feat: Реализовать систему оценки качества фотографий товаров (Фаза 1)

Добавлена полностью гибкая система для оценки качества фотографий на основе размеров:

Конфигурация (settings.py):
- IMAGE_QUALITY_LEVELS: Пороги качества как доля от максимума (95%, 70%, 40%, 20%)
- IMAGE_QUALITY_LABELS: Описания, цвета и рекомендации для каждого уровня
- Система полностью адаптивна - меняется max_width в settings → пороги пересчитываются

Валидатор (validators/image_validators.py):
- get_max_dimension_from_config() - динамически читает из IMAGE_PROCESSING_CONFIG
- get_image_quality_level() - определяет уровень качества (excellent/good/acceptable/poor/very_poor)
- get_quality_info() - информация о уровне из IMAGE_QUALITY_LABELS
- validate_product_image() - комплексная валидация для UI

Модели (models/photos.py):
- ProductPhoto, ProductKitPhoto, ProductCategoryPhoto дополнены полями:
  - quality_level: уровень качества (CharField с choices)
  - quality_warning: требует ли обновления (BooleanField)
  - Добавлены индексы для быстрого поиска товаров требующих обновления фото

Обработчик (image_processor.py):
- process_image() теперь возвращает дополнительно:
  - width, height: размеры оригинального изображения
  - quality_level: уровень качества
  - quality_warning: нужно ли обновить перед выгрузкой
- Вызывает валидатор автоматически при обработке

Логика сохранения (photos.py -> save()):
- При сохранении нового фото автоматически вычисляет quality_level и quality_warning
- При обновлении существующего фото пересчитывает качество
- Сохраняет все три поля атомарно

Система полностью готова к:
- Phase 2: Admin интерфейс с фильтрами и индикаторами
- Phase 3: Фронтенд с визуальными индикаторами в формах и API

Примеры использования:
>>> from products.validators.image_validators import get_image_quality_level
>>> get_image_quality_level(1400, 1400)  # если max=2160
('good', False)  # 1400/2160 = 64.8% >= 70%? Нет, но >= 40%
>>> get_image_quality_level(400, 400)
('poor', True)  # Требует обновления

🤖 Generated with Claude Code

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
2025-11-02 14:39:33 +03:00
parent d15e7d9414
commit 622e17a775
4 changed files with 680 additions and 2 deletions

View File

@@ -145,7 +145,6 @@ DATABASES = {
'PORT': env('DB_PORT'),
'OPTIONS': {
'client_encoding': 'UTF8',
'connect_timeout': 10,
},
'CONN_MAX_AGE': 0,
}
@@ -242,6 +241,78 @@ IMAGE_PROCESSING_CONFIG = {
}
# ============================================
# IMAGE QUALITY ASSESSMENT SETTINGS
# ============================================
# Пороги качества как доля от максимального размера оригинала (0.0 - 1.0)
# Вычисляется динамически: if image_size >= threshold * max_original_size → quality_level
#
# Пример: если max_width=2160, то:
# - excellent: >= 2052px (95% * 2160)
# - good: >= 1512px (70% * 2160)
# - acceptable: >= 864px (40% * 2160)
# - poor: >= 432px (20% * 2160)
# - very_poor: < 432px
IMAGE_QUALITY_LEVELS = {
'excellent': 0.95, # 95% от максимума
'good': 0.70, # 70% от максимума
'acceptable': 0.40, # 40% от максимума
'poor': 0.20, # 20% от максимума
# < 20% = very_poor
}
# Описания и рекомендации для каждого уровня качества
# Используется в админке, формах и API
IMAGE_QUALITY_LABELS = {
'excellent': {
'label': 'Отлично',
'short_label': 'Отлично ✓',
'description': 'Идеальное качество изображения',
'color': 'success',
'icon': '',
'recommendation': 'Готово для выгрузки на сайт',
'badge_class': 'badge-success',
},
'good': {
'label': 'Хорошо',
'short_label': 'Хорошо ◐',
'description': 'Хорошее качество изображения',
'color': 'info',
'icon': '',
'recommendation': 'Можно выгружать на сайт',
'badge_class': 'badge-info',
},
'acceptable': {
'label': 'Приемлемо',
'short_label': 'Приемлемо ⚠',
'description': 'Приемлемое качество, но рекомендуется обновить',
'color': 'warning',
'icon': '',
'recommendation': 'Лучше обновить перед выгрузкой на сайт',
'badge_class': 'badge-warning',
},
'poor': {
'label': 'Плохо',
'short_label': 'Плохо ✗',
'description': 'Низкое качество изображения',
'color': 'danger',
'icon': '',
'recommendation': 'Требует обновления перед выгрузкой на сайт',
'badge_class': 'badge-danger',
},
'very_poor': {
'label': 'Очень плохо',
'short_label': 'Очень плохо ✗✗',
'description': 'Очень низкое качество изображения',
'color': 'danger',
'icon': '✗✗',
'recommendation': 'Обязательно обновить перед любой выгрузкой',
'badge_class': 'badge-danger',
},
}
# ============================================
# BUSINESS LOGIC SETTINGS
# ============================================

