45 Commits

Author SHA1 Message Date
gitea 6ced2ddd22 fix workflows
build / build (push) Successful in 1m1s
Testy / Testy warstwy logicznej (silnik) (push) Successful in 10m39s
Testy / Build obrazu silnika B (swisseph) (push) Failing after 6m53s
Testy / Kontrola składni wszystkich warstw (push) Successful in 27s
2026-07-20 18:50:54 +00:00
gitea 79bce8ae90 Lots / punkty arabskie — 7 Lots hermetycznych (LOG-08)
- engine/lots.py: formuła Lot = C + A − B z odwracaniem w horoskopach nocnych
  (zamiana A<->B); 7 Lots hermetycznych (Fortuna, Duch, Eros, Konieczność,
  Odwaga, Zwycięstwo, Nemezis) — Fortuna i Duch liczone pierwsze, bo pozostałe
  się do nich odwołują. Dwa warianty: degree (domyślny) i sign (całe znaki).
- build_chart: liczy sektę (reużyta is_day_birth z Firdarii) i zwraca lots
  ze znakiem, pozycją i domem; parametr lots_method.
- wyszukiwarka: token [PF (tak Fortuna występuje w realnej bazie) + rozwinięcie
  skrótu do "Part of Fortune".
- widok Horoskop: tabela Lots z formułami i sektą.

Walidacja (dwie niezależne wyrocznie z notes3):
- Fortuna = Can 12°35'27" vs astro-seek Can 12°35'24" (3 sekundy różnicy), dom 1;
- Duch potwierdzony przez swoją antyscję (Taurus 28°14' z tabeli antyscji);
- odwracanie nocne: Fortuna nocna == Duch dzienny i odwrotnie;
- Lots pochodne faktycznie używają Fortuny/Ducha; wariant sign trafia w 0° znaku.
85 testów przechodzi (nowy test_lots).

Odblokowuje Zodiacal Releasing (LOG-11), które startuje z Fortuny/Ducha.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-20 18:50:54 +00:00
gitea 85e9182f12 fix(swisseph): naprawa builda obrazu silnika B
build / build (push) Successful in 43s
pyswisseph to rozszerzenie C, a na PyPI (2.10.3.2) gotowe wheels koncza sie
na cp311 i obejmuja wylacznie i686/x86_64. Obraz stoi na python:3.12-slim,
wiec pip ZAWSZE kompilowal ze zrodel - a slim nie ma kompilatora. Stad fail.

- Dockerfile wieloetapowy: kompilacja w etapie builder (build-essential),
  do runtime trafia juz tylko gotowy wheel - obraz zostaje czysty i maly.
  Dziala tez na arm64, gdzie wheeli linuksowych nie ma dla zadnej wersji.
- sanity check (import swisseph) na etapie builda, zeby niedzialajacy silnik
  wywracal build, a nie dopiero pierwszy request.
- CI: nowy job swisseph-image - realny docker build + smoke test /health
  i /positions na horoskopie referencyjnym.
- README: udokumentowany powod wieloetapowego builda.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-20 20:30:10 +02:00
gitea c75f8377bf kick image updater
build / build (push) Successful in 49s
2026-07-20 19:52:21 +02:00
gitea 5234e86c95 ttt
build / build (push) Successful in 1m18s
2026-07-20 14:50:11 +02:00
gitea 0ac8df250c test image updatera
build / build (push) Successful in 51s
2026-07-19 23:20:39 +02:00
gitea 9323803cb4 tt
build / build (push) Successful in 5m31s
2026-07-18 21:57:33 +02:00
gitea 678c3bad76 test 2 2026-07-18 18:11:42 +02:00
gitea 88a1ecd3c4 test akcji 2026-07-18 18:04:16 +02:00
gitea b28c612bf7 CI: jawne pobranie jądra efemeryd + brak silnika = błąd zamiast pomijania
Pierwszy run CI dał 59 passed / 20 skipped zamiast 78/1: auto-pobranie jądra
przez Skyfield nie powiodło się na runnerze, więc testy referencyjne (walidacja
względem astro.com) cicho znikały.

- workflow: jawne pobranie de421.bsp curlem z ssd.jpl.nasa.gov (naif zwraca 404),
  z retry; EPHEMERIS_DIR wskazany explicite; pytest z -rs (widoczne powody skipów).
- conftest: gdy CI=true, niedostępny silnik kończy się pytest.fail zamiast skip —
  żeby utrata pokrycia nigdy więcej nie przeszła niezauważona. Lokalnie (dev bez
  pobranego jądra) nadal łagodny skip.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-18 14:47:50 +02:00
gitea 2bda4e311d CI: uruchamianie testów przy każdym pushu (GitHub Actions)
.github/workflows/tests.yml:
- job "Testy warstwy logicznej": Python 3.12 (jak w obrazach Dockera),
  instalacja requirements-dev, pytest na services/logic/tests. Cache pip oraz
  cache jądra efemeryd JPL (de421.bsp ~17 MB), by nie pobierać go co run.
- job "Kontrola składni": compileall na wszystkich warstwach (bez instalowania
  zależności, w tym AGPL-owego silnika swisseph).
- Triggery: każdy push (dowolna gałąź) + pull requesty do master.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-18 14:02:37 +02:00
gitea 5d0d86cb90 Merge pull request #22 from migatu/feat/firdaria-log11
Firdaria (LOG-11) — perska technika time-lord
2026-07-17 22:50:39 +02:00
gitea 9d5b65ddbd Firdaria (LOG-11) — perska technika time-lord
- engine/firdaria.py: sekta (dzień = Słońce nad horyzontem, ta sama półkula
  osi Asc-Dsc co MC); kolejność diurnalna/nokturnalna; klasyczne długości
  okresów (Su10 Ve8 Me13 Mo9 Sa11 Ju12 Ma7 + NN3 + SN2 = 75 lat); okresy główne
  planet dzielone na 7 podokresów (sub-lord od władcy okresu), węzły bez sub.
- endpoint /chart/firdaria.
- oś czasu: firdaria_events — starty (pod)okresów w oknie; wpięte w build_timeline
  (domyślnie) + tokeny [major][sub] do dopięcia interpretacji (1B->2B).

Walidacja:
- sekta = day dla horoskopu referencyjnego (zgodnie z notes3 "Day birth");
  night gdy Słońce po stronie IC; sumy i przyleganie okresów; podokresy 7x
  sumujące się do okresu; wiek 42 w okresie Saturna.
- E2E: okresy Sun 1984-1994 ... Saturn 2024-2035; w osi czasu
  "Firdaria: Saturn / Mars" 2027 -> 223 interpretacje ([Sa+[Ma -> "injury").
- 78 testów przechodzi (nowy test_firdaria).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-17 22:48:53 +02:00
gitea cff0ac194c Merge pull request #21 from migatu/feat/timeline-interpretations
build
2026-07-17 22:39:58 +02:00
gitea 73f39e7df8 build 2026-07-17 19:30:14 +02:00
gitea 96d983b26a Merge pull request #20 from migatu/feat/timeline-interpretations
Spiecie osi czasu z baza interpretacji i widokiem (LOG-14, 1B->2B)
2026-07-11 12:33:46 +02:00
gitea c4a181b810 Spięcie osi czasu z bazą interpretacji i widokiem (LOG-14, 1B->2B)
Realizuje przepływ 1B->2B z notes2: predykcyjne sygnifikatory (z datami)
dopasowane do interpretacji z bazy.

Logika:
- timeline.py: zdarzenia niosą strukturę (directed/aspect/target dla dyrekcji,
  lord/sign dla profekcji) do budowy tokenów.
- significators.interpret_events + _event_tokens: z każdego zdarzenia buduje
  tokeny bazy (dyrekcja: [planeta][aspekt][cel]; profekcja: [władca][znak]) i
  dopina interpretacje reużywając _facet_samples (AND tokenów, dedup, rozwinięcie).
- /chart/timeline: flaga interpret=true.

Prezentacja:
- nowa strona /timeline "Kalendarz": formularz (urodzenie + zakres dat) -> oś
  czasu z technikami, datami i interpretacjami; nawigacja + wspólne now.js.

Walidacja E2E na realnym main_base.xlsx (2025-2026):
- dyr. Saturn kwadratura MC -> 50 interpret. ("...5th house" -> "abortion/miscarriage")
- Władca Roku Saturn (wiek 42) -> 63; strona renderuje badge dat/technik.
71 testów przechodzi (nowy test_timeline_interpret).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-11 12:31:50 +02:00
gitea 97ad21d2e4 Merge pull request #19 from migatu/feat/timeline-log14
Zbiorcza tabela dat z technik (LOG-14)
2026-07-10 23:53:10 +02:00
gitea 2dbd3410e9 Zbiorcza tabela dat z technik (LOG-14)
engine/timeline.py: scala w jedną posortowaną oś czasu (technique | significator |
start | exact | end):
- profekcje roczne (LOG-10) — Władca Roku per rok życia,
- Solar Return (LOG-12) — moment powrotu Słońca,
- dyrekcje solar-arc — daty dokładnych aspektów kierowanych planet do punktów
  natalnych (klucz Naiboda 0°59'08"/rok, konfigurowalny; okno orbowe ±1 rok).
Endpoint /chart/timeline (zakres from_date..to_date, wybór technik).

Walidacja:
- profekcje spójne z tabelą notes3; dyrekcja Sun koniunkcja MC (łuk 312°) słusznie
  poza życiem; oś posortowana po dacie dokładnej; wiek = łuk/klucz spójny z datą.
- E2E: dla 2025-2026 zwraca 19 zdarzeń (m.in. Władca Roku 42 Saturn 30.04.2026,
  Solar Return, dyr. Venus koniunkcja North Node 27.05.2025). 66 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-10 22:33:15 +02:00
gitea ca458fd741 Merge pull request #18 from migatu/feat/profections-returns
Profekcje roczne (LOG-10) i Solar/Lunar Return (LOG-12)
2026-07-10 13:40:51 +02:00
gitea b013831492 Profekcje roczne (LOG-10) i Solar/Lunar Return (LOG-12)
Pierwsze techniki predykcyjne.

Profekcje (LOG-10):
- engine/profections.py: Whole Sign, wiek mod 12; profektowany Asc + Władca Roku
  (władca domicylowy) + profekcje MC/Su/Mo. Obsługa 29 lutego.
- endpoint /chart/profections (zakres lat: start_age, count).

Returns (LOG-12):
- engine/returns.py: moment powrotu Słońca/Księżyca do długości natalnej;
  skan dobowy + bisekcja do ~sekundy, z pominięciem artefaktu zawinięcia 0/360.
- endpoint /chart/return (kind solar|lunar, around) — zwraca pełny horoskop
  na znaleziony moment (oba warianty użycia po stronie technik wyżej).

Walidacja:
- profekcje zgodne co do joty z tabelą astro-seek z notes3 (wiek 0..42:
  Asc + Władca Roku + MC/Su/Mo).
- Solar Return 2026: Słońce wraca do Tau 10°08'22" = natalny stopień;
  Lunar Return trafia natalny Księżyc <2'; samospójność potwierdzona.
- 62 testy przechodzą (nowe: test_profections, test_returns).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-09 11:12:49 +02:00
gitea d14a77360a Merge pull request #17 from migatu/feat/nodes-lilith-stations
Wezly ksiezycowe, mean Lilith i wykrywanie stacji (LOG-02/03)
2026-07-08 10:53:43 +02:00
gitea a8c3072e62 Węzły księżycowe, mean Lilith i wykrywanie stacji (LOG-02/03)
Punkty wirtualne (LOG-02):
- engine/points.py: mean Node (Ω) i mean Lilith (apogeum) wzorami Meeusa;
  prędkości numerycznie. SN = NN + 180° (ta sama prędkość), zawsze Rx.
- DEFAULT_OBJECTS + North Node / South Node / Lilith — automatycznie dostają
  domy, aspekty i A/S. Parzystość silnika B: swe.MEAN_NODE / swe.MEAN_APOG
  (uwaga: stała pyswisseph to MEAN_APOG, nie MEAN_APOGEE).
- significators: tokeny [NN / [SN / [Lilith (zgodne z SIGNIFICATORS KEY).

Stacje (LOG-03):
- engine/stations.py: skan prędkości (krok 4 dni, okno ±800 dni — pokrywa
  najdłuższe przerwy Marsa/Wenus) + bisekcja; klasyfikacja SD/SR; poprzednia/
  następna stacja (dni, data, stopień w znaku) + flaga station_soon (<7 dni).
- /chart/positions: opt-in stations:true; UI: checkbox + tabela stacji.

Walidacja:
- mean NN vs astro-seek (Gem 8°09'24"): Δ=0,3'; vs swisseph: Δ=17";
  mean Lilith vs swisseph: Δ=1,5'. NN dom 12 / SN dom 6 zgodnie z astro-seek.
- Stacje Marsa 1984 trafiają w historię: SR 5.04.1984, SD 19.06.1984;
  samospójność |speed|<0,01°/d w znalezionych momentach; flaga "blisko"
  działa (Merkury +5,3d, Jowisz -0,6d).
- E2E na realnej bazie: [SN 134 rekordy, trafienie w 6. domu. 54 testy przechodzą.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-08 10:51:29 +02:00
gitea 93932246f3 Merge pull request #16 from migatu/feat/aspects-applying
Aspekty: applying/separating (A/S) + bonus sily dla aplikujacych (LOG-06)
2026-07-07 21:13:02 +02:00
gitea 8d579de34a Aspekty: applying/separating (A/S) + bonus siły dla aplikujących (LOG-06)
- aspects.py: _is_applying — odchyłka od dokładnego kąta teraz vs po małym
  kroku czasu (prędkość·dt, dt=0,01 doby by szybki Księżyc nie przeskoczył
  dokładności); aspekt niesie applying (bool) i "as": A/S. Bez prędkości —
  brak flagi (None).
- scoring: aspekt aplikacyjny silniejszy (APPLYING_BONUS 1.15) — zgodnie z
  notatkami projektu ("impact considered more powerful").
- significators: faseta aspektu niesie applying, etykieta z sufiksem (A)/(S).
- widok Horoskop: kolumna A/S w tabeli aspektów (tooltip z objaśnieniem).

