Авито в недвижимость: Ошибка — Циан

Исследование: у «Авито» самая большая база по недвижимости в России

https://realty.ria.ru/20220228/avito-1775555419.html

Исследование: у «Авито» самая большая база по недвижимости в России

Исследование: у «Авито» самая большая база по недвижимости в России — Недвижимость РИА Новости, 28.02.2022

Исследование: у «Авито» самая большая база по недвижимости в России

Самую большую базу предложений по продаже и аренде недвижимости в России имеет сервис «Авито», говорится в сообщении исследовательского агентства «Форейтор»,… Недвижимость РИА Новости, 28.02.2022

2022-02-28T13:39

2022-02-28T13:39

2022-02-28T13:44

авито

жилье

недвижимость

санкт-петербург

домклик

яндекс.недвижимость

россия

москва

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/05/12/1732775438_0:160:3072:1888_1920x0_80_0_0_803d8b6408a9f5bbb2de28c8109da83d. jpg

МОСКВА, 28 фев – РИА Недвижимость. Самую большую базу предложений по продаже и аренде недвижимости в России имеет сервис «Авито», говорится в сообщении исследовательского агентства «Форейтор», которое провело аудит платформ «Авито», «Циан», «Яндекс», «Домклик», «Юла» и «Из рук в руки».Как указывается в нем, на 3 февраля 2022 года в лидерах оказался маркетплейс «Авито» с показателем в 2,2 миллиона предложений по всей России. На втором месте «Домклик» (1,7 миллиона), на третьем — «Циан» (1 миллион).В сообщении уточняется, что рассматривались объявления во всех категориях недвижимости в каждом регионе страны. Замер предложения происходил в течение одного дня для объективности картины.Кроме того, компания провела исследование по офисной недвижимости в Москве и Санкт-Петербурге. На первом месте снова «Авито» (64 тысячи объявлений»). Далее идут «Яндекс Недвижимость» (44 тысячи) и «Циан» (36 тысяч).Компания «Форейтор» работает с 2012 года. Спектр категорий для исследований включает в себя, в частности, ресторанный бизнес, ритейл, банковские услуги, страхование, строительство и ремонт.

https://realty.ria.ru/20220207/oleynik-1771475033.html

санкт-петербург

россия

москва

Недвижимость РИА Новости

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2022

Александр Колчин

Александр Колчин

Новости

ru-RU

https://realty.ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

Недвижимость РИА Новости

1

5

4.7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

1920

1080

true

1920

1440

true

https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/05/12/1732775438_171:0:2902:2048_1920x0_80_0_0_3d1f85c9f69248a6fa458f88d594c78f.jpg

1920

1920

true

Недвижимость РИА Новости

1

5

4. 7

96

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Александр Колчин

авито, жилье, недвижимость, санкт-петербург, домклик, яндекс.недвижимость, россия, москва

Авито, Жилье, Недвижимость, Санкт-Петербург, ДомКлик, Яндекс.Недвижимость, Россия, Москва

МОСКВА, 28 фев – РИА Недвижимость. Самую большую базу предложений по продаже и аренде недвижимости в России имеет сервис «Авито», говорится в сообщении исследовательского агентства «Форейтор», которое провело аудит платформ «Авито», «Циан», «Яндекс», «Домклик», «Юла» и «Из рук в руки».

Как указывается в нем, на 3 февраля 2022 года в лидерах оказался маркетплейс «Авито» с показателем в 2,2 миллиона предложений по всей России. На втором месте «Домклик» (1,7 миллиона), на третьем — «Циан» (1 миллион).

«Данные получены из открытых источников, которые доступны всем пользователям, поэтому результаты легко проверить. Такой подход позволил использовать единую методологию для сбора данных со всех платформ, несмотря на разницу в организации выдачи результатов», — приводятся в пресс-релизе слова директора по методологии компании Юрия Вольфсона.

В сообщении уточняется, что рассматривались объявления во всех категориях недвижимости в каждом регионе страны. Замер предложения происходил в течение одного дня для объективности картины.

Кроме того, компания провела исследование по офисной недвижимости в Москве и Санкт-Петербурге. На первом месте снова «Авито» (64 тысячи объявлений»). Далее идут «Яндекс Недвижимость» (44 тысячи) и «Циан» (36 тысяч).

Компания «Форейтор» работает с 2012 года. Спектр категорий для исследований включает в себя, в частности, ресторанный бизнес, ритейл, банковские услуги, страхование, строительство и ремонт.