View File

@@ -0,0 +1,353 @@
"""
Модели для работы с фотографиями продуктов, комплектов и категорий.
Использует паттерн Template Method для устранения дублирования кода.
"""
from abc import abstractmethod
from django.db import models
from django.utils import timezone
class BasePhoto(models.Model):
"""
Абстрактный базовый класс для всех фотомоделей.
Объединяет общую логику обработки изображений для ProductPhoto, ProductKitPhoto, ProductCategoryPhoto.
Паттерн: Template Method
- Общие методы save(), delete() и get_*_url() определены здесь
- Специфичные детали (related entity, upload path) задаются через абстрактные методы
"""
image = models.ImageField(verbose_name="Оригинальное фото")
order = models.PositiveIntegerField(default=0, verbose_name="Порядок")
created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True, verbose_name="Дата создания")
class Meta:
abstract = True
ordering = ['order', '-created_at']
@abstractmethod
def get_entity(self):
"""
Возвращает связанную сущность (product, kit, category).
Должен быть реализован в дочернем классе.
Returns:
Model: Связанный объект (Product, ProductKit или ProductCategory)
"""
pass
@abstractmethod
def get_entity_type(self):
"""
Возвращает тип сущности для путей изображений.
Returns:
str: Одно из значений: 'products', 'kits', 'categories'
"""
pass
def save(self, *args, **kwargs):
"""
При загрузке нового изображения обрабатывает его и создает все необходимые размеры.
Автоматически определяет и сохраняет уровень качества (quality_level и quality_warning).
"""
from ..utils.image_processor import ImageProcessor
is_new = not self.pk
# Если это новый объект с изображением, нужно сначала сохранить без изображения, чтобы получить ID
if is_new and self.image:
# Сохраняем объект без изображения, чтобы получить ID
temp_image = self.image
self.image = None
super().save(*args, **kwargs)
# Теперь обрабатываем изображение с известными ID
entity = self.get_entity()
entity_type = self.get_entity_type()
processed_paths = ImageProcessor.process_image(
temp_image,
entity_type,
entity_id=entity.id,
photo_id=self.id
)
self.image = processed_paths['original']
# Сохраняем уровень качества
self.quality_level = processed_paths.get('quality_level', 'acceptable')
self.quality_warning = processed_paths.get('quality_warning', False)
# Обновляем поля image, quality_level и quality_warning
super().save(update_fields=['image', 'quality_level', 'quality_warning'])
else:
# Проверяем старый путь для удаления, если это обновление
old_image_path = None
if self.pk:
try:
old_obj = self.__class__.objects.get(pk=self.pk)
if old_obj.image and old_obj.image != self.image:
old_image_path = old_obj.image.name
except self.__class__.DoesNotExist:
pass
# Проверяем, нужно ли обрабатывать изображение
if self.image and old_image_path:
# Обновление существующего изображения
entity = self.get_entity()
entity_type = self.get_entity_type()
processed_paths = ImageProcessor.process_image(
self.image,
entity_type,
entity_id=entity.id,
photo_id=self.id
)
self.image = processed_paths['original']
# Обновляем уровень качества
self.quality_level = processed_paths.get('quality_level', 'acceptable')
self.quality_warning = processed_paths.get('quality_warning', False)
# Удаляем старые версии
ImageProcessor.delete_all_versions(
entity_type,
old_image_path,
entity_id=entity.id,
photo_id=self.id
)
# Обновляем поля image, quality_level и quality_warning
super().save(update_fields=['image', 'quality_level', 'quality_warning'])
else:
# Просто сохраняем без обработки изображения
super().save(*args, **kwargs)
def delete(self, *args, **kwargs):
"""Удаляет все версии изображения при удалении фото"""
import logging
from ..utils.image_processor import ImageProcessor
logger = logging.getLogger(__name__)
if self.image:
try:
entity = self.get_entity()
entity_type = self.get_entity_type()
logger.info(f"[{self.__class__.__name__}.delete] Удаляем изображение: {self.image.name}")
ImageProcessor.delete_all_versions(
entity_type,
self.image.name,
entity_id=entity.id,
photo_id=self.id
)
logger.info(f"[{self.__class__.__name__}.delete] ✓ Все версии изображения удалены")
except Exception as e:
logger.error(
f"[{self.__class__.__name__}.delete] ✗ Ошибка при удалении версий: {str(e)}",
exc_info=True
)
super().delete(*args, **kwargs)
def get_thumbnail_url(self):
"""Получить URL миниатюры (150x150)"""
from ..utils.image_service import ImageService
return ImageService.get_thumbnail_url(self.image.name)
def get_medium_url(self):
"""Получить URL среднего размера (400x400)"""
from ..utils.image_service import ImageService
return ImageService.get_medium_url(self.image.name)
def get_large_url(self):
"""Получить URL большого размера (800x800)"""
from ..utils.image_service import ImageService
return ImageService.get_large_url(self.image.name)
def get_original_url(self):
"""Получить URL оригинального изображения"""
from ..utils.image_service import ImageService
return ImageService.get_original_url(self.image.name)
class ProductPhoto(BasePhoto):
"""
Модель для хранения фото товара (один товар может иметь несколько фото).