Walidacja: flagi A/S wszystkich 16 aspektów horoskopu referencyjnego
(30.04.1984, Warszawa) zgodne z tabelą astro-seek z notes3 (test regresyjny
REFERENCE_AS). 45 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-07 19:22:51 +02:00
gitea db3d1e5117 Merge pull request #15 from migatu/fix/geo-secure-context
Geolokalizacja: jawny komunikat gdy brak secure context (http)
2026-07-07 19:01:19 +02:00
gitea 4a86d34f5a Geolokalizacja: jawny komunikat gdy brak secure context (http://)
Przyczyna "nie pyta o zgodę": navigator.geolocation działa tylko w secure
context (https:// lub localhost). Na http://<ip> przeglądarka po cichu
odmawia — bez promptu; kod nie miał callbacku błędu, więc nic nie było widać.

- wspólny static/now.js (deduplikacja skryptu z chart.html i interpret.html)
- jawna detekcja window.isSecureContext + czytelny komunikat w #geoNote
  ("wymaga HTTPS lub localhost — wpisz lat/lon ręcznie")
- callback błędu (odmowa/timeout) też widoczny; status "Pobieram lokalizację…"
  i potwierdzenie po sukcesie

Zweryfikowano: /static/now.js serwowany (200), obie strony referencjonują
skrypt i mają #geoNote.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-07 18:59:03 +02:00
gitea fb317172ff Merge pull request #14 from migatu/feat/scoring-grouping-geo
Ranking sily (LOG-21) + grupowanie identycznych opisow + geolokalizacja
2026-07-06 19:29:56 +02:00
gitea f6323cac10 Ranking siły (LOG-21) + grupowanie identycznych opisów + geolokalizacja
Punktacja siły (LOG-21):
- scoring.py: siła fasety z sygnałów obliczalnych (typ fasety, rodzaj aspektu,
  ciasnota orbu). Konfigurowalne wagi. Hook na przyszłość: kolumny countas*/level*
  z SIGNIFICATORS KEY (obecnie puste).
- aspekty niosą orb+allowed; fasety dostają "score"; ranking faset malejąco.

Grupowanie:
- opcja group: zwija próbki po opisie (ten sam efekt = jedna grupa z listą
  sygnifikatorów i licznikiem). Checkbox "grupuj identyczne opisy" w /interpret.

Geolokalizacja (bajer):
- "Tu i teraz" (widok Horoskop i Interpretacje) uzupełnia lat/lon z przeglądarki
  (navigator.geolocation; wymaga zgody, https/localhost).

Zweryfikowano na realnym main_base.xlsx: ranking sensowny (ciasna opozycja z
Saturn 9.59 > szeroka koniunkcja z Moon 6.25 > znak/dom 5.0); grupowanie zwija
powtórzone opisy. 41 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-05 01:16:47 +02:00
gitea 243d02d55b Merge pull request #13 from migatu/feat/aspects
Aspekty (LOG-06) + faseta aspektu, dedup i dopieszczenie wynikow
2026-07-02 10:18:59 +02:00
gitea 166b438f83 Aspekty (LOG-06) + faseta aspektu, dedup i dopieszczenie wyników
Aspekty:
- engine/aspects.py: aspekty główne (conj/sex/sq/tri/opp) z orbami
  (bonus dla luminarzy), separacja z obsługą zawinięcia. Applying/sep na później.
- build_chart zwraca listę aspektów; /chart/positions je udostępnia;
  widok Horoskop pokazuje tabelę aspektów.

Bogatsze sygnifikatory:
- trzecia faseta "w aspekcie": dla każdego aspektu głównego obiektu filtruje
  rekordy po tokenie aspektu + drugiej planety ([conj + [Mo). Cookbook
  komplet: znak + dom + aspekt.

Dopieszczenie wyników:
- ODSIEWANIE DUPLIKATÓW: duplikat = ten sam sygnifikator ORAZ ten sam opis
  (po normalizacji). Dedup wewnątrz fasety, działa też na wynikach z wielu baz.
- _facet_samples przyjmuje wiele tokenów (AND); dedup + istniejące odsiewanie szumu.

Zweryfikowano na realnym main_base.xlsx (30.04.1984): 16 aspektów zgodnych z
astro.com (Sun conj Moon 9.59°, Sun opp Saturn 3.17°); faseta aspektu daje
bogate trafienia (Sun koniunkcja z Moon 84, opozycja z Saturn 43); dedup obniżył
duplikaty (Sun w znaku 46->44). 36 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-02 08:55:27 +02:00
gitea 41d7ca491d Merge pull request #12 from migatu/feat/noise-and-abbrev
Odsiewanie szumu + rozwijanie skrótów sygnifikatorów
2026-07-01 16:01:02 +02:00
gitea 6acd3546fb Merge pull request #10 from migatu/feat/richer-significators
Bogatsze sygnifikatory: faseta w domu obok w znaku (LOG-15/16)
2026-07-01 15:58:08 +02:00
gitea 82809665ff Odsiewanie szumu + rozwijanie skrótów sygnifikatorów
- abbreviations.py: słownik skrót -> pełna nazwa (z SIGNIFICATORS KEY, built-in)
  + expand(): [Su in [Tau -> "Sun in Taurus", [Sa in 6th H. -> "...6th house",
  affl. -> afflicted itd.
- significators: każda próbka ma pole "expanded" (postać czytelna); hartowanie
  filtra szumu (efekty zastępcze x/?/-, wiersze *MARKER, legendy/nagłówki).
- prezentacja /interpret: pokazuje rozwiniętą postać, surowy skrót w tooltipie.

Zweryfikowano na realnym main_base.xlsx: "[Sa or [Ma in the 5th H." ->
"Saturn or Mars in the 5th house". 9 testów przechodzi (w tym test_abbreviations).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-01 15:42:47 +02:00
gitea 0e74566a78 Bogatsze sygnifikatory: faseta "w domu" obok "w znaku" (LOG-15/16)
Most horoskop -> sygnifikatory generuje teraz dla każdego obiektu dwie fasety:
- "w znaku": planeta + token znaku ([Su + [Tau)
- "w domu":  planeta + token domu ([Su + 11th H.) — używa domów z LOG-05

- significators.build_report: przyjmuje pozycje z build_chart (z numerami domów),
  generuje fasety znak/dom, filtruje szum. Ordinal helper (1st..12th).
- /chart/report: używa build_chart (pozycje z domami).
- Prezentacja /interpret: render faset (znak/dom) per obiekt.

Aspekty ([conj/[sq/[opp) na później — wymagają policzenia aspektów (LOG-06).

Zweryfikowano na realnym main_base.xlsx (53969 wierszy), 30.04.1984:
Mars w 5. domu 10 dopasowań ("[Sa or [Ma in the 5th H." -> "abortion/miscarriage"),
Neptune w 7. domu 6, Uranus w 6. domu 4. 7 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-01 15:37:20 +02:00
gitea cea6907f84 Merge pull request #9 from migatu/feat/search-integration
Wyszukiwarka: wynik obliczen szukany w bazie interpretacji
2026-07-01 15:03:29 +02:00
gitea dabbaef9dd Merge branch 'master' into feat/search-integration 2026-07-01 15:03:12 +02:00
gitea a81ae698a3 Merge pull request #8 from migatu/feat/engine-houses
Silnik: osie (Asc/MC) i systemy domow (LOG-05)
2026-07-01 15:01:01 +02:00
gitea eef67d37b5 Wyszukiwarka: wynik obliczeń szukany w bazie interpretacji
Pierwsza wersja mostu horoskop -> sygnifikatory -> baza (zalążek LOG-16/18/19).

- logic/significators.py: z pozycji generuje tokeny w składni bazy (planeta
  [Su, znak [Tau...), pyta warstwę danych o rekordy z tokenem planety i zawęża
  do tych, które wspominają też jej znak ("planeta w swoim znaku"); odsiewa szum.
- logic /chart/report: nowy endpoint (pozycje -> raport dopasowań z interpretacjami).
- logic DataClient.search: parametr fields (lżejszy payload).
- data: naprawa str.contains regex=True -> regex=False (sygnifikatory zawierają
  [ + itd., metaznaki regex); podniesiony górny limit zapytania (le=50000).
- prezentacja: strona /interpret (formularz -> wyszukane interpretacje per obiekt)
  + nawigacja.

Zweryfikowano end-to-end na realnym pliku (Encyclopaedia of Medical Astrology,
53969 wierszy): dla horoskopu 30.04.1984 znaleziono m.in. Sun w Taurus 46,
Mars w Scorpio 57, Saturn w Scorpio 61 dopasowań; przykłady: "[Su in [Tau" ->
"the bump of amativeness prominent". 15 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-01 14:57:26 +02:00
gitea 94c3023d3a Silnik: osie (Asc/MC) i systemy domów (LOG-05)
Kontynuacja silnika efemeryd o osie i domy.

- engine/houses.py: czysta matematyka sferyczna — Asc, MC (z RAMC + ε + φ),
  cusps dla Whole Sign / Equal / Porphyry, przypisanie obiektu do domu.
- SkyfieldEngine.sidereal(): RAMC (lokalny apparent ST) + średnie nachylenie
  ekliptyki ze Skyfielda.
- engine/chart.py: build_chart() składa pełny horoskop (pozycje + osie + domy).
- Endpoint /chart/positions rozszerzony o house_system i zwraca angles + cusps
  + numer domu per obiekt.
- Prezentacja: lokalizacja i wybór systemu domów w formularzu, tabela osi,
  kolumna Dom, rozwijane cusps.

Walidacja względem astro.com (30.04.1984, Warszawa): Asc Can 22°10'43",
MC Pis 22°35'29" (~1' od referencji); wszystkie przypisania domów Whole Sign
zgodne (Sun 11, Mercury 10, Mars 5, ...). 20 testów przechodzi.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-01 14:06:13 +02:00
gitea e4f6a16c9c Merge pull request #7 from migatu/fix/local-dev-env
Napraw lokalne srodowisko dev: Parquet mixed-types, brak deps, compose
2026-07-01 11:24:15 +02:00
gitea 413c46b5dd Napraw lokalne środowisko dev: Parquet mixed-types, brak deps, compose
Trzy usterki uniemożliwiające uruchomienie stosu lokalnie:

1. Warstwa danych wykładała się na starcie przy zapisie Parquet dla realnych
   plików (np. Encyclopaedia of Medical Astrology) — kolumny o mieszanych
   typach (int+str+NaN). frame_cache.put() zapisuje teraz ramkę jako string
   (warstwa i tak wyszukuje po tekście). Dodatkowo warmup() jest odporny:
   pojedynczy uszkodzony plik nie blokuje startu usługi.

2. Brakowało kroku instalacji zależności — dev-logic/dev-presentation padały na
   'No module named httpx'. Nowy cel `make install` instaluje zależności
   WSZYSTKICH warstw do aktywnego venv. README zaktualizowane (instalowało
   wcześniej tylko warstwę danych).

3. `make up` zakładał `docker compose`, którego użytkownik nie ma. Makefile
   wykrywa `docker compose` lub `docker-compose`, a przy braku obu podaje
   czytelną instrukcję trybu lokalnego. Dodano `make test` i `make clean-cache`.

Zweryfikowane end-to-end na realnym środowisku (.env, Python 3.14) i danych:
warmup przechodzi (3 pliki), cały stos wstaje, formularz → logika → silnik
Skyfield zwraca poprawne pozycje.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-07-01 10:55:04 +02:00
gitea 340b3058e4 Merge pull request #6 from migatu/feat/presentation-chart
Warstwa prezentacji: widok horoskopu do recznego testowania
2026-06-30 20:33:31 +02:00
gitea 376a4bfded Merge pull request #5 from migatu/feat/logic-engine
Silnik efemeryd: EngineProvider + SkyfieldEngine + harness porównawczy (LOG-24/01/25/27/28)
2026-06-30 20:26:36 +02:00
gitea e69c0714b9 Silnik efemeryd: EngineProvider + SkyfieldEngine + harness porównawczy
Pierwszy increment implementacji warstwy logicznej (ścieżka A).

LOG-24: interfejs EphemerisEngine z dwoma backendami — SkyfieldEngine
  (własny, permisywny: Skyfield MIT + dane JPL public domain) oraz
  RemoteEngine (klient izolowanej usługi swisseph). Fabryka + leniwa
  inicjalizacja; endpointy /chart/positions i /chart/compare.
LOG-01: pozycje obiektów (długość/szerokość ekliptyczna, prędkość,
  kierunek, formaty: w znaku / absolutny / dziesiętny).
LOG-25/28: harness porównawczy (compare.py) z progami tolerancji oraz
  wspólny kontrakt parzystości; pełen zestaw testów.
LOG-27: services/engine-swisseph — osobna, opcjonalna usługa AGPL
  (pyswisseph, tryb Moshiera), licencjonowana osobno, w compose pod
  profilem "comparison"; nie wchodzi do zamkniętego produktu.

