Files
service-finder/backend/app/api/v1/endpoints/search.py
2026-03-22 18:59:27 +00:00

90 lines
3.2 KiB
Python
Executable File

# /opt/docker/dev/service_finder/backend/app/api/v1/endpoints/search.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
from sqlalchemy import select, func, or_
from sqlalchemy.orm import selectinload
from app.db.session import get_db
from app.api.deps import get_current_user
from app.models.marketplace.organization import Organization, Branch
from geoalchemy2 import WKTElement
from typing import Optional
router = APIRouter()
@router.get("/match")
async def match_service(
lat: Optional[float] = None,
lng: Optional[float] = None,
radius_km: float = 20.0,
sort_by: str = "distance",
db: AsyncSession = Depends(get_db),
current_user = Depends(get_current_user)
):
"""
Geofencing keresőmotor PostGIS segítségével.
Ha nincs megadva lat/lng, akkor nem alkalmazunk távolságszűrést.
"""
# Alap lekérdezés: aktív szervezetek és telephelyek
query = select(
Organization.id,
Organization.name,
Branch.city,
Branch.branch_rating,
Branch.location
).join(
Branch, Organization.id == Branch.organization_id
).where(
Organization.is_active == True,
Branch.is_deleted == False
)
# Távolság számítás és szűrés, ha van koordináta
if lat is not None and lng is not None:
# WKT pont létrehozása a felhasználó helyéhez
user_location = WKTElement(f'POINT({lng} {lat})', srid=4326)
# Távolság kiszámítása méterben (ST_DistanceSphere)
distance_col = func.ST_DistanceSphere(Branch.location, user_location).label("distance_meters")
query = query.add_columns(distance_col)
# Szűrés a sugárra (ST_DWithin) - a távolság méterben, radius_km * 1000
query = query.where(
func.ST_DWithin(Branch.location, user_location, radius_km * 1000)
)
else:
# Ha nincs koordináta, ne legyen distance oszlop
distance_col = None
# Rendezés a sort_by paraméter alapján
if sort_by == "distance" and lat is not None and lng is not None:
query = query.order_by(distance_col.asc())
elif sort_by == "rating":
query = query.order_by(Branch.branch_rating.desc())
elif sort_by == "price":
# Jelenleg nincs ár információ, ezért rendezés alapértelmezettként (pl. név)
query = query.order_by(Organization.name.asc())
else:
# Alapértelmezett rendezés: távolság, ha van, különben név
if distance_col is not None:
query = query.order_by(distance_col.asc())
else:
query = query.order_by(Organization.name.asc())
# Lekérdezés végrehajtása
result = await db.execute(query)
rows = result.fetchall()
# Eredmények formázása
results = []
for row in rows:
row_dict = {
"id": row.id,
"name": row.name,
"city": row.city,
"rating": row.branch_rating,
}
if lat is not None and lng is not None:
row_dict["distance_km"] = round(row.distance_meters / 1000, 2) if row.distance_meters else None
results.append(row_dict)
return {"results": results}