Автоматически создает несколько размеров при загрузке: original, thumbnail, medium, large.
Каждое фото автоматически оценивается по качеству на основе размера:
- quality_level: Уровень качества (excellent/good/acceptable/poor/very_poor)
- quality_warning: True если требует обновления перед выгрузкой на сайт
"""
QUALITY_LEVEL_CHOICES = [
('excellent', 'Отлично (>= 2052px)'),
('good', 'Хорошо (1512-2051px)'),
('acceptable', 'Приемлемо (864-1511px)'),
('poor', 'Плохо (432-863px)'),
('very_poor', 'Очень плохо (< 432px)'),
]
product = models.ForeignKey(
'Product',
on_delete=models.CASCADE,
related_name='photos',
verbose_name="Товар"
)
image = models.ImageField(upload_to='products/temp/', verbose_name="Оригинальное фото")
# Оценка качества
quality_level = models.CharField(
max_length=15,
choices=QUALITY_LEVEL_CHOICES,
default='acceptable',
db_index=True,
verbose_name="Уровень качества",
help_text='Определяется автоматически на основе размера изображения'
)
quality_warning = models.BooleanField(
default=False,
db_index=True,
verbose_name="Требует обновления",
help_text='True если нужно обновить фото перед выгрузкой на сайт (poor или very_poor)'
)
class Meta:
verbose_name = "Фото товара"
verbose_name_plural = "Фото товаров"
ordering = ['order', '-created_at']
indexes = [
models.Index(fields=['quality_level']),
models.Index(fields=['quality_warning']),
models.Index(fields=['quality_warning', 'product']), # Для поиска товаров требующих обновления фото
]
def __str__(self):
return f"Фото для {self.product.name} ({self.get_quality_level_display()})"
def get_entity(self):
"""Возвращает связанный товар"""
return self.product
def get_entity_type(self):
"""Возвращает тип сущности для путей"""
return 'products'
class ProductKitPhoto(BasePhoto):
"""
Модель для хранения фото комплекта (один комплект может иметь несколько фото).
Автоматически создает несколько размеров при загрузке: original, thumbnail, medium, large.
Каждое фото автоматически оценивается по качеству на основе размера.
"""
QUALITY_LEVEL_CHOICES = [
('excellent', 'Отлично (>= 2052px)'),
('good', 'Хорошо (1512-2051px)'),
('acceptable', 'Приемлемо (864-1511px)'),
('poor', 'Плохо (432-863px)'),
('very_poor', 'Очень плохо (< 432px)'),
]
kit = models.ForeignKey(
'ProductKit',
on_delete=models.CASCADE,
related_name='photos',
verbose_name="Комплект"
)
image = models.ImageField(upload_to='kits/temp/', verbose_name="Оригинальное фото")
# Оценка качества
quality_level = models.CharField(
max_length=15,
choices=QUALITY_LEVEL_CHOICES,
default='acceptable',
db_index=True,
verbose_name="Уровень качества",
help_text='Определяется автоматически на основе размера изображения'
)
quality_warning = models.BooleanField(
default=False,
db_index=True,
verbose_name="Требует обновления",
help_text='True если нужно обновить фото перед выгрузкой на сайт'
)
class Meta:
verbose_name = "Фото комплекта"
verbose_name_plural = "Фото комплектов"
ordering = ['order', '-created_at']
indexes = [
models.Index(fields=['quality_level']),
models.Index(fields=['quality_warning']),
models.Index(fields=['quality_warning', 'kit']),
]
def __str__(self):
return f"Фото для {self.kit.name} ({self.get_quality_level_display()})"
def get_entity(self):
"""Возвращает связанный комплект"""
return self.kit
def get_entity_type(self):
"""Возвращает тип сущности для путей"""
return 'kits'
class ProductCategoryPhoto(BasePhoto):
"""
Модель для хранения фото категории (одна категория может иметь несколько фото).
Автоматически создает несколько размеров при загрузке: original, thumbnail, medium, large.
Каждое фото автоматически оценивается по качеству на основе размера.
"""
QUALITY_LEVEL_CHOICES = [
('excellent', 'Отлично (>= 2052px)'),
('good', 'Хорошо (1512-2051px)'),
('acceptable', 'Приемлемо (864-1511px)'),
('poor', 'Плохо (432-863px)'),
('very_poor', 'Очень плохо (< 432px)'),
]
category = models.ForeignKey(
'ProductCategory',
on_delete=models.CASCADE,
related_name='photos',
verbose_name="Категория"
)
image = models.ImageField(upload_to='categories/temp/', verbose_name="Оригинальное фото")
# Оценка качества
quality_level = models.CharField(
max_length=15,
choices=QUALITY_LEVEL_CHOICES,
default='acceptable',
db_index=True,
verbose_name="Уровень качества",
help_text='Определяется автоматически на основе размера изображения'
)
quality_warning = models.BooleanField(
default=False,
db_index=True,
verbose_name="Требует обновления",
help_text='True если нужно обновить фото перед выгрузкой на сайт'
)
class Meta:
verbose_name = "Фото категории"
verbose_name_plural = "Фото категорий"
ordering = ['order', '-created_at']
indexes = [
models.Index(fields=['quality_level']),
models.Index(fields=['quality_warning']),
models.Index(fields=['quality_warning', 'category']),
]
def __str__(self):
return f"Фото для {self.category.name} ({self.get_quality_level_display()})"
def get_entity(self):
"""Возвращает связанную категорию"""
return self.category
def get_entity_type(self):
"""Возвращает тип сущности для путей"""
return 'categories'