Walidacja: SkyfieldEngine zgadza się ze Swiss Ephemeris co do ~1" dla
wszystkich 10 obiektów na horoskopie referencyjnym (30.04.1984, Warszawa);
12 testów przechodzi (silnik B pomijany gdy nieskonfigurowany).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-27 19:48:31 +02:00
69 changed files with 3569 additions and 61 deletions
+19
View File
@@ -0,0 +1,19 @@
name: build
on:
push:
branches: [master]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Login
run: echo "${{ secrets.REGISTRY_TOKEN }}" | docker login gitea.czernobog.pl -u gitea --password-stdin
- name: Build & push (data, logic, presentation)
run: |
TAG=${GITHUB_SHA::8}
for SVC in data logic presentation; do
docker build -t gitea.czernobog.pl/gitea/astrololo-$SVC:$TAG ./services/$SVC
docker push gitea.czernobog.pl/gitea/astrololo-$SVC:$TAG
done
echo "Tag: $TAG"
+96
View File
@@ -0,0 +1,96 @@
name: Testy
# Odpala się przy każdym pushu (dowolna gałąź) oraz dla pull requestów do master.
on:
push:
pull_request:
branches: [master]
jobs:
logic-tests:
name: Testy warstwy logicznej (silnik)
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Python 3.12 (jak w obrazach Dockera)
uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: "3.12"
cache: pip
cache-dependency-path: services/logic/requirements-dev.txt
# Jądro efemeryd JPL (de421.bsp, ~17 MB). Cache'ujemy je między runami.
- name: Cache jądra efemeryd
uses: actions/cache@v4
with:
path: services/logic/.ephemeris
key: ephemeris-de421
# Pobieramy jawnie (a nie licząc na auto-pobranie przez Skyfield), żeby
# brak jądra był twardym błędem, a nie cichym pomijaniem testów.
- name: Pobierz jądro efemeryd (gdy brak w cache)
run: |
mkdir -p services/logic/.ephemeris
if [ ! -s services/logic/.ephemeris/de421.bsp ]; then
curl -fSL --retry 3 --max-time 300 \
-o services/logic/.ephemeris/de421.bsp \
https://ssd.jpl.nasa.gov/ftp/eph/planets/bsp/de421.bsp
fi
ls -lh services/logic/.ephemeris/de421.bsp
- name: Instalacja zależności
run: pip install -r services/logic/requirements-dev.txt
# CI=true (ustawiane przez GitHub) sprawia, że brak silnika = błąd,
# a nie pominięcie — patrz tests/conftest.py.
- name: Testy (pytest)
working-directory: services/logic
env:
PYTHONPATH: .
EPHEMERIS_DIR: ${{ github.workspace }}/services/logic/.ephemeris
run: pytest tests -q -rs
swisseph-image:
name: Build obrazu silnika B (swisseph)
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
# Obraz kompiluje pyswisseph ze źródeł (brak wheeli dla cp312), więc ten
# build jest realnym testem Dockerfile'a — nie tylko pobraniem paczek.
- name: docker build
run: docker build -t astrololo/engine-swisseph:ci services/engine-swisseph
- name: Smoke test (health + pozycje)
run: |
docker run -d --name swe -p 8003:8003 astrololo/engine-swisseph:ci
for i in $(seq 1 30); do
curl -fsS http://localhost:8003/health >/dev/null 2>&1 && break
sleep 1
done
curl -fsS http://localhost:8003/health
echo
# Horoskop referencyjny (30.04.1984) — ten sam, na którym opieramy testy
# silnika własnego; sprawdzamy, że silnik B faktycznie liczy.
curl -fsS -X POST http://localhost:8003/positions \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"when_utc":"1984-04-30T09:20:00Z","lat":50.0647,"lon":19.9450}'
echo
- name: Logi kontenera (gdy coś padło)
if: failure()
run: docker logs swe || true
compile-all:
name: Kontrola składni wszystkich warstw
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- uses: actions/setup-python@v5
with:
python-version: "3.12"
# Sam kompilator — bez instalowania zależności warstw (w tym AGPL-owego
# silnika swisseph, który nie wchodzi do produktu).
- name: py_compile
run: python -m compileall -q services
+4
View File
@@ -10,6 +10,10 @@ services/data/.cache/
*.parquet
*.db
# Cache efemeryd silnika własnego (pobierane jądra JPL, regenerowalne)
services/logic/.ephemeris/
*.bsp
# Dane wejściowe (duże pliki Excela trzymane poza repo)
services/data/data_files/*.xlsx
!services/data/data_files/.gitkeep
+60 -18
View File
@@ -1,31 +1,56 @@
.PHONY: help up down sample reindex migrate sql dev-data dev-logic dev-presentation
.PHONY: help install up down sample reindex migrate sql test clean-cache \
dev-data dev-logic dev-presentation
# Autodetekcja narzędzia compose: nowe "docker compose" albo stare "docker-compose".
COMPOSE := $(shell if docker compose version >/dev/null 2>&1; then echo "docker compose"; \
elif command -v docker-compose >/dev/null 2>&1; then echo "docker-compose"; fi)
# Python aktywnego środowiska (venv). Nadpisz: make install PY=python3.12
PY ?= python
help:
@echo "up - uruchom wszystkie 3 warstwy (docker compose)"
@echo "down - zatrzymaj"
@echo "sample - wygeneruj przykładowe pliki .xlsx"
@echo "reindex - zbuduj cache + indeks warstwy bazodanowej"
@echo "migrate - ETL: Excel -> SQL"
@echo "sql - uruchom z warstwą SQL (DATA_PROVIDER=sql)"
@echo "dev-* - uruchom pojedynczą warstwę lokalnie (bez dockera)"
@echo "install - zainstaluj zależności WSZYSTKICH warstw do aktywnego venv"
@echo "sample - wygeneruj przykładowe pliki .xlsx"
@echo "dev-data - uruchom warstwę danych lokalnie (:8002)"
@echo "dev-logic - uruchom warstwę logiczną lokalnie (:8001)"
@echo "dev-presentation - uruchom warstwę prezentacji lokalnie (:8000)"
@echo "test - testy warstwy logicznej (silnik efemeryd)"
@echo "clean-cache - wyczyść regenerowalny cache warstwy danych"
@echo "reindex - zbuduj cache + indeks warstwy bazodanowej"
@echo "migrate - ETL: Excel -> SQL"
@echo "up / down - uruchom / zatrzymaj cały stos (Docker; wykryto: $(COMPOSE))"
@echo "sql - Docker z warstwą SQL (DATA_PROVIDER=sql)"
@echo ""
@echo "Szybki start lokalny (bez Dockera), w 3 terminalach:"
@echo " make install"
@echo " make sample # opcjonalnie: dane przykładowe"
@echo " make dev-data # terminal 1"
@echo " make dev-logic # terminal 2"
@echo " make dev-presentation # terminal 3 -> http://localhost:8000"
up:
docker compose up --build
down:
docker compose down
# --- instalacja zależności do aktywnego środowiska ---
install:
$(PY) -m pip install \
-r services/data/requirements.txt \
-r services/logic/requirements.txt \
-r services/presentation/requirements.txt
@echo "OK. Zależności warstw zainstalowane. (Silnik AGPL 'engine-swisseph' instaluje się osobno.)"
sample:
cd services/data && python scripts/make_sample_data.py
cd services/data && $(PY) scripts/make_sample_data.py
reindex:
cd services/data && python -m app.ingest.build_index
cd services/data && $(PY) -m app.ingest.build_index
migrate:
cd services/data && python -m app.ingest.to_sql
cd services/data && $(PY) -m app.ingest.to_sql
sql:
DATA_PROVIDER=sql docker compose up --build
test:
cd services/logic && PYTHONPATH=. $(PY) -m pytest tests -q
clean-cache:
rm -rf services/data/.cache/* services/logic/.ephemeris/* 2>/dev/null || true
@echo "Cache wyczyszczony."
# --- lokalny dev (3 osobne terminale) ---
dev-data:
@@ -36,3 +61,20 @@ dev-logic:
dev-presentation:
cd services/presentation && LOGIC_URL=http://localhost:8001 uvicorn app.main:app --reload --port 8000
# --- Docker (opcjonalnie) ---
up:
@if [ -z "$(COMPOSE)" ]; then \
echo "Nie znaleziono Docker Compose (ani 'docker compose', ani 'docker-compose')."; \
echo "Użyj trybu lokalnego: make install, potem dev-data / dev-logic / dev-presentation."; \
exit 1; \
fi
$(COMPOSE) up --build
down:
@if [ -z "$(COMPOSE)" ]; then echo "Brak Docker Compose."; exit 1; fi
$(COMPOSE) down
sql:
@if [ -z "$(COMPOSE)" ]; then echo "Brak Docker Compose."; exit 1; fi
DATA_PROVIDER=sql $(COMPOSE) up --build
+11 -3
View File
@@ -28,13 +28,20 @@ make up # zbuduj i uruchom 3 warstwy
# otwórz http://localhost:8000
```
## Szybki start (lokalnie, 3 terminale)
## Szybki start (lokalnie, bez Dockera — zalecane)
```bash
python -m venv .env && source .env/bin/activate # venv (jednorazowo)
make install # zależności WSZYSTKICH warstw
make sample # opcjonalnie: dane przykładowe
```
Potem w 3 osobnych terminalach (w każdym `source .env/bin/activate`):
```bash
cd services/data && pip install -r requirements.txt && python scripts/make_sample_data.py
make dev-data # terminal 1 -> :8002
make dev-logic # terminal 2 -> :8001
make dev-presentation # terminal 3 -> :8000
make dev-presentation # terminal 3 -> :8000 -> http://localhost:8000
```
> `make install` instaluje zależności wszystkich trzech warstw do aktywnego venv.
> Testy silnika: `make test`. Wyczyszczenie cache: `make clean-cache`.
## Modułowość — dowód
- Wymień prezentację (np. na SPA/React) → reszta bez zmian, kontrakt `/api/query` stały.
@@ -66,3 +73,4 @@ export DATA_PROVIDER=sql # przełącz całą warstwę
`SqlDataProvider` realizuje ten sam kontrakt `/search`, więc **warstwa logiczna i
prezentacji nie zmieniają ani jednej linii**. Odwrócony indeks z L4 (SQLite) jest
już pomostem — rozbudowa o wszystkie kolumny = docelowa baza.
# updater test Mon 20 Jul 2026 19:52:08 CEST
+12
View File
@@ -16,11 +16,23 @@ services:
build: ./services/logic
environment:
DATA_URL: http://data:8002
EPHEMERIS_ENGINE: own # silnik własny (permisywny) — domyślny
# adres silnika B (AGPL) używany tylko w trybie porównawczym (profil comparison)
ENGINE_SWISSEPH_URL: http://engine-swisseph:8003
depends_on:
- data
ports:
- "8001:8001"
# Silnik B (AGPL) — OPCJONALNY, izolowany. Startuje tylko z profilem "comparison":
# docker compose --profile comparison up
# Nie wchodzi do domyślnego (zamkniętego) produktu — patrz services/engine-swisseph/LICENSE.
engine-swisseph:
build: ./services/engine-swisseph
profiles: ["comparison"]
ports:
- "8003:8003"
presentation:
build: ./services/presentation
environment:
+7 -2
View File
@@ -31,5 +31,10 @@ class FrameCache:
return None
def put(self, fp: str, sheet: str, frame: pd.DataFrame) -> None:
# astype(str) na kolumnach object zapewnia stabilny zapis Parquet
frame.to_parquet(self._path(fp, sheet), index=False)
# Kolumny z heterogenicznych plików Excela bywają mieszane (int + str +
# NaN w jednej kolumnie) — pyarrow tego nie zapisze. Warstwa danych i tak
# operuje na tekście (wyszukiwanie po .astype(str)), więc zapisujemy ramkę
# jako string (brak wartości -> pusty tekst). Gwarantuje to stabilny zapis
# Parquet niezależnie od zawartości pliku źródłowego.
safe = frame.astype("string").fillna("")
safe.to_parquet(self._path(fp, sheet), index=False)
+1 -1
View File
@@ -18,7 +18,7 @@ class SearchQuery(BaseModel):
key: str = Field(..., description="Pole/kolumna kanoniczna, po której szukamy, np. 'name'.")
value: str = Field(..., description="Szukana wartość.")
exact: bool = Field(False, description="Dopasowanie dokładne vs. zawieranie (contains).")
limit: int = Field(50, ge=1, le=1000)
limit: int = Field(50, ge=1, le=50000)
fields: list[str] | None = Field(
None, description="Lista pól kanonicznych do zwrócenia; None = wszystkie."
)
@@ -82,7 +82,10 @@ class ExcelDataProvider(DataProvider):
def warmup(self) -> None:
for path in self._excel_files():
self._ensure_indexed(path)
try:
self._ensure_indexed(path)
except Exception as e: # jeden uszkodzony plik nie może zablokować startu
print(f"[data] pominięto plik przy indeksowaniu: {path}{e}")
def _excel_files(self) -> list[str]:
base = Path(self.s.excel_dir)
@@ -112,7 +115,9 @@ class ExcelDataProvider(DataProvider):
if query.exact:
mask = col.str.lower() == query.value.lower()
else:
mask = col.str.lower().str.contains(query.value.lower(), na=False)
# regex=False: wartości sygnifikatorów zawierają znaki [ + itd.,
# które są metaznakami regex — szukamy dosłownie.
mask = col.str.lower().str.contains(query.value.lower(), na=False, regex=False)
matched = frame[mask]
if query.fields:
keep = [c for c in query.fields if c in matched.columns]
+34
View File
@@ -0,0 +1,34 @@
# Build wieloetapowy — bo `pyswisseph` to rozszerzenie C bez gotowych wheeli.
#
# Na PyPI (2.10.3.2) wheels kończą się na cp311 i obejmują wyłącznie i686/x86_64.
# Dla Pythona 3.12 oraz dla arm64 pip ZAWSZE kompiluje ze źródeł, a `-slim` nie ma
# kompilatora — dlatego jednoetapowy build tu padał. Kompilujemy w etapie builder,
# a do obrazu finalnego wchodzi już tylko gotowy wheel (bez toolchaina).
FROM python:3.12-slim AS builder
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y --no-install-recommends build-essential \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
WORKDIR /build
COPY requirements.txt .
RUN pip wheel --no-cache-dir --wheel-dir /wheels -r requirements.txt