7 февраля, 14:03

У платформы «Авито Недвижимость» сменился управляющий директор

Как подружить разработчиков и тестировщиков с помощью кастомной TMS: опыт Авито / Хабр

Разработчики и тестировщики заводят тест-кейсы в систему хранения тестов (TMS), но это долго и никому из них не нравится. При этом QA-инженеру нужно как-то отслеживать и подсчитывать для пирамиды тестирования unit-тесты, которые написаны в коде приложения. Решить эти задачи может одна система — кастомная TMS, она умеет выгружать все тесты из кода и визуализировать тестовое покрытие в понятные графики и числа. 

Меня зовут Василий Юдин, я инженер в Авито и техлид команды, которая разрабатывает инструменты для тестирования. Рассказываю, как мы с командой создали хранилище тестов с выгрузкой из кода и как оно помогло нам в работе. 

Почему мы решили делать свою TMS и сервис выгрузки тестов из кода

Раньше в Авито были отдельные команды разработки и QA. Тестировщики приходили на конкретные задачи и помогали разработчикам с тестами. 

Со временем компания выросла, мы начали применять Scrum, а QA-инженеры стали постоянными членами Dev-команды. При этом в начале спринта, когда работа над задачами только начиналась, тестировщикам было нечем заняться. Но к концу второй недели разработчики разом отдавали все фичи на тестирование, и QA оказывался в огне. Качество тестов падало, а человек постепенно выгорал. 

Проблему решило Agile-тестирование. Это практика, которая основана на одном из постулатов Scrum: за качество продукта отвечает вся команда. При таком подходе разработчики пишут unit-тесты в коде приложения. А тестировщик на этапе планирования подсвечивает кейсы, которые нужно протестировать, разрабатывает критерии приёмки и принимает тесты на код-ревью. 

Всё работало хорошо, но Авито продолжал расти. Знаний о качестве продукта становилось больше. QA-инженерам стало сложно держать в голове всю необходимую информацию о тестах. Качество продукта перестало быть прозрачным: приходилось собирать информацию отдельно от каждой команды. К тому же когда приходил новый сотрудник, его сложно было погрузить в работу, потому что данные о тестировании были у разных людей. Проблему мы решили тем, что внедрили TMS.  

Как выглядит тестовая модель и карточка тест-кейса в TMS Авито

Выгружать все тесты в кучу бесполезно: будет хаос и прозрачность качества не повысится. Мы решили сразу привязать все данные к тестовой модели и выбрали для неё древовидную структуру, как самую простую для понимания. Верхний уровень — более абстрактные понятия и фичи; чем ниже, тем более простые и понятные элементы. Каждый нижний уровень относится к конкретной фиче, например странице заказа или справке. Уровни называются нодами.

Часть структуры тестовой модели в TMS Авито

В карточке тест-кейса прописывается всё, что нам нужно и важно отслеживать: название, приоритет, тип теста и принадлежность конкретной команде. Затем указывается ID ноды, к которой относится тест. Есть поля для описания тестового сценария и тестовой модели.

Карточка тест-кейса в TMS

С TMS стало удобнее хранить и отслеживать тесты, но карточки для них создавались вручную. Мы не хотели нагружать разработчиков двойной работой: сначала написать тест в коде, затем сходить в хранилище тестов и сделать карточку. QA-инженерам на код-ревью нужно контролировать, что именно разработчики пишут в тестах и что они занесли в карточки тест-кейсов. Поэтому решили, что нужно автоматически выгружать тест-кейсы из кода прямо в TMS. 

Мы поискали готовые решения — их было несколько, но они нам не подошли. Для выгрузки важно было учесть ещё одну особенность Авито: в командах всегда использовали много разных языков и тестовых фреймворков. Поэтому пришлось делать собственный сервис выгрузки, который мог работать в таких условиях.

Как можно выгружать тесты из кода TMS

Мы исследовали разные подходы к выгрузке тестов и разделили их на две группы: первым для работы нужно прогнать сами тесты, вторым это не требуется.

Вы можете получить данные о тестах и их результатах, если запустите проект, например, в TeamCity. В отчёте о прогоне, как минимум, можно увидеть простые бинарные состояния: пройден тест успешно или нет. Но в этот же отчёт можно добавить дополнительную информацию: указывать приоритет, тестовую модель или вид теста.

У выгрузки с прогоном тестов есть два значительных минуса:

• чтобы вносить в отчёт новые данные, вероятно, придётся доработать тестовый фреймворк, например использовать хендлеры и ивенты; 

• прогон, особенно для регрессионных тестов, может занимать несколько часов — это не всегда удобно.

