, "status": status,
"scope": "supplied_category_snapshot", "historical_category_confirmed": False,
"checked_on": date.today().isoformat()}
+98 -1
View File
@@ -778,7 +778,7 @@
}
}
@media (max-width: 620px) {
@media (max-width: 620px) {
.directory-table [data-column="full_name"] {
position: sticky;
left: 0;
@@ -815,4 +815,101 @@
.directory__field {
font-size: 13px;
}
}
.council {
display: grid;
grid-template-columns: minmax(0, 1fr);
gap: 24px;
color: #25313a;
}
.council__hero {
padding: clamp(24px, 4vw, 48px);
color: #f9f6f0;
background: #263640;
border-radius: 16px;
}
.council__title { margin: 0; font-family: Georgia, serif; font-size: clamp(29px, 4vw, 48px); line-height: 1.12; letter-spacing: -0.025em; }
.council__intro { margin: 16px 0 0; color: #e3e8e5; line-height: 1.55; }
.council__total { margin: 0; min-width: 160px; color: #e3e8e5; font-size: 14px; line-height: 1.4; }
.council__total strong { display: block; color: #f6d49b; font-size: 42px; font-variant-numeric: tabular-nums; line-height: 1; }
.council__criteria {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 16px;
padding-block: 6px 22px;
border-bottom: 1px solid #cdd4d5;
}
.council__criteria p { display: grid; align-content: start; gap: 5px; margin: 0; }
.council__criteria strong { font-size: 18px; font-variant-numeric: tabular-nums; }
.council__criteria span { color: #4c5b64; font-size: 13px; }
.council__notice { padding: 16px 20px; background: #f6efe2; border-radius: 10px; line-height: 1.55; }
.council__notice strong { color: #593b20; }
.council__list-heading { display: flex; align-items: baseline; justify-content: space-between; gap: 12px; }
.council__list-heading h3 { margin: 0; font-family: Georgia, serif; font-size: 27px; }
.council__list-heading p { margin: 0; color: #4c5b64; font-size: 14px; }
.council__list { display: grid; gap: 10px; }
.council__candidate { overflow: hidden; background: #fff; border: 1px solid #d6dddc; border-radius: 12px; }
.council__candidate[open] { border-color: #8fa8a5; }
.council__candidate-summary { display: grid; grid-template-columns: minmax(0, 1fr) auto 18px; align-items: center; gap: 20px; min-height: 76px; padding: 14px 20px; cursor: pointer; list-style: none; }
.council__candidate-summary::-webkit-details-marker { display: none; }
.council__candidate-summary:hover { background: #f3f7f5; }
.council__candidate-identity { display: grid; gap: 4px; min-width: 0; }
.council__candidate-identity strong { font-size: 17px; overflow-wrap: anywhere; }
.council__candidate-identity small, .council__candidate-count small { color: #4c5b64; font-size: 12px; }
.council__candidate-count { display: grid; gap: 2px; text-align: end; }
.council__candidate-count strong { font-size: 25px; font-variant-numeric: tabular-nums; line-height: 1; }
.council__candidate-cue { width: 9px; height: 9px; border-inline-end: 2px solid #345e59; border-bottom: 2px solid #345e59; transform: rotate(45deg); }
.council__candidate[open] .council__candidate-cue { transform: rotate(225deg); }
.council__candidate-body { padding: 20px; border-top: 1px solid #e4e9e8; }
.council__articles { display: grid; gap: 0; margin: 16px 0 0; padding-inline-start: 22px; }
.council__article { padding: 14px 4px; border-top: 1px solid #e7ebea; }
.council__article::marker { color: #5e746f; font-variant-numeric: tabular-nums; }
.council__article-heading { display: flex; justify-content: space-between; gap: 16px; line-height: 1.45; }
.council__article-heading strong { font-weight: 600; overflow-wrap: anywhere; }
.council__article-heading span { color: #4c5b64; font-variant-numeric: tabular-nums; }
.council__article-meta { display: flex; align-items: center; flex-wrap: wrap; gap: 6px 12px; margin-top: 9px; color: #4c5b64; font-size: 12px; }
.council__source { padding: 4px 8px; color: #244b46; background: #e7f0eb; border-radius: 4px; font-weight: 700; overflow-wrap: anywhere; }
.council__message { padding: 28px; background: #fff; border-radius: 12px; }
.council__message h3, .council__message h4 { margin: 0 0 8px; font-size: 19px; }
.council__message p { margin: 0; color: #4c5b64; line-height: 1.5; }
@media (max-width: 700px) {
.council__list-heading { align-items: start; flex-direction: column; }
.council__total strong { display: inline; margin-inline-end: 8px; font-size: 28px; }
.council__criteria { grid-template-columns: 1fr; gap: 14px; }
.council__candidate-summary { grid-template-columns: minmax(0, 1fr) auto 14px; gap: 10px; padding: 14px; }
.council__candidate-summary .council__candidate-identity { grid-column: 1; }
.council__candidate-cue { grid-column: 2; grid-row: 1; }
.council__candidate-summary { grid-template-columns: minmax(0, 1fr) 14px; }
.council__counts { grid-column: 1 / -1; justify-content: space-between; }
.council__candidate-count { text-align: start; }
.council__candidate-body { padding: 14px; }
}
.council__search { display: flex; align-items: end; flex-wrap: wrap; gap: 12px; }
.council__search .directory__field { flex: 1 1 240px; max-width: 520px; }
.council__notice summary { cursor: pointer; padding-block: 6px; }
.council__notice p { margin-bottom: 0; }
.council__counts { display: grid; grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr)); gap: clamp(8px, 1.5vw, 20px); }
@media (max-width: 700px) {
.council__counts { grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr)); row-gap: 14px; }
}
.council__candidate-count small { max-width: 105px; line-height: 1.4; }
.council__hint { margin: 0; color: #4c5b64; font-size: 14px; line-height: 1.5; }
.council__candidate-body .council__hint { margin-top: 12px; }
.council__evidence { display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 4px 20px; padding-inline-start: 18px; margin: 10px 0 0; color: #4c5b64; font-size: 13px; line-height: 1.5; }
.council__article-heading span { flex-shrink: 0; }
.council ::selection { background: #ccfbf1; color: #25313a; }
.council input { caret-color: #0f766e; }
.council a { text-underline-offset: 3px; }
.council__article { overflow-wrap: anywhere; }
@media (max-width: 400px) {
.council__title { font-size: clamp(23px, 7vw, 29px); overflow-wrap: anywhere; }
.council__article-heading { flex-direction: column; gap: 4px; }
}
+8 -2
View File
@@ -4,19 +4,25 @@
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<title>{% block title %}MIEM Employees{% endblock %}</title>
<link rel="stylesheet" href="/static/admin.css">
<link rel="stylesheet" href="/static/admin.css?v={{ frontend_version }}">
</head>
<body class="admin">
<a class="admin__skip-link" href="#main-content">Перейти к содержимому</a>
<header class="admin__header">
<h1 class="admin__brand"><a class="admin__brand-link" href="/admin">MIEM Employees</a></h1>
<h1 class="admin__brand"><a class="admin__brand-link" href="{{ '/admin/council' if public_page else '/admin' }}">MIEM Employees</a></h1>
<nav class="admin__nav">
{% if public_page %}
<a class="admin__link" href="/admin/council" aria-current="page">Диссертационный совет</a>
<a class="admin__link" href="/admin/login">Вход в админку</a>
{% else %}
<a class="admin__link" href="/admin"{% if request.url.path == "/admin" %} aria-current="page"{% endif %}>Обзор</a>
<a class="admin__link" href="/admin/directory"{% if request.url.path == "/admin/directory" %} aria-current="page"{% endif %}>Сотрудники</a>
<a class="admin__link" href="/admin/council"{% if request.url.path == "/admin/council" %} aria-current="page"{% endif %}>Диссертационный совет</a>
<a class="admin__link" href="/admin/runs"{% if request.url.path.startswith("/admin/runs") %} aria-current="page"{% endif %}>Запуски</a>
<form method="post" action="/admin/logout">
<button class="button button--ghost" type="submit">Выйти</button>
</form>
{% endif %}
</nav>
</header>
<main class="admin__main" id="main-content">
+141
View File
@@ -0,0 +1,141 @@
{% extends "base.html" %}
{% block title %}Диссертационный совет · MIEM Employees{% endblock %}
{% block content %}
<section class="council" aria-labelledby="council-title">
<header class="council__hero">
<div class="council__hero-copy">
<h2 class="council__title" id="council-title">Диссертационный совет</h2>
<p class="council__intro">Подбор сотрудников в диссертационный совет по техническим наукам. Публикации за последние пять лет сопоставляются с данными о квартилях и категориях журналов. Минимум — 9 работ для доктора наук и 20 для кандидата наук или PhD. Предварительный подсчёт и подтверждённые работы показаны отдельно.</p>
</div>
</header>
{% if error %}
<div class="council__message" role="alert">
<h3>{% if input_error %}Проверьте параметры оценки{% elif export_error %}Не удалось создать XLSX{% else %}Не удалось загрузить публикации{% endif %}</h3>
{% if input_error %}<p>{{ input_error }}</p>{% endif %}
<p>{% if export_error %}Не удалось выгрузить данные. Вернитесь к списку и попробуйте скачать файл позже.{% else %}Данные временно недоступны. Попробуйте обновить страницу позже.{% endif %}</p>
<a class="admin__link" href="/admin/council">Повторить загрузку</a>
</div>
{% else %}
{% if catalog_issues %}<div class="council__message" role="alert"><p>{{ catalog_issues|join('; ') }}. Повреждённые сведения не используются для зачёта.</p></div>{% endif %}
<details class="council__notice">
<summary><strong>Как рассчитываются показатели</strong></summary>
<p>Период оценки: {{ start.strftime('%d.%m.%Y') }} — {{ end.strftime('%d.%m.%Y') }}, последние пять лет относительно текущей даты Москвы. Для доктора наук применяется минимум 9 публикаций по пункту 5, для кандидата наук или PhD — 20 по пункту 6. Используется высшая обнаруженная степень; её документальное подтверждение проверяется отдельно.</p>
<p>Q1, Q2, К1, К2 и RSCI — предварительные показатели. Квартили определяются по данным ВШЭ, применимым данным каталогов и проверенным основаниям; категории К1/К2 — по сопоставлению журнала со справочниками ВАК. RSCI учитывается при наличии отдельной записи об этом основании; отметка РИНЦ сама по себе его не подтверждает. Сведения из профиля сотрудника дополняются внешними источниками.</p>
<p>ВСЕГО — число уникальных работ с основаниями Q1/Q2/К1/RSCI; для доктора наук учитывается также К2. Пересечения между основаниями не увеличивают итог. Для кандидата наук или PhD одной категории К2 недостаточно. Известные другие виды материалов не входят в этот подсчёт без отдельного подтверждения их допустимости.</p>
<p>«Подтверждено» — работы с проверенными видом материала, периодом и допустимым основанием. Для пограничных лет нужно уточнить дату публикации; текущая категория журнала не подтверждает его категорию в год выхода работы. «Требует проверки» означает, что для вывода не хватает подтверждений: например, степени, даты или основания зачёта работы. Это не означает, что у сотрудника нет нужных публикаций. Соответствие публикационному минимуму не означает автоматического включения в совет.</p>
<p>Фильтр «Специальность ВАК» подбирает сотрудников с хотя бы одной публикацией за пять лет в подходящем журнале К1. Связь определяется по журналу из Перечня ВАК на 15.09.2026, а не по содержанию статьи. Квартильные каталоги содержат ограниченные подборки и метрики 2025 года; они не подтверждают другие годы или текущую индексацию. Аналитическая связь журнала со специальностью и отдельное рассмотрение статьи показаны в публикациях.</p>
<p>«ЛК сотрудника ВШЭ» — количество публикаций из личного кабинета сотрудника за все годы. «Данные ВШЭ» — выгрузка из базы публикаций ВШЭ, которая дополняет сведения из личного кабинета. «Все публикации» объединяет оба источника без дублей за все годы и независимо от категории. При совпадении ФИО нескольких сотрудников данные ВШЭ не присваиваются автоматически. XLSX содержит всех найденных сотрудников и их публикации, включая другие страницы списка.</p>
</details>
<form class="council__search" method="get" action="/admin/council" role="search">
<label class="directory__field" for="council-specialty">Специальность ВАК
<select class="directory__input" id="council-specialty" name="specialty">
<option value="">Все специальности</option>
{% for item in specialties %}
<option value="{{ item.code }}"{% if specialty == item.code %} selected{% endif %}>{{ item.code }}. — {{ item.name }}</option>
{% endfor %}
</select>
</label>
<label class="directory__field" for="council-search">Поиск по ФИО
<input class="directory__input" id="council-search" name="q" type="search" value="{{ q }}" placeholder="Фамилия или полное имя">
</label>
<label class="directory__field">Сортировать по
<select class="directory__input" name="sort">
{% for value, label in [('full_name', 'ФИО'), ('confirmed_count', 'Подтверждено'), ('q1_count', 'Q1'), ('q2_count', 'Q2'), ('k1_count', 'К1'), ('k2_count', 'К2'), ('rsci_count', 'RSCI'), ('total_count', 'ВСЕГО'), ('db_count', 'ЛК сотрудника ВШЭ'), ('count', 'Все публикации')] %}
<option value="{{ value }}"{% if sort == value %} selected{% endif %}>{{ label }}</option>
{% endfor %}
</select>
</label>
<label class="directory__field">Направление
<select class="directory__input" name="direction">
<option value="asc"{% if direction == 'asc' %} selected{% endif %}>По возрастанию</option>
<option value="desc"{% if direction == 'desc' %} selected{% endif %}>По убыванию</option>
</select>
</label>
<button class="button" type="submit">Применить</button>
<button class="button button--secondary" type="submit" formaction="/admin/council/export.xlsx">Скачать XLSX</button>
{% if q %}<a class="admin__link" href="?specialty={{ specialty|urlencode }}&amp;sort={{ sort }}&amp;direction={{ direction }}">Сбросить поиск</a>{% endif %}
</form>
<div class="council__list-heading">
<h3>Сотрудники</h3>
<p role="status">{% if matched %}Показаны {{ offset + 1 }}–{{ [offset + limit, matched]|min }} из {{ matched }}{% else %}Найдено: 0{% endif %}{% if q or specialty %} · Всего в списке: {{ total }}{% endif %}</p>
</div>
{% if specialty %}<p class="council__hint">{{ specialty }}. — {{ specialty_name }}. Основания отмечены в публикациях каждого сотрудника.</p>{% endif %}
{% if candidates %}
<p class="council__hint">Откройте сотрудника, чтобы увидеть публикации, источники и основания. XLSX содержит всех найденных сотрудников и их публикации, включая другие страницы списка.</p>
<div class="council__list">
{% for candidate in candidates %}
<details class="council__candidate">
<summary class="council__candidate-summary">
<span class="council__candidate-identity"><strong>{{ candidate.name }}</strong><small>{{ candidate.degree }}{% if candidate.dismissed %} · Уволен{% endif %}</small><small>{{ candidate.assessment_status }} · подтверждено {{ candidate.confirmed_count }}{% if candidate.minimum is not none %} из {{ candidate.minimum }}{% endif %}</small></span>
<span class="council__counts">
<span class="council__candidate-count"><strong>{{ candidate.q1_count }}</strong><small>Q1</small></span>
<span class="council__candidate-count"><strong>{{ candidate.q2_count }}</strong><small>Q2</small></span>
<span class="council__candidate-count"><strong>{{ candidate.k1_count }}</strong><small>К1</small></span>
<span class="council__candidate-count"><strong>{{ candidate.total_count }}</strong><small>ВСЕГО (предв.)</small></span>
<span class="council__candidate-count"><strong>{{ candidate.db_count }}</strong><small>ЛК сотрудника ВШЭ</small></span>
<span class="council__candidate-count"><strong>{{ candidate.count }}</strong><small>Все публикации</small></span>
</span>
<span class="council__candidate-cue" aria-hidden="true"></span>
</summary>
<div class="council__candidate-body">
<p><strong>{{ candidate.assessment_status }}</strong>. Текущая степень: {{ candidate.selected_degree or 'не установлена' }}; документальное подтверждение: {{ 'есть' if candidate.degree_confirmed else 'нет' }}.</p>
<p>Пункт: {{ candidate.clause or 'не определён' }} · Минимум: {{ candidate.minimum if candidate.minimum is not none else 'нужна отрасль' }} · Подтверждено: {{ candidate.confirmed_count }} · Предварительно: {{ candidate.total_count }} · К2: {{ candidate.k2_count }} · RSCI: {{ candidate.rsci_count }}</p>
{% if candidate.assessment_reasons %}<ul class="council__evidence" aria-label="Причины проверки">{% for reason in candidate.assessment_reasons %}<li>{{ reason }}</li>{% endfor %}</ul>{% endif %}
{% if not candidate.articles %}<p class="council__hint">Доступных публикаций нет. Это не доказывает отсутствие работ сотрудника.</p>{% endif %}
{% if specialty %}<p class="council__hint">Публикаций по выбранной специальности: {{ candidate.specialty_count }}</p>{% endif %}
{% if candidate.profile_url %}<a class="admin__link" href="{{ candidate.profile_url }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Профиль на сайте ВШЭ</a>{% endif %}
{% if candidate.ambiguous %}<p class="council__hint">Есть сотрудники с одинаковым ФИО. Публикации из данных ВШЭ не присвоены автоматически; показаны записи из личного кабинета этого сотрудника.</p>{% endif %}
<ol class="council__articles">
{% for article in candidate.articles %}
<li class="council__article">
<div class="council__article-heading">
<strong>{{ article.title }}</strong>
<span>{{ article.year or 'Год не указан' }}</span>
</div>
<div class="council__article-meta">
{% for origin in article.origins %}<span class="council__source">{{ origin }}</span>{% endfor %}
<span>{{ article.type_label }}</span>
{% if article.doi_url %}<a class="admin__link" href="{{ article.doi_url }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">DOI</a>{% endif %}
{% if article.url %}<a class="admin__link" href="{{ article.url }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Публикация на сайте</a>{% endif %}
{% if article.rows %}<span>Строки выгрузки ВШЭ: {{ article.rows|join(', ') }}</span>{% endif %}
</div>
<ul class="council__evidence" aria-label="Критерии и подтверждения">
<li>Зачёт в подтверждённое число: {{ 'да' if article.confirmed else 'требует проверки' }}{% if article.publication_date %}; точная дата: {{ article.publication_date.strftime('%d.%m.%Y') }}{% endif %}</li>
<li>{{ article.thematic_status }}</li>
{% for criterion in article.criteria %}<li>{{ criterion }}</li>{% endfor %}
{% for reason in article.confirmation_reasons %}<li>{{ reason }}</li>{% endfor %}
{% for basis in article.confirmed_bases %}<li>{{ basis.basis }} · {{ basis.system or 'издание' }} · {{ basis.category or '' }} · {{ basis.metric or '' }} · применимо к {{ basis.applicable_year }} · {{ basis.source }}{% if basis.source_url %} <a class="admin__link" href="{{ basis.source_url }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Источник</a>{% endif %}</li>{% endfor %}
{% for record in article.catalog_records %}
<li>{{ record.name }} · {{ record.id }} · ISSN {{ record.issn or '—' }} / {{ record.eissn or '—' }} · {{ record.catalog }}
<ul>{% for metric in record.metrics %}<li>{{ metric.system }} · {{ metric.metric }} · {{ metric.category }}{% if metric.edition %} ({{ metric.edition }}){% endif %} · {{ metric.quartile }} · год метрики {{ metric.year }}{% if metric.release_year %}, выпуск {{ metric.release_year }}{% endif %} · {{ metric.source }}{% if metric.source_row %}, строка {{ metric.source_row }}{% endif %}{% if metric.source_pdf_page %}, страница {{ metric.source_pdf_page }}{% endif %}{% if metric.source_url %} <a class="admin__link" href="{{ metric.source_url }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Источник</a>{% endif %}</li>{% endfor %}
{% for text in record.thematic %}<li>{{ text }}</li>{% endfor %}
{% for url in record.passport_urls %}{% if url %}<li><a class="admin__link" href="{{ url }}" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Паспорт специальности</a></li>{% endif %}{% endfor %}</ul>
</li>
{% endfor %}
</ul>
</li>
{% endfor %}
</ol>
</div>
</details>
{% endfor %}
</div>
{% if matched > limit %}
<nav class="directory__pagination" aria-label="Страницы сотрудников">
{% if offset > 0 %}<a class="admin__link" href="?q={{ q|urlencode }}&amp;specialty={{ specialty|urlencode }}&amp;sort={{ sort }}&amp;direction={{ direction }}&amp;offset={{ offset - limit }}">Назад</a>{% endif %}
<span class="directory__page">{{ offset // limit + 1 }} / {{ (matched + limit - 1) // limit }}</span>
{% if offset + limit < matched %}<a class="admin__link" href="?q={{ q|urlencode }}&amp;specialty={{ specialty|urlencode }}&amp;sort={{ sort }}&amp;direction={{ direction }}&amp;offset={{ offset + limit }}">Далее</a>{% endif %}
</nav>
{% endif %}
{% else %}
<div class="council__message">
<h4>{% if q or specialty %}Сотрудники не найдены{% else %}Сотрудники с учёной степенью пока не найдены{% endif %}</h4>
<p>{% if q or specialty %}Попробуйте другую фамилию или специальность. Вспомогательный подбор по журналам К1 может скрывать сотрудников с другими основаниями и не является условием соответствия пунктам 5–6.{% else %}Для списка требуется обнаруженная либо документально подтверждённая степень доктора, кандидата наук или PhD.{% endif %}</p>
{% if q %}<a class="admin__link" href="?specialty={{ specialty|urlencode }}&amp;sort={{ sort }}&amp;direction={{ direction }}">Сбросить поиск</a>{% endif %}
</div>
{% endif %}
{% endif %}
</section>
{% endblock %}
+1 -1
View File
@@ -4,7 +4,7 @@
<meta charset="utf-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<title>Вход · MIEM Employees</title>
<link rel="stylesheet" href="/static/admin.css">
<link rel="stylesheet" href="/static/admin.css?v={{ frontend_version }}">
</head>
<body class="admin">
<main class="admin__main">
+3 -3
View File
@@ -1,3 +1,3 @@
APP_VERSION = "0.8.8"
FRONTEND_VERSION = "0.8.8"
BACKEND_VERSION = "0.8.8"
APP_VERSION = "0.18.1"
FRONTEND_VERSION = "0.18.1"
BACKEND_VERSION = "0.18.1"
+3
View File
@@ -1,6 +1,7 @@
services:
postgres:
image: postgres:16-alpine
restart: always
environment:
POSTGRES_DB: ${POSTGRES_DB:-miem_workers}
POSTGRES_USER: ${POSTGRES_USER:-miem}
@@ -15,6 +16,7 @@ services:
api:
build: .
restart: always
command: uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
env_file: .env
environment:
@@ -27,6 +29,7 @@ services:
worker:
build: .
restart: always
command: python -m app.worker
env_file: .env
environment:
+78
View File
@@ -0,0 +1,78 @@
# Подтверждения публикационных критериев совета
Страница и XLSX читают один результат сервиса. Правила и ограничения исходного материала описаны в `app/data/COUNCIL_CRITERIA.md`, каталогов — в `app/data/Q1_Q2_CATALOG_GUIDE.md`. Публичная страница и XLSX настроены на **технические науки**: для доктора — 9 публикаций, для кандидата/PhD — 20. Пятилетний период рассчитывается относительно текущей даты Москвы. Дата ходатайства, монографии и связанные причины проверки не отображаются; подтверждение степени, вида, периода и основания работ по-прежнему требуется. Внутренний сервис сохраняет правила других отраслей для проверки исходной инструкции.
По умолчанию `app/data/council_evidence.json` содержит пустой набор подтверждений. Это намеренно: профиль, данные ВШЭ и текущие списки журналов не заменяют документы. Без достаточных подтверждений вывод — «Требует проверки». Источники считаются неполными; отрицательное заключение из малого количества найденных работ не формируется.
## Хранение и привязка
Файл предназначен для проверенных администратором записей и не обслуживается как публичный файл. Он отделён от `current_data` и `raw_data`, которые перезаписывает парсер; миграция БД не требуется. Перед заменой заполненного файла сохраните его резервную копию. Не помещайте в репозиторий сканы дипломов, контакты, секреты и текст непубличных документов. В `source` храните короткую ссылку на запись проверки или публичный источник. Подтверждения степени целиком и их внутренние ссылки не выводятся публично; основания публикаций и ссылки `source_url` видны на странице и в XLSX.
Ключ сотрудника — точный `employees.profile_key`, не ФИО. Публикация привязывается внутри сотрудника по нормализованному DOI (`10.…`, без URL, в нижнем регистре) либо точному `employee_publications.source_hash`. Если записаны оба идентификатора, они должны обозначать одну работу. После изменения исходных записей проверяйте актуальность привязки; ФИО и нечёткое название не используются для ручных подтверждений. Несколько записей сохраняются как независимые доказательства; существенные конфликты дат, видов, категорий и идентичности требуют проверки.
Минимальный пример структуры (иллюстративные значения, не подтверждение реального сотрудника):
```json
{
"schema_version": 1,
"policy": {},
"employees": {
"staff:123": {
"degrees": [
{"degree": "Доктор технических наук", "source": "Запись проверки диплома", "checked_on": "2026-10-08"}
],
"publications": [
{
"doi": "10.1234/example",
"issns": ["0006-3835"],
"kind": "article",
"kind_evidence": {"source": "Карточка издателя", "checked_on": "2026-10-08"},
"publication_date": "2024-06-15",
"date_evidence": {"source": "Выходные данные статьи", "checked_on": "2026-10-08"},
"bases": [
{
"basis": "Q2",
"system": "Scopus",
"metric": "CiteScore",
"metric_year": 2024,
"category": "Applied Mathematics",
"applicable_year": 2024,
"source": "Проверенная таблица и идентичность журнала",
"source_url": "https://example.org/evidence",
"checked_on": "2026-10-08"
}
]
}
]
}
}
}
```
Для подтверждений обязательны непустой `source` и дата `checked_on` в формате `ГГГГ-ММ-ДД`. `kind` — `article`, `monograph` либо иной явно проверенный вид. `BOOK` или глава сами по себе монографию не подтверждают. Точную дату можно опустить: единственный согласованный внутренний год пятилетнего периода подтверждает период; оба пограничных года требуют точной даты. Некорректная дата и расхождения источников не разрешаются порядком записей. Ссылка `source_url` необязательна, разрешены только безопасные HTTP(S)-адреса без встроенных credentials.
`bases[].basis` — `К1`, `К2`, `RSCI`, `Q1` или `Q2`. `applicable_year` должен совпадать с подтверждаемым годом публикации. Для Q1/Q2 обязательны система, метрика, категория и год метрики. Допустимые системы: Web of Science, Scopus, PubMed, MathSciNet, zbMATH, Chemical Abstracts, Springer, GeoRef. Заполнение названия системы не устанавливает наличие квартильной методики в ней: администратор должен проверить применимость конкретной метрики и основания по инструкции. Простая индексация, РИНЦ, `hse_list` и числовой CiteScore не подтверждают основание. Если год метрики отличается от года публикации, `source` должен обосновывать применимость: сервис не распространяет снимок автоматически.
Для степени выбирается максимальный уровень по всему профилю и документально проверенным записям: доктор выше кандидата/PhD; последние имеют равный уровень. История остаётся видимой. Подтверждение кандидата не разрешает заменить неподтверждённого доктора пунктом 6. Подтверждения добавляют только после проверки документов выбранного уровня.
## Нормативные уточнения
До получения источника спорные границы, иные виды работ и период зачёта монографии не считаются подтверждёнными. После проверки исходного документа можно явно задать следующие записи в `policy`, каждая с `source` и `checked_on`:
- `boundary_dates`: `value: "inclusive"` разрешает обе точные граничные даты. По умолчанию подтверждаются только даты строго между ними. Если источник устанавливает разные режимы начала и конца, этот формат не подходит: требуется отдельная правка, границы пока оставляют на проверке.
- `monograph_period`: `value: "five_years"` либо `"all_years"` определяет период отдельного зачёта подтверждённых монографий. Без него монографический минимум не подтверждается.
- `publication_types`: `values: ["monograph", "chapter", ...]` разрешает явно проверенные дополнительные виды в общий публикационный минимум. Статьи учитываются при подтверждённом виде и основании. Не считайте исключение других видов нормативным запретом: допустимость пока не установлена. Монография отдельно и в общем числе может учитываться одновременно только после такого уточнения.
## Тематическое рассмотрение
Прямая и условная связь журнала — аналитическая подсказка, не подтверждение любой статьи. Текст условий не вычисляется по ключевым словам и не трактуется как AND/OR. Отсутствие журнала в подборке означает «не оценён», а `not_established` относится к конкретной оценённой паре и не запрещает междисциплинарную статью.
К записи публикации можно добавить `thematic_review` с полями `specialty_code`, `branch` (для публичной страницы — `технические`), `passport_id`, `passport_sha256`, `point_numbers` (числовой массив), `materials` (ссылки/описание проверенных материалов), `checked_conditions` (массив результатов проверки условий, допускается пустой массив), `result` (`confirmed` или `requires_check`), `source`, `checked_on`. Сервис проверяет выбранную специальность, отрасль, версию паспорта и номера направлений. Для 1.3.8 технический и физико-математический паспорта имеют отдельные ID и нумерацию; подмена отрасли не допускается. Оговорка 1.2.2 о названии диссертации не применяется автоматически к статье. Результат рассмотрения показывается отдельно и не вводит дополнительный числовой критерий.
## Каталоги и обновление
Читаются только JSON Q1/Q2 со схемами 1.0.0/1.1.0; журналы объединяются по ID, все категории и источники обеих подборок сохраняются. Сопоставление — по ISSN/eISSN; название служит проверкой идентичности, несовпадение требует рассмотрения. Перцентиль CiteScore: Q1 от 75, Q2 от 50 до 75; в JCR используется квартиль категории. Год метрики 2025 и год выпуска 2026 различаются. Снимок не распространяется на другие годы и не является белым списком: отдельное внешнее подтверждение допускается и вне каталога. Значение «текущая индексация не проверена» не означает отсутствия индексации.
Проверяются уникальность ID и пар, источники, паспорта, пункты, SHA-256 локальных PDF и безопасность относительных путей. Повреждённый снимок не даёт оснований и показывается как требующий проверки; второй исправный снимок сохраняется. Связь К1 со справочником специальностей проверяется по SHA-256. К1 и К2 остаются предварительными снимками категории; ручное основание должно иметь свой применимый год и источник. Подбор специальности по К1 остаётся вспомогательным и может скрывать сотрудников с иными основаниями; он не является условием пунктов 5–6.
Для обновления К2 используйте существующий экстрактор: `python scripts/extract_k1_journals.py "app/data/ВАК категории.pdf" --category К2 --output app/data/k2_journals.json`. Строки, даты, алиасы и SHA-256 сохраняются, К1 не изменяется. После изменения JSON/PDF пересоберите образ и пересоздайте API: справочники и подтверждения кешируются в процессе.
+99
View File
@@ -0,0 +1,99 @@
# Проверка импорта на изолированном PostgreSQL
Запускается средствами проекта: pytest, SQLAlchemy, psycopg и отдельный Docker
Compose. Не использует production Compose, `.env`, SSH или данные сотрудников.
PostgreSQL 16 и runner работают в отдельной `internal`-сети без опубликованных
портов. Данные PostgreSQL находятся в tmpfs, без постоянных volumes. Базы:
`miem_import_test` и `miem_crawl_test`. Все сотрудники, статьи и credentials
синтетические; тестовые пароли непригодны для реальных систем.
Dockerfile копирует только нужный код и requirements. Его отдельный dockerignore
исключает `.git`, `.env`, файлы ключей/credentials, CSV владельца, данные
`app/data` и остальные файлы workspace. Runtime не получает переменные хоста.
CLI subprocess дополнительно получает только явно заданные тестовые libpq
параметры; `.pgpass`/service-файлы отключены. Не изменяйте адрес `postgres-test`
или имена тестовых БД для подключения к существующему серверу.
Синтетическая роль `import_test` создаётся только init-скриптом одноразового
тестового кластера. Fixture выдаёт ей документированные column grants и USAGE
sequence. Проверяется отсутствие CREATE схемы, INSERT сотрудников, DELETE
публикаций и sequence UPDATE. Это не создание временного доступа к рабочей БД.
Таблицы создаются моделью приложения и очищаются только в тестовых БД.
HTTP заблокирован test fixture; входные профили полного обхода подставляются
локально. Это проверяет настоящий SQL, транзакции, savepoint и сериализацию JSON,
но не парсинг сайта ВШЭ. Fixtures SQLite и подмена psycopg для интеграционных
тестов не используются.
## Что проверяется
1. Dry-run: все строки всех таблиц и состояния sequences совпадают до/после.
2. Apply: одна вставка, одно обновление, пропуск отсутствующего сотрудника.
3. Повторный импорт: ноль INSERT/UPDATE, неизменные таблицы/sequences.
4. CHECK constraint тестовой БД вызывает ошибку третьего действия после UPDATE
и успешного INSERT; все строки возвращаются в исходное состояние. Sequence
может продвинуться при rollback — это ожидаемое поведение PostgreSQL.
5. Обновление только года без raw_data сохраняет существующий JSONB.
6. Поздние строки CSV дополняют метаданные; первое непустое значение сохраняется
при конфликте, отчёт содержит названия конфликтующих полей. Повтор идемпотентен.
7. Два последовательных crawl сохраняют CSV-статью, отсутствующую у ВШЭ;
появившаяся статья получает HSE ID без второй записи и потери метаданных.
8. Полный `run_crawl` обрабатывает двух сотрудников. Два HSE ID на одну CSV-запись
откатывают savepoint первого, сохраняя JSONB, авторов, ID, хеш и updated_at;
публикация второго сохраняется. Проверяются обе очередности ID и уже
установленная привязка; неоднозначность отражается в CrawlError.