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY --from=builder /wheels /wheels
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir --no-index --find-links=/wheels -r requirements.txt \
&& rm -rf /wheels
COPY . .
# Sanity check na etapie budowania: brak działającego swissepha ma wywalić build,
# a nie dopiero pierwszy request.
RUN python -c "import swisseph as swe; swe.set_ephe_path(None); print('swisseph OK', swe.version)"
EXPOSE 8003
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8003"]
+19
View File
@@ -0,0 +1,19 @@
Ten komponent (services/engine-swisseph) jest licencjonowany na warunkach
GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE wersja 3 (AGPL-3.0-or-later).
Powód: linkuje bibliotekę pyswisseph / Swiss Ephemeris (Astrodienst AG), która
jest udostępniana na zasadzie podwójnego licencjonowania: AGPL-3.0 ALBO płatna
licencja komercyjna. Wybierając wariant AGPL, ten komponent również jest AGPL.
WAŻNE — IZOLACJA: ten komponent jest celowo wydzielony jako osobny proces/usługa
i komunikuje się z resztą systemu wyłącznie przez HTTP. Pozostałe komponenty
projektu (warstwa prezentacji, warstwa logiczna z silnikiem własnym, warstwa
danych) NIE są dziełem pochodnym tego komponentu ani Swiss Ephemeris i pozostają
na licencji permisywnej. Ten komponent NIE wchodzi do dystrybucji zamkniętego
produktu — służy jako wyrocznia walidacyjna / tryb porównawczy (dev/CI).
Pełny tekst licencji AGPL-3.0: https://www.gnu.org/licenses/agpl-3.0.txt
Alternatywa: zamiast wariantu AGPL można nabyć komercyjną licencję Swiss
Ephemeris od Astrodienst AG — wówczas warunki tego komponentu należy dostosować
do tej licencji.
+38
View File
@@ -0,0 +1,38 @@
# engine-swisseph (silnik B — AGPL, izolowany)
Osobna, **opcjonalna** usługa będąca drugim silnikiem efemeryd (LOG27). Liczy
pozycje przez **pyswisseph / Swiss Ephemeris** i służy jako **wyrocznia
walidacyjna / tryb porównawczy** (LOG25/26) dla naszego silnika własnego.
## ⚠️ Licencja
Ten komponent jest **AGPL3.0** (bo linkuje Swiss Ephemeris) — patrz [LICENSE](LICENSE).
Jest **wydzielony jako osobny proces** i wołany przez HTTP, więc nie „zaraża"
permisywnej reszty systemu. **Nie wchodzi do dystrybucji zamkniętego produktu.**
## API
- `POST /positions``{when_utc, lat, lon, objects?}` → pozycje (ten sam kształt co silnik własny)
- `GET /health`
Tryb Moshiera (`FLG_MOSEPH`) — bez plików efemeryd, zero konfiguracji.
## Build obrazu
```bash
docker compose --profile comparison build engine-swisseph
```
Dockerfile jest **wieloetapowy** i to nie jest ozdobnik: `pyswisseph` to rozszerzenie
C, a na PyPI (2.10.3.2) gotowe wheels kończą się na **cp311** i obejmują wyłącznie
**i686/x86_64**. Dla Pythona 3.12 oraz dla arm64 pip musi kompilować ze źródeł, więc
sam `python:3.12-slim` (bez kompilatora) build wywracał. Kompilacja idzie w etapie
`builder` (`build-essential`), a do obrazu finalnego trafia już tylko gotowy wheel —
runtime zostaje czysty i mały. Pierwszy build trwa ~12 min, kolejne idą z cache warstw.
Build kończy się sanity-checkiem (`import swisseph`), żeby niedziałający silnik
wykrzaczył build, a nie dopiero pierwszy request.
## Uruchomienie (tylko profil porównawczy / dev / CI)
```bash
pip install -r requirements.txt # wymaga kompilatora C (patrz wyżej)
uvicorn app.main:app --port 8003
```
Następnie w warstwie logicznej ustaw `ENGINE_SWISSEPH_URL=http://localhost:8003`,
aby włączyć silnik B (tryb dual-run i testy kontraktowe silnika B).
+74
View File
@@ -0,0 +1,74 @@
"""engine-swisseph — IZOLOWANA usługa silnika B (AGPL).
UWAGA LICENCYJNA: ta usługa linkuje pyswisseph / Swiss Ephemeris, więc jest
objęta **AGPL-3.0** i jest licencjonowana osobno (patrz ./LICENSE). Jest celowo
wydzielona jako osobny proces i wołana przez HTTP — dzięki temu permisywny
produkt (prezentacja + logika z silnikiem własnym + dane) NIE jest linkowany z
kodem AGPL i nie podlega jego obowiązkom (LOG-27).
Rola: wyrocznia walidacyjna / tryb porównawczy (LOG-25/26). Nie wchodzi do
dystrybucji zamkniętej — uruchamiana tylko w profilu porównawczym/dev/CI.
Udostępnia ten sam kontrakt co RemoteEngine po stronie warstwy logicznej.
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import swisseph as swe
app = FastAPI(title="astrololo · engine-swisseph (AGPL, izolowany)")
# Tryb Moshiera: bez plików efemeryd, w pełni samowystarczalny (~0,1\" dokładności).
_FLAGS = swe.FLG_MOSEPH | swe.FLG_SPEED
_PLANETS = {
"Sun": swe.SUN, "Moon": swe.MOON, "Mercury": swe.MERCURY, "Venus": swe.VENUS,
"Mars": swe.MARS, "Jupiter": swe.JUPITER, "Saturn": swe.SATURN,
"Uranus": swe.URANUS, "Neptune": swe.NEPTUNE, "Pluto": swe.PLUTO,
# punkty wirtualne — mean, jak w silniku własnym (parzystość LOG-28)
"North Node": swe.MEAN_NODE, "Lilith": swe.MEAN_APOG,
# "South Node" obsługiwany pochodnie w /positions: NN + 180°
}
DEFAULT_OBJECTS = [
"Sun", "Moon", "Mercury", "Venus", "Mars", "Jupiter", "Saturn",
"Uranus", "Neptune", "Pluto", "North Node", "South Node", "Lilith",
]
class PositionsRequest(BaseModel):
when_utc: datetime
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
objects: list[str] | None = None
@app.post("/positions")
def positions(req: PositionsRequest) -> dict:
d = req.when_utc
ut_hours = d.hour + d.minute / 60.0 + d.second / 3600.0
jd = swe.julday(d.year, d.month, d.day, ut_hours) # czas uniwersalny
rows = []
for name in (req.objects or DEFAULT_OBJECTS):
lookup = "North Node" if name == "South Node" else name
xx, _retflag = swe.calc_ut(jd, _PLANETS[lookup], _FLAGS)
lon, lat, _dist, lon_speed = xx[0], xx[1], xx[2], xx[3]
if name == "South Node":
lon, lat = lon + 180.0, -lat
rows.append({
"name": name,
"longitude": lon % 360.0,
"latitude": lat,
"speed": lon_speed,
"retrograde": lon_speed < 0,
})
return {"engine": "swisseph", "positions": rows}
@app.get("/health")
def health() -> dict:
return {"engine": "swisseph", "status": "ok", "mode": "moshier", "license": "AGPL-3.0"}
@@ -0,0 +1,6 @@
# UWAGA: pyswisseph (Swiss Ephemeris) jest na licencji AGPL-3.0 — dlatego ta
# usługa jest wydzielona i licencjonowana osobno (patrz LICENSE). Nie instaluj
# tego w obrazie permisywnego produktu.
fastapi>=0.115
uvicorn[standard]>=0.34
pyswisseph>=2.10
+23
View File
@@ -6,8 +6,31 @@ i nie w bazie.
## API
- `POST /api/query``QueryRequest``QueryResponse`
- `POST /chart/positions``{when_utc, lat, lon, house_system?}` → pełny horoskop: pozycje (LOG-01) + osie i domy (LOG-05) + aspekty główne z applying/separating (LOG-06) + opcjonalnie stacje planet (`stations:true`, LOG-03). Zwraca też sektę i 7 Lots hermetycznych z domami (LOG-08). Obiekty: 10 planet + mean NN/SN/Lilith (LOG-02). `house_system`: `whole_sign` (dom.) / `equal` / `porphyry`.
- `POST /chart/report``{when_utc, lat, lon, limit?}` → wynik obliczeń wyszukany w bazie: fasety sygnifikatorów **w znaku / w domu / w aspekcie**, z rozwinięciem skrótów, odsiewaniem duplikatów (ten sam sygnifikator i opis), rankingiem siły (LOG-21) oraz opcją group (grupowanie identycznych opisów)
- `POST /chart/profections``{when_utc, lat, lon, start_age?, count?}` → profekcje roczne: wiek, profektowany Asc, Władca Roku (+MC/Su/Mo) (LOG-10)
- `POST /chart/return``{when_utc, lat, lon, kind, around?}` → Solar/Lunar Return: moment powrotu + pełny horoskop na ten moment (LOG-12)
- `POST /chart/firdaria``{when_utc, lat, lon}` → Firdaria: sekta (dzień/noc), okresy główne i podokresy time-lordów (LOG-11)
- `POST /chart/timeline``{when_utc, lat, lon, from_date, to_date, techniques?}` → zbiorcza oś czasu: profekcje + Solar Return + dyrekcje solar-arc + Firdaria, posortowane (technique | significator | start | exact | end); z interpret=true dopina interpretacje z bazy do dat (LOG-14, 1B->2B)
- `POST /chart/compare` → jak wyżej → raport różnic dwóch silników (LOG-26; wymaga silnika B)
- `GET /health` (sprawdza też warstwę bazodanową)
## Silnik efemeryd (LOG-24, „wymienny silnik liczący")
W `app/engine/` żyje pluggable silnik za interfejsem `EphemerisEngine`:
- **`SkyfieldEngine`** — własny, permisywny (Skyfield MIT + dane JPL public domain). Domyślny.
- **`RemoteEngine`** — klient OSOBNEJ, izolowanej usługi `engine-swisseph` (AGPL), używany tylko w trybie porównawczym.
Wybór: `EPHEMERIS_ENGINE=own|swisseph`. Silnik B włącza się przez `ENGINE_SWISSEPH_URL`.
Walidacja (LOG-25/28): `app/engine/compare.py` zestawia oba silniki z progiem tolerancji;
ten sam kontrakt parzystości obowiązuje każdy silnik. Nasz `SkyfieldEngine` zgadza się
ze Swiss Ephemeris **co do ~1″** na horoskopie referencyjnym (patrz `tests/`).
```bash
pip install -r requirements-dev.txt
PYTHONPATH=. pytest tests -q # silnik B pomijany, jeśli ENGINE_SWISSEPH_URL nieustawiony
```
## Zależności w dół
Zna wyłącznie `DATA_URL` (adres warstwy bazodanowej) i jej kontrakt `/search`.
Nie wie, czy pod spodem jest Excel czy SQL.
+60
View File
@@ -0,0 +1,60 @@
"""Rozwijanie skrótów sygnifikatorów do postaci czytelnej (na bazie SIGNIFICATORS KEY).
W bazie zapis jest skrótowy z prefiksem `[` (np. `[Su in [Tau`, `[Sa [conj [Su in 6th H.`).
Ten moduł zamienia go na tekst czytelny: „Sun in Taurus", „Saturn conjunction Sun
in 6th house". Słownik pochodzi z pliku SIGNIFICATORS KEY (mały, stabilny — wpięty
jako built-in; można rozszerzać).
"""
from __future__ import annotations
import re
# skrót (bez nawiasu) -> pełna nazwa
ABBREVIATIONS: dict[str, str] = {
# znaki zodiaku
"Ari": "Aries", "Tau": "Taurus", "Gem": "Gemini", "Can": "Cancer",
"Leo": "Leo", "Vir": "Virgo", "Lib": "Libra", "Sco": "Scorpio",
"Sag": "Sagittarius", "Cap": "Capricorn", "Aqu": "Aquarius", "Pis": "Pisces",
# planety klasyczne + światła
"Su": "Sun", "Mo": "Moon", "Me": "Mercury", "Ve": "Venus",
"Ma": "Mars", "Ju": "Jupiter", "Sa": "Saturn",
# planety nowożytne
"Ur": "Uranus", "Ne": "Neptune", "Pl": "Pluto",
# węzły i punkty
"NN": "North Node", "SN": "South Node", "Lilith": "Lilith", "Chiron": "Chiron",
# osie
"Asc": "Ascendant", "Dsc": "Descendant", "MC": "Midheaven", "IC": "Imum Coeli",
# Lots (punkty arabskie)
"PF": "Part of Fortune", "Fortune": "Part of Fortune", "Spirit": "Lot of Spirit",
# aspekty
"conj": "conjunction", "sex": "sextile", "sq": "square", "tri": "trine",
"opp": "opposition", "semisex": "semisextile", "semisq": "semisquare",
"sesquisq": "sesquisquare", "quincunx": "quincunx", "asp": "aspect",
# domy jako tokeny [h1..[h12
**{f"h{i}": f"{i}th house" for i in range(1, 13)},
# ruch
"Rx": "retrograde", "R": "retrograde",
}
# poprawki nieregularnych liczebników domów
ABBREVIATIONS.update({"h1": "1st house", "h2": "2nd house", "h3": "3rd house"})
# rozwinięcia słów spoza składni `[`
_WORDS = {
"affl.": "afflicted",
"P. Dec.": "parallel of declination",
"espec.": "especially",
}
_TOKEN = re.compile(r"\[([A-Za-z]+)")
_HOUSE = re.compile(r"(\d+(?:st|nd|rd|th))\s*H\.", re.IGNORECASE)
def expand(text: str) -> str:
"""Zamienia skróty na pełne nazwy; nieznane tokeny zostawia bez nawiasu."""
if not text:
return text
out = _TOKEN.sub(lambda m: ABBREVIATIONS.get(m.group(1), m.group(1)), text)
out = _HOUSE.sub(lambda m: f"{m.group(1)} house", out)
for k, v in _WORDS.items():
out = out.replace(k, v)
return out
+10 -3
View File
@@ -16,9 +16,16 @@ class DataClient:
def __init__(self, base_url: str | None = None) -> None:
self.base_url = (base_url or settings.data_url).rstrip("/")
def search(self, key: str, value: str, exact: bool, limit: int) -> dict[str, Any]:
payload = {"key": key, "value": value, "exact": exact, "limit": limit}
with httpx.Client(timeout=settings.http_timeout) as client:
def search(
self,
key: str,
value: str,
exact: bool,
limit: int,
fields: list[str] | None = None,
) -> dict[str, Any]:
payload = {"key": key, "value": value, "exact": exact, "limit": limit, "fields": fields}
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 30.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/search", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
+85
View File
@@ -0,0 +1,85 @@
"""Aspekty — kąty między obiektami (LOG-06, wersja: aspekty główne).
Czysta matematyka na policzonych długościach ekliptycznych. Dla każdej pary
obiektów sprawdzamy, czy ich separacja kątowa mieści się w orbie któregoś z
aspektów głównych. Applying/separating (aplikacja/separacja) — na później.
Tokeny bazy (z SIGNIFICATORS KEY): [conj, [sex, [sq, [tri, [opp.
"""
from __future__ import annotations
MAJOR = {
"conjunction": 0.0,
"sextile": 60.0,
"square": 90.0,
"trine": 120.0,