Выгрузку тестов без запуска кода мы разделили на три вида:

1. Рефлексия

Для многих языков разработки есть пакет для дебага приложения. Обычно в них есть библиотека reflection, которая позволяет достать нужные данные: прочитать аннотации к тест-кейсам, узнать дата-провайдера, выгрузить dataset. Например, такая библиотека есть для PHP, с ней удобно работать.

Но тут есть подводные камни. Допустим, чтобы получить dataset на JS, требуется запустить код проекта, в котором он используется. Для этого нужно подключить зависимости, поднять контейнер в Docker — работы становится больше, чем если заполнять тест-кейс в TMS вручную. 

2. Регулярные выражения

Довольно простой способ выгрузки. Достаточно сделать git clone проекта и написать несколько строк кода. Метод подходит для любого языка и тестового фреймворка, не требует зависимостей. 

Но есть проблема: в компании должен быть единый код-стайл. Если каждый разработчик пишет код по-своему, невозможно сделать общее регулярное выражение, которое будет корректно выгружать все варианты. Можно попробовать написать несколько регулярных выражений. Но непонятно, какому из них верить, если первое показывает три тест-кейса, второе — четыре, а третье — десять.

3. Парсинг на ast-ноды

Практически любой код перед запуском проходит через синтаксический анализатор, он разбивает текст программы на ast-дерево. Например, в строке есть слово, которое определяет функцию, а следующие три слова — это аргументы. В итоге мы получаем ряд ast-нод, затем можем перевести их в байт-код и выполнить всю строку изначального кода.

Такой же подход можно использовать для выгрузки тест-кейсов: разбить файл с кодом на ast-ноды, просмотреть дерево и выбрать те ветки, которые относятся к тест-кейсам. Затем перевести их, например, в JSON и перенести в TMS.

Когда моя команда работала над сервисом выгрузки, мы не могли использовать ast-ноды из-за большого числа языков в компании. Поэтому выбрали регулярные выражения как универсальный метод.

Как мы выгружаем тест-кейсы из кода с помощью регулярных выражений

Сейчас мы используем для парсинга тест-кейсов регулярные выражения, которые могут выгрузить 48 разных видов тестов.

«Боевая» регулярка Авито

При этом сами тест-кейсы нужно размечать достаточно подробно, чтобы собрать все нужные данные. У нас есть несколько обязательных полей: 

• tag_id — ID ноды тестовой модели;

• title — название теста;

• testType — тип теста;

• priority — приоритет. 

И ещё около 10 необязательных полей, таких как description, feature_id и precondition. 

Если размечать тест всеми этими полями, получится очень подробная и объёмная разметка. Это наглядно, но неудобно для разработчиков.

Первые четыре поля — дата-провайдеры, остальные — разметка тест-кейса для TMS

Поэтому всю повторяющуюся разметку мы вынесли в отдельный конфигурационный файл.

Пример конфигурации для разметки тестов

После этого стало гораздо лучше: минимальная разметка занимает всего одну строку. Разработчику достаточно указать tag_id и title для теста.

Такой разметкой разработчики пользуются с удовольствием

Внешний вид карточки в TMS практически не зависит от того, создана она вручную или выгружена из кода приложения. Отличий только два: у автоматически созданных карточек есть тег «откуда/выгружен/тест» и external ID, которые присваиваются системой. 

Что умеет делать TMS в Авито

Сейчас TMS и сервис выгрузки тест-кейсов из кода в Авито разделены. Также у нас есть отдельный сервис Event Gateway, который собирает ивенты от Git. Все сервисы взаимодействуют по API. 

Когда разработчик закоммитил новую функциональность и слил ветку в мастер, Git отправляет событие в Event Gateway — он создаёт сообщение в шине данных Kafka. Сервис выгрузки тестов получает сообщение от Kafka, делает Git clone новой версии мастер-ветки, парсит тесты и по API загружает тест-кейсы в TMS.

Схема работы TMS и сервиса выгрузки тестов

В Авито есть много разных сервисов, которым нужна информация об изменениях в коде. Поэтому потребовалась сложная схема взаимодействия через отдельный Event Gateway. Если у вас не такая крупная компания, достаточно подписать сервис выгрузки на события Git напрямую. 

Когда все тест-кейсы загружены в TMS, мы можем строить аналитику: дерево тестовой модели окрашивается в разные цвета. Для каждой ноды указывается общее число кейсов. Строится пирамида тестирования, которую можно посмотреть по клику на ноду.