Всего 10 PostgreSQL-тестов (восьмой сценарий параметризован). В обычном
`python -m pytest -q` они пропускаются. Opt-in `MIEM_POSTGRES_INTEGRATION=1`
разрешён только с точным тестовым DATABASE_URL Compose-проекта.
## Команды владельцу
Выполняйте на локальной машине с Docker Engine/Compose v2 из корня репозитория
после независимого ревью. Команды явно выбирают локальный Unix socket и очищают
наследуемое окружение. Для Docker Desktop/Windows используйте Linux/WSL с
доступным локальным `/var/run/docker.sock`. Для отдельного стенда на VPS используйте
[отдельную инструкцию](postgresql-import-vps.md) и `compose.vps.yml`: этот локальный
Compose не предназначен для запуска на сервере с работающими сервисами.
Первый шаг:
```sh
env -i PATH="$PATH" docker --host unix:///var/run/docker.sock version
```
Ожидается exit code 0 и секции `Client` и `Server`. `command not found`,
`permission denied` или только Client с ошибкой подключения означает, что
до запуска этого варианта нужен локальный Docker. При его отсутствии сначала
выполните только read-only диагностику из инструкции VPS.
Дальнейшие точные команды сохранены здесь для воспроизводимого запуска:
```sh
env -i PATH="$PATH" docker --host unix:///var/run/docker.sock compose --env-file /dev/null --project-name miem-publication-integration -f tests/postgres/compose.yml config --quiet
env -i PATH="$PATH" docker --host unix:///var/run/docker.sock compose --env-file /dev/null --project-name miem-publication-integration -f tests/postgres/compose.yml build tests
env -i PATH="$PATH" docker --host unix:///var/run/docker.sock compose --env-file /dev/null --project-name miem-publication-integration -f tests/postgres/compose.yml up --abort-on-container-exit --exit-code-from tests
```
Первые две команды проверяют Compose и собирают runner с уже используемыми
зависимостями. Сборка/скачивание образов требуют registry/PyPI, но тестовая
runtime-сеть не имеет внешнего доступа и запросов к ВШЭ нет. При успехе третьей
команды ожидаются `10 passed` и exit code 0. Фактическую совместимость образа,
column grants и PostgreSQL можно считать подтверждённой **только после такого
выполнения**, не по unit-тестам или статическому чтению файлов.
После сохранения вывода тестов удалите именно этот тестовый проект:
```sh
env -i PATH="$PATH" docker --host unix:///var/run/docker.sock compose --env-file /dev/null --project-name miem-publication-integration -f tests/postgres/compose.yml down
```
Это уничтожит только синтетические данные в tmpfs тестового PostgreSQL. Не
используйте `docker system prune`, production Compose или удаление рабочих
volumes. Перед повторным прогоном выполните этот же `down`, чтобы следующий
кластер начинался с чистого init.sql; не запускайте два прогона одновременно.
## Статус подготовки
В среде подготовки Docker отсутствует; настоящие PostgreSQL-тесты не запускались.
Локально доступны только unit-тесты, проверка Python и статические проверки.
Production/VPS и доступ к рабочей БД не изменялись.
+153
View File
@@ -0,0 +1,153 @@
# PostgreSQL-проверка на отдельном стенде VPS
Команды выполняет владелец под root. Подготовка не подключается к VPS и не
запускает стенд. Не используйте production Compose/`.env`, Docker context,
volumes, сети, mounts или production credentials. Никаких production-ролей БД,
SSH-ключей и правил firewall эти команды не создают и не изменяют.
## Сначала только read-only проверка
Следующий блок не создаёт контейнеров, не скачивает образов и не меняет данные.
Docker CLI использует локальный Unix socket и очищенное окружение; конфигурация
CLI указывает на отдельный каталог, который здесь не создаётся.
```sh
free -h
nproc
uptime
df -h / /var/lib/docker
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock info --format 'CPUs={{.NCPU}} RAM_bytes={{.MemTotal}} cgroup={{.CgroupVersion}} DockerRootDir={{.DockerRootDir}} warnings={{json .Warnings}}'
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock compose version
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock stats --no-stream --format 'table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemUsage}}\t{{.PIDs}}'
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock image inspect postgres:16-alpine python:3.12-slim miem-publication-integration-postgres:pr55 miem-publication-integration-runner:pr55 --format '{{.RepoTags}} id={{.Id}} revision={{index .Config.Labels "org.opencontainers.image.revision"}}'
```
Как читать результат:
- `free`: нужна колонка **available**, а не только free. Предварительный запас —
не менее 2 GiB: стенд ограничен суммарно 1 GiB, ещё минимум 1 GiB остаётся
системе/сервисам. Это ориентир, решение зависит от их нагрузки и пиков.
- `nproc` и `uptime`: сравните число CPU и load average. Постоянный load на уровне
числа CPU или выше — основание отложить тест, а не останавливать сервисы.
- `df`: желательно не менее 4 GiB свободно для загрузки образов и запаса работы
Docker. Если DockerRootDir отличается от `/var/lib/docker`, отдельно выполните
`df -h` для показанного каталога. Не используйте prune для освобождения места.
- `stats`: показывает потребление уже работающих контейнеров, но не их пиковые
требования. Docker warnings о недоступных memory/swap/cgroup limits нужно
устранить до запуска; без действующих лимитов этот вариант не запускать.
- `image inspect`: существующие образы показывают tags, ID и revision.
`No such image` означает отсутствие образа, **не** разрешение на pull/build.
Для запуска нужны два образа `miem-publication-integration-*:pr55` с revision
проверенного commit PR #55. Base-образы нужны только для сборки, не для самого
запуска уже подготовленного стенда.
Пришлите только этот диагностический вывод. Не присылайте `docker inspect`
production-контейнеров целиком, env, конфигурации подключения или секреты.
До оценки ресурсов и завершения независимого review остальные действия ниже
не выполнять.
## Изоляция и лимиты подготовленного стенда
Используется только `tests/postgres/compose.vps.yml`, не override production или
локального Compose. Project name фиксирован:
`miem-publication-integration-vps`.
| Ресурс | Лимит / область |
|---|---|
| PostgreSQL | Отдельный контейнер `postgres-test`, 0.5 CPU, 512 MiB RAM, без дополнительного swap, 128 процессов |
| PostgreSQL настройки | shared_buffers 64 MiB, max_connections 12 |
| Test runner | 0.5 CPU, 512 MiB RAM, без дополнительного swap, 128 процессов; UID 65534, read-only rootfs, no-new-privileges, без capabilities |
| Данные PostgreSQL | Только named volume `miem-publication-integration-vps_pgdata`; local driver tmpfs до 256 MiB |
| Временные файлы runner | tmpfs `/tmp` до 128 MiB; входят в memory limit контейнера |
| Сеть | Только `miem-publication-integration-vps_isolated`, internal; опубликованных портов нет |
| Логи | json-file, до 5 MiB на контейнер, один файл |
Volume с tmpfs выбран намеренно: отдельное имя для адресной очистки и предел
размера синтетических данных. Данные не сохраняются после остановки/размонтирования.
Образы содержат только код и синтетический init.sql. Host bind mounts,
Docker socket, production networks и env_file отсутствуют. Docker socket
доступен только CLI владельца на хосте, ни одному контейнеру он не передаётся.
Нет restart policy. Pull запрещён; ресурсы не создаются автоматически при
отсутствии заранее подготовленного образа.
Лимиты процесса сборки/загрузки образов отличаются от runtime: Compose CPU/RAM
limits **не ограничивают Docker build**. Поэтому на VPS с рабочими сервисами
не выполняйте незапланированную сборку. Если готовых образов нет, отдельно
согласуйте место сборки и окно загрузки после read-only диагностики.
## Подготовка образов после review (не запуск стенда)
На отдельной согласованной машине сборки с Docker, из проверенной копии PR #55,
укажите полный SHA проверенного commit в переменной `TEST_COMMIT` (не секрет).
Сначала `git status --short` должен быть пустым, `git rev-parse HEAD` — совпадать
с TEST_COMMIT. Это не команды для немедленного выполнения на VPS.
```sh
git status --short
git rev-parse HEAD
env -i PATH="$PATH" docker --host unix:///var/run/docker.sock build --label org.opencontainers.image.revision="$TEST_COMMIT" -t miem-publication-integration-runner:pr55 -f tests/postgres/Dockerfile .
env -i PATH="$PATH" docker --host unix:///var/run/docker.sock build --label org.opencontainers.image.revision="$TEST_COMMIT" -t miem-publication-integration-postgres:pr55 -f tests/postgres/Dockerfile.postgres tests/postgres
env -i PATH="$PATH" docker --host unix:///var/run/docker.sock image save --output miem-publication-integration-images.tar miem-publication-integration-postgres:pr55 miem-publication-integration-runner:pr55
sha256sum miem-publication-integration-images.tar tests/postgres/compose.vps.yml
```
Dockerfile-specific ignore-файлы исключают секреты, реальные CSV и остальные
файлы workspace из обоих контекстов сборки. Передайте владельцу только архив
этих двух образов и `compose.vps.yml` с проверенными SHA256, без полного workspace
и `.env`. Транспорт выбирает владелец; инструкция не получает SSH/production
credentials. Base-образы могут скачиваться только на согласованной машине сборки.
На VPS после оценки ресурсов/отдельного разрешения владельца: файлы размещаются
в `/root/miem-publication-integration`, Compose переименован в `compose.vps.yml`,
архив — в `images.tar`. Проверка checksum должна совпасть с источником.
```sh
install -d -m 700 /root/miem-publication-integration /root/miem-publication-integration/docker-config
sha256sum /root/miem-publication-integration/images.tar /root/miem-publication-integration/compose.vps.yml
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock image load --input /root/miem-publication-integration/images.tar
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock image inspect miem-publication-integration-postgres:pr55 miem-publication-integration-runner:pr55 --format '{{.RepoTags}} id={{.Id}} revision={{index .Config.Labels "org.opencontainers.image.revision"}}'
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock compose --env-file /dev/null --project-name miem-publication-integration-vps -f /root/miem-publication-integration/compose.vps.yml config --quiet
```
Проверьте отсутствие уже существующих ресурсов с этим project name. Если они
есть, выясните их назначение; не запускайте второй стенд и не удаляйте чужие
ресурсы. Следующие команды только читают labels Docker Compose:
```sh
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock ps -a --filter label=com.docker.compose.project=miem-publication-integration-vps
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock network ls --filter label=com.docker.compose.project=miem-publication-integration-vps
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock volume ls --filter label=com.docker.compose.project=miem-publication-integration-vps
```
## Запуск и адресная очистка (пока не выполнять)
Только после согласования владельцем ресурсов и проверенного состава стенда:
```sh
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock compose --env-file /dev/null --project-name miem-publication-integration-vps -f /root/miem-publication-integration/compose.vps.yml up --no-build --pull never --abort-on-container-exit --exit-code-from tests
```
Ожидаемый успех — `10 passed`, exit code 0. Сохраните вывод/код выхода и логи:
```sh
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock compose --env-file /dev/null --project-name miem-publication-integration-vps -f /root/miem-publication-integration/compose.vps.yml logs --no-color > /root/miem-publication-integration/test.log
```
**Следующая команда удаляет контейнеры, внутреннюю сеть и named volume именно
этого теста; все его синтетические данные будут потеряны.** Перед ней сохраните
отчёт. Она не затрагивает ресурсы других Compose-проектов:
```sh
env -i PATH="$PATH" docker --config /root/miem-publication-integration/docker-config --host unix:///var/run/docker.sock compose --env-file /dev/null --project-name miem-publication-integration-vps -f /root/miem-publication-integration/compose.vps.yml down --volumes
```
Не используйте `--remove-orphans`, `docker system prune`, общие rm/rmi/volume prune
или down рабочего проекта. Base-образы и образы теста оставьте: они могут быть
общими для других проверок. Архив и журнал также не удаляются этой командой.
Для подтверждения очистки повторите три read-only команды с project label:
в выводе должны остаться только заголовки.
## Статус
VPS-стенд не запускался, Docker/Compose-проверка не выполнялась в среде
подготовки из-за отсутствия Docker. PostgreSQL-интеграция ещё не подтверждена.
+133
View File
@@ -0,0 +1,133 @@
# Запись публикации в БД
Объект `EmployeePublication`, таблица `employee_publications`. Одна запись относится к одному сотруднику; одна работа у нескольких соавторов может иметь несколько записей с одним DOI. Типы ниже указаны для PostgreSQL; в SQLite JSONB представлен JSON.
| Поле | Тип | Обязательное | Назначение |
|---|---|:---:|---|
| `id` | integer | Да | Первичный ключ |
| `employee_id` | integer | Да | Внешний ключ `employees.id`; удаление сотрудника удаляет связанные записи |
| `publication_id` | varchar(64) | Нет | Идентификатор публикации в источнике ВШЭ |
| `title` | text | Да | Название |
| `year` | integer | Нет | Год публикации |
| `publication_type` | varchar(64) | Нет | Тип материала: ARTICLE, CHAPTER, BOOK, PREPRINT и другие |
| `language` | varchar(16) | Нет | Язык |
| `status` | integer | Нет | Код статуса из источника |
| `url` | text | Нет | Основная ссылка |
| `doi_url` | text | Нет | DOI или ссылка DOI |
| `other_url` | text | Нет | Дополнительная ссылка |
| `document_url` | text | Нет | Ссылка на документ |
| `citation_text` | text | Нет | Библиографическое описание |
| `quartiles` | jsonb | Нет | Квартили Q1–Q4 с системой, годом метрики, источником и результатом поиска |
| `vak_categories` | jsonb | Нет | Результат проверки журнала по предоставленным спискам К1/К2, способ идентификации и источник |
| `annotation` | jsonb | Нет | Аннотация |
| `description` | jsonb | Нет | Структурированное описание |
| `authors` | jsonb | Нет | Список авторов |
| `raw_data` | jsonb | Нет | Исходные данные, включая обогащение из данных ВШЭ |
| `source_hash` | varchar(64) | Да | Хеш исходной записи |
| `created_at` | timestamptz | Да | Создание записи |
| `updated_at` | timestamptz | Да | Обновление записи |
Уникальны пары `(employee_id, publication_id)` и `(employee_id, source_hash)`. Индексы: `employee_id`, `publication_id`, `doi_url`, `year`, `publication_type`. Атрибут ORM `employee` ссылается на объект сотрудника и отдельным столбцом не является.
## Поле квартилей
`NULL` означает, что обогащение ещё не выполнялось. После проверки поле содержит объект со схемой версии 1. Пустой `entries` означает отсутствие найденного квартиля; причина сохраняется в `lookup`. Пустой результат не равнозначен Q4 и не доказывает отсутствие индексации.
Пример структуры (иллюстративные данные):
```json
{
"schema_version": 1,
"entries": [
{
"system": "Scopus",
"quartile": "Q2",
"doi": "10.1234/example",
"metric": "CiteScore",
"metric_year": 2024,
"publication_year": 2024,
"category": "Applied Mathematics",
"journal": "Название журнала",
"issns": ["0006-3835"],
"source": "Название проверенного источника",
"source_url": "https://example.org/metrics",
"checked_on": "2026-10-08"
}
],
"lookup": {
"doi": "10.1234/example",
"status": "found",
"requested_year": 2024,
"checked_on": "2026-10-08"
}
}
```
- `entries` сохраняет все найденные категории и системы отдельно, без выбора одного «лучшего» квартиля вместо остальных. Возможные системы: Scopus, Web of Science, SCImago. Метрики CiteScore, JCR и SJR не подменяют друг друга. При наличии только лучшего квартиля SJR используется метрика `SJR best quartile`, категория остаётся `null`.
- Каждое основание хранит собственный `doi`. При дополнении старого payload основания без этого ключа получают DOI из прежнего `lookup` до его обновления; при отсутствии прежнего DOI сохраняется `null`. Новый общий `lookup` не перепривязывает прежние записи. DOI данных ВШЭ берётся из их собственных исходных метаданных.
- Перед использованием в счётчиках основание сверяется с текущими DOI, журналом и ISSN публикации. Конфликт исключает это основание и выводится как причина перепроверки; доказательства сохраняются. Совпадающий ISSN позволяет подтвердить переименование журнала, но не снимает конфликт DOI. Основание без проверяемой привязки не засчитывается по одному совпадению года. Это также относится к обратному чтению `raw_data.csv_enrichment`.
- Значения `Квартиль scopus` и `Квартиль wos` из `raw_data.csv_enrichment` переносятся в отдельные записи Q1–Q4. Их точная метрика и год метрики неизвестны: `metric` и `metric_year` остаются `null`. Год публикации не объявляется годом метрики. Исходное обогащение не удаляется.
- При поиске новых значений журнал определяется по DOI через [Crossref](https://www.crossref.org/documentation/retrieve-metadata/rest-api/), а при отсутствии записи — через публичный [DataCite API](https://support.datacite.org/docs/rest-api). ISSN связывает журнал с рейтингом. Проверяются идентичность DOI, тип материала и соответствие года публикации данным DOI. Книге или главе не присваивается журнальный квартиль по одному похожему названию. Препринт DataCite не получает квартиль журнала связанной статьи автоматически.
- Для старого ISSN допускается подтверждённая преемственность названия по официальному [списку Scopus за август 2026](https://downloads.ctfassets.net/o78em1y1w4i4/7xtaTxNiNcWRTeZkV86eNy/69cf2d506c905dc299531fdc93049dbb/ext_list_Aug_2026.xlsx). Нужны явная связь Continued as/Continues и единственное связанное название, совпадающее с журналом в ответе DOI. Похожесть названий не используется. Исходные ISSN Crossref сохраняются; дополнительные ISSN для рейтинга и ссылка на историю записываются отдельно в `lookup`, ссылка `journal_identity_source_url` также сохраняется в найденных квартилях.
- Для каждой системы сначала используется метрика за год публикации. При явно разрешённом `--allow-latest` и отсутствии исторической метрики допускается последний доступный год: он остаётся в `metric_year`, а результат имеет статус `found_latest`. Все категории CiteScore/JCR и SJR сохраняются вместе; разные системы могут иметь разные годы метрики. Это последний год в доступных проверенных источниках, а не обещание глобально самого нового рейтинга.
- Источники: проверяемые каталоги проекта (CiteScore/JCR) и исторические SJR-данные [Universidad de Extremadura](https://opendata.unex.es/dataset/revistas-cientificas-2025) за 2009–2025. Портал указывает SCImago как автора и поддерживающую организацию и публикует данные по CC BY 3.0; атрибуция и ссылка сохраняются в каждой записи. [SJR](https://www.scimagolab.com/products/sjr-scimago-journal-country-rank/) хранится с системой SCImago, даже несмотря на происхождение исходных данных из Scopus.
`lookup` также может содержать полученные по DOI тип материала, названия журнала, ISSN, годы и ссылку на регистратора DOI. Состояния поиска:
| Статус | Значение |
|---|---|
| `found` | Найдена метрика за год публикации |
| `found_latest` | Использован другой, последний доступный год |
| `missing_doi` / `invalid_doi` | DOI отсутствует или некорректен |
| `doi_not_found` / `doi_lookup_failed` | DOI не найден в Crossref и DataCite / источник не ответил успешно; DOI может относиться к другому регистратору |
| `doi_identity_conflict` | Ответ источника относится к другому DOI |
| `not_journal_article` | DOI относится к материалу, не определённому как журнальная статья |
| `missing_publication_year` / `publication_year_conflict` | Год неизвестен / отличается от годов источника DOI |
| `missing_journal_issn` | Журнал по ISSN не установлен |
| `journal_identity_conflict` | Идентификаторы связываются с несколькими журналами |
| `ranking_category_conflict` | Сведения о категориях SJR противоречат друг другу |
| `historical_quartile_unavailable` | Проверенные источники не дали допустимой метрики |
## Миграция и обогащение
Миграции `migrations/010_publication_quartiles.sql` и `migrations/011_publication_vak_categories.sql` добавляют nullable JSONB-поля без удаления или перезаписи данных. Инициализация приложения также добавляет поля на существующей схеме PostgreSQL/SQLite. Обогащение не запускается при старте API или обработке HTTP-запроса.
Перед изменением заполненной БД создать и проверить резервную копию. Подключение инструмента — только через `DATABASE_URL` из окружения; `.env` и файлы с credentials инструмент не читает. Не передавать секреты в аргументах и не коммитить отчёты, кэши и резервные копии.
Сначала выполнить предварительное сравнение без записи, затем перенос известных значений:
```sh
python scripts/enrich_publication_quartiles.py --cache-dir .impeccable/quartiles/cache --report .impeccable/quartiles/hse-plan.json
python scripts/enrich_publication_quartiles.py --apply --cache-dir .impeccable/quartiles/cache --report .impeccable/quartiles/hse-applied.json
```
Затем проверить DOI у записей без квартиля. Для предварительного сравнения убрать `--apply`:
```sh
python scripts/enrich_publication_quartiles.py --apply --lookup-doi --all-systems --check-vak --sjr-history --allow-latest --workers 4 --cache-dir .impeccable/quartiles/cache --report .impeccable/quartiles/doi-applied.json
```
Для проверки смены ISSN добавить `--scopus-title-history /путь/ext_list_Aug_2026.xlsx`. Используется конкретный официальный снимок: SHA-256 `11e81f686401c89fbef28de31d1880388bb7122f35c89e09db6e1848237e9afb`; несоответствующий файл отклоняется. Это список названий и их истории, не источник квартилей.
`--all-systems` проверяет также публикации с уже известным квартилем: добавляются остальные доступные системы и предметные категории. Без этого флага проверяются записи без квартиля, ранее найденные последние метрики и заполненные основания с изменившейся или неподтверждённой привязкой. Новые доказательства дополняют список, не удаляя прежние. Несколько категорий с одинаковым Q1 сохраняются отдельно; один квартиль не заменяет остальные.
## Поле категорий ВАК
`vak_categories` имеет `schema_version: 1`, массив `entries`, `status`, `scope: "supplied_category_snapshot"`, `historical_category_confirmed: false` и дату `checked_on`. `NULL` — проверка ещё не проводилась. В каждом совпадении сохраняются `category` (К1/К2), каноническое название журнала, название и SHA-256 источника, строка источника, дата категоризации, ISSN при наличии, `match_method` и `identity_confirmed`.
Проверяются `k1_journals.json` и `k2_journals.json`, извлечённые из предоставленного документа «ВАК категории.pdf». Для К1 доступна дополнительная идентификация по ISSN из `k1_specialties.json`; её источник, SHA-256 и дата списка сохраняются отдельно. В проверку передаются ISSN/eISSN исходного `raw_data`, данных ВШЭ и актуального ответа DOI; исходные идентификаторы используются и без сетевого поиска или DOI. Ответ, сохранённый для другого DOI, не считается актуальным источником идентификаторов. Поиск К2 в текущих данных выполняется по нормализованному названию и явным административным переименованиям. Транслитерация, похожесть названий и предположение о соответствии русской и переводной версии не используются.
- `match_method: "issn"`, `identity_confirmed: true` — журнал идентифицирован по ISSN.
- `match_method: "normalized_name"`, `identity_confirmed: false` — название совпало со списком; идентичность по ISSN не подтверждена. Это предварительное совпадение.
- `status: "found"` — одно совпадение; `ambiguous_journal` или `journal_identity_conflict` — неоднозначность/конфликт, категория автоматически не выбирается.
- `not_found_in_k1_k2` — совпадений в этих двух снимках нет; это не доказывает отсутствие журнала в ВАК или наличие К3. `unknown_journal` — данных для идентификации журнала нет.
Дата категоризации в документе не объявляется датой всего снимка, а категория по имеющемуся списку не подтверждает её наличие в год публикации. Книги и главы не становятся журнальными статьями из-за совпадения названия. Проверка К1/К2 не является подтверждением зачёта конкретной работы по критериям совета.
`--check-vak` сохраняет этот результат в отдельном поле. Уже заполненные отличающиеся значения не перезаписываются; число таких случаев отражается в `vak_existing_value_kept`. Их нужно отдельно сравнить с актуальными источниками. Проверить результаты и причины неоднозначности до использования данных в заключении.
Запросы DOI кэшируются по нормализованному DOI и переиспользуются для соавторов. Ошибки сети допускают повторную попытку; для полного обновления ранее найденных ответов использовать новый каталог кэша. Исторические рейтинги запрашиваются только для ISSN найденных журналов; ошибки источника отражаются в `ranking_failures` отчёта. Существующие квартильные записи не перезаписываются; повторный перенос не дублирует доказательства только из-за новой даты проверки. Перед записью инструмент проверяет, что публикация не изменилась параллельно; при изменении пропускает её и фиксирует `concurrent_change_skipped`. Коммит выполняется по публикациям: прерванную обработку можно возобновить. Проверить итоговый отчёт и полноту переноса после завершения.
Парсер сохраняет `quartiles`, обновляя остальные исходные поля публикации. Страница совета читает отдельное поле с обратной совместимостью для исходных данных ВШЭ. В предварительные Q1/Q2 совета попадают Scopus/Web of Science с применимым годом; последние метрики другого года и SJR автоматически не превращаются в исторический зачёт или документальное подтверждение критериев.
Миграция и обогащение локальной БД не обновляют production. Порядок переноса только недостающих данных в production и сохранения его заполненных значений описан в README.
+312
View File
@@ -0,0 +1,312 @@
# Разовый импорт публикаций
Инструмент: `scripts/import_publications.py`. Он не импортирует приложение, не читает
`.env`, не вызывает `init_db`, не создаёт таблиц и не удаляет записи. Подключение
берётся только из libpq environment/service, настроенных владельцем. Production в
рамках подготовки не проверялся и не изменялся.
Локальные проверки: синтетические сотрудники, повторный запуск, дубликаты,
неоднозначности, конфликты DOI/года, сохранение заполненных значений и
транзакционный путь на тестовом соединении (read-only / rollback при второй
ошибочной вставке / успешный commit). Прогон на настоящем PostgreSQL и проверка
grants не выполнялись; первый owner-run dry-run с read-only ролью обязателен.
## Вход и сопоставление
Файл владельца `Статьи.csv`: UTF-8 с возможным BOM, разделитель `;`, 1797 записей,
SHA256 `1f236be56d99677b1403df29a4c1d3a7e6d10cb90bd355d678201a027921b0ce`.
Обязательные колонки: `Название публикации`, `Год`, `DOI`, `Авторы НИУ ВШЭ`.
Номер строки в отчёте — номер CSV-записи с заголовком, а не физической строки.
Сотрудник сопоставляется по полному ФИО: Unicode NFKC, регистр, пробелы и ё/е.
Учитываются все существующие статусы; новые сотрудники не создаются. Ноль
совпадений → `employee_not_found`, несколько → `ambiguous_employee`. Инициалы,
переводы, перестановки слов и приблизительные совпадения не используются.
Публикация сопоставляется **внутри конкретного сотрудника** по нормализованному DOI
или полному названию и году. Отсутствующий год БД допускает заполнение при
совпадении названия. Если эти способы указывают на разные записи, импорт
пропускается (`ambiguous_publication`). Разные заполненные DOI или годы —
`doi_conflict` / `year_conflict`. Существующие дубликаты не объединяются и не
удаляются. Одна статья у разных сотрудников — предусмотренные моделью авторские
связи, а не дубли внутри карточки.
Повтор CSV внутри сотрудника не создаёт записи. Каждая поздняя строка дополняет
ещё пустые метаданные; первый непустой источник имеет приоритет, в том числе
ранее сохранённое значение БД. Повтор без изменений — `csv_duplicate`, дополнение
запланированной вставки — `merged_csv_duplicate`. При конфликте непустых
метаданных первое значение сохраняется; остальные пустые поля всё равно
дополняются. Отчёт содержит `metadata_conflict_first_value_kept`, список
`conflict_fields` (только названия полей, без значений) и сводный счётчик
`metadata_conflicts`. Конфликт DOI/года идентификации по-прежнему пропускает
всю связь. Если строка без DOI была запланирована первой, следующая строка с
DOI может дополнить ту же вставку. При повторном запуске уже заполненные записи дают
`already_present`. Хеш новой записи детерминирован по сотруднику и DOI либо
названию/году. `source_hash` существующих записей не меняется.
Пустые ячейки ничего не стирают. Пустые название/авторы, некорректный год
(допустимо 1000–9999) или DOI пропускаются как `invalid_fields`. Повреждённая
структура CSV прерывает весь запуск до подключения. Несовместимый JSON БД
пропускается (`unsupported_raw_data`, `unsupported_csv_metadata`).
## Таблицы, столбцы и права
| Объект | Операция / столбцы |
|---|---|
| `public.employees` | Только SELECT: `id`, `full_name` |
| `public.employee_publications` | SELECT: `id`, `employee_id`, `title`, `year`, `doi_url`, `raw_data` |
| Новая публикация | INSERT: `employee_id`, `title`, `year`, `doi_url` при наличии, `raw_data`, `source_hash`, `created_at`, `updated_at` |
| Существующая публикация | UPDATE: только пустые `title`, `year`, `doi_url`; `raw_data`; служебный `updated_at` |
| Sequence идентификатора публикации | USAGE для `nextval`; имя определяется `pg_get_serial_sequence`, обычно `public.employee_publications_id_seq` |
Остальные таблицы и sequences не затрагиваются. В `raw_data` сохраняются прежние
ключи; добавляется/дополняется `csv_enrichment` только отсутствующими или пустыми
значениями. Уже заполненные CSV-метаданные не заменяются. Поля `authors`,
`publication_id`, тип материала, язык, аннотация, ссылки HSE и статус не меняются.
CSV содержит **только авторов НИУ ВШЭ**, поэтому он не считается полным составом
авторов и не заменяет `authors`. Идентификаторы Scopus/WoS, квартиль и остальные
непустые исходные ячейки сохраняются в `raw_data.csv_enrichment` без интерпретации.
Карточки `employees.current_data` и snapshots не изменяются; отчёт и данные
таблицы не означают обновления всех представлений интерфейса.
Минимальные собственные grants роли: CONNECT к БД, USAGE схемы public,
перечисленные SELECT/INSERT/UPDATE по столбцам, USAGE найденной sequence.
Не нужны DELETE, TRUNCATE, CREATE, ALTER, ownership, superuser, доступ к прочим
таблицам и sequence UPDATE/setval. Роль новая, без членства в других ролях.
Права PUBLIC всё равно наследуются: владелец должен отдельно проверить их;
этот набор команд не меняет общие права PUBLIC и не гарантирует изоляцию при
уже существующих широких общих grants. В частности TEMP может быть выдан PUBLIC.
## Применение и ограничения
Без `--apply` используется PostgreSQL `SERIALIZABLE READ ONLY`, без INSERT,
UPDATE и nextval, с rollback. С `--apply` весь план применяется одной транзакцией
SERIALIZABLE. Advisory lock предотвращает одновременное применение этим
импортером. Таймаут запроса — 60 секунд, ожидания блокировок — 5 секунд.
Ошибка записи/конфликт сериализации откатывает все изменения таблиц; автоматических
повторов нет. Sequence может получить пропуски при откате — это нормальное
поведение PostgreSQL. Изменение входного файла во время запуска прерывает импорт.
JSON-отчёт содержит количества insert/update/skip, причины и пары
`номер CSV-записи — employee_id`, без ФИО, названий статей и секретов. Счётчики
относятся к авторским связям, а не уникальным статьям. Консоль выводит только
сводку. Отчёт сначала пишется в `.pending` до commit, после успеха переименовывается.
Если остался `.pending`, следующий запуск блокируется: сначала проверьте исход
транзакции. Отчёт `.pending` не доказывает commit; ошибка переименования после
commit также возможна. Безопасный повторный dry-run позволяет проверить состояние.
При необходимости владелец перемещает `.pending` в архив перед повтором.
**До применения нужен свежий backup БД.** Во время импорта владелец должен
исключить конкурентные записи публикаций на время транзакции, согласовав окно
работы; эта подготовка не отключает crawler. Не выполняйте production apply до
независимого ревью и развёртывания исправления crawler из этого PR.
До исправления `_upsert_employee` запускал синхронизацию публикаций даже для
неизменённой карточки. При пустом списке публикаций или отсутствии таблицы
синхронизация пропускалась. При непустом списке `_sync_employee_publications`
удалял все записи сотрудника, чей `source_hash` отсутствовал среди хешей ответа
ВШЭ, включая CSV-вставки. Найденные по `publication_id`/хешу записи полностью
получали новый `raw_data`, поэтому теряли CSV-метаданные даже без удаления.
Исправление сохраняет записи с dict `raw_data.csv_enrichment` при очистке
устаревших публикаций. При обновлении сохраняется этот ключ и заполненные
title/year/doi_url, если ВШЭ вернул пустые значения. Непустые значения ВШЭ
продолжают обновлять канонические поля, а исходные CSV-значения остаются в
метаданных. Если статья впервые появилась у ВШЭ, crawler сопоставляет её с
импортированной записью по DOI или названию/году до новой вставки, сохраняет id
и добавляет HSE publication_id. Конфликт/неоднозначность откатывает весь savepoint
синхронизации публикаций и регистрирует CrawlError; карточка сотрудника продолжает
обрабатываться. Удаление обычных устаревших HSE-записей остаётся прежним. Здесь
не приведены команды рестарта или отключения сервисов.
Уже установленный HSE publication_id CSV-записи нельзя заменить другим HSE ID,
даже когда DOI/название/год совпадают. Это проверяется перед изменением полей
при любом пути сопоставления (ID, source_hash, CSV-поля). Поэтому две HSE-статьи
не могут по очереди перезаписать одну CSV-запись: весь savepoint откатывается
независимо от порядка статей. Отсутствующий ID во входе не очищает существующую
CSV-привязку. Отчёт обхода (`errors` в деталях запуска) содержит CrawlError с
идентификатором записи БД и конфликтующими HSE ID, без ФИО и названий статей.
## Команды владельцу (не выполнялись)
Ниже — подготовка разового доступа после ревью. Выполняет владелец на сервере.