"opposition": 180.0,
}
DB_TOKEN = {
"conjunction": "[conj", "sextile": "[sex", "square": "[sq",
"trine": "[tri", "opposition": "[opp",
}
PL_NAME = {
"conjunction": "koniunkcja", "sextile": "sekstyl", "square": "kwadratura",
"trine": "trygon", "opposition": "opozycja",
}
LUMINARIES = {"Sun", "Moon"}
DEFAULT_ORB = 8.0
LUMINARY_BONUS = 2.0
def separation(a: float, b: float) -> float:
"""Najmniejsza separacja kątowa [0,180]."""
d = abs(a - b) % 360.0
return min(d, 360.0 - d)
def _is_applying(la: float, lb: float, sa: float, sb: float, angle: float, dt: float = 0.01) -> bool | None:
"""Czy aspekt aplikuje (dokładność 0° dopiero nastąpi)?
Porównujemy odchyłkę od dokładnego kąta teraz i po małym kroku czasu
(pozycje przesunięte o prędkość·dt). Malejąca odchyłka = applying.
dt celowo małe (0,01 doby), by szybki Księżyc nie „przeskoczył" dokładności.
Zwraca None, gdy brak prędkości (nie da się rozstrzygnąć).
"""
if sa is None or sb is None:
return None
dev_now = abs(separation(la, lb) - angle)
dev_next = abs(separation(la + sa * dt, lb + sb * dt) - angle)
return dev_next < dev_now
def find_aspects(
positions: list[dict], orb: float = DEFAULT_ORB, luminary_bonus: float = LUMINARY_BONUS
) -> list[dict]:
"""positions: dicty z 'name', 'decimal' (długość) i opcjonalnie 'speed' (°/dobę).
Zwraca listę aspektów głównych; gdy znane są prędkości, każdy aspekt ma
applying (bool) i skrót 'as': 'A'/'S' (aplikacyjny/separacyjny).
"""
out: list[dict] = []
n = len(positions)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
a, b = positions[i], positions[j]
la, lb = a.get("decimal"), b.get("decimal")
if la is None or lb is None:
continue
sep = separation(float(la), float(lb))
allowed = orb + (luminary_bonus if (a["name"] in LUMINARIES or b["name"] in LUMINARIES) else 0.0)
for asp, angle in MAJOR.items():
dev = abs(sep - angle)
if dev <= allowed:
applying = _is_applying(
float(la), float(lb), a.get("speed"), b.get("speed"), angle
)
row = {
"obj1": a["name"], "obj2": b["name"],
"aspect": asp, "orb": round(dev, 2), "allowed": round(allowed, 2),
}
if applying is not None:
row["applying"] = applying
row["as"] = "A" if applying else "S"
out.append(row)
break # jedna para = jeden aspekt
return out
+24
View File
@@ -0,0 +1,24 @@
"""Interfejs silnika efemeryd (LOG-24).
To jest „wymienny silnik liczący". Dziś realizują go: SkyfieldEngine (własny,
permisywny, in-process) i RemoteEngine (klient izolowanej usługi swisseph, AGPL).
Warstwa logiczna woła tylko ten interfejs — nie wie, który silnik liczy.
"""
from __future__ import annotations
from abc import ABC, abstractmethod
from app.engine.models import ChartMoment, ObjectPosition
class EphemerisEngine(ABC):
name: str = "base"
@abstractmethod
def positions(
self, moment: ChartMoment, objects: list[str] | None = None
) -> list[ObjectPosition]:
"""Pozycje obiektów dla danego momentu (LOG-01). None = zestaw domyślny."""
def health(self) -> dict:
return {"engine": self.name, "status": "ok"}
+70
View File
@@ -0,0 +1,70 @@
"""Złożenie pełnego horoskopu: pozycje + osie + domy (LOG-01 + LOG-05).
Silnik-agnostyczne: potrzebuje tylko `positions()` oraz (dla osi/domów)
`sidereal()`. Jeśli silnik nie umie policzyć czasu gwiazdowego, zwraca same
pozycje.
"""
from __future__ import annotations
from app.engine import houses as H
from app.engine.base import EphemerisEngine
from app.engine.formats import SIGNS, in_sign, norm360, sign_index
from app.engine.models import ChartMoment
def _fmt(name: str, lon: float) -> dict:
return {
"name": name,
"sign": SIGNS[sign_index(lon)],
"in_sign": in_sign(lon),
"decimal": round(norm360(lon), 6),
}
def build_chart(engine: EphemerisEngine, moment: ChartMoment, house_system: str = H.WHOLE_SIGN,
lots_method: str = "degree") -> dict:
from app.engine.aspects import find_aspects
positions = engine.positions(moment)
result: dict = {"engine": engine.name, "positions": [p.as_dict() for p in positions]}
result["aspects"] = find_aspects(result["positions"]) # aspekty (LOG-06)
if not hasattr(engine, "sidereal"):
return result
ramc, eps = engine.sidereal(moment)
asc = H.compute_asc(ramc, eps, moment.lat)
mc = H.compute_mc(ramc, eps)
system = house_system if house_system in H.SYSTEMS else H.WHOLE_SIGN
cusp_list = H.cusps(asc, mc, system)
result["house_system"] = system
result["angles"] = {
"Asc": _fmt("Asc", asc),
"MC": _fmt("MC", mc),
"Dsc": _fmt("Dsc", norm360(asc + 180.0)),
"IC": _fmt("IC", norm360(mc + 180.0)),
}
result["cusps"] = [
{"house": i + 1, "sign": SIGNS[sign_index(c)], "in_sign": in_sign(c)}
for i, c in enumerate(cusp_list)
]
for pdict, obj in zip(result["positions"], positions):
pdict["house"] = H.assign_house(obj.longitude, cusp_list)
# Lots (LOG-08) — wymagają Asc i sekty (dzień/noc)
from app.engine.firdaria import is_day_birth
from app.engine.lots import compute_lots
pts = {p.name: p.longitude for p in positions}
pts["Asc"] = asc
day = is_day_birth(pts["Sun"], asc, mc) if "Sun" in pts else True
result["sect"] = "day" if day else "night"
result["lots"] = [
{**lot,
"sign": SIGNS[sign_index(lot["longitude"])],
"in_sign": in_sign(lot["longitude"]),
"house": H.assign_house(lot["longitude"], cusp_list)}
for lot in compute_lots(pts, day, lots_method)
]
return result
+104
View File
@@ -0,0 +1,104 @@
"""Harness walidacyjno-porównawczy (LOG-25) i kontrakt parzystości (LOG-28).
`compare_positions` zestawia wyniki dwóch silników z progami tolerancji per
wielkość i flaguje rozbieżności — używane w testach regresyjnych (CI) i w trybie
dual-run na żądanie (LOG-26).
`check_engine_contract` to wspólny kontrakt, który MUSI spełnić każdy silnik —
ten sam test uruchamiamy dla EngineA i EngineB (LOG-28).
"""
from __future__ import annotations
from dataclasses import dataclass, field
from app.engine.base import EphemerisEngine
from app.engine.models import DEFAULT_OBJECTS, ChartMoment, ObjectPosition
def angular_delta(a: float, b: float) -> float:
"""Najmniejsza różnica kątów w stopniach (z obsługą zawinięcia 0/360)."""
return ((a - b + 180.0) % 360.0) - 180.0
@dataclass
class ObjectDiff:
name: str
lon_a: float
lon_b: float
delta_arcsec: float # różnica długości w sekundach łuku
lat_delta: float
speed_sign_mismatch: bool
over_tolerance: bool
@dataclass
class CompareReport:
lon_tol_arcsec: float
diffs: list[ObjectDiff] = field(default_factory=list)
@property
def ok(self) -> bool:
return not any(d.over_tolerance or d.speed_sign_mismatch for d in self.diffs)
@property
def max_arcsec(self) -> float:
return max((abs(d.delta_arcsec) for d in self.diffs), default=0.0)
def summary(self) -> dict:
return {
"ok": self.ok,
"objects": len(self.diffs),
"max_arcsec": round(self.max_arcsec, 2),
"tolerance_arcsec": self.lon_tol_arcsec,
"flagged": [d.name for d in self.diffs if d.over_tolerance or d.speed_sign_mismatch],
}
def compare_positions(
a: list[ObjectPosition],
b: list[ObjectPosition],
lon_tol_arcsec: float = 120.0,
) -> CompareReport:
by_b = {p.name: p for p in b}
report = CompareReport(lon_tol_arcsec=lon_tol_arcsec)
for pa in a:
pb = by_b.get(pa.name)
if pb is None:
continue
d_arcsec = angular_delta(pa.longitude, pb.longitude) * 3600.0
report.diffs.append(
ObjectDiff(
name=pa.name,
lon_a=pa.longitude,
lon_b=pb.longitude,
delta_arcsec=d_arcsec,
lat_delta=pa.latitude - pb.latitude,
speed_sign_mismatch=(pa.retrograde != pb.retrograde),
over_tolerance=abs(d_arcsec) > lon_tol_arcsec,
)
)
return report
def compare_engines(
engine_a: EphemerisEngine,
engine_b: EphemerisEngine,
moment: ChartMoment,
lon_tol_arcsec: float = 120.0,
) -> CompareReport:
return compare_positions(
engine_a.positions(moment), engine_b.positions(moment), lon_tol_arcsec
)
def check_engine_contract(engine: EphemerisEngine, moment: ChartMoment) -> None:
"""Kontrakt parzystości (LOG-28). Rzuca AssertionError przy naruszeniu."""
positions = engine.positions(moment)
names = {p.name for p in positions}
assert set(DEFAULT_OBJECTS) <= names, f"brakuje obiektów: {set(DEFAULT_OBJECTS) - names}"
for p in positions:
assert 0.0 <= p.longitude < 360.0, f"{p.name}: długość poza zakresem ({p.longitude})"
assert -90.0 <= p.latitude <= 90.0, f"{p.name}: szerokość poza zakresem ({p.latitude})"
assert p.retrograde in (True, False)
d = p.as_dict()
assert d["sign"] and d["in_sign"], f"{p.name}: brak formatów"
+30
View File
@@ -0,0 +1,30 @@
"""Fabryka silników (LOG-24) — jedyne miejsce znające konkretne implementacje.
EPHEMERIS_ENGINE = own (domyślnie, permisywny Skyfield) | swisseph (zdalny AGPL).
`available_engines()` zwraca to, co da się dziś uruchomić — używane przez
harness porównawczy i testy parzystości.
"""
from __future__ import annotations
import os
from app.engine.base import EphemerisEngine
def build_engine(name: str | None = None) -> EphemerisEngine:
name = (name or os.getenv("EPHEMERIS_ENGINE", "own")).lower()
if name in ("swisseph", "remote", "b"):
from app.engine.remote_engine import RemoteEngine
return RemoteEngine()
from app.engine.skyfield_engine import SkyfieldEngine
return SkyfieldEngine()
def available_engines() -> dict[str, EphemerisEngine]:
"""Silniki gotowe do użycia teraz (own zawsze; swisseph jeśli skonfigurowany)."""
engines: dict[str, EphemerisEngine] = {"own": build_engine("own")}
if os.getenv("ENGINE_SWISSEPH_URL"):
engines["swisseph"] = build_engine("swisseph")
return engines
+57
View File
@@ -0,0 +1,57 @@
"""Firdaria (LOG-11) — perska technika time-lord.
Sekwencja okresów głównych zależy od sekty (dzień/noc). Sekta: urodzenie dzienne,
gdy Słońce jest nad horyzontem, czyli po tej samej stronie osi AscDsc co MC.
Klasyczne długości okresów (lata): Su 10, Ve 8, Me 13, Mo 9, Sa 11, Ju 12, Ma 7
(razem 70) + Węzeł Północny 3 + Węzeł Południowy 2 = 75 lat. Każdy okres główny
planety dzieli się na 7 podokresów (sub-lord w tej samej kolejności, cyklicznie).
Węzły — bez podokresów (najczęstsza konwencja).
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime, timedelta
DAY_ORDER = ["Sun", "Venus", "Mercury", "Moon", "Saturn", "Jupiter", "Mars"]
NIGHT_ORDER = ["Moon", "Saturn", "Jupiter", "Mars", "Sun", "Venus", "Mercury"]
YEARS = {"Sun": 10, "Venus": 8, "Mercury": 13, "Moon": 9,
"Saturn": 11, "Jupiter": 12, "Mars": 7}
NODES = [("North Node", 3), ("South Node", 2)]
DAYS_PER_YEAR = 365.2422
def is_day_birth(sun_lon: float, asc: float, mc: float) -> bool:
"""Słońce nad horyzontem = ta sama półkula osi AscDsc co MC."""
return (((sun_lon - asc) % 360.0) < 180.0) == (((mc - asc) % 360.0) < 180.0)
def _date(birth: datetime, years: float) -> str:
return (birth + timedelta(days=years * DAYS_PER_YEAR)).date().isoformat()
def firdaria(birth: datetime, sun_lon: float, asc: float, mc: float) -> dict:
"""Pełny rozkład Firdarii: sekta, kolejność, okresy główne i podokresy."""
day = is_day_birth(sun_lon, asc, mc)
order = DAY_ORDER if day else NIGHT_ORDER
majors = [(lord, YEARS[lord]) for lord in order] + NODES
periods: list[dict] = []
age = 0.0
for lord, yrs in majors:
period = {"lord": lord, "years": yrs,
"start": _date(birth, age), "end": _date(birth, age + yrs)}
if lord in YEARS: # planeta -> 7 podokresów
sub_len = yrs / 7.0
i = order.index(lord)
sub_age = age
subs: list[dict] = []
for k in range(7):
sub_lord = order[(i + k) % 7]
subs.append({"lord": sub_lord,
"start": _date(birth, sub_age),
"end": _date(birth, sub_age + sub_len)})
sub_age += sub_len
period["sub"] = subs
periods.append(period)
age += yrs
return {"sect": "day" if day else "night", "order": order, "periods": periods}
+52
View File
@@ -0,0 +1,52 @@
"""Formatowanie długości ekliptycznej (LOG-01: kilka zapisów).
Astrolog myśli w stopniach/minutach/sekundach w znaku, Excel woli dziesiętne,
a część technik używa pozycji absolutnej 0360°. Tu są czyste, bezstanowe
funkcje konwersji — bez zależności od jakiegokolwiek silnika.
"""
from __future__ import annotations
SIGNS = [
"Aries", "Taurus", "Gemini", "Cancer", "Leo", "Virgo",
"Libra", "Scorpio", "Sagittarius", "Capricorn", "Aquarius", "Pisces",
]
SIGN_ABBR = ["Ari", "Tau", "Gem", "Can", "Leo", "Vir",
"Lib", "Sco", "Sag", "Cap", "Aqu", "Pis"]
def norm360(lon: float) -> float:
return lon % 360.0
def sign_index(lon: float) -> int:
"""0 = Aries … 11 = Pisces."""
return int(norm360(lon) // 30)
def _dms(deg: float) -> tuple[int, int, int]:
"""Rozkład stopni (>=0) na (°, ', ") z poprawnym przeniesieniem zaokrąglenia."""
total = round(deg * 3600)
d, rem = divmod(total, 3600)