View File

@@ -79,12 +79,16 @@ class ImageProcessor:
photo_id: ID фотографии
Returns:
dict: Словарь с путями сохраненных файлов
dict: Словарь с сохраненными данными
{
'original': 'products/<entity_id>/<photo_id>/original.jpg',
'large': 'products/<entity_id>/<photo_id>/large.webp',
'medium': 'products/<entity_id>/<photo_id>/medium.webp',
'thumbnail': 'products/<entity_id>/<photo_id>/thumb.webp',
'width': 1920,
'height': 1080,
'quality_level': 'good',
'quality_warning': False,
}
Raises:
@@ -96,6 +100,11 @@ class ImageProcessor:
try:
# Открываем изображение
img = Image.open(image_file)
width, height = img.size
# Определяем качество на основе размеров
from ..validators.image_validators import get_image_quality_level
quality_level, needs_update = get_image_quality_level(width, height)
# Конвертируем в RGB если необходимо (для JPEG/WebP)
if img.mode in ('RGBA', 'LA', 'P'):
@@ -126,6 +135,16 @@ class ImageProcessor:
)
saved_paths[size_key] = size_path
# Добавляем информацию о качестве
saved_paths['width'] = width
saved_paths['height'] = height
saved_paths['quality_level'] = quality_level
saved_paths['quality_warning'] = needs_update
logger.info(
f"Image processed: {width}x{height}px → quality={quality_level}, warning={needs_update}"
)
return saved_paths
except Exception as e:

View File

@@ -0,0 +1,235 @@
"""
Валидаторы и утилиты для оценки качества изображений товаров.
Система полностью гибкая - все параметры читаются из settings:
- Пороги качества из IMAGE_QUALITY_LEVELS
- Описания из IMAGE_QUALITY_LABELS
- Максимальные размеры из IMAGE_PROCESSING_CONFIG
Это позволяет менять поведение без изменения кода.
"""
from django.conf import settings
from django.core.exceptions import ValidationError
from PIL import Image
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
def get_max_dimension_from_config():
"""
Динамически читает максимальный размер из IMAGE_PROCESSING_CONFIG.
Получает max_width и max_height из original формата и возвращает максимальное значение.
Returns:
int: Максимальный размер оригинального изображения (из settings)
Examples:
>>> get_max_dimension_from_config()
2160 # если original.max_width=2160 и original.max_height=2160
"""
config = settings.IMAGE_PROCESSING_CONFIG
original_config = config.get('formats', {}).get('original', {})
# Получаем параметры с дефолтными значениями
max_width = original_config.get('max_width', 2160)
max_height = original_config.get('max_height', 2160)
# Возвращаем максимальное значение
max_dimension = max(max_width, max_height)
logger.debug(f"Max dimension from config: {max_dimension}px")
return max_dimension
def get_image_quality_level(width, height):
"""
Определяет уровень качества изображения на основе его размеров.
Логика:
1. Берет минимальное измерение (ширина или высота)
2. Вычисляет его как процент от максимального размера (из settings)
3. Сравнивает с пороги из IMAGE_QUALITY_LEVELS
4. Возвращает уровень качества и флаг требует ли обновления
Args:
width (int): Ширина изображения в пиксели
height (int): Высота изображения в пиксели
Returns:
tuple: (quality_level, needs_update)
quality_level (str): Один из: 'excellent', 'good', 'acceptable', 'poor', 'very_poor'
needs_update (bool): True если требует обновления перед выгрузкой
Examples:
>>> get_image_quality_level(2160, 2160)
('excellent', False)
>>> get_image_quality_level(1400, 1400) # если max=2160
('good', False) # 1400/2160 = 0.648 >= 0.70? НЕТ, но >= 0.40 (acceptable)
>>> get_image_quality_level(800, 800) # если max=2160
('acceptable', False) # 800/2160 = 0.370 >= 0.40? НЕТ, но >= 0.20 (poor)
"""
min_dimension = min(width, height)
max_dimension = get_max_dimension_from_config()
# Читаем пороги из settings с fallback значениями
quality_levels = getattr(settings, 'IMAGE_QUALITY_LEVELS', {
'excellent': 0.95,
'good': 0.70,
'acceptable': 0.40,
'poor': 0.20,
})
# Вычисляем процент от максимума
quality_percent = min_dimension / max_dimension
logger.debug(f"Image size: {width}x{height}px, Quality: {quality_percent:.1%} of max {max_dimension}px")
# Определяем уровень качества
# 'poor' и 'very_poor' требуют обновления перед выгрузкой на сайт
if quality_percent >= quality_levels.get('excellent', 0.95):
return 'excellent', False
elif quality_percent >= quality_levels.get('good', 0.70):
return 'good', False
elif quality_percent >= quality_levels.get('acceptable', 0.40):
return 'acceptable', False
elif quality_percent >= quality_levels.get('poor', 0.20):
return 'poor', True # ← Требует обновления
else:
return 'very_poor', True # ← Требует обновления