Рабочая директория — проверенная копия этого PR; файлы программы и CSV должны
быть защищены от записи временным SSH-пользователем. Пароли/ключи не включать
в репозиторий или чат. Имена контейнеров соответствуют текущему Compose-проекту;
владелец проверяет их локально перед выполнением.
Сначала резервная копия в приватный каталог владельца:
```sh
install -d -m 700 /var/backups/miem-publication-import
docker exec miem_workers-postgres-1 pg_dump -U miem -d miem_workers -Fc -f /tmp/publications-before.dump
docker cp miem_workers-postgres-1:/tmp/publications-before.dump /var/backups/miem-publication-import/before.dump
chmod 600 /var/backups/miem-publication-import/before.dump
```
При повторной операции используйте новый путь backup; не перезаписывайте нужную
предыдущую копию. Проверьте exit codes и архив `pg_restore --list` до выдачи write.
Откройте psql владельцем БД:
```sh
docker exec -it miem_workers-postgres-1 psql -U miem -d miem_workers
```
Выполните SQL (без пароля в SQL/истории):
```sql
\set ON_ERROR_STOP on
SELECT format('CREATE ROLE miem_publication_import LOGIN NOSUPERUSER NOCREATEDB NOCREATEROLE NOINHERIT NOREPLICATION NOBYPASSRLS CONNECTION LIMIT 1 VALID UNTIL %L', CURRENT_TIMESTAMP + interval '24 hours') \gexec
\password miem_publication_import
GRANT CONNECT ON DATABASE miem_workers TO miem_publication_import;
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO miem_publication_import;
GRANT SELECT (id, full_name) ON public.employees TO miem_publication_import;
GRANT SELECT (id, employee_id, title, year, doi_url, raw_data) ON public.employee_publications TO miem_publication_import;
-- Сначала выдаются только read-права для dry-run.
SELECT pg_get_serial_sequence('public.employee_publications', 'id');
SELECT has_schema_privilege('miem_publication_import', 'public', 'CREATE') AS unexpected_create,
has_table_privilege('miem_publication_import', 'public.employees', 'INSERT') AS unexpected_employee_insert,
has_table_privilege('miem_publication_import', 'public.employee_publications', 'DELETE') AS unexpected_delete;
```
Три проверки должны вернуть false. Не выдавайте write-права при неожиданном
доступе. Если sequence не найдена, выясните фактический механизм id перед импортом.
Срок роли ограничивает парольную авторизацию, но не заменяет отзыв доступа и
завершение открытых сессий.
После принятого dry-run, непосредственно перед разрешённым apply:
```sql
GRANT INSERT (employee_id, title, year, doi_url, raw_data, source_hash, created_at, updated_at) ON public.employee_publications TO miem_publication_import;
GRANT UPDATE (title, year, doi_url, raw_data, updated_at) ON public.employee_publications TO miem_publication_import;
SELECT format('GRANT USAGE ON SEQUENCE %s TO miem_publication_import', pg_get_serial_sequence('public.employee_publications', 'id')) \gexec
```
Подготовьте внутри API-контейнера защищённые файлы libpq `pg_service.conf` и
`pgpass` из окружения/секрет-хранилища владельца: service
`miem_publication_import`, БД `miem_workers`, пользователь
`miem_publication_import`. Используйте внутренний PostgreSQL endpoint Compose,
порт 5432; не публикуйте порт БД. Поле password хранится только в `pgpass`,
доступном UID 65534 с mode 600. Не копируйте `.env` приложения. Этот шаг
зависит от секрет-хранилища владельца; универсальной команды получения секрета нет.
Установите файлы (команды root; каталог контейнера не должен быть volume с
непроверенными файлами). `Статьи.csv` расположен рядом с каталогом репозитория:
```sh
docker exec miem_workers-api-1 mkdir -p /opt/miem-import /tmp/miem-import
docker cp scripts/import_publications.py miem_workers-api-1:/opt/miem-import/import_publications.py
docker cp ../Статьи.csv miem_workers-api-1:/opt/miem-import/articles.csv
docker exec miem_workers-api-1 chown -R root:root /opt/miem-import
docker exec miem_workers-api-1 chmod 755 /opt/miem-import
docker exec miem_workers-api-1 chmod 644 /opt/miem-import/import_publications.py /opt/miem-import/articles.csv
docker exec miem_workers-api-1 chown 65534:65534 /opt/miem-import/pg_service.conf /opt/miem-import/pgpass /tmp/miem-import
docker exec miem_workers-api-1 chmod 600 /opt/miem-import/pg_service.conf /opt/miem-import/pgpass
docker exec miem_workers-api-1 chmod 700 /tmp/miem-import
docker exec miem_workers-api-1 sha256sum /opt/miem-import/articles.csv
install -m 755 -o root -g root scripts/import-publications-run /usr/local/sbin/miem-publication-import
install -m 755 -o root -g root scripts/import-publications-ssh /usr/local/sbin/miem-publication-import-ssh
useradd --create-home --shell /bin/sh miem-pub-import
install -d -m 700 -o miem-pub-import -g miem-pub-import /home/miem-pub-import/.ssh
```
Проверьте SHA256 CSV по указанному выше значению и script по проверенной копии PR.
Секретные файлы должны существовать перед командами chown/chmod. Root-владелец
каталога не позволяет UID 65534 заменить программу/CSV; этот UID может писать
только отчёт и свои файлы конфигурации. Не предоставляйте SSH-пользователю группу
docker или общий sudo. Каталоги и executables выше должны быть root-owned и
недоступны для записи этому пользователю. Убедитесь, что абсолютный путь Docker
на сервере — `/usr/bin/docker`.
Создайте `/etc/sudoers.d/miem-publication-import` с mode 440:
```sudoers
miem-pub-import ALL=(root) NOPASSWD: /usr/local/sbin/miem-publication-import dry-run, /usr/local/sbin/miem-publication-import apply
```
```sh
visudo -cf /etc/sudoers.d/miem-publication-import
```
В `/home/miem-pub-import/.ssh/authorized_keys` добавьте **только публичный** ключ
владельца с ограничениями (замените `<PUBLIC_KEY>` самим публичным ключом):
```text
restrict,command="/usr/local/sbin/miem-publication-import-ssh" <PUBLIC_KEY>
```
```sh
chown root:root /home/miem-pub-import/.ssh/authorized_keys
chmod 644 /home/miem-pub-import/.ssh/authorized_keys
chown root:root /home/miem-pub-import /home/miem-pub-import/.ssh
chmod 755 /home/miem-pub-import
chmod 755 /home/miem-pub-import/.ssh
```
Root-владение home/.ssh предотвращает замену ограниченного authorized_keys.
Убедитесь, что SSH не разрешает этому пользователю другие ключи, пароль,
keyboard-interactive, пользовательские environment/rc или общий shell.
При необходимости задайте в sshd `Match User miem-pub-import` с
`AuthenticationMethods publickey`, `PasswordAuthentication no`,
`KbdInteractiveAuthentication no`, `DisableForwarding yes`, `PermitTTY no`,
`PermitUserRC no` и указанным ForceCommand. Проверка/reload SSH зависит от
конфигурации сервера; перед reload сохраните действующую сессию владельца.
С клиентской машины параметры хоста/ключа берутся из окружения владельца:
```sh
ssh -i "$IMPORT_SSH_KEY" -o IdentitiesOnly=yes -o BatchMode=yes -o StrictHostKeyChecking=yes "miem-pub-import@$PROD_HOST" 'import-publications dry-run'
```
После проверки сводки, выдачи write-grants и отдельного решения владельца:
```sh
ssh -i "$IMPORT_SSH_KEY" -o IdentitiesOnly=yes -o BatchMode=yes -o StrictHostKeyChecking=yes "miem-pub-import@$PROD_HOST" 'import-publications apply'
ssh -i "$IMPORT_SSH_KEY" -o IdentitiesOnly=yes -o BatchMode=yes -o StrictHostKeyChecking=yes "miem-pub-import@$PROD_HOST" 'import-publications dry-run'
```
Повторный dry-run должен показать ноль insert/update. При concurrent changes
сводки могут различаться; без production-проверки фактические количества неизвестны.
Владелец забирает отчёты без предоставления SCP/general shell временному ключу:
```sh
docker cp miem_workers-api-1:/tmp/miem-import/apply.json ./publication-import-apply.json
docker cp miem_workers-api-1:/tmp/miem-import/dry-run.json ./publication-import-dry-run.json
```
## Отзыв доступа
Владелец прекращает новые SSH-входы: перемещает временный authorized_keys в свой
закрытый архив и удаляет только этот sudoers-файл. Не удаляйте данные БД или volumes.
```sh
mv /home/miem-pub-import/.ssh/authorized_keys /var/backups/miem-publication-import/authorized_keys.disabled
rm /etc/sudoers.d/miem-publication-import
```
В psql владельцем:
```sql
ALTER ROLE miem_publication_import NOLOGIN;
SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity WHERE usename = 'miem_publication_import' AND pid <> pg_backend_pid();
REVOKE ALL PRIVILEGES ON DATABASE miem_workers FROM miem_publication_import;
REVOKE ALL PRIVILEGES ON SCHEMA public FROM miem_publication_import;
REVOKE SELECT (id, full_name) ON public.employees FROM miem_publication_import;
REVOKE SELECT (id, employee_id, title, year, doi_url, raw_data),
INSERT (employee_id, title, year, doi_url, raw_data, source_hash, created_at, updated_at),
UPDATE (title, year, doi_url, raw_data, updated_at)
ON public.employee_publications FROM miem_publication_import;
SELECT format('REVOKE ALL PRIVILEGES ON SEQUENCE %s FROM miem_publication_import', pg_get_serial_sequence('public.employee_publications', 'id')) \gexec
DROP ROLE miem_publication_import;
```
После сохранения отчётов и backup удалите только временные секреты подключения:
```sh
docker exec miem_workers-api-1 rm /opt/miem-import/pgpass /opt/miem-import/pg_service.conf
```
Эти действия не используют `DROP OWNED` и не удаляют публикации. SQL роли не
является миграцией схемы приложения. Если DROP ROLE не проходит, проверьте
оставшиеся grants; не применяйте CASCADE/удаление данных.
+10
View File
@@ -0,0 +1,10 @@
#!/bin/sh
set -eu
temporary=$(mktemp)
app_dir=$(CDPATH= cd -- "$(dirname "$0")/.." && pwd)
trap 'rm -f -- "$temporary"' EXIT HUP INT TERM
crontab -l 2>/dev/null | grep -v 'postgres-backup.sh' > "$temporary" || true
printf '%s\n' "30 3 * * 0 flock -w 3600 /tmp/miem-postgres-backup.lock $app_dir/infra/postgres-backup.sh || logger -t miem-postgres-backup -- 'backup skipped or failed'" >> "$temporary"
crontab "$temporary"
+20
View File
@@ -0,0 +1,20 @@
#!/bin/sh
set -eu
umask 077
app_dir=$(CDPATH= cd -- "$(dirname "$0")/.." && pwd)
backup_dir="$HOME/backups/postgres"
backup="$backup_dir/postgres-latest.sql"
temporary="$backup.tmp.$$"
log() { logger -t miem-postgres-backup -- "$*" 2>/dev/null || true; }
mkdir -p "$backup_dir"
trap 'status=$?; rm -f -- "$temporary"; [ "$status" -eq 0 ] || log "backup failed"; exit "$status"' EXIT HUP INT TERM
cd "$app_dir"
docker compose exec -T postgres sh -c 'pg_dumpall -U "$POSTGRES_USER"' > "$temporary"
test -s "$temporary"
mv "$temporary" "$backup"
find "$HOME/backups/miem_workers" -maxdepth 1 -type f -name 'miem_workers-*.sql' -delete 2>/dev/null || true
log "created $backup"
+2
View File
@@ -0,0 +1,2 @@
-- Source/year-aware quartiles; NULL means enrichment has not run yet.
ALTER TABLE employee_publications ADD COLUMN IF NOT EXISTS quartiles JSONB;
@@ -0,0 +1,2 @@
-- Matches to the supplied category snapshot, with provenance and identity state.
ALTER TABLE employee_publications ADD COLUMN IF NOT EXISTS vak_categories JSONB;
+2 -1
View File
@@ -1,6 +1,6 @@
[project]
name = "miem-workers"
version = "0.8.8"
version = "0.18.1"
description = "MIEM employees parser, admin API, and web admin"
requires-python = ">=3.11"
dependencies = [
@@ -12,6 +12,7 @@ dependencies = [
"lxml>=5.2.0",
"psycopg[binary]>=3.2.0",
"pydantic-settings>=2.4.0",
"openpyxl>=3.1.5,<4",
"python-multipart>=0.0.9",
"requests>=2.32.0",
"sqlalchemy>=2.0.32",
+1
View File
@@ -6,6 +6,7 @@ jinja2>=3.1.4
lxml>=5.2.0
psycopg[binary]>=3.2.0
pydantic-settings>=2.4.0
openpyxl>=3.1.5,<4
python-multipart>=0.0.9
requests>=2.32.0
sqlalchemy>=2.0.32
+340
View File
@@ -0,0 +1,340 @@
"""Backfill HSE quartiles and resolve remaining DOI journals. No .env or DDL."""
import argparse
from collections import Counter, defaultdict
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from datetime import date, datetime, timezone
import hashlib
import json
import os
from pathlib import Path
import re
import sys
import time
from urllib.parse import quote
import requests
from sqlalchemy import MetaData, Table, create_engine, select, update
from openpyxl import load_workbook
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from app.services.council_source import _doi, _name, _journal_names, _description_journals
from app.services.council_catalog import issn
from app.services.publication_quartiles import catalog_entries, entries, hse_entries, merge, sjr_entries, index_sjr, with_title_history, identity_issues
from app.services.publication_vak import assess_vak
SOURCE_TITLES_URL = "https://downloads.ctfassets.net/o78em1y1w4i4/7xtaTxNiNcWRTeZkV86eNy/69cf2d506c905dc299531fdc93049dbb/ext_list_Aug_2026.xlsx"
SOURCE_TITLES_SHA256 = "11e81f686401c89fbef28de31d1880388bb7122f35c89e09db6e1848237e9afb"
def load_title_history(path):
if hashlib.sha256(path.read_bytes()).hexdigest() != SOURCE_TITLES_SHA256:
raise ValueError("Scopus title-list snapshot checksum mismatch")
by_issn, by_title = defaultdict(list), defaultdict(list)
workbook = load_workbook(path, read_only=True, data_only=True)
try:
rows = workbook.worksheets[0].iter_rows(values_only=True)
columns = next(rows)
required = {"Source Title", "ISSN", "EISSN", "Source Type", "Title History Indication", "Related Title 1"}
if not required <= set(columns):
raise ValueError("Invalid Scopus title list")
for row in rows:
data = dict(zip(columns, row))
if data["Source Type"] != "Journal":
continue
identifiers = {issn(data.get(key)) for key in ("ISSN", "EISSN")} - {""}
identifiers = {identifier[:4] + "-" + identifier[4:] for identifier in identifiers if len(identifier) == 8}
record = {"title": str(data["Source Title"] or ""), "issns": identifiers,
"history": data["Title History Indication"],
"related": [str(value) for key, value in data.items() if key and "Related Title" in key and value]}
by_title[_name(record["title"])].append(record)
for identifier in identifiers:
by_issn[issn(identifier)].append(record)
finally:
workbook.close()
return dict(by_issn), dict(by_title)
def load_sjr(identifiers, years, cache):
"""Read the university's licensed SCImago dataset for the requested ISSNs."""
rankings = {}
failures = []
for year in sorted(set(years) & set(range(2009, 2026))):
records = {}
for offset in range(0, len(identifiers), 200):
batch = identifiers[offset:offset + 200]
digest = hashlib.sha256(json.dumps([year, batch]).encode()).hexdigest()
path = cache / f"sjr-{digest}.json"
if path.exists():
bindings = json.loads(path.read_text(encoding="utf8"))
else:
values = " ".join(json.dumps(value) for value in batch)
query = f'''PREFIX bibo: <http://purl.org/ontology/bibo/>
PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>
PREFIX ou: <https://opendata.unex.es/def/ontouniversidad#>
SELECT DISTINCT ?uri ?title ?issn ?eissn ?quartile ?categories WHERE {{
VALUES ?wanted {{ {values} }}
{{ ?uri bibo:issn ?wanted }} UNION {{ ?uri bibo:eissn ?wanted }}
?uri a bibo:Journal; dct:title ?title; dct:identifier ?id; ou:sjrMejorCuartil ?quartile .
FILTER(STRSTARTS(STR(?id), "{year}-"))
OPTIONAL {{ ?uri bibo:issn ?issn }} OPTIONAL {{ ?uri bibo:eissn ?eissn }}
OPTIONAL {{ ?uri ou:categoriaSJR ?categories }}
}} LIMIT 10001'''
try:
response = requests.get("https://opendata.unex.es/sparql/", timeout=45,
params={"query": query, "format": "application/sparql-results+json"},
headers={"Accept": "application/sparql-results+json"})
response.raise_for_status()
bindings = response.json()["results"]["bindings"]
if len(bindings) >= 10000:
raise ValueError("Truncated ranking query")
path.write_text(json.dumps(bindings, ensure_ascii=False), encoding="utf8")
except (requests.RequestException, ValueError, KeyError, TypeError):
failures.append({"year": year, "batch": offset, "status": "ranking_source_unavailable"})
continue
for item in bindings:
value = lambda field: item.get(field, {}).get("value", "")
url = value("uri")
if not url.startswith(f"https://opendata.unex.es/recurso/ciencia-tecnologia/investigacion/revistas/Revista/{year}-"):
raise ValueError("Ranking year/identity mismatch")
record = {"journal": value("title"), "issns": sorted({value("issn"), value("eissn")} - {""}),
"quartile": value("quartile"), "categories": value("categories"), "source_url": url}
if record["quartile"] not in {"Q1", "Q2", "Q3", "Q4"}:
continue
previous = records.get(url)
if previous:
record["journal"] = min(previous["journal"], record["journal"])
record["issns"] = sorted(set(previous["issns"]) | set(record["issns"]))
record["categories"] = "; ".join(sorted({category.strip() for value in
(previous["categories"], record["categories"]) for category in value.split(";") if category.strip()}))
record["conflict"] = previous.get("conflict", False) or previous["quartile"] != record["quartile"]
records[url] = record
rankings[year] = list(records.values())
print(f"SJR {year}: {len(records)} matching journals", flush=True)
return index_sjr(rankings), failures
def resolve_datacite(doi, timeout):
url = "https://api.datacite.org/dois/" + quote(doi, safe="")
result = {"doi": doi, "status": "doi_lookup_failed", "source_url": url, "datacite_checked": True}
for attempt in range(3):
try:
response = requests.get(url, timeout=timeout, allow_redirects=False,
headers={"User-Agent": "MIEM-workers/0.18 publication-quartiles", "Accept": "application/json"})
if response.status_code == 404:
return {**result, "status": "doi_not_found"}
if response.status_code == 429 or response.status_code >= 500:
time.sleep(min(10, 2 ** attempt))
continue
response.raise_for_status()
metadata = response.json()["data"]["attributes"]
if _doi(metadata.get("doi", "")) != doi:
return {**result, "status": "doi_identity_conflict"}
types = metadata.get("types", {})
general = types.get("resourceTypeGeneral")
journal_article = general == "JournalArticle" or (general in {None, "Text"} and types.get("citeproc") == "article-journal")
container = metadata.get("container") or {}
identifiers = []
if container.get("identifierType") == "ISSN":
identifiers.append(container.get("identifier", ""))
for related in metadata.get("relatedIdentifiers", []):
if related.get("relatedIdentifierType") == "ISSN" and related.get("relationType") in {"IsPartOf", "IsPublishedIn"}:
identifiers.append(related.get("relatedIdentifier", ""))
identifiers = sorted({value[:4] + "-" + value[-4:] for value in identifiers if isinstance(value, str)
and re.fullmatch(r"\d{4}-?\d{3}[\dX]", value, re.I)})
year = metadata.get("publicationYear")
years = [int(year)] if str(year).isdigit() else []
return {**result, "status": "resolved", "type": "journal-article" if journal_article else "non-journal-material",
"issns": identifiers, "journals": [container["title"]] if isinstance(container.get("title"), str) else [], "years": years}
except (requests.RequestException, ValueError, KeyError, TypeError, AttributeError):
if attempt < 2:
time.sleep(2 ** attempt)
return result
def resolve_doi(doi, cache, timeout=20):
path = cache / (hashlib.sha256(doi.encode()).hexdigest() + ".json")
if path.exists():
result = json.loads(path.read_text(encoding="utf8"))
if result.get("doi") == doi and (result.get("status") == "resolved"
or (result.get("status") == "doi_not_found" and result.get("datacite_checked"))):
return result
url = "https://api.crossref.org/works/" + quote(doi, safe="")
result = {"doi": doi, "status": "doi_lookup_failed", "source_url": url}
for attempt in range(3):
try:
response = requests.get(url, timeout=timeout, allow_redirects=False,
headers={"User-Agent": "MIEM-workers/0.18 publication-quartiles",
"Accept": "application/json"})
if response.status_code == 404:
result = resolve_datacite(doi, timeout)
break
if response.status_code == 429 or response.status_code >= 500:
time.sleep(min(10, 2 ** attempt))
continue
response.raise_for_status()
message = response.json()["message"]
if _doi(message.get("DOI", "")) != doi:
result["status"] = "doi_identity_conflict"
break
years = set()
for field in ("published", "published-print", "published-online", "issued"):
for parts in message.get(field, {}).get("date-parts", []):
if parts and type(parts[0]) is int:
years.add(parts[0])
result.update(status="resolved", type=message.get("type"),
journals=[v for v in message.get("container-title", []) if isinstance(v, str)],
issns=[v for v in message.get("ISSN", []) if isinstance(v, str)
and re.fullmatch(r"\d{4}-\d{3}[\dX]", v, re.I)], years=sorted(years))
break
except (requests.RequestException, ValueError, KeyError, TypeError, AttributeError):
if attempt < 2:
time.sleep(2 ** attempt)
if result["status"] in {"resolved", "doi_not_found"}:
temporary = path.with_suffix(".tmp")
temporary.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False), encoding="utf8")
temporary.replace(path)
return result
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
parser.add_argument("--apply", action="store_true", help="Commit changes; default is read-only")
parser.add_argument("--lookup-doi", action="store_true")
parser.add_argument("--all-systems", action="store_true", help="Collect additional systems/categories even for publications with known quartiles")
parser.add_argument("--check-vak", action="store_true", help="Check the supplied K1/K2 snapshots")
parser.add_argument("--allow-latest", action="store_true", help="Use latest available metric if the publication year is unavailable")
parser.add_argument("--sjr-history", action="store_true", help="Check UNEx/SCImago historical quartiles by DOI ISSNs")
parser.add_argument("--scopus-title-history", type=Path, help="Official Scopus August 2026 source-title XLSX for explicit ISSN succession")
parser.add_argument("--cache-dir", type=Path, required=True)
parser.add_argument("--report", type=Path, required=True)
parser.add_argument("--workers", type=int, choices=range(1, 9), default=4)
args = parser.parse_args()
pending = args.report.with_suffix(args.report.suffix + ".pending")
if args.scopus_title_history and args.scopus_title_history.resolve() in {args.report.resolve(), pending.resolve()}:
raise ValueError("Report must not overwrite the source title list")
args.cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
args.report.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# Verify report destination before changing any data.
pending.write_text("", encoding="utf8")
engine = create_engine(os.environ["DATABASE_URL"])
table = Table("employee_publications", MetaData(), autoload_with=engine)
if "quartiles" not in table.c:
raise ValueError("Apply migration 010 before enrichment")
fields = ["id", "year", "doi_url", "raw_data", "quartiles", "description"]
if args.check_vak:
if "vak_categories" not in table.c:
raise ValueError("Apply migration 011 before VAK enrichment")
fields.extend(["publication_type", "vak_categories"])
columns = [table.c[field] for field in fields]
with engine.connect() as connection:
rows = [dict(row) for row in connection.execute(select(*columns)).mappings()]
def needs_lookup(row):
raw = row["raw_data"] if isinstance(row["raw_data"], dict) else {}
names = _journal_names(raw)
description = row["description"] if isinstance(row["description"], dict) else raw.get("description", {})
if isinstance(description, dict):
names.extend(_description_journals(description))
ids = [raw[key] for key in ("issn", "eissn", "ISSN", "EISSN") if isinstance(raw.get(key), str)]
payload = merge(row["quartiles"], hse_entries(row["raw_data"], row["year"]))
return (args.all_systems or not entries(payload) or (payload.get("lookup") or {}).get("status") == "found_latest"
or bool(identity_issues(payload, row["doi_url"], names, ids)))
identifiers = sorted({_doi(row["doi_url"] or "") for row in rows
if needs_lookup(row)} - {""})
resolved = {}
if args.lookup_doi:
with ThreadPoolExecutor(max_workers=args.workers) as pool:
tasks = {pool.submit(resolve_doi, doi, args.cache_dir): doi for doi in identifiers}
for task in as_completed(tasks):
resolved[tasks[task]] = task.result()
if len(resolved) % 100 == 0 or len(resolved) == len(identifiers):
print(f"DOI checked: {len(resolved)}/{len(identifiers)}", flush=True)
rankings, ranking_failures = {}, []
if args.scopus_title_history:
by_issn, by_title = load_title_history(args.scopus_title_history)
resolved = {doi: with_title_history(metadata, by_issn, by_title, SOURCE_TITLES_URL)
for doi, metadata in resolved.items()}
if args.lookup_doi and args.sjr_history:
issns = sorted({value for metadata in resolved.values() if metadata.get("type") == "journal-article"
for value in metadata.get("ranking_issns", metadata.get("issns", []))})
years = {row["year"] for row in rows if needs_lookup(row) and row["year"] is not None}
if args.allow_latest:
years.add(2025)
rankings, ranking_failures = load_sjr(issns, years, args.cache_dir)
counts = Counter()
report = []
for row in rows:
doi = _doi(row["doi_url"] or "")
previous_lookup = (row["quartiles"].get("lookup") or {}) if row["quartiles"] else {}
metadata = resolved.get(doi, previous_lookup if doi and _doi(previous_lookup.get("doi") or "") == doi else {})
additions = hse_entries(row["raw_data"], row["year"])
payload = merge(row["quartiles"], additions)
if additions:
counts["hse_quartiles"] += 1
if args.lookup_doi and needs_lookup(row):
doi = _doi(row["doi_url"] or "")
metadata = resolved.get(doi, {"status": "invalid_doi" if row["doi_url"] else "missing_doi"})
status = metadata["status"]
if status == "resolved":
found, status = catalog_entries(metadata, row["year"], args.allow_latest)
if rankings:
sjr, sjr_status = sjr_entries(metadata, row["year"], rankings, args.allow_latest)
found.extend(sjr)
if not found and status == "historical_quartile_unavailable":
status = sjr_status
if found:
status = "found_latest" if any(item["metric_year"] != row["year"] for item in found) else "found"
payload = merge(payload, found)
payload["lookup"] = {**metadata, "status": status, "requested_year": row["year"],
"checked_on": date.today().isoformat()}
counts[status] += 1
counts["with_quartile" if entries(payload) else "without_quartile"] += 1
vak_payload = row.get("vak_categories")
if args.check_vak:
raw = row["raw_data"] if isinstance(row["raw_data"], dict) else {}
imported = raw.get("csv_enrichment", {})
names = [*_journal_names(raw), *(_journal_names(imported) if isinstance(imported, dict) else []),
*(metadata.get("journals", []) if metadata.get("type") in {"journal-article", "journal"} else [])]
if row["publication_type"] == "ARTICLE" and metadata.get("type") in {None, "journal-article", "journal"}:
description = row["description"] if isinstance(row["description"], dict) else raw.get("description", {})
if isinstance(description, dict):
names.extend(_description_journals(description))
identifiers = list(metadata.get("issns", []))
for source in (raw, imported):
if isinstance(source, dict):
identifiers.extend(source[key] for key in ("issn", "eissn", "ISSN", "EISSN") if isinstance(source.get(key), str))
vak_payload = assess_vak(list(dict.fromkeys(names)), list(dict.fromkeys(identifiers)))
if row.get("vak_categories") is not None and row["vak_categories"] != vak_payload:
counts["vak_existing_value_kept"] += 1
vak_payload = row["vak_categories"]
counts["vak_" + vak_payload["status"]] += 1
if payload == row["quartiles"] and vak_payload == row.get("vak_categories"):
continue
if args.apply:
# Only this field is changed; parser-owned data and existing evidence survive.
with engine.begin() as connection:
current = dict(connection.execute(select(*columns).where(table.c.id == row["id"])
.with_for_update()).mappings().one())
if any(current[field] != row[field] for field in fields if field != "id"):
counts["concurrent_change_skipped"] += 1
continue
values = {"quartiles": payload, "updated_at": datetime.now(timezone.utc)}
if args.check_vak:
values["vak_categories"] = vak_payload
connection.execute(update(table).where(table.c.id == row["id"]).values(**values))
counts["changed"] += 1
report.append({"id": row["id"], "quartiles": payload, **({"vak_categories": vak_payload} if args.check_vak else {})})
summary = {"mode": "apply" if args.apply else "dry-run", "publications": len(rows),
"unique_doi_checked": len(resolved), "counts": dict(counts), "ranking_failures": ranking_failures}
pending.write_text(json.dumps({"summary": summary, "records": report}, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf8")
pending.replace(args.report)
print(json.dumps(summary, ensure_ascii=False), flush=True)
if __name__ == "__main__":
try:
main()
except Exception as error:
# Connection errors can contain credentials; do not print their text.
print(f"Enrichment failed ({type(error).__name__}); completed records are retained; retry is safe.", flush=True)
raise SystemExit(1)
+61
View File
@@ -0,0 +1,61 @@
"""One-time extraction: python scripts/extract_k1_journals.py <categories.pdf>.
Requires pdfplumber for this development operation only; the service reads JSON.
"""
import argparse
from collections import Counter
from datetime import datetime
import hashlib
import json
from pathlib import Path
import re
import pdfplumber
def extract(source: Path, category: str = "К1") -> dict:
if category not in {"К1", "К2"}:
raise ValueError("Unsupported category")
rows = []
with pdfplumber.open(source) as document:
for page in document.pages:
for table in page.extract_tables():
for row in table:
if row[0] and row[0].isdigit():
if len(row) != 4 or not all(row) or not set(row[2].split()) <= {"К1", "К2", "К3"}:
raise ValueError(f"Invalid category row: {row}")
# Some entries include previous categories; use the final category.
row[2] = row[2].split()[-1]
row[3] = row[3].splitlines()[-1]
datetime.strptime(row[3], "%d.%m.%Y")
rows.append(row)
if not rows or [int(row[0]) for row in rows] != list(range(1, len(rows) + 1)):
raise ValueError("Journal numbering is incomplete or duplicated")
journals = []
for row in rows:
if row[2] != category:
continue
name = " ".join(row[1].split())
journal = {"name": name, "categorized_on": row[3], "source_row": int(row[0])}
# Only an explicit administrative rename note supplies an alias.
# Parentheses in journal names (e.g. bilingual titles) stay unchanged.
rename = re.fullmatch(r"(.+?) \((до \d{2}\.\d{2}\.\d{4} г\. наименование в Перечне «(.+)»)\)", name)
if rename:
journal.update(name=rename[1], note=rename[2], aliases=[rename[3]])
journals.append(journal)
if not journals:
raise ValueError(f"No {category} journals found")
return {"source": source.name, "source_sha256": hashlib.sha256(source.read_bytes()).hexdigest(),
"source_rows": len(rows), "category_counts": dict(Counter(row[2] for row in rows)),
"journals": journals}
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
parser.add_argument("source", type=Path)
parser.add_argument("--output", type=Path, default=Path("app/data/k1_journals.json"))
parser.add_argument("--category", choices=["К1", "К2"], default="К1")
args = parser.parse_args()
result = extract(args.source, args.category)
args.output.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n", encoding="utf-8", newline="\n")
print(f"Saved {len(result['journals'])} {args.category} journals; verified {result['source_rows']} source rows")
+176
View File
@@ -0,0 +1,176 @@
"""Extract K1 journal specialties from the supplied VAK list (development only).
python scripts/extract_k1_specialties.py <list.pdf> [--rows-cache <json>]
Requires pdfplumber only for regeneration; requests read the generated JSON.
