- Добавлен retry на 5 сек при DoesNotExist для ожидания коммита транзакции
- temp_path сохраняется в PhotoProcessingStatus.result_data при постановке задачи
- При окончательной неудаче not_found удаляется осиротевший temp файл
- Предотвращает накопление temp файлов при гонке создания фото
- Added temp file deletion in Celery task after successful processing
- Added temp file cleanup in sync fallback method
- Added temp file removal in delete() if processing never completed
- Prevents accumulation of orphaned files in media/<entity>/temp/ folders
При асинхронной обработке фото нужно сначала сохранить файл в БД,
потом запустить Celery task. Иначе task не найдет файл.
Изменения:
- BasePhoto.save() теперь сохраняет файл перед запуском task
- Исправлена проблема 'Photo has no image file' в Celery worker
🤖 Generated with Claude Code
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>