m, s = divmod(rem, 60)
return d, m, s
def in_sign(lon: float) -> str:
"""Np. 'Tau 28°12'57\"' — pozycja w znaku."""
lon = norm360(lon)
idx = sign_index(lon)
d, m, s = _dms(lon - idx * 30)
if d >= 30: # zaokrąglenie przekroczyło granicę znaku
idx = (idx + 1) % 12
d -= 30
return f"{SIGN_ABBR[idx]} {d}°{m:02d}'{s:02d}\""
def absolute(lon: float) -> str:
"""Np. '58°12'57\"' — pozycja absolutna 0360°."""
d, m, s = _dms(norm360(lon))
return f"{d}°{m:02d}'{s:02d}\""
def decimal(lon: float, places: int = 6) -> float:
return round(norm360(lon), places)
+77
View File
@@ -0,0 +1,77 @@
"""Osie i domy — czysta matematyka sferyczna (LOG-05).
Bezstanowe funkcje: z lokalnego czasu gwiazdowego (RAMC), nachylenia ekliptyki
(ε) i szerokości geograficznej (φ) wyliczają Ascendent i MC, a stąd cusps domów
dla prostych systemów (Whole Sign, Equal, Porphyry). Niezależne od silnika —
silnik dostarcza tylko RAMC i ε.
"""
from __future__ import annotations
import math
from app.engine.formats import SIGN_ABBR, norm360, sign_index # noqa: F401
WHOLE_SIGN = "whole_sign"
EQUAL = "equal"
PORPHYRY = "porphyry"
SYSTEMS = (WHOLE_SIGN, EQUAL, PORPHYRY)
def mean_obliquity(tt_jd: float) -> float:
"""Średnie nachylenie ekliptyki [°] dla daty (Julian TT). Wystarcza do domów."""
t = (tt_jd - 2451545.0) / 36525.0
arcsec = 84381.448 - 46.8150 * t - 0.00059 * t * t + 0.001813 * t ** 3
return arcsec / 3600.0
def compute_mc(ramc_deg: float, eps_deg: float) -> float:
r, e = math.radians(ramc_deg), math.radians(eps_deg)
mc = math.atan2(math.sin(r), math.cos(r) * math.cos(e))
return norm360(math.degrees(mc))
def compute_asc(ramc_deg: float, eps_deg: float, lat_deg: float) -> float:
r, e, phi = math.radians(ramc_deg), math.radians(eps_deg), math.radians(lat_deg)
asc = math.atan2(
math.cos(r),
-(math.sin(r) * math.cos(e) + math.tan(phi) * math.sin(e)),
)
return norm360(math.degrees(asc))
def _trisect(a: float, b: float) -> tuple[float, float]:
"""Dwa punkty dzielące łuk a→b (w kierunku zodiaku) na trzy równe części."""
span = (b - a) % 360.0
return norm360(a + span / 3.0), norm360(a + 2.0 * span / 3.0)
def cusps(asc: float, mc: float, system: str) -> list[float]:
"""Zwraca 12 cusps (długości) domów 1..12."""
if system == WHOLE_SIGN:
start = sign_index(asc) * 30.0
return [norm360(start + 30.0 * i) for i in range(12)]
if system == EQUAL:
return [norm360(asc + 30.0 * i) for i in range(12)]
if system == PORPHYRY:
dsc, ic = norm360(asc + 180.0), norm360(mc + 180.0)
c = [0.0] * 12
c[0], c[3], c[6], c[9] = asc, ic, dsc, mc
c[1], c[2] = _trisect(asc, ic) # domy 2,3
c[4], c[5] = _trisect(ic, dsc) # domy 5,6
c[7], c[8] = _trisect(dsc, mc) # domy 8,9
c[10], c[11] = _trisect(mc, asc) # domy 11,12
return c
raise ValueError(f"nieznany system domów: {system}")
def assign_house(lon: float, cusp_list: list[float]) -> int:
"""Numer domu (1..12), w którym leży dana długość ekliptyczna."""
lon = norm360(lon)
for i in range(12):
start = cusp_list[i]
end = cusp_list[(i + 1) % 12]
span = (end - start) % 360.0
offset = (lon - start) % 360.0
if offset < span:
return i + 1
return 12
+60
View File
@@ -0,0 +1,60 @@
"""Lots / punkty arabskie (LOG-08) — 7 Lots hermetycznych.
Formuła: Lot = C + A B (od punktu C odmierzamy odległość między A i B).
Większość Lots **odwraca się w horoskopach nocnych** (zamiana A↔B) — np.
Fortuna: dzień Asc + Mo Su, noc Asc + Su Mo.
Dwa warianty liczenia (notes3):
- `degree` (domyślny) — dokładny stopień,
- `sign` — liczone całymi znakami (Lot wypada na 0° wyliczonego znaku).
Kolejność ma znaczenie: Fortuna i Duch liczone są pierwsze, bo pozostałe Lots
odwołują się do nich.
"""
from __future__ import annotations
from app.engine.formats import norm360, sign_index
# (nazwa, C, A, B, odwracalny w nocy)
LOT_DEFS: list[tuple[str, str, str, str, bool]] = [
("Fortune", "Asc", "Moon", "Sun", True),
("Spirit", "Asc", "Sun", "Moon", True),
("Eros", "Asc", "Venus", "Spirit", True),
("Necessity", "Asc", "Fortune", "Mercury", True),
("Courage", "Asc", "Fortune", "Mars", True),
("Victory", "Asc", "Jupiter", "Spirit", True),
("Nemesis", "Asc", "Fortune", "Saturn", True),
]
METHODS = ("degree", "sign")
def compute_lots(
points: dict[str, float], is_day: bool, method: str = "degree"
) -> list[dict]:
"""points: nazwa → długość natalna (wymagane Asc + planety formuł).
Zwraca listę {name, longitude, formula} w kolejności definicji.
"""
if method not in METHODS:
raise ValueError(f"nieznana metoda liczenia Lots: {method}")
vals = dict(points)
out: list[dict] = []
for name, c, a, b, reversible in LOT_DEFS:
first, second = (a, b) if (is_day or not reversible) else (b, a)
if any(k not in vals for k in (c, first, second)):
continue # brak składnika — pomijamy
if method == "sign":
idx = (sign_index(vals[c]) + sign_index(vals[first])
- sign_index(vals[second])) % 12
lon = idx * 30.0
else:
lon = norm360(vals[c] + vals[first] - vals[second])
vals[name] = lon # dostępny dla kolejnych Lots
out.append({
"name": name,
"longitude": lon,
"formula": f"{c} + {first} {second}",
})
return out
+66
View File
@@ -0,0 +1,66 @@
"""Modele domenowe silnika efemeryd — wspólny kontrakt dla KAŻDEGO silnika.
To jest część LOG-28 (parzystość): każdy silnik (własny Skyfield czy zdalny
swisseph) przyjmuje `ChartMoment` i zwraca listę `ObjectPosition` w identycznym
kształcie i jednostkach. Dzięki temu wyniki są bezpośrednio porównywalne, a
prezentacja/dane nie wiedzą, który silnik liczył.
"""
from __future__ import annotations
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from typing import Any
from app.engine import formats
# kanoniczny zestaw i kolejność obiektów (LOG-02: światła + 7 klasycznych +
# 3 nowożytne + punkty wirtualne: węzły mean i mean Lilith)
DEFAULT_OBJECTS = [
"Sun", "Moon", "Mercury", "Venus", "Mars",
"Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune", "Pluto",
"North Node", "South Node", "Lilith",
]
@dataclass(frozen=True)
class ChartMoment:
"""Wejście silnika: moment w UTC + lokalizacja geograficzna.
Pozycje obiektów zależą tylko od czasu (geocentrycznie); szerokość/długość
geograficzna będą potrzebne dopiero przy osiach i domach (LOG-05).
"""
when_utc: datetime # musi być świadome strefy (UTC)
lat: float = 0.0 # szerokość geograficzna, + na północ
lon: float = 0.0 # długość geograficzna, + na wschód
@dataclass(frozen=True)
class ObjectPosition:
"""Wynik dla jednego obiektu — surowe wartości w jednostkach SI astrologii."""
name: str
longitude: float # długość ekliptyczna 0360° (tropikalna, of-date)
latitude: float # szerokość ekliptyczna (°)
speed: float # prędkość w długości (°/dobę)
retrograde: bool
@property
def sign(self) -> str:
return formats.SIGNS[formats.sign_index(self.longitude)]
@property
def direction(self) -> str:
return "Rx" if self.retrograde else "D"
def as_dict(self) -> dict[str, Any]:
return {
"name": self.name,
"sign": self.sign,
"in_sign": formats.in_sign(self.longitude),
"absolute": formats.absolute(self.longitude),
"decimal": formats.decimal(self.longitude),
"latitude": round(self.latitude, 6),
"speed": round(self.speed, 6),
"direction": self.direction,
}
+43
View File
@@ -0,0 +1,43 @@
"""Punkty wirtualne liczone analitycznie (LOG-02): mean Node i mean Lilith.
Wzory Meeusa (Astronomical Algorithms) w stuleciach juliańskich od J2000 (TT):
- Ω — średni węzeł wstępujący orbity Księżyca (mean ascending node). Porusza się
zawsze wstecz (~0,053°/dobę) — stąd węzły są wiecznie Rx.
- średnie perygeum orbity Księżyca; mean Lilith (Black Moon) = średnie APOGEUM
= perygeum + 180° (~+0,111°/dobę).
Wersje TRUE (oskulacyjne) — osobny, późniejszy krok (notatki: mean to
historyczny standard i domyślne ustawienie programów).
"""
from __future__ import annotations
from app.engine.formats import norm360
_DAYS_PER_CENTURY = 36525.0
def _t(tt_jd: float) -> float:
return (tt_jd - 2451545.0) / _DAYS_PER_CENTURY
def mean_lunar_node(tt_jd: float) -> float:
"""Długość ekliptyczna średniego Węzła Północnego (Ω) [°]."""
t = _t(tt_jd)
omega = (125.0445479 - 1934.1362891 * t + 0.0020754 * t * t
+ t ** 3 / 467441.0 - t ** 4 / 60616000.0)
return norm360(omega)
def mean_lilith(tt_jd: float) -> float:
"""Długość ekliptyczna mean Lilith (średnie apogeum Księżyca) [°]."""
t = _t(tt_jd)
perigee = (83.3532465 + 4069.0137287 * t - 0.0103200 * t * t
- t ** 3 / 80053.0 + t ** 4 / 18999000.0)
return norm360(perigee + 180.0)
def point_speed(fn, tt_jd: float, dt_days: float = 0.1) -> float:
"""Prędkość [°/dobę] punktu analitycznego — różnica po małym kroku."""
a = fn(tt_jd)
b = fn(tt_jd + dt_days)
return (((b - a + 180.0) % 360.0) - 180.0) / dt_days
+70
View File
@@ -0,0 +1,70 @@
"""Profekcje roczne (LOG-10) — hellenistyczna technika time-lord.
Zasada (Whole Sign): co każde urodziny profektowany Ascendent przeskakuje o jeden
znak do przodu (wiek mod 12). Władca Roku (Lord of Year) = władca domicylowy
znaku profektowanego Asc. Profektować można każdy punkt natalny (MC, Słońce…) —
wszystkie przeskakują o tyle samo znaków.
Referencja: tabela profekcji w notes3 (astro-seek) dla horoskopu 30.04.1984
(wiek 0: Can/Moon, 1: Leo/Sun, …, 42: Cap/Saturn).
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime
from app.engine.formats import SIGNS, sign_index
# władcy domicylowi (tradycyjni) — zgodni z tabelą referencyjną notes3
DOMICILE_RULERS = {
"Aries": "Mars", "Taurus": "Venus", "Gemini": "Mercury", "Cancer": "Moon",
"Leo": "Sun", "Virgo": "Mercury", "Libra": "Venus", "Scorpio": "Mars",
"Sagittarius": "Jupiter", "Capricorn": "Saturn", "Aquarius": "Saturn",
"Pisces": "Jupiter",
}
def age_at(birth_utc: datetime, when_utc: datetime) -> int:
"""Pełne lata między urodzeniem a danym momentem (wiek profekcyjny)."""
age = when_utc.year - birth_utc.year
if (when_utc.month, when_utc.day) < (birth_utc.month, birth_utc.day):
age -= 1
return max(age, 0)
def profected_sign(natal_lon: float, age: int) -> str:
"""Znak, do którego profektował punkt natalny po `age` latach."""
return SIGNS[(sign_index(natal_lon) + age) % 12]
def profection_rows(
natal_points: dict[str, float],
birth_utc: datetime,
start_age: int,
count: int,
) -> list[dict]:
"""Tabela profekcji dla zakresu lat życia.
natal_points: nazwa -> natalna długość ekliptyczna (musi zawierać 'Asc').
Każdy wiersz: wiek, data początku roku profekcyjnego (urodziny), znak
profektowanego Asc, Władca Roku oraz profekcje pozostałych punktów.
"""
def _birthday(year: int) -> datetime:
try:
return birth_utc.replace(year=year)
except ValueError: # 29 lutego w roku nieprzestępnym
return birth_utc.replace(year=year, day=28)
rows: list[dict] = []
for age in range(start_age, start_age + count):
asc_sign = profected_sign(natal_points["Asc"], age)
row = {
"age": age,
"from": _birthday(birth_utc.year + age).strftime("%Y-%m-%d"),
"profected_asc": asc_sign,
"lord_of_year": DOMICILE_RULERS[asc_sign],
}
for name, lon in natal_points.items():
if name != "Asc":
row[name] = profected_sign(lon, age)
rows.append(row)
return rows
@@ -0,0 +1,62 @@
"""RemoteEngine — klient izolowanej usługi silnika (LOG-24 backend nr 2, LOG-27).
Realizuje ten sam interfejs co SkyfieldEngine, ale liczenie deleguje przez HTTP
do OSOBNEJ usługi `engine-swisseph` (AGPL). Dzięki granicy sieciowej kod AGPL
nigdy nie jest linkowany do permisywnego produktu — patrz services/engine-swisseph.
Używany tylko, gdy skonfigurowano ENGINE_SWISSEPH_URL (tryb porównawczy/dev/CI).
"""
from __future__ import annotations
import os
import httpx
from app.engine.base import EphemerisEngine
from app.engine.formats import norm360
from app.engine.models import DEFAULT_OBJECTS, ChartMoment, ObjectPosition
class RemoteEngine(EphemerisEngine):
name = "swisseph"
def __init__(self, base_url: str | None = None, timeout: float = 15.0) -> None:
self.base_url = (base_url or os.getenv("ENGINE_SWISSEPH_URL", "")).rstrip("/")
self.timeout = timeout
def positions(
self, moment: ChartMoment, objects: list[str] | None = None
) -> list[ObjectPosition]:
if not self.base_url:
raise RuntimeError("ENGINE_SWISSEPH_URL nie ustawiony — silnik B niedostępny")
payload = {
"when_utc": moment.when_utc.isoformat(),
"lat": moment.lat,
"lon": moment.lon,
"objects": objects or DEFAULT_OBJECTS,
}
with httpx.Client(timeout=self.timeout) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/positions", json=payload)
r.raise_for_status()
rows = r.json()["positions"]
return [
ObjectPosition(
name=row["name"],
longitude=norm360(row["longitude"]),