"""
import argparse
from collections import defaultdict
from datetime import date, datetime
import hashlib
import json
from pathlib import Path
import re
import unicodedata
SPECIALTIES = [
("1.2.2", "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ"),
("2.2.2", "Электронная компонентная база микро- и наноэлектроники, квантовых устройств"),
("2.3.6", "Методы и системы защиты информации, информационная безопасность"),
("2.3.1", "Системный анализ, управление и обработка информации, статистика"),
("2.3.7", "Компьютерное моделирование и автоматизация проектирования"),
("1.3.8", "Физика конденсированного состояния"),
("2.2.15", "Системы, сети и устройства телекоммуникаций"),
("1.1.2", "Дифференциальные уравнения и математическая физика"),
("2.2.13", "Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения"),
("2.3.2", "Вычислительные системы и их элементы"),
("2.2.14", "Антенны, СВЧ-устройства и их технологии"),
("2.3.5", "Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей"),
]
CODE = re.compile(r"(?<![\d.])([1-6]\.\d{1,2}\.\d{1,2})\.")
def journal_key(value):
# Administrative notes are separate from the title; do not remove ordinary parentheses.
value = re.split(r"\s*\(\s*(?:до\s+\d|перевод)", value, flags=re.I)[0]
return " ".join(re.findall(r"\w+", unicodedata.normalize("NFKC", value).casefold().replace("ё", "е")))
def extract_rows(source):
import pdfplumber
rows = []
with pdfplumber.open(source) as document:
for number, page in enumerate(document.pages, 1):
for table in page.find_tables():
# Ignore tiny tables detected inside the journal-name cell.
if table.bbox[2] - table.bbox[0] < 500:
continue
for row, values in zip(table.rows, table.extract()):
columns = [""] * 5
for cell, value in zip(row.cells, values):
if cell and value:
# This source uses five fixed columns; some pages contain
# additional cell borders within those columns.
column = sum(cell[0] >= edge - 1 for edge in (71.424, 234.387, 295.39, 498.48))
columns[column] += ("\n" if columns[column] else "") + value
rows.append({"page": number, "cells": columns})
page.close()
return rows
def parse_rows(rows):
journals = []
for row in rows:
cells = row["cells"]
if len(cells) != 5:
raise ValueError("Expected five VAK columns")
if re.fullmatch(r"\d+\.", cells[0].strip()):
journals.append({"row": int(cells[0].strip(". ")), "name": cells[1], "issn": cells[2],
"pages": [], "assignments": []})
elif not journals:
continue # The first-page header.
elif cells[0].strip():
raise ValueError(f"Unexpected journal number on page {row['page']}")
elif cells[1]:
journals[-1]["name"] += " " + cells[1]
journal = journals[-1]
if row["page"] not in journal["pages"]:
journal["pages"].append(row["page"])
if cells[2] and not re.fullmatch(r"\d+\.", cells[0].strip()):
journal["issn"] += " " + cells[2]
if cells[3]:
if cells[4]:
dates = re.sub(r"\s+", "", cells[4]).lower().replace("c", "с")
dates = dates.removeprefix("с")
bounds = dates.split("по")
if len(bounds) > 2:
raise ValueError(f"Unrecognized VAK dates: {cells[4]}")
def parse_date(value):
try:
return datetime.strptime(value, "%d.%m.%Y").date().isoformat()
except ValueError:
return None
start = parse_date(bounds[0])
end = parse_date(bounds[1]) if len(bounds) == 2 else None
if len(bounds) == 2 and end is None:
raise ValueError(f"Unrecognized end date: {cells[4]}")
assignment = {"codes": [], "valid_from": start, "valid_until": end,
"source_dates": cells[4], "pages": []}
if start is None:
# Preserve source typos, without inventing a historical start date.
assignment["date_note"] = "Дата начала неполная в источнике; текущее назначение определяется по отсутствию истёкшего срока окончания в Перечне."
journal["assignments"].append(assignment)
elif not journal["assignments"]:
raise ValueError(f"Missing initial dates in VAK row {journal['row']}")
assignment = journal["assignments"][-1]
assignment["codes"] = sorted(set(assignment["codes"]) | set(CODE.findall(cells[3])))
if row["page"] not in assignment["pages"]:
assignment["pages"].append(row["page"])
elif cells[4]:
raise ValueError("Dates without specialty text")
if not journals or [j["row"] for j in journals] != list(range(1, len(journals) + 1)):
raise ValueError("VAK numbering is incomplete or duplicated")
for journal in journals:
journal["name"] = " ".join(journal["name"].split())
journal["issn"] = " ".join(journal["issn"].split())
return journals
def active_codes(journal, as_of):
return sorted({code for a in journal["assignments"]
if (a["valid_from"] is None or a["valid_from"] <= as_of)
and (a["valid_until"] is None or as_of <= a["valid_until"])
for code in a["codes"]})
def build_reference(journals, k1, overrides, as_of):
by_name = defaultdict(list)
by_row = {j["row"]: j for j in journals}
for journal in journals:
by_name[journal_key(journal["name"])].append(journal)
reviewed = {o["k1_name"]: o for o in overrides}
if len(reviewed) != len(overrides) or not set(reviewed) <= {j["name"] for j in k1["journals"]}:
raise ValueError("Invalid or stale reviewed K1 matches")
result = []
for journal in k1["journals"]:
entry = {"name": journal["name"], "specialty_codes": [], "status": "not_found", "vak_entries": []}
matches = by_name[journal_key(journal["name"])]
if journal["name"] in reviewed:
override = reviewed[journal["name"]]
candidate = by_row[override["vak_row"]]
if candidate["name"] != override["vak_name"]:
raise ValueError("Reviewed source journal title changed")
matches = [candidate]
entry["match_note"] = override["reason"]
active = [j for j in matches if active_codes(j, as_of)]
if len(active) == 1:
entry.update(specialty_codes=active_codes(active[0], as_of), status="matched")
elif len(active) > 1:
entry["status"] = "ambiguous" # Do not union different journals with identical titles.
elif matches:
entry["status"] = "no_current_specialties"
entry["vak_entries"] = matches
result.append(entry)
return result
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
parser.add_argument("source", type=Path)
parser.add_argument("--k1", type=Path, default=Path("app/data/k1_journals.json"))
parser.add_argument("--matches", type=Path, default=Path("scripts/k1_specialty_matches.json"))
parser.add_argument("--output", type=Path, default=Path("app/data/k1_specialties.json"))
parser.add_argument("--rows-cache", type=Path)
parser.add_argument("--as-of", default="2026-09-15")
args = parser.parse_args()
date.fromisoformat(args.as_of)
rows = json.loads(args.rows_cache.read_text(encoding="utf-8")) if args.rows_cache else extract_rows(args.source)
journals = parse_rows(rows)
k1 = json.loads(args.k1.read_text(encoding="utf-8"))
entries = build_reference(journals, k1, json.loads(args.matches.read_text(encoding="utf-8")), args.as_of)
result = {"schema_version": 1, "source": args.source.name,
"source_sha256": hashlib.sha256(args.source.read_bytes()).hexdigest(), "as_of": args.as_of,
"k1_source_sha256": hashlib.sha256(args.k1.read_bytes().replace(b"\r\n", b"\n")).hexdigest(), "k1_source_hash_eol": "LF", "source_rows": len(journals),
"specialties": [{"code": code, "name": name} for code, name in SPECIALTIES], "journals": entries}
args.output.write_text(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n", encoding="utf-8", newline="\n")
from collections import Counter
print(len(entries), dict(Counter(j['status'] for j in entries)))
+25
View File
@@ -0,0 +1,25 @@
#!/bin/sh
# Install root-owned; caller cannot choose container, executable, input or env.
set -eu
case "${1:-}" in
dry-run) mode=dry-run ;;
apply) mode=apply ;;
*) exit 1 ;;
esac
[ "$#" -eq 1 ] || exit 1
if [ "$mode" = apply ]; then
exec /usr/bin/docker exec --user 65534:65534 \
-e PGSERVICEFILE=/opt/miem-import/pg_service.conf \
-e PGSERVICE=miem_publication_import \
-e PGPASSFILE=/opt/miem-import/pgpass \
-e PYTHONNOUSERSITE=1 \
miem_workers-api-1 python -I /opt/miem-import/import_publications.py \
/opt/miem-import/articles.csv --apply --report /tmp/miem-import/apply.json
fi
exec /usr/bin/docker exec --user 65534:65534 \
-e PGSERVICEFILE=/opt/miem-import/pg_service.conf \
-e PGSERVICE=miem_publication_import \
-e PGPASSFILE=/opt/miem-import/pgpass \
-e PYTHONNOUSERSITE=1 \
miem_workers-api-1 python -I /opt/miem-import/import_publications.py \
/opt/miem-import/articles.csv --report /tmp/miem-import/dry-run.json
+8
View File
@@ -0,0 +1,8 @@
#!/bin/sh
# Forced SSH command: no arguments, paths, forwarding or shell from the client.
set -eu
case "${SSH_ORIGINAL_COMMAND:-}" in
'import-publications dry-run') exec sudo -n /usr/local/sbin/miem-publication-import dry-run ;;
'import-publications apply') exec sudo -n /usr/local/sbin/miem-publication-import apply ;;
*) printf '%s\n' 'Allowed: import-publications dry-run | import-publications apply' >&2; exit 1 ;;
esac
+192
View File
@@ -0,0 +1,192 @@
"""Owner-run CSV enrichment; no app startup, .env loading, DDL or deletes."""
import argparse
import csv
import hashlib
import json
import re
import unicodedata
from collections import Counter, defaultdict
from pathlib import Path
def normalized(value):
return " ".join(unicodedata.normalize("NFKC", value or "").casefold().replace("ё", "е").split())
def doi(value):
return re.sub(r"^(?:https?://(?:dx\.)?doi\.org/|doi:\s*)", "", (value or "").strip(), flags=re.I).lower()
def read_rows(path):
with path.open(encoding="utf-8-sig", newline="") as source:
reader = csv.DictReader(source, delimiter=";")
required = {"Название публикации", "Год", "DOI", "Авторы НИУ ВШЭ"}
if not required <= set(reader.fieldnames or []):
raise ValueError("Missing required CSV headers")
rows = []
for number, row in enumerate(reader, 2):
if None in row or any(v is None for v in row.values()):
raise ValueError(f"Malformed CSV record {number}")
rows.append((number, {k.strip(): v.strip() for k, v in row.items()}))
return rows
def plan(rows, employees, publications):
names = defaultdict(list)
by_employee = defaultdict(list)
for employee in employees:
if normalized(employee["full_name"]):
names[normalized(employee["full_name"])].append(employee["id"])
for publication in publications:
by_employee[publication["employee_id"]].append(dict(publication))
actions, audit, seen = [], [], set()
for number, row in rows:
title, identifier = row["Название публикации"], doi(row["DOI"])
author_names = sorted(set(normalized(a) for a in row["Авторы НИУ ВШЭ"].split(";")) - {""})
year = int(row["Год"]) if row["Год"].isdigit() else None
if not title or not year or not 1000 <= year <= 9999 or not author_names or (identifier and not re.fullmatch(r"10\.\d{4,9}/\S+", identifier)):
audit.append({"row": number, "employee_id": None, "result": "skip", "reason": "invalid_fields"})
continue
for author in author_names:
ids = names.get(author, [])
entry = {"row": number, "employee_id": ids[0] if len(ids) == 1 else None}
def skip(reason):
audit.append({**entry, "result": "skip", "reason": reason})
if len(ids) != 1:
skip("employee_not_found" if not ids else "ambiguous_employee")
continue
employee_id = ids[0]
candidates = by_employee[employee_id]
exact = [p for p in candidates if identifier and doi(p.get("doi_url")) == identifier]
title_matches = [p for p in candidates if normalized(p["title"]) == normalized(title) and p.get("year") in (None, year)]
matches = {p["id"]: p for p in exact + title_matches}
if len(matches) > 1:
skip("ambiguous_publication")
continue
existing = next(iter(matches.values()), None)
if existing and identifier and doi(existing.get("doi_url")) and doi(existing["doi_url"]) != identifier:
skip("doi_conflict")
continue
if existing and existing.get("year") and existing["year"] != year:
skip("year_conflict")
continue
key = (employee_id, identifier or (normalized(title), year))
duplicate = key in seen
seen.add(key)
metadata = {k: v for k, v in row.items() if v}
raw = existing.get("raw_data") if existing else None
if raw is not None and not isinstance(raw, dict):
skip("unsupported_raw_data")
continue
raw = dict(raw or {})
old_metadata = raw.get("csv_enrichment", {})
if not isinstance(old_metadata, dict):
skip("unsupported_csv_metadata")
continue
conflicts = sorted(k for k, v in metadata.items() if old_metadata.get(k) and old_metadata[k] != v)
if conflicts:
entry["conflict_fields"] = conflicts
merged = dict(old_metadata)
for k, v in metadata.items():
if not merged.get(k):
merged[k] = v
raw["csv_enrichment"] = merged
values = {"raw_data": raw}
if identifier and (not existing or not existing.get("doi_url")):
values["doi_url"] = "https://doi.org/" + identifier
if not existing or not existing.get("year"):
values["year"] = year
if not existing or not existing.get("title"):
values["title"] = title
if existing:
values = {k: v for k, v in values.items() if existing.get(k) != v}
if not values:
skip("metadata_conflict_first_value_kept" if conflicts else "csv_duplicate" if duplicate else "already_present")
continue
if isinstance(existing["id"], str):
actions[int(existing["id"].split("-")[1])]["values"].update(values)
existing.update(values)
skip("metadata_conflict_first_value_kept" if conflicts else "merged_csv_duplicate")
continue
action = {"result": "update", "id": existing["id"], "values": values}
existing.update(values)
else:
source_hash = hashlib.sha256(json.dumps(key, ensure_ascii=False, sort_keys=True).encode()).hexdigest()
values.update(employee_id=employee_id, source_hash=source_hash)
action = {"result": "insert", "values": values}
by_employee[employee_id].append({**values, "id": f"planned-{len(actions)}"})
actions.append(action)
audit.append({**entry, "result": action["result"], "reason": "metadata_conflict_first_value_kept" if conflicts else ""})
return actions, audit
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
parser.add_argument("file", type=Path)
parser.add_argument("--apply", action="store_true", help="Commit; default is read-only dry-run")
parser.add_argument("--report", type=Path, required=True)
args = parser.parse_args()
pending_report = args.report.with_suffix(args.report.suffix + ".pending")
if args.file.resolve() in (args.report.resolve(), pending_report.resolve()):
raise ValueError("Report must not overwrite input")
source_digest = hashlib.sha256(args.file.read_bytes()).hexdigest()
rows = read_rows(args.file)
# libpq environment/service only; never load application settings or .env.
import psycopg
from psycopg.rows import dict_row
from psycopg.types.json import Jsonb
from psycopg import sql
# Check report access before any possible commit; pending file is not a success report.
with pending_report.open("x", encoding="utf-8"):
pass
with psycopg.connect("", row_factory=dict_row) as connection:
connection.execute("SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE" + ("" if args.apply else " READ ONLY"))
connection.execute("SET LOCAL search_path = pg_catalog, public")
connection.execute("SET LOCAL statement_timeout = '60s'")
connection.execute("SET LOCAL lock_timeout = '5s'")
if args.apply:
locked = connection.execute("SELECT pg_try_advisory_xact_lock(716203841)").fetchone()
if not next(iter(locked.values())):
raise RuntimeError("Another import is running")
employees = connection.execute("SELECT id, full_name FROM public.employees").fetchall()
publications = connection.execute("SELECT id, employee_id, title, year, doi_url, raw_data FROM public.employee_publications").fetchall()
actions, audit = plan(rows, employees, publications)
if args.apply:
for action in actions:
values = dict(action["values"])
if "raw_data" in values:
values["raw_data"] = Jsonb(values["raw_data"])
columns = list(values)
if action["result"] == "insert":
query = sql.SQL("INSERT INTO public.employee_publications ({}, created_at, updated_at) VALUES ({}, CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_TIMESTAMP)").format(
sql.SQL(", ").join(map(sql.Identifier, columns)), sql.SQL(", ").join(sql.Placeholder() for _ in columns))
connection.execute(query, list(values.values()))
else:
query = sql.SQL("UPDATE public.employee_publications SET {}, updated_at = CURRENT_TIMESTAMP WHERE id = %s").format(
sql.SQL(", ").join(sql.SQL("{} = %s").format(sql.Identifier(k)) for k in columns))
result = connection.execute(query, [*values.values(), action["id"]])
if result.rowcount != 1:
raise RuntimeError("Publication changed concurrently")
if hashlib.sha256(args.file.read_bytes()).hexdigest() != source_digest:
raise RuntimeError("Input changed during import")
summary = {"mode": "apply" if args.apply else "dry-run", "csv_rows": len(rows),
"sha256": source_digest,
"counts": {key: sum(item["result"] == key for item in audit) for key in ("insert", "update", "skip")},
"metadata_conflicts": sum(bool(item.get("conflict_fields")) for item in audit),
"skip_reasons": dict(Counter(item["reason"] for item in audit if item["result"] == "skip"))}
pending_report.write_text(json.dumps({"summary": summary, "records": audit}, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
if not args.apply:
connection.rollback()
pending_report.replace(args.report)
print(json.dumps(summary, ensure_ascii=False))
if __name__ == "__main__":
try:
main()
except Exception as error:
# Driver errors may contain connection credentials or personal data.
print(f"Import failed ({type(error).__name__}); transaction not partially applied. Check configuration and permissions.")
raise SystemExit(1)
+662
View File
@@ -0,0 +1,662 @@
[
{
"k1_name": "Acta Biomedica Scientifica (East Siberian Biomedical Journal)",
"vak_row": 3,
"vak_name": "Acta biomedica scientifica (перевод наименования на государственный язык Российской Федерации: Научный биомедицинский журнал) (До 02.10.2017 г. наименование в Перечне «Бюллетень Восточно-Сибирского научного центра СО РАМН (Bulletin of the East Siberian Scientific Center SB RAMS\" ISSN 1811-0649)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Acta Linguistica Petropolitana. Труды института лингвистических исследований",
"vak_row": 4,
"vak_name": "Acta Linguistica Petropolitana. Труды Института лингвистических исследований РАН",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Ars Administrandi. Искусство управления",
"vak_row": 11,
"vak_name": "Ars Administrandi (перевод наименование на государственный язык Российской Федерации: Искусство управления)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Iberoamerica",
"vak_row": 1194,
"vak_name": "Журнал \"IВЕRОАМЕRIСА\" на испанском языке (перевод названия на государственный язык Российской Федерации: ИБЕРОАМЕРИКА)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "International Journal for Computational Civil and Structural Engineering",
"vak_row": 57,
"vak_name": "International Journal for Computation Civil and Structural Engineering (Международный журнал по расчету гражданских и строительных конструкций)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Journal of Economic Regulation",
"vak_row": 67,
"vak_name": "Journal of Economic Regulation (\"Вопросы регулирования экономики\")",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Journal of Institutional Studies",
"vak_row": 69,
"vak_name": "Journal of Institutional Studies (\"Журнал институциональных исследований\")",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Siberian Joumal of Life Sciences and Agriculture",
"vak_row": 145,
"vak_name": "Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture (перевод наименования на государственный язык Российской Федерации: Сибирский журнал медико- биологических и сельскохозяйственных исследований)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Terra Economicus",
"vak_row": 158,
"vak_name": "Terra Economicus («ПРОСТРАНСТВО ЭКОНОМИКИ»)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Theory and Practice of Meat Processing",
"vak_row": 2748,
"vak_name": "Теория и практика переработки мяса",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Turczaninowia",
"vak_row": 166,
"vak_name": "Turczaninowia (Турчаниновия)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Альманах Института коррекционной педагогики",
"vak_row": 239,
"vak_name": "Альманах Института коррекционной педагогики / Almanac Institute of special education",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Анестезиология и реаниматология (Медиа Сфера)",
"vak_row": 253,
"vak_name": "Анестезиология и реаниматология",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Бизнес-информатика",
"vak_row": 325,
"vak_name": "Бизнес-информатика Business Informatics",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Бюллетень НЦССХ им. А.Н. Бакулева РАМН. Сердечно-сосудистые заболевания",
"vak_row": 353,
"vak_name": "Бюллетень Научного центра сердечно-сосудистой хирургии им. А.Н. Бакулева РАМН \"Сердечно-сосудистые заболевания\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева",
"vak_row": 355,
"vak_name": "Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Бюллетень сибирской медицины",
"vak_row": 357,
"vak_name": "Бюллетень сибирской медицины/Bulletin of Siberian Medicine",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения. Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств",
"vak_row": 2421,
"vak_name": "Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств (до 30.10.2024 наименование в Перечене «Ведомости Научного центра экспертизы средств медицинского применения. Регуляторные исследования и экспертиза лекарственных средств» ISSN 1991-2919)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова",
"vak_row": 468,
"vak_name": "Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Ленинградского государственного университета им. А.С. Пушкина",
"vak_row": 548,
"vak_name": "Вестник Ленинградского государственного университета имени А.С. Пушкина",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова",
"vak_row": 554,
"vak_name": "Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова, Vestnik of Nosov Magnitogorsk State Technical University",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика",
"vak_row": 570,
"vak_name": "Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика International Organisations Research Journal",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Московского университета. Серия 23: Антропология",
"vak_row": 612,
"vak_name": "Вестник Московского университета. Серия ХХIII. Антропология",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Московского университета. Серия 25: Международные отношения и мировая политика",
"vak_row": 611,
"vak_name": "Вестник Московского университета. Серия XXV. Международные отношения и мировая политика",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник НПО им. С.А. Лавочкина",
"vak_row": 642,
"vak_name": "Вестник «НПО имени С.А. Лавочкина»",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Пермского университета. История",
"vak_row": 672,
"vak_name": "Вестник Пермского университета. Серия История",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Пермского университета. Политология",
"vak_row": 670,
"vak_name": "Вестник Пермского университета. Серия \"Политология\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Пермского университета. Серия: Экономика",
"vak_row": 671,
"vak_name": "Вестник Пермского университета. Серия \"Экономика\" = Perm University Herald. ECONOMY",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Православного Свято-Тихоновского гуманитарного университета. Серия 1: Богословие. Философия. Религиоведение",
"vak_row": 691,
"vak_name": "Вестник Православного Свято- Тихоновского гуманитарного университета. Серия I: Богословие. Философия. Религиоведение (До 11.05.2017 г. наименование в Перечне «Вестник Православного Свято- Тихоновского гуманитарного университета. Серия 1: Богословие. Философия» ISSN 1991-640X)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник РГГУ. Серия: Политология. История. Международные отношения",
"vak_row": 702,
"vak_name": "Вестник РГГУ. Серия \"Политология. История. Международные отношения\" ( до 26.12.2019 г наименование в Перечне «Вестник РГГУ. Серия \"Политология. История. Международные отношения. Зарубежное регионоведение. Востоковедение\"»)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вестник Томского государственного педагогического университета",
"vak_row": 836,
"vak_name": "Вестник Томского государственного педагогического университета (Tomsk State Pedagogical University Bulletin)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Ветеринария, зоотехния и биотехнология",
"vak_row": 1926,
"vak_name": "Научно-практический, теоретический журнал \"Ветеринария, зоотехния и биотехнология\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Власть",
"vak_row": 2071,
"vak_name": "Общенациональный научно- политический журнал \"Власть\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вопросы государственного и муниципального управления",
"vak_row": 960,
"vak_name": "Вопросы государственного и муниципального управления. Public Administration Issues",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вопросы литературы",
"vak_row": 1208,
"vak_name": "Журнал критики и литературоведения \"Вопросы литературы\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вопросы образования",
"vak_row": 983,
"vak_name": "Вопросы образования Educational Studies",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вопросы теории и практики журналистики",
"vak_row": 1009,
"vak_name": "Вопросы теории и практики журналистики (Theoretical and Practical Issues of Journalism)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вопросы управления",
"vak_row": 1011,
"vak_name": "Вопросы управления / Management Issues",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вычислительная механика сплошных сред",
"vak_row": 1039,
"vak_name": "Вычислительная механика сплошных сред — Computational continuum mechanics",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Вычислительные методы и программирование",
"vak_row": 1040,
"vak_name": "Вычислительные методы и программирование: Новые вычислительные технологии (Электронный научный журнал)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Гений ортопедии",
"vak_row": 1047,
"vak_name": "Гений Ортопедии ORTHOPAEDIC QENIUS",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений",
"vak_row": 1934,
"vak_name": "Научно-технический журнал \"Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Гидрометеорологические исследования и прогнозы",
"vak_row": 1067,
"vak_name": "Гидрометеорологические исследования и прогнозы Hydrometeorological research and forecasting ( до 03.04.2019 наименование в Перечне «Труды Гидрометеорологического научно-исследовательского центра Российской Федерации» ISSN 0371-7089)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал)",
"vak_row": 1085,
"vak_name": "Горный информационно- аналитический бюллетень (научно-технический журнал) Mining informational and analytical bulletin (scientific and technical journal)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Государственное управление. Электронный вестник",
"vak_row": 1093,
"vak_name": "Государственное управление. Электронный вестник (E-journal \"Public Administration\")",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Два века русской классики",
"vak_row": 1129,
"vak_name": "Два века русской классики/ Two centuries of the Russian classics",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Диалог со временем",
"vak_row": 1145,
"vak_name": "Диалог со временем. Альманах интеллектуальной истории",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Животноводство и кормопроизводство",
"vak_row": 1189,
"vak_name": "Животноводство и кормопроизводство ( до 03.04.2019 наименование в перечне «Вестник мясного скотоводства (Herald of Beef Cattle Breeding)» ISSN 2079- 6250)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения",
"vak_row": 1200,
"vak_name": "Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения / Journal of Foreign Legislation and Comparative Law",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Журнал неврологии и психиатрии им. C.C. Корсакова",
"vak_row": 1212,
"vak_name": "Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Журнал Сибирского федерального университета. Биология",
"vak_row": 1224,
"vak_name": "Журнал Сибирского федерального университета. Биология. Journal of Siberian Federal University. Biology",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки",
"vak_row": 1225,
"vak_name": "Журнал Сибирского федерального университета. Гуманитарные науки. Journal of Siberian Federal University. Humanities & Social Sciences",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Записки Института истории материальной культуры",
"vak_row": 1247,
"vak_name": "Записки Института истории материальной культуры Российской академии наук",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Здоровье населения и среда обитания - ЗНиСО",
"vak_row": 1252,
"vak_name": "Здоровье населения и среда обитания",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле",
"vak_row": 1379,
"vak_name": "Известия Тульского государственного университета. Серия \"Науки о Земле\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Интеграция образования",
"vak_row": 1438,
"vak_name": "Интеграция образования Integration of Education",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "История философии",
"vak_row": 1518,
"vak_name": "История философии / History of Philosophy",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Кардиологический вестник",
"vak_row": 1531,
"vak_name": "Кардиологический вестник - бюллетень Российского кардиологического научно- производственного комплекса",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Медицинские технологии. Оценка и выбор",
"vak_row": 1704,
"vak_name": "Медицинские технологии. Оценка и выбор (MEDICAL TECHNOLOGY ASSESSMENT AND CHOICE)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Мелиорация и гидротехника",
"vak_row": 1757,
"vak_name": "Мелиорация и гидротехника/Land Reclamation and Hydraulic Engineering (До 28.09.2021 г. наименование в Перечне «Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации» ISSN 2222-1816)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "МИР (Модернизация. Инновации. Развитие)",
"vak_row": 1776,
"vak_name": "МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). Научно- практический журнал",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Музыкальное искусство и образование",
"vak_row": 1834,
"vak_name": "Музыкальное искусство и образование / Musical Art and Education (до 04.02.2020 наименование в Перечне «Вестник кафедры ЮНЕСКО \"Музыкальное искусство и образование\")",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Научно-методический журнал \"Физическая культура, спорт - наука и практика\"",
"vak_row": 2962,
"vak_name": "Физическая культура, спорт – наука и практика",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Научные проблемы материально-технического обеспечения Вооружённых Сил Российской Федерации",
"vak_row": 2531,
"vak_name": "Сборник научных трудов «Научные проблемы материально-технического обеспечения Вооруженных Сил Российской Федерации»",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Национальный психологический журнал / National Psychological Journal",
"vak_row": 1999,
"vak_name": "Национальный психологический журнал/ National psychologica ljournal",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Нефтепромысловое дело. Oilfiеld Engineering",
"vak_row": 2029,
"vak_name": "Нефтепромысловое дело. Oilfield Engineering",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Общественное здоровье и здравоохранение",
"vak_row": 1893,
"vak_name": "Научно – практический журнал \"Общественное здоровье и здравоохранение\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "ОРГЗДРАВ: новости. мнения. обучения. Вестник ВШОУЗ",
"vak_row": 2108,
"vak_name": "ОРГЗДРАВ: новости, мнения, обучение. Вестник ВШОУЗ",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Отечественные архивы",
"vak_row": 1919,
"vak_name": "Научно-практический журнал \"Отечественные архивы\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "П-Economy",
"vak_row": 104,
"vak_name": "π-Economy (до 20.12.2022 наименование издания в Перечне «Научно- технические ведомости Санкт- Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки = St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics» ISSN 1994-2354, 2304-9774)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Педиатрия. Журнал им. Г.Н. Сперанского",
"vak_row": 2156,
"vak_name": "Педиатрия. Журнал имени Г.Н. Сперанского",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Петербургский исторический журнал",
"vak_row": 2164,
"vak_name": "Петербургский исторический журнал. Исследования по российской и всеобщей истории",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Пищевые системы",
"vak_row": 2175,
"vak_name": "Пищевые системы – Food systems",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Полет. Общероссийский научно-технический журнал",
"vak_row": 2072,
"vak_name": "Общероссийский научно- технический журнал \"Полет\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Полития: Анализ. Хроника. Прогноз (Журнал политической философии и социологии политики)",
"vak_row": 2203,
"vak_name": "ПОЛИТИЯ. Журнал политической философии и социологии политики",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Правосудие",
"vak_row": 2236,
"vak_name": "Правосудие / Justice",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Прикладная информатика",
"vak_row": 2261,
"vak_name": "Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Проблемы анализа риска",
"vak_row": 1921,
"vak_name": "Научно-практический журнал \"Проблемы анализа риска\" Scientific and Practical Journal \"Issues of Risk Analysis\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Проблемы управления",
"vak_row": 2314,
"vak_name": "Проблемы управления/Control Sciences",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Птица и птицепродукты",
"vak_row": 2372,
"vak_name": "Птица и птицепродукты / Poultry & Chicken Products",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Птицеводство",
"vak_row": 1927,
"vak_name": "Научно-производственный журнал \"Птицеводство\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Российский нейрохирургический журнал им. профессора А.Л. Поленова",
"vak_row": 2473,
"vak_name": "Российский нейрохирургический журнал имени профессора А.Л. Поленова",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Российский офтальмологический журнал",
"vak_row": 2476,
"vak_name": "Российский офтальмологический журнал (РОЖ)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Российский электронный журнал лучевой диагностики",
"vak_row": 127,
"vak_name": "Russian Electronic Journal of Radiology (Российский Электронный Журнал Лучевой диагностики)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Русистика",
"vak_row": 2503,
"vak_name": "Русистика/ Russian language studies (до 03.04.2019 наименование в перечне «Вестник Российского университета дружбы народов. Серия «Русский и иностранные языки и методика их преподавания» ISSN 2313-2264)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Свиноводство",
"vak_row": 1928,
"vak_name": "Научно-производственный журнал \"Свиноводство\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "СибСкрипт",
"vak_row": 2577,
"vak_name": "СибСкрипт = SibScript (до 25.04.2023 наименование издания в Перечне «Вестник Кемеровского государственного университета» ISSN 2078-8975)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Современная конкуренция",
"vak_row": 2599,
"vak_name": "Современная конкуренция / Journal of Modern Competition",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Социология власти",
"vak_row": 1980,
"vak_name": "Научный и общественно- политический журнал \"Социология власти\"",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Социология науки и технологий",
"vak_row": 2667,
"vak_name": "Социология науки и технологий Sociology of Science and Technology",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Средние века",
"vak_row": 2684,
"vak_name": "Средние века. Исследования по истории Средневековья и раннего Нового времени",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Техника и технология пищевых производств",
"vak_row": 2765,
"vak_name": "Техника и технология пищевых производств (Food Processing: Techniques and Technology)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Томский журнал лингвистических и антропологических исследований",
"vak_row": 2788,
"vak_name": "Томский журнал лингвистических и антропологических исследований. Tomsk Journal of Linguistics and Anthropology",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Транспорт Российской Федерации",
"vak_row": 2802,
"vak_name": "Транспорт Российской Федерации. Журнал о науке, практике, экономике",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Труды Зоологического института РАН",
"vak_row": 2829,
"vak_name": "Труды зоологического института Российской академии наук",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Труды Института государства и права Российской академии наук",
"vak_row": 2830,
"vak_name": "Труды Института государства и права РАН",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Труды Института математики и механики УpО РАН",
"vak_row": 2832,
"vak_name": "Труды Института математики и механики УрО РАН",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Труды Крыловского государственного научного центра",
"vak_row": 2839,
"vak_name": "Труды Крыловского государственного научного центра. Transactions Of The Krylov State Research Centre (До 29.05.2017 г. наименование в Перечне «Труды Центрального научно- исследовательского института имени академика А.Н. Крылова» ISSN 0869-8422)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Управление большими системами: сборник трудов",
"vak_row": 2877,
"vak_name": "Управление большими системами",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта",
"vak_row": 2933,
"vak_name": "Ученые записки университета имени П.Ф. Лесгафта",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Фармация и фармакология",
"vak_row": 2948,
"vak_name": "Фармация и фармакология / Pharmacy&Pharmacology",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Философский журнал",
"vak_row": 2990,
"vak_name": "Философский журнал / Philosophy Journal",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Финансы: теория и практика",
"vak_row": 3006,
"vak_name": "Финансы: теория и практика / Finance: Theory and Practice (До 11.10.2017 г. наименование в Перечне «Вестник Финансового университета» ISSN 2221-1632)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Форсайт",
"vak_row": 3012,
"vak_name": "ФОРСАЙТ/Foresight and STI Governance",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Человек. Спорт. Медицина",
"vak_row": 3062,
"vak_name": "Человек. Спорт. Медицина / Human. Sport. Medicine (До 14.12.2016 г. наименование в Перечне Вестник Южно- Уральского государственного университета. Серия \"Образование, здравоохранение, физическая культура\" ISSN 1991-9786, 2410-7026)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Экология промышленного производства",
"vak_row": 3080,
"vak_name": "Экология промышленного производства – Межотраслевой научно-практический журнал",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Экономическая политика",
"vak_row": 3122,
"vak_name": "Экономическая политика (Economic Policy)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Экспериментальная и клиническая урология",
"vak_row": 3143,
"vak_name": "Экспериментальная и клиническая урология (Experimental and Сlinical Urology)",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Эпистемология и философия науки",
"vak_row": 40,
"vak_name": "Epistemology & Philosophy of Sciences /Эпистемология и философия науки",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
},
{
"k1_name": "Японские исследования",
"vak_row": 3169,
"vak_name": "Электронный научный журнал «Японские исследования»",
"reason": "Проверенное различие написания, сокращения, перевода или документированного прежнего названия"
}
]
+33
View File
@@ -0,0 +1,33 @@
"""Prepare a readable, indexed council JSON from the owner-supplied CSV.
python scripts/prepare_council_articles.py app/data/council_articles.csv
No database access or app startup; only Python's standard library is required.