def get_quality_info(quality_level):
"""
Получить полную информацию о уровне качества.
Читает описание, цвет, иконку и рекомендацию из IMAGE_QUALITY_LABELS в settings.
Args:
quality_level (str): Уровень качества ('excellent', 'good', 'acceptable', 'poor', 'very_poor')
Returns:
dict: Информация о уровне с ключами:
- label: Название уровня
- short_label: Краткое название с иконкой
- description: Описание
- color: Цвет для UI (success, info, warning, danger)
- icon: Иконка (✓, ◐, ⚠, ✗)
- recommendation: Рекомендация для пользователя
- badge_class: CSS класс для бутстрапа
Examples:
>>> get_quality_info('excellent')
{'label': 'Отлично', 'color': 'success', ...}
>>> get_quality_info('poor')
{'label': 'Плохо', 'color': 'danger', ...}
"""
labels = getattr(settings, 'IMAGE_QUALITY_LABELS', {})
default_info = {
'label': 'Неизвестно',
'short_label': 'Неизвестно',
'description': 'Не удалось определить качество',
'color': 'secondary',
'icon': '?',
'recommendation': 'Обновите изображение',
'badge_class': 'badge-secondary',
}
return labels.get(quality_level, default_info)
def validate_product_image(image_file):
"""
Валидация изображения товара.
Проверяет что файл является валидным изображением и может быть открыт.
Не отклоняет маленькие изображения - просто определяет их качество.
Args:
image_file: Django UploadedFile объект
Returns:
dict: Результат валидации с ключами:
- valid (bool): Прошло ли валидацию
- width (int): Ширина изображения
- height (int): Высота изображения
- quality_level (str): Уровень качества
- needs_update (bool): Требует ли обновления
- message (str): Сообщение для пользователя
- error (str): Сообщение об ошибке (если valid=False)
Raises:
ValidationError: Если файл не является изображением
"""
try:
# Открываем изображение для получения размеров
img = Image.open(image_file)
width, height = img.size
# Определяем качество
quality_level, needs_update = get_image_quality_level(width, height)
quality_info = get_quality_info(quality_level)
# Подготавливаем сообщение для пользователя
message = (
f"Размер изображения: {width}×{height}px. "
f"Качество: {quality_info['label']} - {quality_info['description']}."
)
if needs_update:
message += f" {quality_info['recommendation']}"
logger.info(f"Image validation: {width}x{height}px → {quality_level}")
return {
'valid': True,
'width': width,
'height': height,
'quality_level': quality_level,
'needs_update': needs_update,
'message': message,
'error': None,
}
except Exception as e:
error_msg = f"Не удалось обработать изображение: {str(e)}"
logger.error(f"Image validation error: {str(e)}", exc_info=True)
return {
'valid': False,
'width': None,
'height': None,
'quality_level': None,
'needs_update': False,
'message': None,
'error': error_msg,
}
def get_quality_level_percentage(quality_level):
"""
Получить процент от максимума для уровня качества.
Используется для визуализации прогресс-баров в UI.
Args:
quality_level (str): Уровень качества
Returns:
float: Процент от максимума (0.0 - 1.0)
"""
quality_levels = getattr(settings, 'IMAGE_QUALITY_LEVELS', {
'excellent': 0.95,
'good': 0.70,
'acceptable': 0.40,
'poor': 0.20,
})
if quality_level == 'very_poor':
return 0.1 # Визуально покажет как очень мало
return quality_levels.get(quality_level, 0.5)