latitude=row["latitude"],
speed=row["speed"],
retrograde=row["retrograde"],
)
for row in rows
]
def health(self) -> dict:
if not self.base_url:
return {"engine": self.name, "status": "disabled"}
try:
with httpx.Client(timeout=self.timeout) as client:
r = client.get(f"{self.base_url}/health")
r.raise_for_status()
return {"engine": self.name, "status": "ok", "remote": r.json()}
except httpx.HTTPError as e:
return {"engine": self.name, "status": "down", "error": str(e)}
+64
View File
@@ -0,0 +1,64 @@
"""Solar / Lunar Return (LOG-12) — moment powrotu do pozycji natalnej.
Solar Return (solariusz): moment, w którym Słońce wraca dokładnie do natalnej
długości ekliptycznej (raz na rok, w okolicy urodzin). Lunar Return: to samo
dla Księżyca (raz na ~27,3 dnia). Dwa warianty użycia (osobny horoskop vs
tranzyt do natalu) obsługujemy zwracając pełny horoskop na znaleziony moment —
interpretacja pozostaje po stronie technik wyżej.
Metoda: podpisana różnica długości Δ = lon natal (zawinięta do ±180°) rośnie
monotonicznie i przechodzi przez 0 dokładnie w momencie powrotu. Skan dobowy
wykrywa przejście −→+ (skok +180→−180 to artefakt zawinięcia — pomijany,
warunek d_hi d_lo < 180), potem bisekcja do ~sekundy.
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime, timedelta, timezone
from app.engine.models import ChartMoment
# szerokość okna skanu wokół `around` [dni]: solar kotwiczymy przy urodzinach,
# lunar musi objąć cały okres syderyczny Księżyca (27,3 d)
SCAN_WINDOW = {"solar": 6.0, "lunar": 15.0}
def _lon_delta(engine, body: str, natal_lon: float, when: datetime) -> float:
m = ChartMoment(when_utc=when)
lon = engine.positions(m, [body])[0].longitude
return ((lon - natal_lon + 180.0) % 360.0) - 180.0
def find_return(
engine, kind: str, natal_moment: ChartMoment, around: datetime
) -> datetime | None:
"""Moment powrotu (kind: 'solar'/'lunar') najbliższy dacie `around`."""
body = "Sun" if kind == "solar" else "Moon"
natal_lon = engine.positions(natal_moment, [body])[0].longitude
if around.tzinfo is None:
around = around.replace(tzinfo=timezone.utc)
window = SCAN_WINDOW[kind]
step = timedelta(days=1.0)
t = around - timedelta(days=window)
end = around + timedelta(days=window)
candidates: list[datetime] = []
d_prev = _lon_delta(engine, body, natal_lon, t)
while t < end:
t_next = t + step
d_next = _lon_delta(engine, body, natal_lon, t_next)
# prawdziwe przejście przez zero: -> + bez skoku zawinięcia
if d_prev < 0 <= d_next and (d_next - d_prev) < 180.0:
lo, hi, d_lo = t, t_next, d_prev
for _ in range(40): # bisekcja do ułamka sekundy
mid = lo + (hi - lo) / 2
if (_lon_delta(engine, body, natal_lon, mid) < 0) == (d_lo < 0):
lo = mid
else:
hi = mid
candidates.append(lo + (hi - lo) / 2)
t, d_prev = t_next, d_next
if not candidates:
return None
return min(candidates, key=lambda c: abs(c - around))
@@ -0,0 +1,128 @@
"""SkyfieldEngine — własny, permisywny silnik (LOG-01).
Ścieżka A: Skyfield (MIT) + efemerydy JPL (public domain). Liczy geocentryczne
pozycje pozorne (apparent) i rzutuje je na ekliptykę daty → długość tropikalna,
szerokość, prędkość i kierunek. Brak zależności AGPL.
Prędkość liczymy numerycznie (różnica długości po małym kroku czasu) — wystarcza
do kierunku (D/Rx) i do wykrywania stacji w LOG-03.
"""
from __future__ import annotations
import os
from datetime import timedelta
from functools import lru_cache
from app.engine.base import EphemerisEngine
from app.engine.formats import norm360
from app.engine.models import DEFAULT_OBJECTS, ChartMoment, ObjectPosition
# nazwa obiektu -> cel w jądrze efemeryd (de421 ma centra Merkurego/Wenus,
# dla pozostałych planet używamy barycentrów — różnica nieistotna astrologicznie)
_TARGETS = {
"Sun": "sun",
"Moon": "moon",
"Mercury": "mercury",
"Venus": "venus",
"Mars": "mars barycenter",
"Jupiter": "jupiter barycenter",
"Saturn": "saturn barycenter",
"Uranus": "uranus barycenter",
"Neptune": "neptune barycenter",
"Pluto": "pluto barycenter",
}
@lru_cache(maxsize=4)
def _load(kernel: str, data_dir: str):
"""Wczytuje skalę czasu i jądro efemeryd raz (kosztowne) i cache'uje."""
from skyfield.api import Loader
load = Loader(data_dir)
ts = load.timescale()
eph = load(kernel)
return ts, eph, eph["earth"]
class SkyfieldEngine(EphemerisEngine):
name = "skyfield"
def __init__(self, kernel: str | None = None, data_dir: str | None = None) -> None:
self.kernel = kernel or os.getenv("EPHEMERIS_KERNEL", "de421.bsp")
self.data_dir = data_dir or os.getenv(
"EPHEMERIS_DIR", os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "..", ".ephemeris")
)
os.makedirs(self.data_dir, exist_ok=True)
self.ts, self.eph, self.earth = _load(self.kernel, os.path.abspath(self.data_dir))
def _ecliptic_lon_lat(self, target, t):
astrometric = self.earth.at(t).observe(target).apparent()
lat, lon, _dist = astrometric.ecliptic_latlon(epoch="date")
return lon.degrees, lat.degrees
def _virtual_point(self, name: str, tt_jd: float) -> ObjectPosition:
"""Punkty analityczne (LOG-02): mean Node (NN/SN) i mean Lilith.
Liczone wzorami Meeusa, nie z jądra JPL. SN = NN + 180° (ta sama prędkość).
Punkty leżą na ekliptyce (latitude = 0).
"""
from app.engine.points import mean_lilith, mean_lunar_node, point_speed
if name in ("North Node", "South Node"):
lon = mean_lunar_node(tt_jd)
if name == "South Node":
lon = norm360(lon + 180.0)
speed = point_speed(mean_lunar_node, tt_jd)
else: # Lilith
lon = mean_lilith(tt_jd)
speed = point_speed(mean_lilith, tt_jd)
return ObjectPosition(
name=name, longitude=float(lon), latitude=0.0,
speed=float(speed), retrograde=bool(speed < 0),
)
def positions(
self, moment: ChartMoment, objects: list[str] | None = None
) -> list[ObjectPosition]:
names = objects or DEFAULT_OBJECTS
t = self.ts.from_datetime(moment.when_utc)
dt = timedelta(hours=1)
t2 = self.ts.from_datetime(moment.when_utc + dt)
out: list[ObjectPosition] = []
for name in names:
if name not in _TARGETS: # punkt wirtualny (NN/SN/Lilith)
out.append(self._virtual_point(name, t.tt))
continue
target = self.eph[_TARGETS[name]]
lon, lat = self._ecliptic_lon_lat(target, t)
lon2, _ = self._ecliptic_lon_lat(target, t2)
# prędkość °/dobę z poprawką na przejście przez 0°/360°
step = ((lon2 - lon + 180.0) % 360.0) - 180.0
speed = step * 24.0
# rzutowanie na czysty float — Skyfield zwraca numpy.float64
out.append(
ObjectPosition(
name=name,
longitude=float(norm360(lon)),
latitude=float(lat),
speed=float(speed),
retrograde=bool(speed < 0),
)
)
return out
def sidereal(self, moment: ChartMoment) -> tuple[float, float]:
"""(RAMC, ε) w stopniach — lokalny apparent sidereal time i nachylenie ekliptyki.
Materiał wejściowy do osi i domów (LOG-05). RAMC = GAST·15 + długość geo.
"""
from app.engine.houses import mean_obliquity
t = self.ts.from_datetime(moment.when_utc)
ramc = norm360(t.gast * 15.0 + moment.lon)
eps = mean_obliquity(t.tt)
return ramc, eps
def health(self) -> dict:
return {"engine": self.name, "status": "ok", "kernel": self.kernel}
+100
View File
@@ -0,0 +1,100 @@
"""Wykrywanie stacji planet (LOG-03): poprzednia/następna stacja, SD/SR, flaga <7 dni.
Stacja ścisła = moment, w którym prędkość zodiakalna przechodzi przez zero.
Metoda: próbki prędkości co 1 dzień w oknie ± SEARCH_DAYS → zmiana znaku →
bisekcja do dokładności ~1 minuty. Klasyfikacja: prędkość przed<0 i po>0 → SD
(stationary direct), odwrotnie → SR (stationary retrograde).
Pomijamy Słońce/Księżyc (nigdy Rx) i punkty mean (NN/SN/Lilith — ruch jednostajny).
"""
from __future__ import annotations
from datetime import timedelta
from app.engine.formats import in_sign
from app.engine.models import ChartMoment
# obiekty bez stacji
NO_STATIONS = {"Sun", "Moon", "North Node", "South Node", "Lilith"}
# Okno musi pokryć najdłuższą przerwę między stacjami (Mars/Wenus: ~700 dni),
# a krok skanu musi być krótszy niż najkrótsza retrogradacja (Merkury ~21 dni).
SEARCH_DAYS = 800 # okno poszukiwań w każdą stronę
SCAN_STEP_DAYS = 4.0 # krok zgrubnego skanu (potem bisekcja)
STATION_SOON_DAYS = 7.0 # próg flagi "stacja blisko" (konfigurowalny, notes2)
def _speed_fn(engine, name: str):
"""Zwraca funkcję: dni_od_momentu_bazowego -> prędkość [°/dobę]."""
def speed(base_moment: ChartMoment, offset_days: float) -> float:
m = ChartMoment(
when_utc=base_moment.when_utc + timedelta(days=offset_days),
lat=base_moment.lat, lon=base_moment.lon,
)
return engine.positions(m, [name])[0].speed
return speed
def _bisect_zero(speed, moment: ChartMoment, lo: float, hi: float, iters: int = 20) -> float:
"""Bisekcja miejsca zerowego prędkości między dniami lo i hi."""
s_lo = speed(moment, lo)
for _ in range(iters):
mid = (lo + hi) / 2.0
s_mid = speed(moment, mid)
if (s_lo < 0) == (s_mid < 0):
lo, s_lo = mid, s_mid
else:
hi = mid
return (lo + hi) / 2.0
def _station_info(engine, moment: ChartMoment, name: str, day: float, speed) -> dict:
"""Opis stacji w danym dniu (offset od momentu bazowego)."""
before = speed(moment, day - 0.5)
kind = "SD" if before < 0 else "SR"
when = moment.when_utc + timedelta(days=day)
m = ChartMoment(when_utc=when, lat=moment.lat, lon=moment.lon)
lon = engine.positions(m, [name])[0].longitude
return {
"type": kind,
"date": when.strftime("%Y-%m-%d %H:%M"),
"days": round(day, 1), # ujemne = w przeszłości
"degree": in_sign(lon),
}
def find_stations(engine, moment: ChartMoment, name: str, step_days: float = SCAN_STEP_DAYS) -> dict | None:
"""Poprzednia i następna stacja obiektu względem momentu horoskopu."""
if name in NO_STATIONS:
return None
speed = _speed_fn(engine, name)
prev_day = next_day = None
# w przeszłość
s_right = speed(moment, 0.0)
d = 0.0
while d > -SEARCH_DAYS:
s_left = speed(moment, d - step_days)
if (s_left < 0) != (s_right < 0):
prev_day = _bisect_zero(speed, moment, d - step_days, d)
break
d, s_right = d - step_days, s_left
# w przyszłość
s_left = speed(moment, 0.0)
d = 0.0
while d < SEARCH_DAYS:
s_right = speed(moment, d + step_days)
if (s_left < 0) != (s_right < 0):
next_day = _bisect_zero(speed, moment, d, d + step_days)
break
d, s_left = d + step_days, s_right
result: dict = {}
if prev_day is not None:
result["prev"] = _station_info(engine, moment, name, prev_day, speed)
if next_day is not None:
result["next"] = _station_info(engine, moment, name, next_day, speed)
result["station_soon"] = any(
abs(x["days"]) < STATION_SOON_DAYS for x in result.values() if isinstance(x, dict)
)
return result or None
+160
View File
@@ -0,0 +1,160 @@
"""Zbiorcza tabela dat z technik (LOG-14).
Spina w jedną, posortowaną oś czasu daty z kilku technik:
- profekcje roczne (LOG-10) — rok życia,
- Solar Return (LOG-12) — moment powrotu Słońca,
- dyrekcje solar-arc — daty dokładnych aspektów kierowanych planet do punktów
natalnych (wzorzec z notes3: „Profection planet | Aspect | Birth planet |
Exact Date"). Klucz łuku konfigurowalny; domyślnie Naiboda (0°59'08"/rok).
Każdy wiersz ma kształt z notes2: technique | significator | start | exact | end.
"""
from __future__ import annotations
from datetime import date, datetime, timedelta, timezone
from app.engine.aspects import MAJOR, PL_NAME
from app.engine.profections import DOMICILE_RULERS, profected_sign
from app.engine.returns import find_return
NAIBOD_KEY = 0.9856472 # °/rok (0°59'08") — domyślny klucz solar-arc
DAYS_PER_YEAR = 365.2422
DIRECTED = ["Sun", "Moon", "Mercury", "Venus", "Mars",
"Jupiter", "Saturn", "Uranus", "Neptune", "Pluto"]
def _add_years(birth: datetime, years: float) -> datetime:
return birth + timedelta(days=years * DAYS_PER_YEAR)
def _row(technique, significator, start, exact, end) -> dict:
def iso(x):
return x.date().isoformat() if isinstance(x, datetime) else x
return {"technique": technique, "significator": significator,
"start": iso(start), "exact": iso(exact), "end": iso(end)}
def solar_arc_directions(
natal: dict[str, float], birth: datetime, lo: datetime, hi: datetime,
key: float = NAIBOD_KEY, orb_years: float = 1.0,
) -> list[dict]:
"""Daty dyrekcji solar-arc w oknie [lo, hi].
natal: nazwa punktu -> długość natalna (planety + Asc/MC). Kierowane są planety
(DIRECTED), celem każdy punkt natalny. Aspekt dokładny gdy łuk = odległość
kątowa (mod 360). Wiek = łuk/klucz; data = urodziny + wiek.
"""
out: list[dict] = []
lo_age = (lo - birth).days / DAYS_PER_YEAR - orb_years
hi_age = (hi - birth).days / DAYS_PER_YEAR + orb_years
for p in DIRECTED:
if p not in natal:
continue