"""
import argparse
import json
from pathlib import Path
import sys
from tempfile import NamedTemporaryFile
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from app.services.council_source import load_reference, prepare_reference
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
parser.add_argument("source", type=Path)
parser.add_argument("--output", type=Path, default=Path("app/data/council_articles.json"))
args = parser.parse_args()
if args.source.resolve() == args.output.resolve():
parser.error("Output must not overwrite the source CSV")
result = prepare_reference(args.source)
text = json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2) + "\n"
with NamedTemporaryFile(mode="w", encoding="utf-8", newline="\n", dir=args.output.parent,
prefix=args.output.name + ".", suffix=".tmp", delete=False) as stream:
stream.write(text)
temporary = Path(stream.name)
try:
load_reference(temporary)
temporary.replace(args.output)
finally:
temporary.unlink(missing_ok=True)
print(f"Prepared {result['source_rows']} publications and {len(result['by_author'])} author names")
+188
View File
@@ -0,0 +1,188 @@
"""Offline public council UX check: python tests/browser_council.py.
Requires Playwright/Chromium; BROWSER_EXECUTABLE may select an installed browser.
Synthetic employees and intercepted requests; no production access.
"""
import os
from io import BytesIO
from pathlib import Path
import sys
from urllib.parse import urlsplit
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
from fastapi.testclient import TestClient
from openpyxl import load_workbook
from playwright.sync_api import expect, sync_playwright
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.pool import StaticPool
from app.db import Base, get_db
from app.main import app
from app.models import Employee, EmployeePublication
from app.services import council
def main():
engine = create_engine("sqlite://", connect_args={"check_same_thread": False}, poolclass=StaticPool)
Base.metadata.create_all(engine)
factory = sessionmaker(bind=engine)
with factory() as db:
for number in range(28):
person = Employee(profile_key=f"test:{number}", full_name=f"Сотрудник {number:02d}",
canonical_url="https://www.hse.ru/staff/test",
current_data={"sections": [{"title": "Учёные степени",
"items": ["Доктор технических наук"]}]})
db.add(person)
db.flush()
db.add(EmployeePublication(employee_id=person.id, title="Исследование методов передачи данных в фотонных интегральных схемах",
year=2024, publication_type="ARTICLE", publication_id=f"{number}",
raw_data={"journal": "Бизнес-информатика"} if number == 27 else
{"journal": "BIT Numerical Mathematics", "issn": "0006-3835"} if number == 25 else {},
url=f"https://publications.hse.ru/view/{number}", source_hash=f"test:{number}"))
if number == 27:
db.add(EmployeePublication(employee_id=person.id, title="Дополнительная статья", year=2024,
publication_type="ARTICLE", source_hash="test:extra"))
for name, degree in [("Без степени", None), ("Только звание", "Профессор")]:
person = Employee(profile_key=name, full_name=name, canonical_url="https://www.hse.ru/staff/test",
current_data={"sections": [{"title": "Учёные степени", "items": [degree] if degree else []}]})
db.add(person)
db.flush()
db.add(EmployeePublication(employee_id=person.id, title="Не включать в совет", year=2024, source_hash=name))
db.commit()
def database():
with factory() as db:
yield db
original = council._articles_by_author
council._articles_by_author = lambda: {"сотрудник 26": [
{"title": f"Публикация из данных ВШЭ {number}", "year": 2024, "doi": f"10.1234/test-{number}",
"types": [], "journals": [], "quartiles": ["Scopus Q1"], "origins": ["Данные ВШЭ"], "rows": [number + 2],
"in_csv": True, "in_db": False, "url": None} for number in range(2)]}
app.dependency_overrides[get_db] = database
client = TestClient(app)
output = Path(".impeccable/review")
output.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
def serve(route):
url = urlsplit(route.request.url)
response = client.get(url.path + ("?" + url.query if url.query else ""))
route.fulfill(status=response.status_code, body=response.content,
headers={key: value for key, value in response.headers.items()
if key in {"content-type", "content-disposition"}})
try:
with sync_playwright() as playwright:
browser = playwright.chromium.launch(executable_path=os.getenv("BROWSER_EXECUTABLE"))
page = browser.new_page(viewport={"width": 1440, "height": 1000})
page.route("**/*", serve)
errors = []
page.on("pageerror", lambda error: errors.append(str(error)))
page.goto("http://miem.test/admin/council")
expect(page.get_by_role("status")).to_have_text("Показаны 1–25 из 28")
assert "Без степени" not in page.content() and "Только звание" not in page.content()
expect(page.locator("#council-date")).to_have_count(0)
assert "Монографии" not in page.content()
page.get_by_role("button", name="Применить", exact=True).click()
expect(page.get_by_role("link", name="Вход в админку")).to_be_visible()
page.get_by_role("link", name="Далее").click()
expect(page.get_by_role("status")).to_have_text("Показаны 26–28 из 28")
page.get_by_role("link", name="Назад").click()
summary = page.locator(".council__candidate-summary").first
summary.focus()
page.keyboard.press("Enter")
expect(page.locator(".council__source").filter(has_text="ЛК сотрудника ВШЭ").first).to_be_visible()
expect(page.get_by_text("Q1/Q2 и К1 не подтверждены доступными данными").first).to_be_visible()
assert page.locator(".council__candidate").first.evaluate("e => e.open")
page.screenshot(path=str(output / "desktop.png"), full_page=True)
page.screenshot(path=str(output / "sorting-desktop.png"), full_page=False)
for width in (1024, 768, 700, 390, 320):
page.set_viewport_size({"width": width, "height": 844})
assert page.evaluate("document.documentElement.scrollWidth <= innerWidth"), width
assert summary.evaluate("e => e.scrollWidth <= e.clientWidth"), width
page.set_viewport_size({"width": 390, "height": 844})
page.screenshot(path=str(output / "mobile.png"), full_page=True)
page.screenshot(path=str(output / "sorting-mobile.png"), full_page=False)
for sort, direction, first in [("full_name", "asc", "Сотрудник 00"),
("full_name", "desc", "Сотрудник 27"),
("db_count", "desc", "Сотрудник 27"),
("count", "desc", "Сотрудник 26"),
("total_count", "desc", "Сотрудник 26")]:
page.get_by_label("Сортировать по").select_option(sort)
page.get_by_label("Направление").select_option(direction)
page.get_by_role("button", name="Применить", exact=True).click()
expect(page.locator(".council__candidate-identity strong").first).to_have_text(first)
page.get_by_label("Сортировать по").select_option("full_name")
page.get_by_label("Направление").select_option("desc")
page.get_by_role("button", name="Применить", exact=True).click()
page.get_by_role("link", name="Далее").click()
expect(page.get_by_label("Сортировать по")).to_have_value("full_name")
expect(page.get_by_label("Направление")).to_have_value("desc")
expect(page.locator(".council__candidate-identity strong").first).to_have_text("Сотрудник 02")
with page.expect_download() as pending_download:
page.get_by_role("button", name="Скачать XLSX", exact=True).click()
download = pending_download.value
assert download.suggested_filename == "council.xlsx"
download.save_as(str(output / "council.xlsx"))
workbook = load_workbook(output / "council.xlsx")
assert workbook["Сотрудники"].max_row == 29
assert workbook["Сотрудники"]["B2"].value == "Сотрудник 27"
page.get_by_label("Поиск по ФИО").fill("Сотрудник 27")
page.get_by_role("button", name="Применить", exact=True).click()
expect(page.get_by_role("status")).to_have_text("Показаны 1–1 из 1 · Всего в списке: 28")
expect(page.get_by_label("Сортировать по")).to_have_value("full_name")
expect(page.get_by_label("Направление")).to_have_value("desc")
with page.expect_download() as pending_download:
page.get_by_role("button", name="Скачать XLSX", exact=True).click()
filtered = load_workbook(BytesIO(Path(pending_download.value.path()).read_bytes()))
assert filtered["Сотрудники"].max_row == 2
page.get_by_label("Поиск по ФИО").fill("Нет совпадений")
page.get_by_role("button", name="Применить", exact=True).click()
expect(page.get_by_text("Сотрудники не найдены", exact=True)).to_be_visible()
page.get_by_role("link", name="Сбросить поиск").first.click()
expect(page.get_by_role("status")).to_have_text("Показаны 1–25 из 28")
expect(page.get_by_label("Сортировать по")).to_have_value("full_name")
expect(page.get_by_label("Направление")).to_have_value("desc")
page.get_by_label("Специальность ВАК").select_option("1.2.2")
page.get_by_role("button", name="Применить", exact=True).click()
expect(page.get_by_role("status")).to_have_text("Показаны 1–1 из 1 · Всего в списке: 28")
expect(page.locator(".council__candidate-identity strong")).to_have_text("Сотрудник 27")
page.locator(".council__candidate-summary").click()
expect(page.get_by_text("Публикаций по выбранной специальности: 1", exact=True)).to_be_visible()
expect(page.get_by_text("По специальности 1.2.2:", exact=False)).to_be_visible()
for width in (1440, 768, 390, 320):
page.set_viewport_size({"width": width, "height": 900})
assert page.evaluate("document.documentElement.scrollWidth <= innerWidth"), width
page.screenshot(path=str(output / f"specialty-{width}.png"), full_page=False)
with page.expect_download() as pending_download:
page.get_by_role("button", name="Скачать XLSX", exact=True).click()
filtered = load_workbook(BytesIO(Path(pending_download.value.path()).read_bytes()))
assert filtered["Сотрудники"].max_row == 2
assert dict(filtered["Параметры"].values)["Специальность ВАК"].startswith("1.2.2.")
headers = {cell.value: cell.column for cell in filtered["Сотрудники"][1]}
assert filtered["Сотрудники"].cell(2, headers["Специальности ВАК"]).value.startswith("1.2.2.")
assert filtered["Сотрудники"].cell(2, headers["Работ по выбранной специальности"]).value == 1
pending_download.value.save_as(str(output / "specialty-export.xlsx"))
page.get_by_label("Специальность ВАК").select_option("")
page.get_by_label("Поиск по ФИО").fill("Сотрудник 25")
page.get_by_role("button", name="Применить", exact=True).click()
page.locator(".council__candidate-summary").click()
expect(page.get_by_text("BIT Numerical Mathematics", exact=False).first).to_be_visible()
for width in (1440, 390, 320):
page.set_viewport_size({"width": width, "height": 900})
assert page.evaluate("document.documentElement.scrollWidth <= innerWidth"), width
page.screenshot(path=str(output / f"catalog-{width}.png"), full_page=True)
assert not errors, errors
browser.close()
finally:
council._articles_by_author = original
app.dependency_overrides.clear()
client.close()
engine.dispose()
print(f"Council browser checks passed; screenshots: {output}")
if __name__ == "__main__":
main()
+7
View File
@@ -0,0 +1,7 @@
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN python -m pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY app ./app
COPY scripts/import_publications.py ./scripts/import_publications.py
COPY tests/conftest.py tests/test_publication_import_postgres.py ./tests/
+18
View File
@@ -0,0 +1,18 @@
**
!requirements.txt
!app/
!app/**
!scripts/
!scripts/import_publications.py
!tests/
!tests/conftest.py
!tests/test_publication_import_postgres.py
!tests/postgres/
!tests/postgres/Dockerfile
!tests/postgres/Dockerfile.dockerignore
app/data/
**/__pycache__/
**/.env*
**/*credentials*
**/*.key
**/*.pem
+2
View File
@@ -0,0 +1,2 @@
FROM postgres:16-alpine
COPY init.sql /docker-entrypoint-initdb.d/10-test.sql
@@ -0,0 +1,4 @@
**
!init.sql
!Dockerfile.postgres
!Dockerfile.postgres.dockerignore
+69
View File
@@ -0,0 +1,69 @@
name: miem-publication-integration-vps
services:
postgres-test:
image: miem-publication-integration-postgres:pr55
pull_policy: never
environment:
POSTGRES_USER: test_admin
POSTGRES_PASSWORD: isolated_test_admin
POSTGRES_DB: miem_import_test
command: ["postgres", "-c", "shared_buffers=64MB", "-c", "max_connections=12"]
cpus: 0.5
mem_limit: 512m
memswap_limit: 512m
pids_limit: 128
volumes:
- pgdata:/var/lib/postgresql/data
healthcheck:
test: ["CMD", "pg_isready", "-h", "127.0.0.1", "-U", "test_admin", "-d", "miem_import_test"]
interval: 2s
timeout: 5s
retries: 30
logging:
driver: json-file
options:
max-size: "5m"
max-file: "1"
networks: [isolated]
tests:
image: miem-publication-integration-runner:pr55
pull_policy: never
user: "65534:65534"
read_only: true
cap_drop: [ALL]
security_opt: ["no-new-privileges:true"]
cpus: 0.5
mem_limit: 512m
memswap_limit: 512m
pids_limit: 128
tmpfs:
- /tmp:size=128m,mode=1777
environment:
DATABASE_URL: postgresql+psycopg://test_admin:isolated_test_admin@postgres-test:5432/miem_import_test
MIEM_POSTGRES_INTEGRATION: "1"
PYTHONDONTWRITEBYTECODE: "1"
PYTEST_ADDOPTS: "-p no:cacheprovider"
command: ["python", "-m", "pytest", "-q", "tests/test_publication_import_postgres.py"]
depends_on:
postgres-test:
condition: service_healthy
logging:
driver: json-file
options:
max-size: "5m"
max-file: "1"
networks: [isolated]
networks:
isolated:
internal: true
volumes:
pgdata:
driver: local
driver_opts:
type: tmpfs
device: tmpfs
o: size=256m
+36
View File
@@ -0,0 +1,36 @@
name: miem-publication-integration
services:
postgres-test:
image: postgres:16-alpine
environment:
POSTGRES_USER: test_admin
POSTGRES_PASSWORD: isolated_test_admin
POSTGRES_DB: miem_import_test
tmpfs:
- /var/lib/postgresql/data
volumes:
- ./init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/10-test.sql:ro
healthcheck:
test: ["CMD", "pg_isready", "-h", "127.0.0.1", "-U", "test_admin", "-d", "miem_import_test"]
interval: 2s
timeout: 5s
retries: 30
networks: [isolated]
tests:
build:
context: ../..
dockerfile: tests/postgres/Dockerfile
environment:
DATABASE_URL: postgresql+psycopg://test_admin:isolated_test_admin@postgres-test:5432/miem_import_test
MIEM_POSTGRES_INTEGRATION: "1"
command: ["python", "-m", "pytest", "-q", "tests/test_publication_import_postgres.py"]
depends_on:
postgres-test:
condition: service_healthy
networks: [isolated]
networks:
isolated:
internal: true
+6
View File
@@ -0,0 +1,6 @@
-- Synthetic credentials for this ephemeral, private test cluster only.
CREATE DATABASE miem_crawl_test OWNER test_admin;
CREATE ROLE import_test LOGIN PASSWORD 'isolated_test_import'
NOSUPERUSER NOCREATEDB NOCREATEROLE NOINHERIT NOREPLICATION NOBYPASSRLS
CONNECTION LIMIT 1;
GRANT CONNECT ON DATABASE miem_import_test, miem_crawl_test TO import_test;
+7 -2
View File
@@ -1,8 +1,13 @@
from pathlib import Path
from pathlib import Path
from types import SimpleNamespace
from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
def test_base_navigation_is_russian_and_has_no_legacy_employees_link():
template = Path("app/templates/base.html").read_text(encoding="utf-8")
template = Environment(loader=FileSystemLoader("app/templates")).get_template("base.html").render(
request=SimpleNamespace(url=SimpleNamespace(path="/admin"))
)
assert "Обзор" in template
assert "Сотрудники" in template
+1 -1
View File
@@ -18,7 +18,7 @@ def test_health_returns_versions():
response = TestClient(app).get("/api/health")
assert response.status_code == 200
assert response.json()["backend_version"] == "0.8.8"
assert response.json()["backend_version"] == "0.18.1"
def test_api_employees_and_stats_require_admin_session():
+585
View File
@@ -0,0 +1,585 @@
import csv
from datetime import date
from io import BytesIO
from zipfile import ZipFile
import pytest
from fastapi.testclient import TestClient
from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.worksheet.worksheet import Worksheet
from sqlalchemy.exc import OperationalError
from app.db import get_db
from app.main import app
from app.models import Employee, EmployeePublication
from app.services import council
from app.services.council_export import _append
@pytest.fixture()
def export(monkeypatch, tmp_path):
path = tmp_path / "articles.csv"
prepared = tmp_path / "articles.json"
def write(rows):
fields = ["Название публикации", "Год", "DOI", "EID (Scopus)", "UT (WoS)", "Название журнала",
"Авторы НИУ ВШЭ", "Квартиль scopus", "Квартиль wos"]
with path.open("w", encoding="utf-8-sig", newline="") as output:
writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=fields, delimiter=";")
writer.writeheader()
writer.writerows(rows)
from app.services.council_source import prepare_reference
import json
prepared.write_text(json.dumps(prepare_reference(path), ensure_ascii=False), encoding="utf-8")
council._articles_by_author.cache_clear()
monkeypatch.setattr(council, "EXPORT", prepared)
write([])
yield write
council._articles_by_author.cache_clear()
def employee(db, name="Иванов Иван Иванович", degree="Доктор технических наук", status="active", key="doctor"):
person = Employee(profile_key=key, canonical_url="https://www.hse.ru/staff/test", full_name=name,
status=status, current_data={"contacts": {"emails": ["private@example.org"]},
"sections": [{"title": "Учёные степени", "items": [degree] if degree else []}]})
db.add(person)
db.flush()
return person
def publication(db, person, title="Shared work", doi=None, year=2024, kind=None, **extra):
item = EmployeePublication(employee_id=person.id, title=title, year=year, doi_url=doi,
publication_type=kind, source_hash=f"hash-{len(db.new)}-{title}-{doi}", **extra)
db.add(item)
return item
def row(title="Shared work", doi="10.1234/shared", year="2024", author="Иванов Иван Иванович", **extra):
return {"Название публикации": title, "Год": year, "DOI": doi, "Авторы НИУ ВШЭ": author,
"Квартиль scopus": "Q1", **extra}
def test_council_union_counts_provenance_and_types(db_session, export):
export([row(), row(**{"Квартиль scopus": "", "Квартиль wos": "Q2"}),
row(title="CSV only", doi="", year="2022"),
row(title="Not eligible", doi="10.1234/old", year="2019")])
person = employee(db_session, degree="Доктор технических наук")
publication(db_session, person, doi="https://dx.doi.org/10.1234/SHARED", kind="ARTICLE",
publication_id="100", url="https://publications.hse.ru/view/100")
publication(db_session, person, title=" shared WORK ", kind="ARTICLE")
publication(db_session, person, title="Book only", kind="BOOK", year=2020)
publication(db_session, person, title="Imported", doi="https://doi.org/10.1234/imported",
raw_data={"csv_enrichment": {"Квартиль wos": "Q2", "DOI": "10.1234/imported"}})
db_session.commit()
result = council.council_candidates(db_session, date(2026, 9, 30))
assert result["total"] == 1
candidate = result["candidates"][0]
assert (candidate["total_count"], candidate["db_count"], candidate["count"]) == (3, 2, 5)
shared = next(a for a in candidate["articles"] if a["doi"] == "10.1234/shared")
assert shared["type_label"] == "Статья"
assert shared["quartiles"] == ["Scopus Q1", "Web of Science Q2"]
assert shared["rows"] == [2, 3]
assert "Данные ВШЭ" in shared["origins"] and "ЛК сотрудника ВШЭ" in shared["origins"]
imported = next(a for a in candidate["articles"] if a["title"] == "Imported")
assert imported["origins"] == ["Данные ВШЭ"]
assert imported["qualifies"] and imported["q2"]
assert "Тип не указан" in imported["type_label"]
assert council.period(date(2024, 2, 29))[0] == date(2019, 2, 28)
def test_all_degree_levels_and_missing_publications_remain_visible(db_session, export):
export([row(author="Доктор", title="Single qualifying"),
row(author="Без степени", title="No degree"),
row(author="Кандидат", title="Candidate work"),
row(author="PhD", title="PhD work"),
row(author="Две степени", title="Mixed degrees", **{"Квартиль scopus": "Q3"}),
row(author="Уволен", title="Old", year="2010")])
employee(db_session, "Доктор", key="csv-only")
for name, degree in [("Без степени", None), ("Кандидат", "Кандидат технических наук"), ("PhD", "Ph.D.")]:
person = employee(db_session, name, degree, key=name)
publication(db_session, person)
employee(db_session, "Две степени", "Кандидат технических наук; Доктор физико-математических наук", key="mixed")
employee(db_session, "Уволен", status="dismissed", key="dismissed")
only_db = employee(db_session, "Только БД", key="database")
publication(db_session, only_db, kind="PATENT")
employee(db_session, "Без публикаций", key="empty")
db_session.commit()
items = council.council_candidates(db_session, date(2026, 9, 30))["candidates"]
assert {c["name"] for c in items} == {"Доктор", "Две степени", "Уволен", "Только БД", "Кандидат", "PhD", "Без публикаций"}
assert next(c for c in items if c["name"] == "Кандидат")["minimum"] == 20
assert next(c for c in items if c["name"] == "PhD")["clause"] == 6
assert next(c for c in items if c["name"] == "Без публикаций")["assessment_status"] == "Требует проверки"
assert next(c for c in items if c["name"] == "Доктор")["total_count"] == 1
assert next(c for c in items if c["name"] == "Только БД")["db_count"] == 1
assert next(c for c in items if c["name"] == "Две степени")["total_count"] == 0
assert next(c for c in items if c["name"] == "Уволен")["dismissed"]
def test_no_false_merge_when_title_has_conflicting_dois(db_session, export):
export([row(doi="10.1234/one"), row(doi="10.1234/two"), row(doi="")])
person = employee(db_session)
publication(db_session, person, title="Renamed work", doi="https://doi.org/10.1234/one")
db_session.commit()
item = council.council_candidates(db_session, date(2026, 9, 30))["candidates"][0]
assert item["count"] == 3
assert item["total_count"] == 3 and item["db_count"] == 1
def test_csv_same_name_does_not_attribute_to_wrong_employee(db_session, export):
export([row()])
for key in ["one", "two"]:
person = employee(db_session, key=key)
publication(db_session, person, title=key)
db_session.commit()
items = council.council_candidates(db_session, date(2026, 9, 30))["candidates"]
assert len(items) == 2
assert all(c["ambiguous"] and c["total_count"] == 0 and c["count"] == 1 for c in items)
def test_missing_database_year_merges_only_unambiguous_title_and_non_article_excluded(db_session, export):
export([row(title="Known book"), row(title="Article", doi="10.1234/article")])
person = employee(db_session)
publication(db_session, person, title="Known book", year=None, kind="BOOK")
publication(db_session, person, title="Article", year=None, kind="ARTICLE")
db_session.commit()
candidate = council.council_candidates(db_session, date(2026, 9, 30))["candidates"][0]
assert (candidate["count"], candidate["total_count"], candidate["db_count"]) == (2, 1, 2)
book = next(a for a in candidate["articles"] if a["type_label"] == "Книга")
assert not book["qualifies"]
assert "не включён в счётчики Q1/Q2/К1" in book["criteria"][-1]
def test_search_and_pagination_include_all_workers(db_session, export):
for number in range(28):
person = employee(db_session, f"Петров {number:02d}", key=f"person-{number}")
publication(db_session, person, title=f"Work {number}")
db_session.commit()
first = council.council_candidates(db_session)
last = council.council_candidates(db_session, offset=25)
assert first["total"] == 28 and len(first["candidates"]) == 25
assert len(last["candidates"]) == 3
assert {c["name"] for c in first["candidates"]}.isdisjoint(c["name"] for c in last["candidates"])
assert council.council_candidates(db_session, q="петров 27")["matched"] == 1
assert council.council_candidates(db_session, offset=-1)["offset"] == 0
assert council.council_candidates(db_session, offset=999)["offset"] == 25
descending = council.council_candidates(db_session, sort="full_name", direction="desc")
last_descending = council.council_candidates(db_session, sort="full_name", direction="desc", offset=25)
assert descending["candidates"][0]["name"] == "Петров 27"
assert [c["name"] for c in last_descending["candidates"]] == ["Петров 02", "Петров 01", "Петров 00"]
def test_sort_by_name_and_each_unique_publication_count(db_session, export):
export([row(author="Анна", title=f"CSV {number}", doi=f"10.1234/csv-{number}") for number in range(3)]
+ [row(author="Борис", title="CSV Boris", doi="10.1234/boris")])
anna = employee(db_session, "Анна", key="anna")
publication(db_session, anna, title="CSV 0", doi="https://doi.org/10.1234/csv-0")
for name, count in [("Борис", 2), ("Вера", 4)]:
person = employee(db_session, name, key=name)
for number in range(count):
publication(db_session, person, title=f"DB {name} {number}")
db_session.commit()
expected = {
"full_name": {"asc": ["Анна", "Борис", "Вера"], "desc": ["Вера", "Борис", "Анна"]},
"total_count": {"asc": ["Вера", "Борис", "Анна"], "desc": ["Анна", "Борис", "Вера"]},
"db_count": {"asc": ["Анна", "Борис", "Вера"], "desc": ["Вера", "Борис", "Анна"]},
"count": {"asc": ["Анна", "Борис", "Вера"], "desc": ["Вера", "Анна", "Борис"]},
}
for sort, directions in expected.items():
for direction, names in directions.items():
result = council.council_candidates(db_session, sort=sort, direction=direction)
assert [c["name"] for c in result["candidates"]] == names
invalid = council.council_candidates(db_session, sort="unknown", direction="unknown")
assert (invalid["sort"], invalid["direction"]) == ("total_count", "desc")
assert [c["name"] for c in invalid["candidates"]] == expected["total_count"]["desc"]
app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db_session
try:
response = TestClient(app).get("/admin/council?sort=full_name&direction=desc")
assert response.status_code == 200
assert response.text.index("Вера") < response.text.index("Борис") < response.text.index("Анна")
assert '<option value="full_name" selected>' in response.text
assert '<option value="desc" selected>' in response.text
finally:
app.dependency_overrides.clear()
def test_public_page_data_minimization_and_safe_links(db_session, export):
export([row(title='<script>alert("csv")</script>', doi="javascript:bad")])
person = employee(db_session)
person.canonical_url = "javascript:bad"
publication(db_session, person, url="javascript:alert(1)", doi="javascript:bad", kind="BOOK")
db_session.commit()
app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db_session
try:
client = TestClient(app)
response = client.get("/admin/council", follow_redirects=False)
assert response.status_code == 200
assert "Иванов Иван Иванович" in response.text and "Доктор технических наук" in response.text
assert "Используется высшая обнаруженная степень; её документальное подтверждение проверяется отдельно." in response.text
assert "CSV по критериям" not in response.text and "ВСЕГО" in response.text and "Все публикации" in response.text
assert "Книга" in response.text and "Тип не указан" in response.text
assert "&lt;script&gt;" in response.text and "<script>" not in response.text
assert "javascript:" not in response.text and "private@example.org" not in response.text
assert "/admin/employees/" not in response.text and "/admin/logout" not in response.text
assert "Backend 0.18.1 · Frontend 0.18.1" in response.text
assert "Вход в админку" in response.text
assert client.get("/admin/directory", follow_redirects=False).status_code in (302, 303, 401, 403)
assert "Сотрудники не найдены" in client.get("/admin/council?q=missing").text
finally:
app.dependency_overrides.clear()
def test_public_error_state_missing_export_and_database_failure(db_session, export, monkeypatch):
app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db_session
try:
council.EXPORT.unlink()
response = TestClient(app).get("/admin/council")
assert response.status_code == 503 and "Повторить загрузку" in response.text
def fail(*args, **kwargs):
raise OperationalError("query", {}, Exception("private error"))
monkeypatch.setattr("app.admin.council_candidates", fail)
response = TestClient(app).get("/admin/council")
assert response.status_code == 503 and "private error" not in response.text
finally:
app.dependency_overrides.clear()
def test_xlsx_exports_all_filtered_workers_in_order_and_deduplicated_evidence(db_session, export):
export([row(author="Петров 27"), row(author="Петров 27", **{"Квартиль wos": "Q2"})])
for number in range(28):
person = employee(db_session, f"Петров {number:02d}", key=f"xlsx-{number}")
publication(db_session, person, title="Shared work" if number == 27 else f"Work {number}",
doi="https://doi.org/10.1234/shared" if number == 27 else None,
kind="ARTICLE", publication_id=str(number), url=f"https://publications.hse.ru/view/{number}")
excluded = employee(db_session, "Без степени", degree=None, key="excluded")
publication(db_session, excluded)
db_session.commit()
app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db_session
try:
client = TestClient(app)
response = client.get("/admin/council/export.xlsx?q=Петров&sort=full_name&direction=desc&offset=25")
assert response.status_code == 200
assert response.headers["content-type"] == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
assert response.headers["content-disposition"] == 'attachment; filename="council.xlsx"'
book = load_workbook(BytesIO(response.content))
assert book.sheetnames == ["Сотрудники", "Публикации", "Параметры"]
people, works = book["Сотрудники"], book["Публикации"]
assert [cell.value for cell in people[1]][:13] == [
"№", "ФИО", "Учёная степень", "Q1", "Q2", "К1", "ВСЕГО", "ЛК сотрудника ВШЭ", "Все публикации",
"Профиль ВШЭ", "Примечание", "Специальности ВАК", "Работ по выбранной специальности"
]
assert people["J2"].value == "https://www.hse.ru/staff/test"
assert people["K2"].value is None
assert people.max_column == 23
assert works["L1"].value == "ЛК сотрудника ВШЭ"
assert people.max_row == 29 and works.max_row == 29
assert people["B2"].value == "Петров 27" and people["B29"].value == "Петров 00"
assert [people.cell(2, n).value for n in [4, 5, 6, 7, 8, 9]] == [1, 1, 0, 1, 1, 1]
assert works["C2"].value == "Shared work" and works["E2"].value == "Статья"
assert "Данные ВШЭ" in works["F2"].value and "ЛК сотрудника ВШЭ" in works["F2"].value
assert "Scopus Q1" in works["G2"].value and "Web of Science Q2" in works["G2"].value
assert works["M2"].value == "https://doi.org/10.1234/shared" and works["O2"].value == "2, 3"
assert people["D2"].data_type == "n" and people.freeze_panes == "A2"
assert works.auto_filter.ref == works.dimensions
text = " ".join(str(cell.value) for sheet in book for row in sheet for cell in row)
assert "private@example.org" not in text and "Без степени" not in text
assert load_workbook(BytesIO(client.get("/admin/council/export.xlsx?q=Петров%2027").content))["Сотрудники"].max_row == 2
empty = load_workbook(BytesIO(client.get("/admin/council/export.xlsx?q=missing").content))
assert empty["Сотрудники"].max_row == 1 and empty["Публикации"].max_row == 1
finally:
app.dependency_overrides.clear()
def test_xlsx_treats_profile_text_as_text_and_rejects_silent_truncation(db_session, export):
person = employee(db_session, '=HYPERLINK("https://example.org","name")')
publication(db_session, person, title="=1+1\x01")
publication(db_session, person, title="#N/A")
db_session.commit()
app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db_session
try:
client = TestClient(app)
response = client.get("/admin/council/export.xlsx")
assert response.status_code == 200
book = load_workbook(BytesIO(response.content))
assert book["Сотрудники"]["B2"].value == person.full_name
assert book["Сотрудники"]["B2"].data_type == "s"
titles = {book["Публикации"].cell(n, 3).value: book["Публикации"].cell(n, 3).data_type for n in [2, 3]}
assert titles == {"=1+1": "s", "#N/A": "s"}
with ZipFile(BytesIO(response.content)) as archive:
assert all(b"<f>" not in archive.read(n) for n in archive.namelist() if n.startswith("xl/worksheets/"))
person.full_name = "Long " + "x" * 32768
db_session.commit()
failure = client.get("/admin/council/export.xlsx")
assert failure.status_code == 503 and "Не удалось создать XLSX" in failure.text
assert "content-disposition" not in failure.headers
finally:
app.dependency_overrides.clear()
def test_xlsx_appending_rows_does_not_scan_growing_sheet(monkeypatch):
def fail_on_scan(sheet):
pytest.fail("Appending rows must not recompute worksheet bounds by scanning existing cells")
monkeypatch.setattr(Worksheet, "max_row", property(fail_on_scan))
monkeypatch.setattr(Worksheet, "max_column", property(fail_on_scan))
sheet = Workbook().active
for number in range(1000):
_append(sheet, [number, "text"])
assert sheet.cell(1000, 1).value == 999
assert sheet.cell(1000, 2).value == "text"
def test_category_counts_union_k1_journal_matching_and_period(db_session, export):
export([
row(title="All categories", doi="10.1234/all", **{"Квартиль wos": "Q2", "Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
row(title="All categories", doi="10.1234/all"),
row(title="Q2 only", doi="10.1234/q2", **{"Квартиль scopus": "", "Квартиль wos": "Q2"}),
row(title="Old K1", doi="10.1234/old", year="2020", **{"Квартиль scopus": "", "Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
row(title="Unknown year", doi="10.1234/unknown", year="", **{"Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
row(title="Future", doi="10.1234/future", year="2027"),
row(title="Known book", doi="10.1234/book", **{"Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
])
person = employee(db_session)
publication(db_session, person, title="All categories", doi="https://doi.org/10.1234/all", kind="ARTICLE")
publication(db_session, person, title="Known book", doi="https://doi.org/10.1234/book", kind="BOOK")
publication(db_session, person, title="K1 only", kind="ARTICLE",
description={"short": {"ru": "<b>Бизнес-информатика</b>. 2024. № 2."}})
publication(db_session, person, title="Similar journal", kind="ARTICLE",
description={"short": {"ru": "Бизнес-информатика и технологии. 2024."}})
publication(db_session, person, title="Mention in title is not journal Бизнес-информатика", kind="ARTICLE")
db_session.commit()
candidate = council.council_candidates(db_session, date(2026, 10, 8))["candidates"][0]
assert [candidate[f"{key}_count"] for key in ("q1", "q2", "k1", "total")] == [1, 2, 2, 3]
assert candidate["count"] == 9
works = {article["title"]: article for article in candidate["articles"]}
assert works["All categories"]["q1"] and works["All categories"]["q2"] and works["All categories"]["k1"]
assert works["K1 only"]["k1"] and "К1 · Бизнес-информатика (справочник ВАК)" in works["K1 only"]["criteria"]
for title in ("Old K1", "Unknown year", "Future", "Known book", "Similar journal"):
assert not works[title]["qualifies"]
def test_k1_reference_integrity():
import json
data = json.loads(council.K1_JOURNALS.read_text(encoding="utf-8"))
assert data["source_rows"] == 3134
assert sum(data["category_counts"].values()) == 3134
assert data["category_counts"]["К1"] == len(data["journals"]) == 773
assert len(council._k1_journals()) == 774 # 773 journals and one documented previous name.