Визуализация аналитики тестовой модели. Зелёным отмечены автоматические тесты, красным — ручные

В TMS можно отслеживать некоторые метрики, важные для оценки качества продукта. Например, процент автоматизированных тестов по каждой команде.

Минимум 70% тест-кейсов должны быть автоматизированы

В TMS можно посмотреть, сколько тест-кейсов из кода загружено в каждый рабочий день. Например, если выкатили новую фичу, то должны появиться новые тест-кейсы. Если их нет, значит, что-то пошло не так и функциональность не протестирована полностью.

29 мая выгрузили очень много тест-кейсов разом

Ещё один график нужен больше для моей команды. Мы отслеживаем общее количество тест-кейсов, чтобы планировать развитие TMS. И главное — можно покрыть метриками качество всего продукта. На них мы опираемся, когда разрабатываем технические проекты по улучшению Авито.

Сейчас в каждом из проектов уже десятки тысяч тест-кейсов

Что даёт использование TMS

Какие итоги можно подвести:

1. Регулярные выражения нужно использовать осторожно. Будьте готовы, что к вам в поддержку будут приходить люди, которые не понимают, почему их тесты не выгружаются. Особенно если используется много разных языков разработки, нет единого код-стайла. 

   Но на старте, когда вы хотите проверить гипотезу и получить 80% результата за 20% работы, — это отличное решение. Также регулярные выражения хорошо подойдут, если вы используете один-два языка и обязательный код-стайл.

2. Абсолютно всё нужно логировать. Если по какой-то причине автоматическая выгрузка тест-кейса из кода не прошла, вы сможете в логах узнать причину или хотя бы точку, откуда начинать поиск. 

3. TMS повышает инженерную культуру разработчиков. Меняется подход к архитектуре приложения: разработчику нужно соблюдать пирамиду тестирования, покрывать код unit-тестами. Например, сразу хочется избегать многоуровневого наследования, использовать инверсию зависимости, выносить повторяющиеся конфигурации из кода. Это в целом хорошо влияет на качество продукта. 

4. Следить за качеством тестирования становится проще. Например, можно заметить, когда не хватает автоматических тестов, и поставить ответственной команде задачу на ближайший квартал.

5. Легко онбордить новичков: тестовая модель отображает функциональность приложения, как её тестировать и где она находится в коде.

Avito Профиль компании: Финансирование и инвесторы

Обзор Авито

• Основан

• 2007

• Статус

• Частный

• Сотрудники

• 5000

• Тип последней сделки

• Выкуп/​LBO

• Раунды финансирования

• 7

• Инвестиции

• 8

Хотите подробные данные о компаниях 3M+?

То, что вы здесь видите, царапает поверхность

Запросить бесплатную пробную версию

Хотите покопаться в этом профиле?

Мы поможем вам найти то, что вам нужно

Узнать больше

Avito Оценка и финансирование

Эта информация доступна на платформе PitchBook. Чтобы изучить полный профиль Avito, запросите доступ.

Запросить бесплатную пробную версию

Сравнение AVITO

Описание

Primary
Индустрия

Расположение HQ

Сотрудники

Всего привлечены

Post Valuation

Последние данные о финансировании

Оператор. оказывать рекламные и маркетинговые услуги. Платформа компании соответствует классу 9.0005

Служба СМИ и информации (B2B)

Москва, Россия

5 000
По состоянию на 2022 год

00000

0,000
0000-00-00

000000000000

000

ation ullamco Laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderi

00000000000 00000000

Амстердам, Нидерланды

00000
По состоянию на 0000

000,00

000000&0
000.00

Добавить сравнение

9Функция сравнения 0002 PitchBook позволяет вам параллельно рассматривать ключевые показатели похожих компаний. Персонализируйте, какие точки данных вы хотите видеть, и мгновенно создавайте визуализации.

Запросить бесплатную пробную версию

Avito Конкуренты (1)

Вы просматриваете 1 из 1 конкурентов. Получить полный список »

Руководство Avito (21)

Вы просматриваете 5 из 21 члена исполнительной команды. Получить полный список »

Avito Investors

Эта информация доступна на платформе PitchBook. Чтобы изучить полный профиль Avito, запросите доступ.

Запросить бесплатную пробную версию

Авито
Инвестиции и приобретения (8)

Название компании	Дата сделки	Тип сделки	Размер сделки	Промышленность	Ведущий партнер
00 000000000	28 декабря 2021	00000 0000	00.00	Услуги человеческого капитала
000000 (00000	01 декабря 2020	00000 0000		Программное обеспечение для бизнеса/производительности
000000000	14 января 2020 г.