assert "вестник российских университетов математика" not in council._k1_journals()
assert "бизнес информатика" in council._k1_journals()
@pytest.mark.parametrize("journal", [
"Ученые записки Казанской академии ветеринарной медицины им. Н.Э. Баумана",
"Ученые записки Казанской государственной академии ветеринарной медицины им. Н.Э. Баумана",
])
@pytest.mark.parametrize("source", ["csv", "journal", "description"])
def test_renamed_k1_journal_matches_current_and_documented_previous_name(db_session, export, journal, source):
person = employee(db_session)
if source == "csv":
export([row(**{"Квартиль scopus": "", "Название журнала": journal})])
else:
fields = {"raw_data": {"journal": journal}} if source == "journal" else {
"description": {"short": {"ru": f"{journal}. 2024. № 1."}}
}
publication(db_session, person, kind="ARTICLE", **fields)
db_session.commit()
result = council.council_candidates(db_session, date(2026, 10, 8))
candidate = result["candidates"][0]
assert [candidate[f"{key}_count"] for key in ("q1", "q2", "k1", "total")] == [0, 0, 1, 1]
canonical = "Ученые записки Казанской академии ветеринарной медицины им. Н.Э. Баумана"
assert f"К1 · {canonical} (справочник ВАК)" in candidate["articles"][0]["criteria"]
from app.services.council_export import council_xlsx
book = load_workbook(BytesIO(council_xlsx(result)))
assert [book["Сотрудники"].cell(2, column).value for column in (6, 7)] == [1, 1]
def test_k1_rename_note_is_preserved_separately():
import json
data = json.loads(council.K1_JOURNALS.read_text(encoding="utf-8"))
journal = next(item for item in data["journals"] if item["source_row"] == 699)
assert "наименование в Перечне" not in journal["name"]
assert journal["note"].startswith("до 10.04.2026 г. наименование в Перечне")
assert len(journal["aliases"]) == 1
assert council._k1_journals()[council._journal_key(journal["aliases"][0])] == journal["name"]
bilingual = next(item for item in data["journals"] if item["source_row"] == 2)
assert bilingual["name"] == "Acta Biomedica Scientifica (East Siberian Biomedical Journal)"
def test_ambiguous_k1_alias_is_rejected(monkeypatch, tmp_path):
import json
reference = tmp_path / "k1.json"
reference.write_text(json.dumps({"journals": [
{"name": "One", "aliases": ["Previous"]}, {"name": "Two", "aliases": ["Previous"]}
]}), encoding="utf-8")
monkeypatch.setattr(council, "K1_JOURNALS", reference)
council._k1_journals.cache_clear()
try:
with pytest.raises(ValueError, match="Ambiguous K1 journal alias"):
council._k1_journals()
finally:
council._k1_journals.cache_clear()
@pytest.mark.parametrize("reverse", [False, True])
def test_conflicting_source_years_keep_categories_with_their_year(db_session, export, reverse):
rows = [row(year="2020", **{"Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
row(year="2024", **{"Квартиль scopus": "Q2"})]
export(list(reversed(rows)) if reverse else rows)
person = employee(db_session)
# Evidence with no year must not inherit an arbitrary conflicting year.
publication(db_session, person, doi="https://doi.org/10.1234/shared", year=None,
raw_data={"csv_enrichment": {"Квартиль scopus": "Q1", "Журнал": "Бизнес-информатика"}})
db_session.commit()
candidate = council.council_candidates(db_session, date(2026, 10, 8))["candidates"][0]
assert [candidate[f"{key}_count"] for key in ("q1", "q2", "k1", "total")] == [0, 1, 0, 1]
assert candidate["count"] == 1
article = candidate["articles"][0]
assert article["year"] is None
assert any("Годы источников расходятся: 2020, 2024" in criterion for criterion in article["criteria"])
@pytest.mark.parametrize("sort", ["q1_count", "q2_count", "k1_count", "total_count"])
@pytest.mark.parametrize("direction", ["asc", "desc"])
def test_sort_category_counters_and_xlsx(db_session, export, sort, direction):
export([row(author="Анна", **{"Квартиль wos": "Q2", "Название журнала": "Бизнес-информатика"})])
employee(db_session, "Анна", key="anna")
person = employee(db_session, "Борис", key="boris")
publication(db_session, person, title="Without criteria")
db_session.commit()
result = council.council_candidates(db_session, date(2026, 10, 8), sort=sort, direction=direction)
expected = ["Борис", "Анна"] if direction == "asc" else ["Анна", "Борис"]
assert [candidate["name"] for candidate in result["candidates"]] == expected
from app.services.council_export import council_xlsx
book = load_workbook(BytesIO(council_xlsx(result)))
headers = [cell.value for cell in book["Сотрудники"][1]]
assert headers[3:7] == ["Q1", "Q2", "К1", "ВСЕГО"]
assert "CSV по критериям" not in headers
anna_row = 3 if direction == "asc" else 2
assert [book["Сотрудники"].cell(anna_row, column).value for column in range(4, 8)] == [1, 1, 1, 1]
def test_specialty_filters_use_eligible_source_journal_not_merged_evidence(db_session, export):
export([
row(title="Matching", doi="10.1234/matching", **{"Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
row(title="Matching", doi="10.1234/matching"),
row(title="Old journal, new Q1", doi="10.1234/conflict", year="2020", **{"Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
row(title="Old journal, new Q1", doi="10.1234/conflict", year="2024"),
row(title="Book", doi="10.1234/book", **{"Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
row(title="Unknown year", doi="10.1234/unknown", year="", **{"Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
])
person = employee(db_session)
publication(db_session, person, title="Book", doi="10.1234/book", kind="BOOK")
publication(db_session, person, title="Unknown year", doi="10.1234/unknown", year=None)
other = employee(db_session, name="Другой доктор", key="other")
publication(db_session, other, title="Q1 alone", raw_data={"csv_enrichment": {"Квартиль scopus": "Q1"}})
db_session.commit()
result = council.council_candidates(db_session, date(2026, 10, 8), specialty="1.2.2")
assert (result["total"], result["matched"]) == (2, 1)
candidate = result["candidates"][0]
assert candidate["specialty_count"] == 1
assert [a["title"] for a in candidate["articles"] if a["matches_specialty"]] == ["Matching"]
assert "По специальности 1.2.2" in " ".join(candidate["articles"][0]["criteria"])
assert council.council_candidates(db_session, specialty="2.2.14")["matched"] == 0
with pytest.raises(council.CouncilInputError):
council.council_candidates(db_session, specialty="<script>")
def test_specialty_page_pagination_search_and_export_agree(db_session, export):
for number in range(28):
person = employee(db_session, name=f"Доктор {number:02d}", key=str(number))
publication(db_session, person, title=f"Work {number}", kind="ARTICLE",
raw_data={"journal": "Бизнес-информатика"})
person = employee(db_session, name="Не подходит", key="unrelated")
publication(db_session, person, raw_data={"journal": "Неизвестный журнал"})
db_session.commit()
app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db_session
try:
client = TestClient(app)
response = client.get("/admin/council?specialty=1.2.2&sort=full_name&direction=asc")
assert response.status_code == 200
assert '<option value="1.2.2" selected>' in response.text
assert response.text.count('<option value="2.3.5"') == 1
assert "Публикаций по выбранной специальности: 1" in response.text
assert "Не подходит" not in response.text
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
next_page = soup.find("a", string="Далее")["href"]
assert "specialty=1.2.2" in next_page
assert "Доктор 27" in client.get("/admin/council" + next_page).text
filtered = client.get("/admin/council?specialty=1.2.2&q=27")
assert "Показаны 1–1 из 1" in filtered.text
book = load_workbook(BytesIO(client.get("/admin/council/export.xlsx?specialty=1.2.2&sort=full_name&direction=asc").content))
assert book["Сотрудники"].max_row == 29
params = dict(book["Параметры"].values)
assert params["Специальность ВАК"].startswith("1.2.2.")
assert "По специальности 1.2.2" in book["Публикации"]["G2"].value
empty = client.get("/admin/council?specialty=2.2.14")
assert "Сотрудники не найдены" in empty.text
finally:
app.dependency_overrides.clear()
def test_specialty_reference_integrity():
import hashlib
import json
from scripts.extract_k1_specialties import active_codes
data = json.loads(council.K1_SPECIALTIES.read_text(encoding="utf-8"))
k1 = json.loads(council.K1_JOURNALS.read_text(encoding="utf-8"))
assert data["k1_source_sha256"] == hashlib.sha256(council.K1_JOURNALS.read_bytes().replace(b"\r\n", b"\n")).hexdigest()
assert [j["name"] for j in data["journals"]] == [j["name"] for j in k1["journals"]]
assert len(data["journals"]) == 773 and len(data["specialties"]) == 12
assert data["source_rows"] == 3231
for journal in data["journals"]:
assert journal["vak_entries"]
if journal["status"] == "matched":
active = [entry for entry in journal["vak_entries"] if active_codes(entry, data["as_of"])]
assert len(active) == 1
assert journal["specialty_codes"] == active_codes(active[0], data["as_of"])
else:
assert journal["status"] == "ambiguous" and not journal["specialty_codes"]
for specialty in data["specialties"]:
assert any(specialty["code"] in j["specialty_codes"] for j in data["journals"])
def test_xlsx_specialties_are_explicit_with_and_without_filter(db_session, export):
export([row(title="Old journal", doi="10.1234/conflict", year="2020", **{"Название журнала": "Бизнес-информатика"}),
row(title="Old journal", doi="10.1234/conflict", year="2024")])
person = employee(db_session)
for title in ['Matching', 'Second matching']:
publication(db_session, person, title=title, kind='ARTICLE', raw_data={'journal': 'Бизнес-информатика'})
publication(db_session, person, title='Book', kind='BOOK', raw_data={'journal': 'Бизнес-информатика'})
publication(db_session, person, title='Unknown journal', kind='ARTICLE', raw_data={'journal': 'Other'})
other = employee(db_session, name='Без соответствия', key='other')
publication(db_session, other, title='Unknown', kind='ARTICLE')
db_session.commit()
from app.services.council_export import council_xlsx
for specialty in ('', '1.2.2'):
result = council.council_candidates(db_session, date(2026, 10, 8), specialty=specialty, paginate=False)
book = load_workbook(BytesIO(council_xlsx(result)))
staff = list(book['Сотрудники'].values)
works = list(book['Публикации'].values)
candidate = next(dict(zip(staff[0], values)) for values in staff[1:] if values[1] == person.full_name)
assert candidate['Специальности ВАК'].count('1.2.2.') == 1
assert 'Математическое моделирование' in candidate['Специальности ВАК']
assert '2.3.5.' in candidate['Специальности ВАК']
assert '5.2.2.' not in candidate['Специальности ВАК'] # Only the site's twelve specialties.
assert candidate['Работ по выбранной специальности'] == (2 if specialty else None)
records = {values[2]: dict(zip(works[0], values)) for values in works[1:]}
assert '1.2.2.' in records['Matching']['Специальности ВАК']
assert records['Matching']['По выбранной специальности'] == ('Да' if specialty else None)
for title in ('Book', 'Unknown journal', 'Old journal'):
assert records[title]['Специальности ВАК'] == 'Не подтверждены'
assert records[title]['По выбранной специальности'] == ('Нет' if specialty else None)
if not specialty:
unmatched = next(dict(zip(staff[0], values)) for values in staff[1:] if values[1] == other.full_name)
assert unmatched['Специальности ВАК'] == 'Не подтверждены'
assert book['Сотрудники'].auto_filter.ref.endswith(f'W{len(staff)}')
assert book['Публикации'].auto_filter.ref.endswith(f'AA{len(works)}')
def test_employee_without_degree_publications_are_not_parsed(db_session, export, monkeypatch):
person = employee(db_session, degree='Профессор')
publication(db_session, person, kind='ARTICLE', description={'short': {'ru': '<b>Journal</b>. 2024.'}})
db_session.commit()
def unexpected(publication):
pytest.fail('Ineligible employee publications must not be parsed')
monkeypatch.setattr(council, '_database_article', unexpected)
assert council.council_candidates(db_session)['total'] == 0
+378
View File
@@ -0,0 +1,378 @@
import itertools
import json
from datetime import date, datetime
from io import BytesIO
import pytest
from fastapi.testclient import TestClient
from openpyxl import load_workbook
from app.db import get_db
from app.main import app
from app.models import Employee, EmployeePublication
from app.services import council, council_assessment as assessment
from app.services.council_catalog import catalog, citescore_quartile, publication_catalog
from app.services.council_export import council_xlsx
SOURCE = {"source": "Проверенная запись", "checked_on": "2026-10-08"}
@pytest.fixture()
def proofs(monkeypatch, tmp_path):
path = tmp_path / "evidence.json"
monkeypatch.setattr(assessment, "EVIDENCE", path)
monkeypatch.setattr(council, "_articles_by_author", lambda: {})
def write(degrees=None, publications=None, policy=None):
path.write_text(json.dumps({"schema_version": 1, "policy": policy or {}, "employees": {
"test": {"degrees": degrees or [], "publications": publications or []}}}), encoding="utf8")
assessment.evidence.cache_clear()
write()
yield write
assessment.evidence.cache_clear()
def person(db, degrees):
value = Employee(profile_key="test", canonical_url="https://www.hse.ru/staff/test", full_name="Тестовый сотрудник",
current_data={"sections": [{"title": "Учёные степени", "items": degrees}]})
db.add(value)
db.flush()
return value
def work(db, employee, number=0, year=2024, kind="ARTICLE", basis="К1", **proof_fields):
doi = f"10.1234/work-{number}"
db.add(EmployeePublication(employee_id=employee.id, title=f"Work {number}", year=year, publication_type=kind,
source_hash=f"hash-{number}", doi_url=f"https://doi.org/{doi}"))
return {"doi": doi, "kind": "article", "kind_evidence": SOURCE,
"bases": [{**SOURCE, "basis": basis, "applicable_year": year}], **proof_fields}
def result(db, branch="технические", **kwargs):
db.commit()
return council.council_candidates(db, today=date(2026, 10, 8), branch=branch, **kwargs)["candidates"][0]
@pytest.mark.parametrize("branch,rule", assessment.BRANCHES.items())
@pytest.mark.parametrize("delta", [-1, 0, 1])
def test_each_doctor_threshold_and_monograph_requirement(db_session, proofs, branch, rule, delta):
minimum, mono = rule
degree = "Доктор технических наук"
employee = person(db_session, [degree])
records = [work(db_session, employee, n) for n in range(minimum + delta)]
proofs([{**SOURCE, "degree": degree}], records)
value = result(db_session, branch)
assert value["minimum"] == minimum and value["monograph_minimum"] == mono
assert value["confirmed_count"] == minimum + delta
assert value["assessment_status"].startswith("Соответствует") == (delta >= 0 and not mono)
@pytest.mark.parametrize("degree", ["Кандидат технических наук", "Ph.D."])
@pytest.mark.parametrize("count", [19, 20, 21])
@pytest.mark.parametrize("basis", ["К1", "К2", "RSCI"])
def test_candidate_phd_20_and_k2_exclusion(db_session, proofs, degree, count, basis):
employee = person(db_session, [degree])
proofs([{**SOURCE, "degree": degree}], [work(db_session, employee, n, basis=basis) for n in range(count)])
value = result(db_session)
assert value["clause"] == 6 and value["minimum"] == 20
assert value["confirmed_count"] == (0 if basis == "К2" else count)
assert value["assessment_status"].startswith("Соответствует") == (basis != "К2" and count >= 20)
@pytest.mark.parametrize("degrees", list(itertools.permutations(["Кандидат технических наук", "PhD", "Доктор технических наук"])))
def test_history_always_chooses_doctor_without_fallback(db_session, proofs, degrees):
person(db_session, list(degrees) + ["Профессор", "Неизвестная квалификация"])
proofs([{**SOURCE, "degree": "Кандидат технических наук"}])
value = result(db_session)
assert value["clause"] == 5 and value["selected_degree"] == "Доктор технических наук"
assert not value["degree_confirmed"] and value["count"] == 0
assert value["assessment_status"] == "Требует проверки"
def test_equal_candidate_and_phd_history(db_session, proofs):
person(db_session, ["PhD", "Кандидат технических наук"])
value = result(db_session)
assert value["clause"] == 6 and "PhD" in value["selected_degree"] and "Кандидат" in value["selected_degree"]
@pytest.mark.parametrize("branch", [b for b, rule in assessment.BRANCHES.items() if rule[1]])
def test_monograph_explicit_evidence_and_period_policy(db_session, proofs, branch):
degree = "Доктор технических наук"
employee = person(db_session, [degree])
records = [work(db_session, employee, n) for n in range(8)]
records.append(work(db_session, employee, 8, kind="BOOK", kind_evidence=SOURCE))
proofs([{**SOURCE, "degree": degree}], records)
assert result(db_session, branch)["monograph_count"] == 0
records[-1]["kind"] = "monograph"
proofs([{**SOURCE, "degree": degree}], records, {"monograph_period": {**SOURCE, "value": "five_years"}})
value = result(db_session, branch)
assert value["confirmed_count"] == 8 and value["monograph_count"] == 1
assert value["assessment_status"].startswith("Соответствует")
@pytest.mark.parametrize("year,exact,expected", [(2021, None, False), (2026, None, False),
(2022, None, True), (2021, "2021-10-09", True), (2021, "2021-10-08", False),
(2026, "2026-10-07", True), (2026, "2026-10-08", False), (2026, "2026-10-09", False),
(2024, "2025-01-01", False), (2024, "invalid", False)])
def test_boundary_dates_and_conflicting_year(db_session, proofs, year, exact, expected):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee, year=year)
if exact:
record.update(publication_date=exact, date_evidence=SOURCE)
proofs(publications=[record])
value = result(db_session)
assert value["confirmed_count"] == int(expected)
def test_no_proof_from_quartile_csv_and_current_k1(db_session, proofs):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
db_session.add(EmployeePublication(employee_id=employee.id, title="Preliminary", year=2024, source_hash="prelim",
raw_data={"journal": "Бизнес-информатика", "csv_enrichment": {"Квартиль scopus": "Q1"}}))
value = result(db_session)
assert value["total_count"] == 1 and value["confirmed_count"] == 0
assert value["assessment_status"] == "Требует проверки"
def test_catalogs_union_percentiles_and_article_not_approved():
data = catalog()
assert len(data["journals"]) == 229 and len(data["passports"]) == 13 and not data["issues"]
assert [citescore_quartile(n) for n in [49, 50, 74, 75]] == ["Q3", "Q2", "Q2", "Q1"]
records, issues = publication_catalog(["0006-3835"], ["BIT Numerical Mathematics"], "1.2.2")
assert records and records[0]["match_level"] == "direct" and not issues
assert {m["quartile"] for m in records[0]["metrics"]} >= {"Q2", "Q3"}
assert all(m["year"] == 2025 for m in records[0]["metrics"])
assert publication_catalog(["9999-9999"], ["Not evaluated"], "1.2.2") == ([], [])
assert publication_catalog(["0006-3835"], ["Wrong name"])[1]
def test_http_validation_context_and_export_parity(db_session, proofs, monkeypatch):
class Clock:
@staticmethod
def now(zone):
return datetime(2026, 10, 8, tzinfo=zone)
monkeypatch.setattr(council, "datetime", Clock)
degree = "Доктор технических наук"
employee = person(db_session, [degree])
proofs([{**SOURCE, "degree": degree}], [work(db_session, employee, n) for n in range(9)])
db_session.commit()
def database():
yield db_session
app.dependency_overrides[get_db] = database
try:
client = TestClient(app)
for query in ["specialty=oops"]:
assert client.get("/admin/council?" + query).status_code == 422
assert client.get("/admin/council/export.xlsx?" + query).status_code == 422
query = "?sort=confirmed_count"
page = client.get("/admin/council" + query)
assert page.status_code == 200 and "Соответствует публикационным критериям пункта 5" in page.text
book = load_workbook(BytesIO(client.get("/admin/council/export.xlsx" + query).content))
headers = [c.value for c in book["Сотрудники"][1]]
row = dict(zip(headers, [c.value for c in book["Сотрудники"][2]]))
assert row["Подтверждено"] == 9 and row["Минимум"] == 9
assert row["Итог"] in page.text
assert row["Отрасль оценки"] == "технические"
assert not any("ходатайств" in str(c.value).lower() or "монограф" in str(c.value).lower() for sheet in book for cells in sheet for c in cells)
assert "council-date" not in page.text and "Монографии" not in page.text
assert "Дата ходатайства" not in page.text
legacy = client.get("/admin/council/export.xlsx?petition_date=2000-01-01&branch=экономические")
legacy_book = load_workbook(BytesIO(legacy.content))
assert legacy_book["Сотрудники"]["Q2"].value == "технические"
finally:
app.dependency_overrides.clear()
def test_unknown_kind_conflicts_and_safe_source_url(db_session, proofs):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee)
record["bases"][0]["source_url"] = "javascript:alert(1)"
records = [record, {**record, "kind": "monograph"}]
proofs(publications=records)
value = result(db_session)
assert value["confirmed_count"] == 0
assert value["articles"][0]["confirmed_bases"][0]["source_url"] is None
def test_no_degree_or_only_title_does_not_form_conclusion(db_session, proofs):
person(db_session, ["Профессор", "Доцент"])
assert council.council_candidates(db_session)["total"] == 0
def test_exact_dates_conflict_and_bases_intersection_count_once(db_session, proofs):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee)
record["bases"].append({**SOURCE, "basis": "RSCI", "applicable_year": 2024})
proofs(publications=[record])
assert result(db_session)["confirmed_count"] == 1
proofs(publications=[{**record, "publication_date": "2024-01-01", "date_evidence": SOURCE},
{**record, "publication_date": "2024-02-01", "date_evidence": SOURCE}])
assert result(db_session)["confirmed_count"] == 0
def test_exact_date_can_confirm_missing_year_without_losing_preliminary_count(db_session, proofs):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee, year=None, publication_date="2024-03-01", date_evidence=SOURCE)
record["bases"][0]["applicable_year"] = 2024
proofs(publications=[record])
value = result(db_session)
assert value["confirmed_count"] == value["total_count"] == 1
def test_identity_mismatch_cannot_be_resolved_by_either_identifier(db_session, proofs):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee)
record["source_hash"] = "hash-of-another-work"
proofs(publications=[record])
value = result(db_session)
assert value["confirmed_count"] == 0
assert any("разные работы" in reason for reason in value["articles"][0]["confirmation_reasons"])
@pytest.mark.parametrize("passport_id,branch,accepted", [("1.3.8-technical", "технические", True),
("1.3.8-physical-mathematical", "технические", False),
("1.3.8-physical-mathematical", "физико-математические", True)])
def test_thematic_review_uses_correct_passport_branch(db_session, proofs, passport_id, branch, accepted):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
passport = catalog()["passports"][passport_id]
record = work(db_session, employee)
record["thematic_review"] = {**SOURCE, "specialty_code": "1.3.8", "branch": branch,
"passport_id": passport_id, "passport_sha256": passport["sha256"],
"point_numbers": [passport["directions"][0]["number"]], "checked_conditions": [],
"materials": ["Цель, методы, научный результат и текст статьи"], "result": "confirmed"}
proofs(publications=[record])
value = result(db_session, branch)
article = value["articles"][0]
assessment.assess_article(article, [record], date(2021, 10, 8), date(2026, 10, 8), 2, branch, "1.3.8", {})
assert ("соответствие подтверждено" in article["thematic_status"]) == accepted
assert article["confirmed"] # The thematic outcome adds no numeric rule.
@pytest.mark.parametrize("system", sorted(assessment.SYSTEMS))
def test_external_quartile_outside_catalog_requires_category_and_source(db_session, proofs, system):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee, basis="Q1")
record["bases"][0].update(system=system, category="Verified category", metric="Verified metric", metric_year=2024)
proofs(publications=[record])
assert result(db_session)["confirmed_count"] == 1
record["bases"][0].pop("category")
proofs(publications=[record])
assert result(db_session)["confirmed_count"] == 0
def test_rinc_and_hse_list_do_not_supply_rsci(db_session, proofs):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
db_session.add(EmployeePublication(employee_id=employee.id, title="RINC", year=2024, publication_type="ARTICLE",
source_hash="rinc", raw_data={"hse_list": True, "rinc": True}))
value = result(db_session)
assert value["rsci_count"] == value["confirmed_count"] == 0
def test_degree_document_can_include_employee_without_profile_degree(db_session, proofs):
person(db_session, [])
proofs(degrees=[{**SOURCE, "degree": "PhD"}])
value = result(db_session)
assert value["clause"] == 6 and value["degree_confirmed"] and value["count"] == 0
def test_technical_assessment_uses_current_period_without_petition(db_session, proofs):
degree = "Доктор технических наук"
employee = person(db_session, [degree])
proofs([{**SOURCE, "degree": degree}], [work(db_session, employee, n) for n in range(9)])
db_session.commit()
value = council.council_candidates(db_session, today=date(2026, 10, 8))["candidates"][0]
assert value["confirmed_count"] == value["minimum"] == 9
assert value["assessment_status"].startswith("Соответствует")
assert value["assessment_reasons"] == []
def test_boundary_dates_require_sourced_policy(db_session, proofs):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee, year=2021, publication_date="2021-10-08", date_evidence=SOURCE)
proofs(publications=[record], policy={"boundary_dates": {"value": "inclusive"}})
assert result(db_session)["confirmed_count"] == 0
proofs(publications=[record], policy={"boundary_dates": {**SOURCE, "value": "inclusive"}})
assert result(db_session)["confirmed_count"] == 1
def test_invalid_evidence_schema_is_rejected(monkeypatch, tmp_path):
path = tmp_path / "invalid.json"
monkeypatch.setattr(assessment, "EVIDENCE", path)
path.write_text(json.dumps({"schema_version": 1, "employees": {"x": {"publications": [{"doi": "10.1234/x", "bases": "К1"}]}}}), encoding="utf8")
assessment.evidence.cache_clear()
try:
with pytest.raises(ValueError):
assessment.evidence()
finally:
assessment.evidence.cache_clear()
@pytest.mark.parametrize("basis,flag", [("К1", "k1"), ("К2", "k2"), ("RSCI", "rsci"), ("Q1", "q1"), ("Q2", "q2")])
@pytest.mark.parametrize("kind", ["BOOK", None])
@pytest.mark.parametrize("admitted", [False, True])
def test_manual_monograph_bases_respect_preliminary_type_policy(db_session, proofs, basis, flag, kind, admitted):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee, kind=kind, basis=basis)
record["kind"] = "monograph"
policy = {"publication_types": {**SOURCE, "values": ["monograph"]}} if admitted else {}
proofs(publications=[record], policy=policy)
full_result = council.council_candidates(db_session, today=date(2026, 10, 8), branch="технические")
candidate = full_result["candidates"][0]
assert candidate[f"{flag}_count"] == candidate["total_count"] == int(admitted)
# The policy permits a type; it does not itself confirm a quartile.
assert candidate["confirmed_count"] == (int(admitted) if basis not in {"Q1", "Q2"} else 0)
book = load_workbook(BytesIO(council_xlsx(full_result)))
headers = [cell.value for cell in book["Сотрудники"][1]]
exported = dict(zip(headers, [cell.value for cell in book["Сотрудники"][2]]))
assert exported["ВСЕГО"] == int(admitted)
assert exported[{"К1": "К1", "К2": "К2 предварительно", "RSCI": "RSCI предварительно", "Q1": "Q1", "Q2": "Q2"}[basis]] == int(admitted)
def test_admitted_type_needs_sourced_policy_and_consistent_material(db_session, proofs):
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
record = work(db_session, employee, kind="BOOK")
record["kind"] = "monograph"
proofs(publications=[record], policy={"publication_types": {"values": ["monograph"]}})
assert result(db_session)["total_count"] == 0
record["kind"] = "article"
proofs(publications=[record])
assert result(db_session)["total_count"] == 0
@pytest.mark.parametrize("broken_index", [0, 1])
def test_valid_snapshot_keeps_preliminary_metrics_when_other_is_broken(db_session, proofs, monkeypatch, tmp_path, broken_index):
from app.services import council_catalog as catalogs
paths = list(catalogs.CATALOGS)
valid_path = paths[1 - broken_index]
valid = json.loads(valid_path.read_text(encoding="utf8"))
journal = valid["journals"][0]
broken = tmp_path / "broken" / "catalog.json"
broken.parent.mkdir()
broken.write_text("{}", encoding="utf8")
paths[broken_index] = broken
monkeypatch.setattr(catalogs, "CATALOGS", tuple(paths))
catalogs.catalog.cache_clear()
try:
employee = person(db_session, ["Доктор технических наук"])
db_session.add(EmployeePublication(employee_id=employee.id, title="Snapshot work", year=2025,
publication_type="ARTICLE", source_hash="snapshot", raw_data={"journal": journal["name"], "issn": journal["issn"]}))
db_session.commit()
full_result = council.council_candidates(db_session, today=date(2026, 10, 8), branch="технические")
candidate = full_result["candidates"][0]
article = candidate["articles"][0]
flag = "q2" if broken_index == 0 else "q1"
assert candidate[f"{flag}_count"] == candidate["total_count"] == 1
assert candidate["confirmed_count"] == 0
assert full_result["catalog_issues"] and not article["catalog_issues"]
assert {r["catalog"] for r in article["catalog_records"]} == {valid_path.parent.name}
book = load_workbook(BytesIO(council_xlsx(full_result)))
assert book["Сотрудники"].cell(2, 5 if flag == "q2" else 4).value == 1
assert "целостность каталога" in " ".join(str(cell.value) for row in book["Параметры"] for cell in row)
app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db_session
try:
response = TestClient(app).get("/admin/council")
assert response.status_code == 200 and "целостность каталога" in response.text
assert journal["name"] in response.text
finally:
app.dependency_overrides.clear()
finally:
catalogs.catalog.cache_clear()
+83
View File
@@ -0,0 +1,83 @@
import hashlib
import json
import pytest
from app.services import council_catalog as catalogs
@pytest.fixture()
def snapshot(monkeypatch, tmp_path):
data = json.loads(catalogs.CATALOGS[0].read_text(encoding="utf8"))
for specialty in data["specialties"]:
for passport in specialty["passports"]:
path = tmp_path / "passports" / (passport["id"] + ".pdf")
path.parent.mkdir(exist_ok=True)
path.write_bytes(b"test passport")
passport["local_pdf"] = str(path.relative_to(tmp_path))
passport["sha256"] = hashlib.sha256(path.read_bytes()).hexdigest()
path = tmp_path / "catalog.json"
monkeypatch.setattr(catalogs, "DATA", tmp_path)
monkeypatch.setattr(catalogs, "CATALOGS", (path,))
def write():
path.write_text(json.dumps(data), encoding="utf8")
catalogs.catalog.cache_clear()
return catalogs.catalog()
yield data, write
catalogs.catalog.cache_clear()
@pytest.mark.parametrize("fault", ["schema", "duplicate_journal", "duplicate_link", "source", "passport", "point", "path", "hash", "quartile", "id"])
def test_damaged_snapshot_is_quarantined(snapshot, fault):
data, read = snapshot
if fault == "schema":
data["metadata"]["schema_version"] = "2.0.0"
elif fault == "duplicate_journal":
data["journals"].append(data["journals"][0])
elif fault == "duplicate_link":
data["specialty_links"].append(data["specialty_links"][0])
elif fault == "source":
data["journals"][0]["scopus"]["source_id"] = "missing"
elif fault == "passport":
data["specialty_links"][0]["passport_references"][0]["passport_id"] = "missing"
elif fault == "point":
data["specialty_links"][0]["passport_references"][0]["point_numbers"] = [99999]
elif fault == "path":
data["specialties"][0]["passports"][0]["local_pdf"] = "../../outside.pdf"
elif fault == "hash":
data["specialties"][0]["passports"][0]["sha256"] = "0" * 64
elif fault == "quartile":
data["journals"][0]["scopus"]["categories"][0]["quartile"] = "Q4"
elif fault == "id":
data["journals"][0]["scopus_source_id"] = 0
loaded = read()
assert loaded["issues"] and loaded["journals"] == {}
def test_q1_optional_q2_fields_are_not_required(snapshot):
data, read = snapshot
assert "selection_rule" not in data["metadata"]
loaded = read()
assert len(loaded["journals"]) == 107 and not loaded["issues"]
def test_unknown_journal_is_not_not_established_and_issn_conflicts():
records, issues = catalogs.publication_catalog(["0006-3835", "0020-0255"], [])
assert not records and issues
assert catalogs.publication_catalog([], ["A journal not in catalogs"], "1.3.8") == ([], [])
def test_overlap_preserves_both_records_and_best_q1_outside_q1_selection():
loaded = catalogs.catalog()
assert sum(len(records) == 2 for records in loaded["journals"].values()) == 2
q2_with_q1 = [r for records in loaded["journals"].values() for r in records
if r["catalog"] == "q2-journals" and r.get("also_meets_q1_rule") and not r.get("in_local_q1_catalog")]
assert len(q2_with_q1) == 3
assert all(any(m["quartile"] == "Q1" for m in r["metrics"]) for r in q2_with_q1)
def test_two_passports_keep_branch_and_point_numbering():
data = catalogs.catalog()
assert data["passports"]["1.3.8-technical"]["branch"] == "технические науки"
assert data["passports"]["1.3.8-physical-mathematical"]["branch"] == "физико-математические науки"
assert data["passports"]["1.3.8-technical"]["directions"] != data["passports"]["1.3.8-physical-mathematical"]["directions"]
+124
View File
@@ -0,0 +1,124 @@
import csv
import hashlib
import json
from pathlib import Path
import pytest
from app.services import council
from app.services.council_source import load_reference, prepare_reference
def write_csv(path, rows):
fields = ['Название публикации', 'Год', 'DOI', 'Авторы НИУ ВШЭ', 'Квартиль scopus', 'Квартиль wos', 'Название журнала', 'EID (Scopus)']
with path.open('w', encoding='utf-8-sig', newline='') as stream:
writer = csv.DictWriter(stream, fieldnames=fields, delimiter=';')
writer.writeheader()
writer.writerows(rows)
def test_prepared_reference_preserves_quoted_fields_metadata_and_matching(tmp_path):
source = tmp_path / 'source.csv'
write_csv(source, [
{'Название публикации': 'Quoted; title\ncontinuation', 'Год': '2024', 'DOI': 'https://doi.org/10.1234/TEST',
'Авторы НИУ ВШЭ': ' Ёлкин Пётр; ЕЛКИН ПЕТР; Другой автор ', 'Квартиль scopus': ' q1 ',
'Квартиль wos': 'Q2', 'Название журнала': 'Бизнес-информатика', 'EID (Scopus)': 'source-id'},
{'Название публикации': '', 'Авторы НИУ ВШЭ': 'Другой автор'},
{'Название публикации': 'Unknown', 'Год': '', 'DOI': 'invalid', 'Авторы НИУ ВШЭ': ''},
])
before = source.read_bytes()
data = prepare_reference(source)
assert source.read_bytes() == before
assert data['source_rows'] == 3
assert data['source_sha256'] == hashlib.sha256(before.replace(b'\r\n', b'\n')).hexdigest()
assert data['by_author'] == {'другой автор': [0], 'елкин петр': [0]}
record = data['publications'][0]
assert record['title'] == 'Quoted; title\ncontinuation'
assert record['doi'] == '10.1234/test' and record['year'] == 2024
assert record['quartiles'] == ['Scopus Q1', 'Web of Science Q2']
assert record['journals'] == ['Бизнес-информатика']
assert record['metadata']['EID (Scopus)'] == 'source-id'
output = tmp_path / 'data.json'
output.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
articles = load_reference(output)
assert articles['елкин петр'][0]['rows'] == [2]
assert articles['другой автор'][0]['title'] == record['title']
assert len(articles['елкин петр']) == 1
assert articles['елкин петр'][0]['origins'] == ['Данные ВШЭ']
@pytest.mark.parametrize('change', ['author', 'index', 'bool_index', 'year', 'schema', 'source_row', 'list'])
def test_corrupt_prepared_reference_is_rejected(tmp_path, change):
source = tmp_path / 'source.csv'
write_csv(source, [{'Название публикации': 'First', 'Авторы НИУ ВШЭ': 'Author'},
{'Название публикации': 'Second', 'Авторы НИУ ВШЭ': 'Other'}])
data = prepare_reference(source)
if change == 'author': data['by_author'] = {'stranger': [0], 'other': [1]}
if change == 'index': data['by_author']['author'] = [3]
if change == 'bool_index': data['by_author']['other'] = [True]
if change == 'year': data['publications'][0]['year'] = True
if change == 'schema': data['schema_version'] = True
if change == 'source_row': data['publications'][0]['source_row'] = 77
if change == 'list': data['publications'][0]['journals'] = 'Journal'
path = tmp_path / 'data.json'
path.write_text(json.dumps(data), encoding='utf8')
with pytest.raises(ValueError): load_reference(path)
def test_committed_reference_is_reproducible_and_loaded_once(monkeypatch):
source = council.EXPORT.with_suffix('.csv')
data = json.loads(council.EXPORT.read_text(encoding='utf-8'))
assert data == prepare_reference(source)
assert data['source_rows'] == 1000 and len(data['by_author']) == 776
calls = []
original = council.load_reference
def counted(path):
calls.append(path)
return original(path)
monkeypatch.setattr(council, 'load_reference', counted)
council._articles_by_author.cache_clear()
try:
first = council._articles_by_author()
assert council._articles_by_author() is first
assert calls == [council.EXPORT]
finally:
council._articles_by_author.cache_clear()
def test_converter_does_not_replace_output_when_input_is_invalid(tmp_path):
import subprocess
import sys
source = tmp_path / 'invalid.csv'
source.write_text('Wrong header\nvalue\n', encoding='utf8')
output = tmp_path / 'prepared.json'
output.write_text('previous reference', encoding='utf8')
result = subprocess.run([sys.executable, 'scripts/prepare_council_articles.py', str(source), '--output', str(output)],
capture_output=True, text=True)
assert result.returncode != 0
assert output.read_text(encoding='utf8') == 'previous reference'
assert not list(tmp_path.glob('*.tmp'))
same = subprocess.run([sys.executable, 'scripts/prepare_council_articles.py', str(source), '--output', str(source)],
capture_output=True, text=True)
assert same.returncode != 0 and source.read_text(encoding='utf8') == 'Wrong header\nvalue\n'
def test_preparation_is_identical_for_lf_and_crlf_sources(tmp_path):
lf_dir = tmp_path / 'lf'
crlf_dir = tmp_path / 'crlf'
lf_dir.mkdir()
crlf_dir.mkdir()
lf = lf_dir / 'source.csv'
crlf = crlf_dir / 'source.csv'
write_csv(crlf, [{'Название публикации': 'Multiline\npublication', 'Год': '2024',
'Авторы НИУ ВШЭ': 'Author; Coauthor', 'Квартиль scopus': 'Q1'}])
canonical = crlf.read_bytes().replace(b'\r\n', b'\n')
lf.write_bytes(canonical)
crlf.write_bytes(canonical.replace(b'\n', b'\r\n'))
before = crlf.read_bytes()
from_lf = prepare_reference(lf)
from_crlf = prepare_reference(crlf)
assert from_lf == from_crlf
assert from_crlf['source_sha256'] == hashlib.sha256(canonical).hexdigest()
assert from_crlf['source_hash_eol'] == 'LF'
assert from_crlf['publications'][0]['title'] == 'Multiline\npublication'
assert crlf.read_bytes() == before
+117 -2
View File
@@ -1,4 +1,5 @@
import gzip
import gzip
import pytest
from datetime import datetime, timezone
from app.models import (
@@ -434,7 +435,7 @@ def test_upsert_employee_saves_publications_and_reuses_existing_rows(db_session)
assert publications[0].authors == [{"id": "1", "title_ru": "Автор"}]
def test_upsert_employee_records_publication_errors_without_failing_employee(monkeypatch, db_session):
def test_upsert_employee_records_publication_errors_without_failing_employee(monkeypatch, db_session):
run = CrawlRun(source_url="https://miem.hse.ru/persons", status="running")
db_session.add(run)
db_session.commit()
@@ -573,3 +574,117 @@ def _parsed_employee_with_news(profile_id: str) -> dict:
}
]
return parsed
def test_csv_enrichment_survives_repeated_crawl_without_duplicate(db_session):
from scripts.import_publications import plan
from app.services.crawler import _sync_employee_publications
run = CrawlRun(source_url="https://miem.hse.ru/persons", status="running")
db_session.add(run)
db_session.commit()
employee, _ = _upsert_employee(db_session, run, _parsed_employee_with_publication("csv-preserved"))
db_session.commit()
existing = db_session.query(EmployeePublication).filter_by(employee_id=employee.id).one()
rows = [(number, {"Название публикации": title, "Год": str(year), "DOI": identifier,
"Авторы НИУ ВШЭ": employee.full_name, "Квартиль scopus": "Q1"})
for number, title, year, identifier in (
(2, existing.title, existing.year, ""),
(3, "CSV only", 2024, "10.1234/csv-only"),
(4, "Later HSE", 2024, "10.1234/later"))]
actions, _ = plan(rows, [{"id": employee.id, "full_name": employee.full_name}],
[{field: getattr(existing, field) for field in
("id", "employee_id", "title", "year", "doi_url", "raw_data")}])
for action in actions:
if action["result"] == "insert":
db_session.add(EmployeePublication(**action["values"]))
else:
for field, value in action["values"].items():
setattr(existing, field, value)
db_session.add(EmployeePublication(employee_id=employee.id, title="Obsolete HSE",
source_hash="obsolete", raw_data={"id": "obsolete"}))
db_session.commit()
original_id = existing.id
imported_ids = {p.title: p.id for p in db_session.query(EmployeePublication).all()}
parsed = _parsed_employee_with_publication("csv-preserved")
publication = parsed["sections"][0]["publications"][0]
publication.pop("year")
publication.pop("doi_url")
publication["raw_data"]["fresh"] = True
for _ in range(2):
_sync_employee_publications(db_session, employee, parsed)
db_session.commit()
remaining = db_session.query(EmployeePublication).filter_by(employee_id=employee.id).all()
assert len(remaining) == 3
assert all(p.raw_data["csv_enrichment"]["Квартиль scopus"] == "Q1" for p in remaining)
refreshed = db_session.get(EmployeePublication, original_id)
assert refreshed.raw_data["fresh"] is True
assert refreshed.year == 2023 and refreshed.doi_url == "https://doi.org/10.1/test"
assert db_session.get(EmployeePublication, imported_ids["CSV only"]) is not None
parsed["sections"][0]["publications"].append({
"publication_id": "later-id", "title": "Later HSE", "year": 2024,
"doi_url": "http://dx.doi.org/10.1234/LATER", "raw_data": {"id": "later-id"}})
for _ in range(2):
_sync_employee_publications(db_session, employee, parsed)
db_session.commit()
assert db_session.query(EmployeePublication).filter_by(employee_id=employee.id).count() == 3
adopted = db_session.get(EmployeePublication, imported_ids["Later HSE"])
assert adopted.publication_id == "later-id"
assert adopted.raw_data["csv_enrichment"]["Квартиль scopus"] == "Q1"
def test_ambiguous_csv_match_rolls_back_publication_sync(db_session):
from app.services.crawler import _try_sync_employee_publications
run = CrawlRun(source_url="https://miem.hse.ru/persons", status="running")
db_session.add(run)
db_session.commit()
employee, _ = _upsert_employee(db_session, run, _parsed_employee("csv-ambiguous"))
for index in range(2):
db_session.add(EmployeePublication(employee_id=employee.id, title="Same", year=2024,
doi_url="https://doi.org/10.1234/same", source_hash=f"csv-{index}",
raw_data={"csv_enrichment": {"Год": "2024"}}))
db_session.commit()
parsed = {"sections": [{"type": "publications", "publications": [
{"publication_id": "new", "title": "New"},
{"publication_id": "same", "title": "Same", "doi_url": "https://doi.org/10.1234/same", "year": 2024}]}]}
_try_sync_employee_publications(db_session, run, employee, parsed)
db_session.commit()
assert db_session.query(EmployeePublication).filter_by(employee_id=employee.id).count() == 2
assert db_session.query(CrawlError).filter_by(crawl_run_id=run.id, error_type="ValueError").count() == 1
@pytest.mark.parametrize("bound_id", [None, "hse-A"])
@pytest.mark.parametrize("incoming_ids", [("hse-A", "hse-B"), ("hse-B", "hse-A")])
def test_two_hse_ids_cannot_overwrite_one_csv_record(db_session, bound_id, incoming_ids):
from app.services.crawler import _try_sync_employee_publications
from app.services.admin_data import run_detail_payload
run = CrawlRun(source_url="https://miem.hse.ru/persons", status="running")
db_session.add(run)
db_session.commit()
employee, _ = _upsert_employee(db_session, run, _parsed_employee("csv-hse-id-conflict"))
original_raw = {"csv_enrichment": {"Год": "2024"}, "original": "keep"}
original_authors = [{"title_ru": "Synthetic original author"}]
record = EmployeePublication(employee_id=employee.id, title="Same", year=2024,
publication_id=bound_id, source_hash="csv-original", raw_data=original_raw,
authors=original_authors)
db_session.add(record)
db_session.commit()
original_id = record.id
parsed = {"sections": [{"type": "publications", "publications": [
{"publication_id": identifier, "title": "Same", "year": 2024,
"authors": [{"id": identifier}], "raw_data": {"id": identifier}}
for identifier in incoming_ids]}]}
_try_sync_employee_publications(db_session, run, employee, parsed)
db_session.commit()
db_session.expire_all()
kept = db_session.get(EmployeePublication, original_id)
assert db_session.query(EmployeePublication).filter_by(employee_id=employee.id).count() == 1
assert kept.publication_id == bound_id and kept.source_hash == "csv-original"
assert kept.raw_data == original_raw and kept.authors == original_authors
errors = run_detail_payload(db_session, run)["errors"]
assert len(errors) == 1
assert errors[0]["error_type"] == "ValueError"
assert "Ambiguous HSE IDs" in errors[0]["message"]
assert "hse-A" in errors[0]["message"] and "hse-B" in errors[0]["message"]
+70
View File
@@ -0,0 +1,70 @@
import os
from pathlib import Path
import re
import subprocess
import textwrap
import pytest
WORKFLOW = (Path(__file__).parents[1] / ".gitea/workflows/ci.yml").read_text()
@pytest.mark.parametrize("keygen_exit", [0, 1])
def test_fingerprint_output_and_cleanup(tmp_path, keygen_exit):
step = WORKFLOW.split(" - name: Deployment key fingerprint\n", 1)[1]
step = step.split(" - name:", 1)[0]
script = textwrap.dedent(step.split(" run: |\n", 1)[1])
keygen = tmp_path / "ssh-keygen"
keygen.write_text(
"#!/bin/sh\n"
'case "$1" in\n'
'-y) printf "PUBLIC_MATERIAL\\n"; exit "$KEYGEN_EXIT" ;;\n'
'-lf) cat >/dev/null; printf "256 SHA256:test comment (ED25519)\\n" ;;\n'
'*) exit 99 ;;\n'
"esac\n"
)
keygen.chmod(0o700)
(tmp_path / "deploy_key").write_text("PRIVATE_MATERIAL")
(tmp_path / "known_hosts").write_text("HOST_MATERIAL")
result = subprocess.run(
["bash", "-x", "-c", script], capture_output=True, text=True,
env={**os.environ, "RUNNER_TEMP": str(tmp_path),
"PATH": f"{tmp_path}:{os.environ['PATH']}",
"KEYGEN_EXIT": str(keygen_exit)},
)
assert (result.returncode == 0) == (keygen_exit == 0)
if keygen_exit == 0:
assert result.stdout == "SHA256:test\n"
assert "MATERIAL" not in result.stdout + result.stderr
assert "comment" not in result.stdout + result.stderr
assert not (tmp_path / "deploy_key").exists()
assert not (tmp_path / "known_hosts").exists()
@pytest.mark.parametrize("event", ["push", "pull_request", "workflow_dispatch"])
@pytest.mark.parametrize("diagnostic_only", ["true", "false", ""])
def test_launch_conditions(event, diagnostic_only):
job = WORKFLOW.split("\n deploy:\n", 1)[1]
condition = re.search(r"^ if: (.+)$", job, re.MULTILINE).group(1)
terms = re.findall(r"(github\.[a-z_.]+) == '([^']*)'", condition)
assert condition == " && ".join(f"{name} == '{value}'" for name, value in terms)
context = {"github.event_name": event,
"github.event.inputs.diagnostic_only": diagnostic_only}
runs = all(context[name] == value for name, value in terms)
assert runs == (event == "workflow_dispatch" and diagnostic_only == "true")
def test_both_vps_steps_are_unconditionally_disabled():
for name in ("Upload release", "Deploy and verify"):
step = WORKFLOW.split(f" - name: {name}\n", 1)[1]
assert step.startswith(" if: ${{ false }}\n")
def test_push_and_pull_request_keep_tests():
triggers = WORKFLOW.split("\njobs:\n", 1)[0]
for event in ("push", "pull_request"):
assert f" {event}:\n branches: [main]\n" in triggers
test_job = WORKFLOW.split("\n test:\n", 1)[1].split("\n deploy:\n", 1)[0]
assert " if:" not in test_job
assert "python -m pytest -q" in test_job
+69
View File
@@ -0,0 +1,69 @@
from scripts.extract_k1_specialties import active_codes, build_reference, parse_rows
import pytest
def test_vak_continuation_and_historical_dates():
rows = [
{"page": 1, "cells": ["1.", "Journal", "1234-5678", "1.2.2. First", "с 01.02.2022\nпо 01.02.2023"]},
{"page": 2, "cells": ["", "continued", "", "2.3.5. Second", ""]},
{"page": 2, "cells": ["", "", "", "2.3.6. Current", "с 02.02.2023"]},
{"page": 3, "cells": ["", "", "", "2.3.1. Future", "с 01.02.2027"]},
]
journal = parse_rows(rows)[0]
assert journal["name"] == "Journal continued" and journal["pages"] == [1, 2, 3]
assert journal["assignments"][0]["codes"] == ["1.2.2", "2.3.5"]
assert active_codes(journal, "2026-09-15") == ["2.3.6"]
assert active_codes(journal, "2023-02-01") == ["1.2.2", "2.3.5"]
with pytest.raises(ValueError, match="numbering"):
parse_rows([{"page": 1, "cells": ["2.", "Journal", "1234-5678", "1.2.2. Test", "с 01.02.2022"]}])
def test_ambiguous_titles_do_not_union_specialties_and_reviewed_matches_are_checked():
rows = [{"page": n, "cells": [f"{n}.", "Same title", str(n), code + ". Test", "с 01.02.2022"]}
for n, code in [(1, "1.2.2"), (2, "2.3.1")]]
journals = parse_rows(rows)
k1 = {"journals": [{"name": "Same title"}, {"name": "Similar title"}]}
result = build_reference(journals, k1, [], "2026-09-15")
assert result[0]["status"] == "ambiguous" and result[0]["specialty_codes"] == []
assert result[1]["status"] == "not_found" and result[1]["specialty_codes"] == []
with pytest.raises(ValueError, match="title changed"):
build_reference(journals, k1, [{"k1_name": "Similar title", "vak_row": 1, "vak_name": "Wrong title"}], "2026-09-15")
def test_malformed_source_start_date_is_preserved_without_inventing_date():
journal = parse_rows([{"page": 1, "cells": ["1.", "Journal", "1234-5678", "1.3.8. Test", "с 01.02.200"]}])[0]
assignment = journal["assignments"][0]
assert assignment["source_dates"] == "с 01.02.200"
assert assignment["valid_from"] is None and assignment["date_note"]
assert active_codes(journal, "2026-09-15") == ["1.3.8"]
def test_k1_extraction_is_reproducible_for_lf_and_crlf(tmp_path):
import hashlib
import json
import subprocess
import sys
source = tmp_path / 'list.pdf'
source.write_bytes(b'PDF source bytes for cached-row extraction')
rows = tmp_path / 'rows.json'
rows.write_text(json.dumps([{'page': 1, 'cells': ['1.', 'Journal', '1234-5678', '1.2.2. Test', 'с 01.02.2022']}]), encoding='utf8')
matches = tmp_path / 'matches.json'
matches.write_text('[]', encoding='utf8')
canonical = (json.dumps({'journals': [{'name': 'Journal'}]}, indent=2) + '\n').encode('utf8')
outputs = []
for name, content in [('lf', canonical), ('crlf', canonical.replace(b'\n', b'\r\n'))]:
directory = tmp_path / name
directory.mkdir()
k1 = directory / 'k1.json'
k1.write_bytes(content)
output = directory / 'specialties.json'
subprocess.run([sys.executable, 'scripts/extract_k1_specialties.py', str(source), '--k1', str(k1),
'--matches', str(matches), '--rows-cache', str(rows), '--output', str(output)], check=True, capture_output=True)
data = json.loads(output.read_text(encoding='utf8'))
assert data['k1_source_sha256'] == hashlib.sha256(canonical).hexdigest()
assert data['source_sha256'] == hashlib.sha256(source.read_bytes()).hexdigest()
assert data['journals'][0]['specialty_codes'] == ['1.2.2']
assert k1.read_bytes() == content
assert b'\r\n' not in output.read_bytes()
outputs.append(output.read_bytes())
assert outputs[0] == outputs[1]
+42
View File
@@ -0,0 +1,42 @@
import hashlib
import importlib.util
import sys
from pathlib import Path
from types import SimpleNamespace
import pytest
def extractor(monkeypatch, rows):
class Document:
pages = [SimpleNamespace(extract_tables=lambda: [rows])]
def __enter__(self):
return self
def __exit__(self, *_):
pass
monkeypatch.setitem(sys.modules, "pdfplumber", SimpleNamespace(open=lambda _: Document()))
spec = importlib.util.spec_from_file_location("category_extractor_test", Path("scripts/extract_k1_journals.py"))
module = importlib.util.module_from_spec(spec)
spec.loader.exec_module(module)
return module
def test_k2_extraction_preserves_provenance_history_and_alias(monkeypatch, tmp_path):
source = tmp_path / "categories.pdf"
source.write_bytes(b"synthetic source")
module = extractor(monkeypatch, [["1", "First", "К1", "01.01.2024"],
["2", "Second (до 01.01.2024 г. наименование в Перечне «Previous»)", "К3\nК2", "01.01.2023\n01.01.2024"]])
result = module.extract(source, "К2")
assert result["source_rows"] == 2 and result["category_counts"] == {"К1": 1, "К2": 1}
assert result["journals"][0]["name"] == "Second"
assert result["journals"][0]["aliases"] == ["Previous"]
assert result["journals"][0]["categorized_on"] == "01.01.2024"
assert result["source_sha256"] == hashlib.sha256(source.read_bytes()).hexdigest()
assert module.extract(source)["journals"][0]["name"] == "First"
@pytest.mark.parametrize("rows", [[["2", "Second", "К2", "01.01.2024"]], [["1", "Second", "К2", "invalid"]]])
def test_k2_rejects_incomplete_numbering_or_date(monkeypatch, tmp_path, rows):
module = extractor(monkeypatch, rows)
with pytest.raises(ValueError):
module.extract(tmp_path / "categories.pdf", "К2")
+233
View File
@@ -0,0 +1,233 @@
"""Offline checks: synthetic identities only, no settings or database access."""
from scripts.import_publications import plan, read_rows
from pathlib import Path
def row(title="Test", doi="10.1234/test", year="2024", authors="Test Person"):
return {"Название публикации": title, "DOI": doi, "Год": year,
"Авторы НИУ ВШЭ": authors}
EMPLOYEES = [{"id": 1, "full_name": "Test Person"}]
def test_repeat_and_no_new_employees():
rows = [(2, row()), (3, row()), (4, row(authors="Missing Person"))]
actions, audit = plan(rows, EMPLOYEES, [])
assert len(actions) == 1 and actions[0]["result"] == "insert"
assert [a["reason"] for a in audit] == ["", "csv_duplicate", "employee_not_found"]
stored = [{"id": 11, **actions[0]["values"]}]
repeat, _ = plan(rows, EMPLOYEES, stored)
assert repeat == []
def test_ambiguity_and_conflicts():
assert not plan([(2, row())], EMPLOYEES * 2, [])[0]
stored = [{"id": 1, "employee_id": 1, "title": "Test", "year": 2024,
"doi_url": "https://doi.org/10.1234/other", "raw_data": {}}]
assert plan([(2, row())], EMPLOYEES, stored)[1][0]["reason"] == "doi_conflict"
stored[0]["doi_url"] = "https://doi.org/10.1234/test"
assert plan([(2, row(year="2025"))], EMPLOYEES, stored)[1][0]["reason"] == "year_conflict"
assert plan([(2, row())], EMPLOYEES, stored * 2)[0] # same id is one identity
stored.append({**stored[0], "id": 2})
assert plan([(2, row())], EMPLOYEES, stored)[1][0]["reason"] == "ambiguous_publication"
def test_fill_only_preserves_metadata_and_empty_values():
stored = [{"id": 1, "employee_id": 1, "title": "Test", "year": 2024,
"doi_url": None, "raw_data": {"hse": "keep", "csv_enrichment": {"extra": "keep"}}}]
actions, _ = plan([(2, {**row(), "extra": "", "new": "added"})], EMPLOYEES, stored)
values = actions[0]["values"]
assert set(values) == {"doi_url", "raw_data"}
assert values["raw_data"]["hse"] == "keep"
assert values["raw_data"]["csv_enrichment"]["extra"] == "keep"
assert values["raw_data"]["csv_enrichment"]["new"] == "added"
assert "new" not in stored[0]["raw_data"]["csv_enrichment"]
def test_missing_doi_then_doi_does_not_update_synthetic_id():
actions, _ = plan([(2, row(doi="")), (3, row())], EMPLOYEES, [])
assert len(actions) == 1 and actions[0]["result"] == "insert"
assert actions[0]["values"]["doi_url"] == "https://doi.org/10.1234/test"
def test_invalid_rows_and_owner_file():
assert not plan([(2, row(year="oops")), (3, row(doi="bad"))], EMPLOYEES, [])[0]
path = Path(__file__).resolve().parents[2] / "Статьи.csv"
if path.exists():
rows = read_rows(path)
assert len(rows) == 1797
actions, audit = plan(rows, [], [])
assert not actions and audit and all(a["result"] == "skip" for a in audit)
def test_cli_read_only_and_atomic_failure(tmp_path, monkeypatch):
import sys
import psycopg
from scripts import import_publications
source = tmp_path / "input.csv"
source.write_text("Название публикации;Год;DOI;Авторы НИУ ВШЭ\nFirst;2024;10.1234/first;Test Person\nSecond;2024;10.1234/second;Test Person\n", encoding="utf-8")
class Result:
rowcount = 1
def __init__(self, rows):
self.rows = rows
def fetchall(self):
return self.rows
def fetchone(self):
return self.rows[0]
class Connection:
def __init__(self, fail=False):
self.queries, self.writes = [], []
self.fail, self.rolled_back, self.committed = fail, False, False
def __enter__(self):
return self
def __exit__(self, kind, *_):
if kind:
self.rollback()
elif not self.rolled_back:
self.committed = True
def rollback(self):
self.rolled_back = True
self.writes.clear()
def execute(self, query, params=None):
query = query if isinstance(query, str) else query.as_string()
self.queries.append(query)
if query.startswith("SELECT id, full_name"):
return Result(EMPLOYEES)
if query.startswith("SELECT id, employee_id"):
return Result([])
if "pg_try_advisory" in query:
return Result([{"locked": True}])
if query.startswith("INSERT"):
self.writes.append(params)
if self.fail and len(self.writes) == 2:
raise RuntimeError("Synthetic second-write failure")
return Result([])
report = tmp_path / "dry.json"
dry = Connection()
monkeypatch.setattr(psycopg, "connect", lambda *a, **k: dry)
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["import_publications", str(source), "--report", str(report)])
import_publications.main()
assert dry.rolled_back and not dry.committed and not dry.writes
assert not any(q.startswith(("INSERT", "UPDATE", "DELETE")) for q in dry.queries)
assert "READ ONLY" in dry.queries[0]
assert report.exists()
failed = Connection(fail=True)
monkeypatch.setattr(psycopg, "connect", lambda *a, **k: failed)
report = tmp_path / "apply.json"
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["import_publications", str(source), "--report", str(report), "--apply"])
import pytest
with pytest.raises(RuntimeError):
import_publications.main()
assert failed.rolled_back and not failed.committed and not failed.writes
assert not report.exists()
success = Connection()
monkeypatch.setattr(psycopg, "connect", lambda *a, **k: success)
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["import_publications", str(source), "--report", str(tmp_path / "success.json"), "--apply"])
import_publications.main()
assert success.committed and len(success.writes) == 2
assert not any(q.startswith(("DELETE", "ALTER", "CREATE")) for q in success.queries)
def test_report_cannot_overwrite_source(tmp_path, monkeypatch):
import sys
import pytest
from scripts import import_publications
source = tmp_path / "input.csv"
source.write_text("unchanged", encoding="utf-8")
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["import_publications", str(source), "--report", str(source)])
with pytest.raises(ValueError):
import_publications.main()
assert source.read_text() == "unchanged"
def test_duplicate_rows_fill_late_metadata_and_report_conflicts():
rows = [(2, {**row(), "EID (Scopus)": "", "Квартиль scopus": ""}),
(3, {**row(), "EID (Scopus)": "new-id", "Квартиль scopus": "Q1"}),
(4, {**row(), "EID (Scopus)": "different-id", "Квартиль scopus": "Q2", "UT (WoS)": "late-wos"})]
actions, audit = plan(rows, EMPLOYEES, [])
assert len(actions) == 1 and actions[0]["result"] == "insert"
metadata = actions[0]["values"]["raw_data"]["csv_enrichment"]
assert metadata["EID (Scopus)"] == "new-id" and metadata["Квартиль scopus"] == "Q1"
assert metadata["UT (WoS)"] == "late-wos"
assert audit[1]["reason"] == "merged_csv_duplicate"
assert audit[2]["conflict_fields"] == ["EID (Scopus)", "Квартиль scopus"]
assert audit[2]["result"] == "skip"
repeated, repeated_audit = plan(rows, EMPLOYEES, [{"id": 11, **actions[0]["values"]}])
assert repeated == []
assert repeated_audit[2]["reason"] == "metadata_conflict_first_value_kept"
assert "different-id" not in str(audit)
def test_cli_apply_year_only_preserves_existing_json(tmp_path, monkeypatch):
import json
import sys
import psycopg
from scripts import import_publications
source = tmp_path / "input.csv"
fields = row()
source.write_text(";".join(fields) + "\n" + ";".join(fields.values()) + "\n", encoding="utf-8")
original_raw = {"hse": "keep", "csv_enrichment": fields.copy()}
stored = {"id": 11, "employee_id": 1, "title": "Test", "year": None,
"doi_url": "https://doi.org/10.1234/test", "raw_data": original_raw}
actions, _ = plan([(2, fields)], EMPLOYEES, [stored])
assert actions[0]["values"] == {"year": 2024}
class Result:
rowcount = 1
def __init__(self, rows):
self.rows = rows
def fetchall(self):
return self.rows
def fetchone(self):
return self.rows[0]
class Connection:
committed = False
updates = []
def __enter__(self):
return self
def __exit__(self, error, *_):
self.committed = error is None
def execute(self, query, params=None):
query = query if isinstance(query, str) else query.as_string()
if query.startswith("SELECT id, full_name"):
return Result(EMPLOYEES)
if query.startswith("SELECT id, employee_id"):
return Result([stored])
if "pg_try_advisory" in query:
return Result([{"locked": True}])
if query.startswith("UPDATE"):
self.updates.append((query, params))
return Result([])
connection = Connection()
report = tmp_path / "report.json"
monkeypatch.setattr(psycopg, "connect", lambda *a, **k: connection)
monkeypatch.setattr(sys, "argv", ["import_publications", str(source), "--report", str(report), "--apply"])
import_publications.main()
assert connection.committed and len(connection.updates) == 1
query, params = connection.updates[0]
assert '"year" = %s' in query and "raw_data" not in query
assert params == [2024, 11]
assert stored["raw_data"] == original_raw and stored["year"] is None
assert json.loads(report.read_text())["summary"]["counts"] == {"insert": 0, "update": 1, "skip": 0}
+280
View File
@@ -0,0 +1,280 @@
"""Real PostgreSQL checks; opt in only inside tests/postgres/compose.yml."""
import copy
import csv
import json
import os
import subprocess
import sys
from contextlib import contextmanager
from pathlib import Path
import pytest
import requests
from sqlalchemy import create_engine, select, text
from sqlalchemy.orm import Session
from app.config import Settings
from app.db import Base
from app.models import CrawlError, CrawlRun, Employee, EmployeePublication
from app.services.crawler import _try_sync_employee_publications, run_crawl
ADMIN_URL = "postgresql+psycopg://test_admin:isolated_test_admin@postgres-test:5432/miem_import_test"
pytestmark = pytest.mark.skipif(
os.environ.get("MIEM_POSTGRES_INTEGRATION") != "1", reason="Requires isolated PostgreSQL Compose project"
)
@pytest.fixture(autouse=True)
def isolated_environment(monkeypatch):
assert os.environ.get("DATABASE_URL") == ADMIN_URL, "Use the dedicated test Compose project"
def forbidden_request(*args, **kwargs):
raise AssertionError("External HTTP requests are forbidden in PostgreSQL integration tests")
monkeypatch.setattr(requests.sessions.Session, "request", forbidden_request)
@contextmanager
def database(name):
assert name in {"miem_import_test", "miem_crawl_test"}
engine = create_engine(ADMIN_URL.replace("/miem_import_test", "/" + name))
try:
with engine.connect() as connection:
assert connection.scalar(text("SELECT current_database()")) == name
Base.metadata.create_all(engine)
with engine.begin() as connection:
connection.execute(text("GRANT USAGE ON SCHEMA public TO import_test"))
connection.execute(text("GRANT SELECT (id, full_name) ON public.employees TO import_test"))
connection.execute(text("GRANT SELECT (id, employee_id, title, year, doi_url, raw_data) ON public.employee_publications TO import_test"))
connection.execute(text("GRANT INSERT (employee_id, title, year, doi_url, raw_data, source_hash, created_at, updated_at) ON public.employee_publications TO import_test"))
connection.execute(text("GRANT UPDATE (title, year, doi_url, raw_data, updated_at) ON public.employee_publications TO import_test"))
# Created from the actual model: not an assumed sequence name.
sequence = connection.scalar(text("SELECT pg_get_serial_sequence('public.employee_publications', 'id')"))
assert sequence == "public.employee_publications_id_seq"
connection.execute(text("GRANT USAGE ON SEQUENCE public.employee_publications_id_seq TO import_test"))
permissions = connection.execute(text("""SELECT
has_schema_privilege('import_test', 'public', 'CREATE'),
has_table_privilege('import_test', 'public.employees', 'INSERT'),
has_table_privilege('import_test', 'public.employee_publications', 'DELETE'),
has_sequence_privilege('import_test', 'public.employee_publications_id_seq', 'UPDATE')
""")).one()
assert not any(permissions)
with Session(engine) as session:
yield session, name
finally:
# Only the dedicated ephemeral test DB; never DROP DATABASE or roles.
Base.metadata.drop_all(engine)
engine.dispose()
@pytest.fixture
def pg_import_db():
with database("miem_import_test") as db:
yield db
@pytest.fixture
def pg_crawl_db():
with database("miem_crawl_test") as db:
yield db
def employee(session, name="Synthetic One", key="one"):
record = Employee(full_name=name, profile_key="staff:" + key,
canonical_url="https://synthetic.invalid/staff/" + key)
session.add(record)
session.commit()
return record
def article(title="Synthetic article", identifier="10.1234/test", year="2024", author="Synthetic One", **metadata):
return {"Название публикации": title, "Год": year, "DOI": identifier,
"Авторы НИУ ВШЭ": author, **metadata}
def write_csv(path, rows):
columns = list(dict.fromkeys(key for row in rows for key in row))
with path.open("w", encoding="utf-8-sig", newline="") as output:
writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=columns, delimiter=";")
writer.writeheader()
writer.writerows(rows)
def cli(tmp_path, db, rows, *, apply=False, expected_code=0):
_, name = db
source = tmp_path / "articles.csv"
report = tmp_path / "report.json"
write_csv(source, rows)
command = [sys.executable, str(Path(__file__).resolve().parents[1] / "scripts/import_publications.py"),
str(source), "--report", str(report)]
if apply:
command.append("--apply")
# Explicit whitelist: no production env, .env, pg_service or ~/.pgpass.
environment = {"PATH": os.environ["PATH"], "LANG": "C.UTF-8", "PGHOST": "postgres-test",
"PGPORT": "5432", "PGDATABASE": name, "PGUSER": "import_test",
"PGPASSWORD": "isolated_test_import", "PGPASSFILE": "/dev/null",
"PGSERVICEFILE": "/dev/null", "PGCONNECT_TIMEOUT": "5"}
result = subprocess.run(command, env=environment, cwd=tmp_path, capture_output=True, text=True, timeout=60)
assert result.returncode == expected_code, result.stdout + result.stderr
assert "Synthetic One" not in result.stdout and "isolated_test_import" not in result.stdout
return json.loads(report.read_text()) if report.exists() else None
def snapshot(session):
session.expire_all()
tables = {table.name: session.execute(select(table).order_by(*table.primary_key.columns)).all()
for table in Base.metadata.sorted_tables}
sequences = session.execute(text("SELECT sequencename, last_value FROM pg_sequences WHERE schemaname = 'public' ORDER BY sequencename")).all()
session.commit()
return tables, sequences
def test_postgres_dry_run_changes_neither_rows_nor_sequences(pg_import_db, tmp_path):
session, _ = pg_import_db
employee(session)
before = snapshot(session)
report = cli(tmp_path, pg_import_db, [article()])
assert report["summary"]["counts"] == {"insert": 1, "update": 0, "skip": 0}
assert snapshot(session) == before
def test_postgres_apply_and_reimport(pg_import_db, tmp_path):
session, _ = pg_import_db
person = employee(session)
existing = EmployeePublication(employee_id=person.id, title="Existing", year=2024,
source_hash="existing", raw_data={"hse": "keep"})
session.add(existing)
session.commit()
rows = [article(title="Existing"), article(title="New", identifier="10.1234/new"),
article(title="Unknown author", identifier="10.1234/unknown", author="Synthetic Missing")]
report = cli(tmp_path, pg_import_db, rows, apply=True)
assert report["summary"]["counts"] == {"insert": 1, "update": 1, "skip": 1}
session.expire_all()
assert session.query(Employee).count() == 1
assert session.query(EmployeePublication).count() == 2
assert existing.doi_url == "https://doi.org/10.1234/test" and existing.raw_data["hse"] == "keep"
before = snapshot(session)
repeated = cli(tmp_path, pg_import_db, rows, apply=True)
assert repeated["summary"]["counts"] == {"insert": 0, "update": 0, "skip": 3}
assert snapshot(session) == before
def test_postgres_apply_failure_rolls_back_update_and_insert(pg_import_db, tmp_path):
session, _ = pg_import_db
person = employee(session)
existing = EmployeePublication(employee_id=person.id, title="Existing", year=2024,
source_hash="existing", raw_data={"hse": "keep"})
session.add(existing)
session.commit()
# Test-only constraint forces a real server error after update + successful INSERT.
session.execute(text("ALTER TABLE public.employee_publications ADD CONSTRAINT test_failure CHECK (title <> 'Reject')"))
session.commit()
before, _ = snapshot(session)
rows = [article(title="Existing"), article(title="Accepted", identifier="10.1234/accepted"),
article(title="Reject", identifier="10.1234/reject")]
assert cli(tmp_path, pg_import_db, rows, apply=True, expected_code=1) is None
after, _ = snapshot(session)
assert after == before # nextval may advance on rollback; rows must not change.
assert (tmp_path / "report.json.pending").exists()
def test_postgres_year_only_update_preserves_json(pg_import_db, tmp_path):
session, _ = pg_import_db
person = employee(session)
row = article()
raw = {"hse": {"keep": True}, "csv_enrichment": row.copy()}
record = EmployeePublication(employee_id=person.id, title=row["Название публикации"],
year=None, doi_url="https://doi.org/10.1234/test",
source_hash="existing", raw_data=raw)
session.add(record)
session.commit()
report = cli(tmp_path, pg_import_db, [row], apply=True)
session.expire_all()
assert report["summary"]["counts"]["update"] == 1
assert record.year == 2024 and record.raw_data == raw
def test_postgres_late_csv_metadata_and_conflicts(pg_import_db, tmp_path):
session, _ = pg_import_db
employee(session)
rows = [article(), article(**{"EID (Scopus)": "late-id", "Квартиль scopus": "Q1"}),
article(**{"EID (Scopus)": "conflict-id", "UT (WoS)": "late-wos"})]
report = cli(tmp_path, pg_import_db, rows, apply=True)
session.expire_all()
assert session.query(EmployeePublication).count() == 1
metadata = session.query(EmployeePublication).one().raw_data["csv_enrichment"]
assert metadata["EID (Scopus)"] == "late-id" and metadata["Квартиль scopus"] == "Q1"
assert metadata["UT (WoS)"] == "late-wos"
assert report["summary"]["metadata_conflicts"] == 1
assert report["records"][2]["conflict_fields"] == ["EID (Scopus)"]
before = snapshot(session)
repeated = cli(tmp_path, pg_import_db, rows, apply=True)
assert repeated["summary"]["counts"]["insert"] == repeated["summary"]["counts"]["update"] == 0
assert snapshot(session) == before
def test_postgres_crawler_preserves_import_and_adopts_hse_id(pg_crawl_db, tmp_path):
session, _ = pg_crawl_db
person = employee(session)
cli(tmp_path, pg_crawl_db, [article(), article(title="CSV only", identifier="10.1234/only")], apply=True)
session.expire_all()
ids = {p.title: p.id for p in session.query(EmployeePublication).all()}
run = CrawlRun(source_url="https://synthetic.invalid/persons", status="running")
session.add(run)
session.commit()
parsed = {"sections": [{"type": "publications", "publications": [
{"publication_id": "hse-one", "title": "Synthetic article", "year": 2024,
"doi_url": "https://doi.org/10.1234/test", "raw_data": {"id": "hse-one"}}]}]}
for _ in range(2):
_try_sync_employee_publications(session, run, person, copy.deepcopy(parsed))
session.commit()
session.expire_all()
assert session.query(EmployeePublication).count() == 2
kept = session.get(EmployeePublication, ids["Synthetic article"])
assert kept.publication_id == "hse-one" and "csv_enrichment" in kept.raw_data
assert session.get(EmployeePublication, ids["CSV only"]).raw_data["csv_enrichment"]
assert session.query(CrawlError).count() == 0
@pytest.mark.parametrize("bound_id", [None, "hse-A"])
@pytest.mark.parametrize("incoming_ids", [("hse-A", "hse-B"), ("hse-B", "hse-A")])
def test_postgres_hse_id_conflict_does_not_block_other_employee(pg_crawl_db, tmp_path, monkeypatch, bound_id, incoming_ids):
session, _ = pg_crawl_db
first = employee(session)
second = employee(session, "Synthetic Two", "two")
cli(tmp_path, pg_crawl_db, [article(identifier="")], apply=True)
session.expire_all()
original = session.query(EmployeePublication).filter_by(employee_id=first.id).one()
original.publication_id = bound_id
original.authors = [{"id": "original-author"}]
session.commit()
fields = ("publication_id", "source_hash", "raw_data", "authors", "updated_at")
before = {field: copy.deepcopy(getattr(original, field)) for field in fields}
session.commit()
def profile(person, publications):
return {"source_url": person.canonical_url, "profile_type": "staff",
"profile_id": person.profile_key.split(":")[1], "full_name": person.full_name,
"parser_version": "integration-test", "tabs": [],
"sections": [{"type": "publications", "publications": publications}]}
profiles = {
first.canonical_url: profile(first, [{"publication_id": key, "title": "Synthetic article", "year": 2024,
"authors": [{"id": key}], "raw_data": {"id": key}} for key in incoming_ids]),
second.canonical_url: profile(second, [{"publication_id": "second-article", "title": "Other employee article",
"year": 2024, "raw_data": {"id": "second-article"}}]),
}
monkeypatch.setattr("app.services.crawler.collect_profile_links", lambda *a, **k: list(profiles))
monkeypatch.setattr("app.services.crawler.parse_person_profile", lambda _, url, *a, **k: copy.deepcopy(profiles[url]))
settings = Settings(_env_file=None, database_url=ADMIN_URL.replace("miem_import_test", "miem_crawl_test"),
source_url="https://synthetic.invalid/persons", request_delay_seconds=0)
run = run_crawl(session, settings)
session.expire_all()
assert run.status == "completed" and run.parsed_count == 2
kept = session.query(EmployeePublication).filter_by(employee_id=first.id).one()
assert {field: getattr(kept, field) for field in fields} == before
assert session.query(EmployeePublication).filter_by(employee_id=second.id).one().publication_id == "second-article"
error = session.query(CrawlError).filter_by(crawl_run_id=run.id).one()
assert "Ambiguous HSE IDs" in error.message
+299
View File
@@ -0,0 +1,299 @@
from copy import deepcopy
from datetime import date
import pytest
from sqlalchemy import create_engine, inspect, text, select
from sqlalchemy.orm import Session
from app.db import _ensure_runtime_schema, Base
from app.models import EmployeePublication, Employee
from app.services import publication_quartiles as quartiles
from app.services.crawler import _apply_publication
from scripts.enrich_publication_quartiles import resolve_doi, load_sjr, main
@pytest.mark.parametrize("scopus,wos", [("Q1", "Q2"), ("q3", "Q4"), ("Q4", "")])
def test_hse_backfill_keeps_systems_q1_to_q4_and_unknown_metric_year(scopus, wos):
raw = {"other": "preserve", "csv_enrichment": {"Квартиль scopus": scopus, "Квартиль wos": wos, "Год": "2024"}}
before = deepcopy(raw)
result = quartiles.hse_entries(raw, 2024)
assert raw == before
assert [e["quartile"] for e in result] == [v.upper() for v in (scopus, wos) if v]
assert all(e["metric_year"] is None and e["publication_year"] == 2024 for e in result)
assert [e["system"] for e in result] == (["Scopus", "Web of Science"] if wos else ["Scopus"])
@pytest.mark.parametrize("value", ["Q5", "1", "", None])
def test_invalid_hse_value_does_not_invent_a_quartile(value):
assert quartiles.hse_entries({"csv_enrichment": {"Квартиль scopus": value}}, 2024) == []
def test_merge_is_idempotent_and_preserves_conflicting_evidence():
first = quartiles.hse_entries({"csv_enrichment": {"Квартиль scopus": "Q1", "DOI": "10.1234/work"}}, 2024)[0]
payload = quartiles.merge(None, [first])
assert quartiles.merge(payload, [{**first, "checked_on": "2099-01-01"}]) == payload
assert len(quartiles.merge(payload, [{**first, "quartile": "Q2"}])["entries"]) == 2
assert quartiles.labels(payload, 2024, doi="10.1234/work") == ["Scopus Q1"]
assert quartiles.labels(payload, 2023) == []
def test_catalog_metric_requires_exact_year_unless_latest_explicitly_allowed(monkeypatch):
monkeypatch.setattr(quartiles, "publication_catalog", lambda ids, names: ([{
"name": "Journal", "metrics": [{"year": 2025, "system": "Scopus", "quartile": "Q1", "metric": "CiteScore",
"category": "Mathematics", "source": "Snapshot", "source_url": "https://example.org/metrics"}]}], []))
metadata = {"type": "journal-article", "years": [2024], "issns": ["0006-3835"]}
assert quartiles.catalog_entries(metadata, 2024)[0] == []
found, status = quartiles.catalog_entries(metadata, 2024, True)
assert status == "found_latest" and found[0]["metric_year"] == 2025 and found[0]["publication_year"] == 2024
assert quartiles.labels(quartiles.merge(None, found), 2024) == []
assert quartiles.catalog_entries(metadata, 2023, True)[1] == "publication_year_conflict"
assert quartiles.catalog_entries({**metadata, "type": "book-chapter"}, 2024, True)[1] == "not_journal_article"
def sjr_record(year, categories="Analysis (Q1); Applied Mathematics (Q2)"):
return {"journal": "Journal", "issns": ["0006-3835"], "quartile": "Q1", "categories": categories,
"source_url": f"https://opendata.unex.es/recurso/ciencia-tecnologia/investigacion/revistas/Revista/{year}-1"}
def test_sjr_keeps_historical_year_categories_and_system_distinct():
metadata = {"type": "journal-article", "years": [2020], "issns": ["0006-3835"]}
found, status = quartiles.sjr_entries(metadata, 2020, quartiles.index_sjr({2020: [sjr_record(2020)], 2025: [sjr_record(2025)]}), True)
assert status == "found" and [e["quartile"] for e in found] == ["Q1", "Q2"]
assert all(e["system"] == "SCImago" and e["metric_year"] == 2020 for e in found)
assert quartiles.labels(quartiles.merge(None, found), 2020) == []
latest, status = quartiles.sjr_entries(metadata, 2020, quartiles.index_sjr({2025: [sjr_record(2025)]}), True)
assert status == "found_latest" and latest[0]["metric_year"] == 2025
assert quartiles.sjr_entries(metadata, 2020, quartiles.index_sjr({2025: [sjr_record(2025)]}))[0] == []
def test_sjr_identity_and_category_conflicts_do_not_resolve_by_order():
metadata = {"type": "journal-article", "years": [2020], "issns": ["0006-3835"]}
first = sjr_record(2020)
second = {**first, "source_url": first["source_url"] + "2"}
assert quartiles.sjr_entries(metadata, 2020, quartiles.index_sjr({2020: [first, second]}))[1] == "journal_identity_conflict"
assert quartiles.sjr_entries(metadata, 2020, quartiles.index_sjr({2020: [sjr_record(2020, "Analysis (Q3)")]} ))[1] == "ranking_category_conflict"
def test_schema_addition_is_repeatable_and_preserves_existing_data(monkeypatch):
engine = create_engine("sqlite://")
with engine.begin() as connection:
connection.execute(text("CREATE TABLE employee_publications (id INTEGER PRIMARY KEY, title TEXT NOT NULL)"))
connection.execute(text("INSERT INTO employee_publications (id,title) VALUES (1,'Keep')"))
monkeypatch.setattr("app.db.engine", engine)
_ensure_runtime_schema()
_ensure_runtime_schema()
assert "quartiles" in {c["name"] for c in inspect(engine).get_columns("employee_publications")}
with engine.connect() as connection:
assert connection.execute(text("SELECT title,quartiles FROM employee_publications")).one() == ("Keep", None)
def test_crawler_preserves_quartiles_while_replacing_source_owned_raw_data():
payload = quartiles.merge(None, quartiles.hse_entries({"csv_enrichment": {"Квартиль scopus": "Q4"}}, 2024))
publication = EmployeePublication(title="Old", source_hash="old", quartiles=deepcopy(payload))
publication.vak_categories = {"schema_version": 1, "entries": [{"category": "К1"}], "status": "found"}
_apply_publication(publication, {"id": "42", "title": "Updated", "year": 2024, "raw_data": {"title": "Updated"}}, "new")
assert publication.quartiles == payload
assert publication.vak_categories["entries"] == [{"category": "К1"}]
assert publication.title == "Updated" and publication.source_hash == "new"
def test_council_reads_new_field_without_raw_enrichment_and_keeps_historical_filter():
from app.services.council import _database_article
values = quartiles.hse_entries({"csv_enrichment": {"Квартиль scopus": "Q2", "DOI": "10.1234/work"}}, 2024)
publication = EmployeePublication(title="Work", year=2024, publication_type="ARTICLE", source_hash="hash",
quartiles=quartiles.merge(None, values), raw_data={}, doi_url="https://doi.org/10.1234/work")
assert _database_article(publication)["quartiles"] == ["Scopus Q2"]
publication.quartiles = quartiles.merge(None, [{**values[0], "metric_year": 2025}])
assert _database_article(publication)["quartiles"] == []
def test_doi_cache_uses_verified_identity_and_does_not_need_network_on_repeat(monkeypatch, tmp_path):
calls = []
class Response:
status_code = 200
def raise_for_status(self):
pass
def json(self):
return {"message": {"DOI": "10.1234/work", "type": "journal-article", "container-title": ["Journal"],
"ISSN": ["0006-3835"], "published": {"date-parts": [[2024, 2, 1]]}}}
def get(url, **kwargs):
calls.append(url)
assert kwargs["allow_redirects"] is False
return Response()
monkeypatch.setattr("scripts.enrich_publication_quartiles.requests.get", get)
result = resolve_doi("10.1234/work", tmp_path)
assert result["status"] == "resolved" and result["years"] == [2024]
assert resolve_doi("10.1234/work", tmp_path) == result and len(calls) == 1
assert calls[0] == "https://api.crossref.org/works/10.1234%2Fwork"
def test_sjr_source_combines_multiple_categories_of_the_same_resource(monkeypatch, tmp_path):
url = "https://opendata.unex.es/recurso/ciencia-tecnologia/investigacion/revistas/Revista/2020-1"
def binding(category, quartile="Q1"):
return {key: {"value": value} for key, value in {
"uri": url, "title": "Journal", "issn": "0006-3835", "quartile": quartile, "categories": category}.items()}
class Response:
def raise_for_status(self):
pass
def json(self):
return {"results": {"bindings": [binding("Analysis (Q1)"), binding("Applied Mathematics (Q2)")]}}
monkeypatch.setattr("scripts.enrich_publication_quartiles.requests.get", lambda *args, **kwargs: Response())
rankings, errors = load_sjr(["0006-3835"], [2020], tmp_path)
assert not errors
metadata = {"type": "journal-article", "years": [2020], "issns": ["0006-3835"]}
found, status = quartiles.sjr_entries(metadata, 2020, rankings)
assert status == "found" and {e["quartile"] for e in found} == {"Q1", "Q2"}
def test_doi_identity_conflict_does_not_supply_journal_metrics(monkeypatch, tmp_path):
class Response:
status_code = 200
def raise_for_status(self):
pass
def json(self):
return {"message": {"DOI": "10.1234/another", "type": "journal-article", "ISSN": ["0006-3835"]}}
monkeypatch.setattr("scripts.enrich_publication_quartiles.requests.get", lambda *args, **kwargs: Response())
result = resolve_doi("10.1234/work", tmp_path)
assert result["status"] == "doi_identity_conflict" and "issns" not in result
assert not list(tmp_path.glob("*.json"))
def test_enrichment_cli_dry_run_apply_and_repeat_preserve_original_data(monkeypatch, tmp_path):
url = "sqlite:///" + str(tmp_path / "publications.db")
engine = create_engine(url)
Base.metadata.create_all(engine)
raw = {"original": "keep", "csv_enrichment": {"Квартиль scopus": "Q3", "Год": "2024"}}
with Session(engine) as session:
employee = Employee(profile_key="test", canonical_url="https://example.org/person")
session.add(employee)
session.flush()
session.add(EmployeePublication(employee_id=employee.id, title="Work", year=2024, source_hash="hash", raw_data=raw))
session.commit()
monkeypatch.setenv("DATABASE_URL", url)
arguments = ["enrich", "--cache-dir", str(tmp_path / "cache"), "--report", str(tmp_path / "report.json")]
monkeypatch.setattr("sys.argv", arguments)
main()
with Session(engine) as session:
assert session.scalar(select(EmployeePublication)).quartiles is None
monkeypatch.setattr("sys.argv", arguments + ["--apply"])
main()
with Session(engine) as session:
publication = session.scalar(select(EmployeePublication))
payload = deepcopy(publication.quartiles)
assert publication.raw_data == raw and payload["entries"][0]["quartile"] == "Q3"
main()
with Session(engine) as session:
publication = session.scalar(select(EmployeePublication))
assert publication.quartiles == payload and publication.raw_data == raw
def test_issn_succession_requires_explicit_relation_and_unique_doi_journal_title():
old = {"history": "Continued as", "related": ["Physical Review B"]}
new = {"issns": {"2469-9950", "2469-9969"}}
metadata = {"issns": ["1098-0121", "1550-235X"], "journals": ["Physical Review B"]}
result = quartiles.with_title_history(metadata, {"10980121": [old]}, {"physical review b": [new]}, "https://example.org/source-titles")
assert result["issns"] == metadata["issns"] and "2469-9950" in result["ranking_issns"]
assert metadata == {"issns": ["1098-0121", "1550-235X"], "journals": ["Physical Review B"]}
assert quartiles.with_title_history(metadata, {"10980121": [old]}, {"physical review b": [new, new]}, "url") == metadata
assert quartiles.with_title_history({**metadata, "journals": ["Other journal"]}, {"10980121": [old]}, {"physical review b": [new]}, "url") == {**metadata, "journals": ["Other journal"]}
def test_crossref_not_found_falls_back_to_datacite_journal_metadata(monkeypatch, tmp_path):
class Response:
def __init__(self, status):
self.status_code = status
def raise_for_status(self):
pass
def json(self):
return {"data": {"attributes": {"doi": "10.1234/work", "publicationYear": 2024,
"types": {"resourceTypeGeneral": "JournalArticle"},
"container": {"title": "Journal", "identifierType": "ISSN", "identifier": "0006-3835"}}}}
calls = []
def get(url, **kwargs):
calls.append(url)
return Response(404 if "crossref.org" in url else 200)
monkeypatch.setattr("scripts.enrich_publication_quartiles.requests.get", get)
result = resolve_doi("10.1234/work", tmp_path)
assert result["status"] == "resolved" and result["type"] == "journal-article"
assert result["issns"] == ["0006-3835"] and result["years"] == [2024]
assert result["datacite_checked"] and len(calls) == 2
@pytest.mark.parametrize("new_doi,new_journal", [("10.1234/new", "Different journal"), ("10.1234/old", "Different journal")])
def test_crawler_doi_or_journal_change_excludes_preserved_quartile(new_doi, new_journal):
from app.services.council import _database_article
evidence = {"system": "Scopus", "quartile": "Q1", "publication_year": 2024, "metric_year": 2024,
"journal": "Old journal", "issns": [], "source": "Checked"}
payload = {"schema_version": 1, "entries": [evidence], "lookup": {"doi": "10.1234/old"}}
publication = EmployeePublication(title="Work", year=2024, source_hash="old", publication_type="ARTICLE",
doi_url="https://doi.org/10.1234/old", quartiles=deepcopy(payload), raw_data={"journal": "Old journal"})
assert _database_article(publication)["quartiles"] == ["Scopus Q1"]
_apply_publication(publication, {"id": "42", "title": "Work", "year": 2024, "type": "ARTICLE",
"doi_url": "https://doi.org/" + new_doi, "raw_data": {"journal": new_journal}}, "new")
article = _database_article(publication)
assert publication.quartiles == payload
assert article["quartiles"] == [] and article["quartile_issues"]
assert all("перепроверка" in issue for issue in article["quartile_issues"])
def test_updating_lookup_freezes_legacy_binding_instead_of_rebinding_old_entries():
old = {"system": "Scopus", "quartile": "Q1", "publication_year": 2024, "metric_year": 2024,
"journal": "Old journal", "issns": [], "source": "Checked"}
payload = {"schema_version": 1, "entries": [old], "lookup": {"doi": "10.1234/old"}}
updated = quartiles.merge(payload, [], lookup={"doi": "10.1234/new"})
assert updated["entries"][0]["doi"] == "10.1234/old"
assert quartiles.labels(updated, 2024, "10.1234/new", ["Old journal"]) == []
fresh = {**old, "doi": "10.1234/new", "quartile": "Q2"}
refreshed = quartiles.merge(updated, [fresh], lookup={"doi": "10.1234/new"})
assert quartiles.labels(refreshed, 2024, "10.1234/new", ["Old journal"]) == ["Scopus Q2"]
assert len(refreshed["entries"]) == 2
def test_unbound_hse_fallback_does_not_bypass_quartile_identity_checks():
from app.services.council import _database_article
publication = EmployeePublication(title="Work", year=2024, source_hash="hash", publication_type="ARTICLE",
doi_url="10.1234/new", raw_data={"journal": "New journal", "csv_enrichment": {
"DOI": "10.1234/old", "Название журнала": "Old journal", "Квартиль scopus": "Q1"}})
article = _database_article(publication)
assert article["quartiles"] == [] and article["quartile_issues"]
assert "Old journal" not in article["journals"]
def test_journal_issn_allows_explicit_rename_but_conflicting_issn_is_rejected():
value = {"system": "Scopus", "quartile": "Q1", "publication_year": 2024, "metric_year": 2024,
"doi": "10.1234/work", "journal": "Old title", "issns": ["0006-3835"]}
payload = quartiles.merge(None, [value])
assert quartiles.labels(payload, 2024, "10.1234/work", ["Renamed title"], ["00063835"]) == ["Scopus Q1"]
assert quartiles.labels(payload, 2024, "10.1234/work", ["Old title"], ["11111111"]) == []
def test_default_enrichment_rechecks_filled_evidence_after_doi_change(monkeypatch, tmp_path):
url = "sqlite:///" + str(tmp_path / "stale.db")
engine = create_engine(url)
Base.metadata.create_all(engine)
old = {"system": "Scopus", "quartile": "Q1", "publication_year": 2024, "metric_year": 2024,
"journal": "Old journal", "issns": [], "source": "Checked"}
payload = {"schema_version": 1, "entries": [old], "lookup": {"doi": "10.1234/old", "status": "found"}}
with Session(engine) as session:
person = Employee(profile_key="test", canonical_url="https://example.org/person")
session.add(person)
session.flush()
session.add(EmployeePublication(employee_id=person.id, title="Work", year=2024, source_hash="hash",
doi_url="10.1234/new", raw_data={"journal": "New journal"}, quartiles=payload))
session.commit()
calls = []
def resolve(doi, cache):
calls.append(doi)
return {"status": "resolved", "doi": doi, "type": "journal-article", "journals": ["New journal"]}
monkeypatch.setattr("scripts.enrich_publication_quartiles.resolve_doi", resolve)
monkeypatch.setattr("scripts.enrich_publication_quartiles.catalog_entries", lambda metadata, year, latest: ([
{**old, "doi": metadata["doi"], "journal": "New journal", "quartile": "Q2"}], "found"))
monkeypatch.setenv("DATABASE_URL", url)
monkeypatch.setattr("sys.argv", ["enrich", "--apply", "--lookup-doi", "--cache-dir", str(tmp_path / "cache"),
"--report", str(tmp_path / "report.json")])
main()
with Session(engine) as session:
stored = session.scalar(select(EmployeePublication)).quartiles
assert calls == ["10.1234/new"] and len(stored["entries"]) == 2
assert stored["entries"][0]["doi"] == "10.1234/old"
assert quartiles.labels(stored, 2024, "10.1234/new", ["New journal"]) == ["Scopus Q2"]
+112
View File
@@ -0,0 +1,112 @@
import pytest
from app.services import publication_vak as vak
from app.services.publication_quartiles import catalog_entries, sjr_entries, index_sjr
@pytest.fixture()
def index(monkeypatch):
k1 = {"category": "К1", "journal": "Первый журнал", "source_row": 1, "issns": ["00063835"]}
k2 = {"category": "К2", "journal": "Второй журнал", "source_row": 2, "issns": []}
monkeypatch.setattr(vak, "category_index", lambda: ({"первый журнал": [k1], "второй журнал": [k2]}, {"00063835": [k1]}))
return k1, k2
def test_vak_identifies_k1_by_issn_without_guessing_translated_names(index):
result = vak.assess_vak(["English title"], ["0006-3835"])
assert result["status"] == "found" and result["entries"][0]["category"] == "К1"
assert result["entries"][0]["identity_confirmed"] and not result["historical_category_confirmed"]
def test_k2_name_match_is_explicitly_preliminary(index):
result = vak.assess_vak([" Второй журнал. "], [])
assert result["entries"][0]["category"] == "К2"
assert not result["entries"][0]["identity_confirmed"]
assert result["entries"][0]["match_method"] == "normalized_name"
def test_vak_conflicting_identifiers_and_multiple_journals_are_not_unioned(index):
assert vak.assess_vak(["Первый журнал"], ["1111-1111"])["status"] == "journal_identity_conflict"
assert vak.assess_vak(["Первый журнал", "Второй журнал"], [])["status"] == "ambiguous_journal"
assert vak.assess_vak([], [])["status"] == "unknown_journal"
assert vak.assess_vak(["Другой журнал"], [])["status"] == "not_found_in_k1_k2"
def test_committed_category_snapshots_match_known_journal_and_record_sources():
vak.category_index.cache_clear()
result = vak.assess_vak(["Бизнес-информатика"], [])
assert result["status"] == "found" and result["entries"][0]["category"] == "К1"
assert result["entries"][0]["source_sha256"] and result["entries"][0]["categorized_on"]
def test_all_catalog_systems_keep_their_own_metric_year_and_multiple_categories(monkeypatch):
metrics = [{"year": year, "system": system, "quartile": quarter, "metric": metric,
"category": category, "source": "Snapshot", "source_url": "https://example.org/source"}
for year, system, quarter, metric, category in [(2024, "Scopus", "Q1", "CiteScore", "Analysis"),
(2024, "Scopus", "Q2", "CiteScore", "Applied Mathematics"), (2025, "Web of Science", "Q3", "JCR", "Mathematics")]]
monkeypatch.setattr("app.services.publication_quartiles.publication_catalog", lambda ids, names: ([{"name": "Journal", "metrics": metrics}], []))
metadata = {"type": "journal-article", "years": [2024], "issns": ["0006-3835"]}
result, status = catalog_entries(metadata, 2024, True)
assert status == "found_latest" and len(result) == 3
assert {(r["system"], r["quartile"], r["metric_year"]) for r in result} == {
("Scopus", "Q1", 2024), ("Scopus", "Q2", 2024), ("Web of Science", "Q3", 2025)}
def test_book_container_title_is_not_treated_as_a_vak_journal(monkeypatch, tmp_path):
from sqlalchemy import create_engine, select
from sqlalchemy.orm import Session
from app.db import Base
from app.models import Employee, EmployeePublication
from scripts.enrich_publication_quartiles import main
url = "sqlite:///" + str(tmp_path / "books.db")
engine = create_engine(url)
Base.metadata.create_all(engine)
with Session(engine) as session:
employee = Employee(profile_key="test", canonical_url="https://example.org/person")
session.add(employee)
session.flush()
session.add(EmployeePublication(employee_id=employee.id, title="Chapter", year=2024, publication_type="CHAPTER",
source_hash="hash", doi_url="10.1234/chapter", raw_data={}))
session.commit()
monkeypatch.setenv("DATABASE_URL", url)
monkeypatch.setattr("scripts.enrich_publication_quartiles.resolve_doi", lambda *args: {
"status": "resolved", "type": "book-chapter", "journals": ["Бизнес-информатика"], "issns": [], "years": [2024]})
monkeypatch.setattr("sys.argv", ["enrich", "--apply", "--lookup-doi", "--check-vak", "--all-systems",
"--cache-dir", str(tmp_path / "cache"), "--report", str(tmp_path / "report.json")])
main()
with Session(engine) as session:
publication = session.scalar(select(EmployeePublication))
assert publication.vak_categories["status"] == "unknown_journal"
assert publication.vak_categories["entries"] == [] and publication.quartiles["entries"] == []
@pytest.mark.parametrize("raw,expected", [
({"journal": "Первый журнал", "issn": "1111-1111"}, "journal_identity_conflict"),
({"issn": "0006-3835"}, "found"),
({"eissn": "0006-3835"}, "found"),
({"csv_enrichment": {"ISSN": "0006-3835"}}, "found"),
])
def test_cli_checks_original_issn_even_without_doi(index, monkeypatch, tmp_path, raw, expected):
from sqlalchemy import create_engine, select
from sqlalchemy.orm import Session
from app.db import Base
from app.models import Employee, EmployeePublication
from scripts.enrich_publication_quartiles import main
url = "sqlite:///" + str(tmp_path / "vak.db")
engine = create_engine(url)
Base.metadata.create_all(engine)
with Session(engine) as session:
person = Employee(profile_key="test", canonical_url="https://example.org/person")
session.add(person)
session.flush()
session.add(EmployeePublication(employee_id=person.id, title="Work", year=2024, source_hash="hash", raw_data=raw))
session.commit()
monkeypatch.setenv("DATABASE_URL", url)
monkeypatch.setattr("sys.argv", ["enrich", "--apply", "--check-vak", "--cache-dir", str(tmp_path / "cache"),
"--report", str(tmp_path / "report.json")])
main()
with Session(engine) as session:
publication = session.scalar(select(EmployeePublication))
assert publication.vak_categories["status"] == expected
if expected == "found":
assert publication.vak_categories["entries"][0]["identity_confirmed"]