for q, q_lon in natal.items():
for asp, angle in MAJOR.items():
for target in ({angle, (360.0 - angle) % 360.0}):
arc = (q_lon + target - natal[p]) % 360.0
age = arc / key
if not (lo_age <= age <= hi_age) or (p == q and arc < 1e-6):
continue
exact = _add_years(birth, age)
row = _row(
"solar_arc",
f"dyr. {p} {PL_NAME[asp]} {q}",
_add_years(birth, age - orb_years),
exact,
_add_years(birth, age + orb_years),
)
row.update(directed=p, aspect=asp, target=q) # do budowy tokenów (1B->2B)
out.append(row)
return out
def profection_events(natal_asc: float, birth: datetime, lo: datetime, hi: datetime) -> list[dict]:
"""Lata profekcyjne (LOG-10) nachodzące na okno."""
out: list[dict] = []
for age in range((lo.year - birth.year) - 1, (hi.year - birth.year) + 1):
if age < 0:
continue
try:
start = birth.replace(year=birth.year + age)
end = birth.replace(year=birth.year + age + 1)
except ValueError: # 29 lutego
start = birth.replace(year=birth.year + age, day=28)
end = birth.replace(year=birth.year + age + 1, day=28)
if end < lo or start > hi:
continue
sign = profected_sign(natal_asc, age)
lord = DOMICILE_RULERS[sign]
row = _row(
"profection", f"Władca Roku: {lord} (Asc {sign}, wiek {age})",
start, start, end,
)
row.update(lord=lord, sign=sign) # do budowy tokenów (1B->2B)
out.append(row)
return out
def solar_return_events(engine, natal_moment, birth: datetime, lo: datetime, hi: datetime) -> list[dict]:
"""Solariusze w oknie (LOG-12) — jeden na rok."""
out: list[dict] = []
for year in range(lo.year, hi.year + 1):
try:
around = birth.replace(year=year)
except ValueError:
around = birth.replace(year=year, day=28)
hit = find_return(engine, "solar", natal_moment, around)
if hit and lo <= hit <= hi:
out.append(_row("solar_return", "Solar Return", hit, hit, _add_years(hit, 1)))
return out
def firdaria_events(natal_points: dict[str, float], birth: datetime, lo: datetime, hi: datetime) -> list[dict]:
"""Starty okresów/podokresów Firdarii (LOG-11) nachodzące na okno."""
from app.engine.firdaria import firdaria
fd = firdaria(birth, natal_points["Sun"], natal_points["Asc"], natal_points["MC"])
out: list[dict] = []
for period in fd["periods"]:
if "sub" in period:
for s in period["sub"]:
if lo <= _as_dt(s["start"]) <= hi:
row = _row("firdaria", f"Firdaria: {period['lord']} / {s['lord']}",
s["start"], s["start"], s["end"])
row.update(fd_major=period["lord"], fd_sub=s["lord"])
out.append(row)
elif lo <= _as_dt(period["start"]) <= hi: # węzeł — bez podokresów
row = _row("firdaria", f"Firdaria: {period['lord']}",
period["start"], period["start"], period["end"])
row.update(fd_major=period["lord"])
out.append(row)
return out
def _as_dt(d) -> datetime:
if isinstance(d, datetime):
return d if d.tzinfo else d.replace(tzinfo=timezone.utc)
if isinstance(d, date):
return datetime(d.year, d.month, d.day, tzinfo=timezone.utc)
return datetime.fromisoformat(str(d)).replace(tzinfo=timezone.utc)
def build_timeline(
engine, natal_moment, natal_points: dict[str, float],
from_d, to_d, techniques: list[str] | None = None,
) -> list[dict]:
"""Scala wybrane techniki w jedną oś czasu, posortowaną po dacie dokładnej."""
lo, hi = _as_dt(from_d), _as_dt(to_d)
birth = natal_moment.when_utc
want = set(techniques or ["profection", "solar_return", "solar_arc", "firdaria"])
events: list[dict] = []
if "profection" in want:
events += profection_events(natal_points["Asc"], birth, lo, hi)
if "solar_return" in want:
events += solar_return_events(engine, natal_moment, birth, lo, hi)
if "solar_arc" in want:
events += solar_arc_directions(natal_points, birth, lo, hi)
if "firdaria" in want:
events += firdaria_events(natal_points, birth, lo, hi)
events.sort(key=lambda e: e["exact"])
return events
+208
View File
@@ -6,8 +6,11 @@ Nie serwuje HTML, nie czyta plików/baz — tylko reguły i pośrednictwo.
"""
from __future__ import annotations
from datetime import datetime
import httpx
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from app.clients.data_client import DataClient
from app.models import QueryRequest, QueryResponse
@@ -16,6 +19,27 @@ from app.service import QueryService
app = FastAPI(title="astrololo · warstwa logiczna")
service = QueryService()
# --- silnik efemeryd (LOG-24): budowany leniwie, by nie wymagać Skyfielda do startu ---
_engine = None
def get_engine():
global _engine
if _engine is None:
from app.engine.factory import build_engine
_engine = build_engine()
return _engine
class PositionsRequest(BaseModel):
when_utc: datetime # moment w UTC (świadomy strefy)
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
objects: list[str] | None = None
house_system: str = "whole_sign" # whole_sign | equal | porphyry
stations: bool = False # licz stacje (LOG-03; wolniejsze — root-findy)
@app.post("/api/query", response_model=QueryResponse)
def query(req: QueryRequest) -> QueryResponse:
@@ -25,6 +49,190 @@ def query(req: QueryRequest) -> QueryResponse:
raise HTTPException(status_code=502, detail=f"Warstwa bazodanowa niedostępna: {e}")
@app.post("/chart/positions")
def chart_positions(req: PositionsRequest) -> dict:
"""Pełny horoskop: pozycje (LOG-01) + osie i domy (LOG-05) + aspekty (LOG-06);
opcjonalnie stacje planet (LOG-03, stations=true)."""
from app.engine.chart import build_chart
from app.engine.models import ChartMoment
engine = get_engine()
moment = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
chart = build_chart(engine, moment, req.house_system)
if req.stations:
from app.engine.stations import find_stations
for p in chart["positions"]:
st = find_stations(engine, moment, p["name"])
if st:
p["stations"] = st
return chart
@app.post("/chart/compare")
def chart_compare(req: PositionsRequest) -> dict:
"""Tryb dwu-silnikowy (LOG-26): policz oboma silnikami i zwróć raport różnic.
Wymaga skonfigurowanego ENGINE_SWISSEPH_URL (silnik B). W przeciwnym razie
zwraca informację, że porównanie jest niedostępne.
"""
from app.engine.compare import compare_engines
from app.engine.factory import build_engine
from app.engine.models import ChartMoment
moment = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
try:
report = compare_engines(build_engine("own"), build_engine("swisseph"), moment)
except (RuntimeError, httpx.HTTPError) as e:
raise HTTPException(status_code=503, detail=f"Silnik B niedostępny: {e}")
return report.summary()
class ReportRequest(BaseModel):
when_utc: datetime
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
limit: int = 5000
group: bool = False # grupowanie identycznych opisów
@app.post("/chart/report")
def chart_report(req: ReportRequest) -> dict:
"""Wynik obliczeń szukany w bazie: z pozycji + domów + aspektów generuje
sygnifikatory (fasety znak/dom/aspekt) i pyta warstwę danych o interpretacje."""
from app.engine.chart import build_chart
from app.engine.models import ChartMoment
from app.significators import build_report
engine = get_engine()
moment = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
chart = build_chart(engine, moment) # pozycje z domami + aspekty
try:
report = build_report(
chart["positions"], DataClient(),
aspects=chart.get("aspects"), per_object_limit=req.limit, group=req.group,
)
except httpx.HTTPError as e:
return {"engine": engine.name, "objects": [], "data_error": f"Warstwa danych niedostępna: {e}"}
return {"engine": engine.name, **report}
class ProfectionsRequest(BaseModel):
when_utc: datetime # moment urodzenia (UTC)
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
start_age: int = 0
count: int = 13 # domyślnie pełny cykl 12 lat + rok startowy
@app.post("/chart/profections")
def chart_profections(req: ProfectionsRequest) -> dict:
"""Profekcje roczne (LOG-10): wiek, profektowany Asc, Władca Roku (+MC/Su/Mo)."""
from app.engine import houses as H
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.profections import profection_rows
engine = get_engine()
natal = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
ramc, eps = engine.sidereal(natal)
points = {
"Asc": H.compute_asc(ramc, eps, natal.lat),
"MC": H.compute_mc(ramc, eps),
}
for p in engine.positions(natal, ["Sun", "Moon"]):
points[p.name] = p.longitude
rows = profection_rows(points, req.when_utc, req.start_age, req.count)
return {"engine": engine.name, "rows": rows}
class ReturnRequest(BaseModel):
when_utc: datetime # moment urodzenia (UTC)
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
kind: str = "solar" # solar | lunar
around: datetime | None = None # data, wokół której szukać powrotu
@app.post("/chart/return")
def chart_return(req: ReturnRequest) -> dict:
"""Solar/Lunar Return (LOG-12): moment powrotu + pełny horoskop na ten moment."""
from app.engine.chart import build_chart
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.returns import find_return
if req.kind not in ("solar", "lunar"):
raise HTTPException(status_code=422, detail="kind: solar albo lunar")
engine = get_engine()
natal = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
around = req.around or req.when_utc
hit = find_return(engine, req.kind, natal, around)
if hit is None:
raise HTTPException(status_code=404, detail="nie znaleziono powrotu w oknie skanu")
chart = build_chart(engine, ChartMoment(when_utc=hit, lat=req.lat, lon=req.lon))
return {"engine": engine.name, "kind": req.kind,
"return_utc": hit.isoformat(), **chart}
class FirdariaRequest(BaseModel):
when_utc: datetime # moment urodzenia (UTC)
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
@app.post("/chart/firdaria")
def chart_firdaria(req: FirdariaRequest) -> dict:
"""Firdaria (LOG-11): sekta + okresy główne i podokresy time-lordów."""
from app.engine import houses as H
from app.engine.firdaria import firdaria
from app.engine.models import ChartMoment
engine = get_engine()
natal = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
ramc, eps = engine.sidereal(natal)
asc, mc = H.compute_asc(ramc, eps, natal.lat), H.compute_mc(ramc, eps)
sun = engine.positions(natal, ["Sun"])[0].longitude
return {"engine": engine.name, **firdaria(req.when_utc, sun, asc, mc)}
class TimelineRequest(BaseModel):
when_utc: datetime # moment urodzenia (UTC)
lat: float = 0.0
lon: float = 0.0
from_date: str # zakres: YYYY-MM-DD
to_date: str
techniques: list[str] | None = None # profection | solar_return | solar_arc
interpret: bool = False # dopnij interpretacje z bazy (1B->2B)
@app.post("/chart/timeline")
def chart_timeline(req: TimelineRequest) -> dict:
"""Zbiorcza oś czasu z technik (LOG-14): technique | significator | start | exact | end.
Z interpret=true dopina do zdarzeń interpretacje z warstwy danych (LOG-19, 1B->2B).
"""
from app.engine import houses as H
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.timeline import build_timeline
engine = get_engine()
natal = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
ramc, eps = engine.sidereal(natal)
points = {"Asc": H.compute_asc(ramc, eps, natal.lat), "MC": H.compute_mc(ramc, eps)}
for p in engine.positions(natal):
points[p.name] = p.longitude
events = build_timeline(engine, natal, points, req.from_date, req.to_date, req.techniques)
out = {"engine": engine.name, "from": req.from_date, "to": req.to_date}
if req.interpret:
from app.significators import interpret_events
try:
interpret_events(events, DataClient())
except httpx.HTTPError as e:
out["data_error"] = f"Warstwa danych niedostępna: {e}"
out.update(count=len(events), events=events)
return out
@app.get("/health")
def health() -> dict:
info = {"status": "ok", "layer": "logic"}
+37
View File
@@ -0,0 +1,37 @@
"""Punktacja siły trafień — do rankingowania faset (zalążek LOG-21).
v1 liczy siłę z sygnałów OBLICZALNYCH:
- typ fasety (aspekt zwykle mocniejszy od znaku/domu),
- rodzaj aspektu (koniunkcja/opozycja mocniejsze od sekstyla),
- ciasnota orbu (im bliżej dokładności, tym mocniej).
Wszystko konfigurowalne. HOOK NA PRZYSZŁOŚĆ: gdy w SIGNIFICATORS KEY zostaną
wypełnione kolumny `countas*`/`level*`, można je tu domieszać per sygnifikator.
"""
from __future__ import annotations
# bazowe wagi faset (łatwe do strojenia)
FACET_BASE = {"sign": 5.0, "house": 5.0, "aspect": 6.0}
# względna siła aspektów głównych
ASPECT_WEIGHT = {
"conjunction": 1.0, "opposition": 0.95, "square": 0.85,
"trine": 0.85, "sextile": 0.65,
}
# aspekt aplikacyjny (A) jest silniejszy niż separacyjny (S) — notes3
APPLYING_BONUS = 1.15
def score_facet(facet: dict) -> float:
"""Siła fasety w skali ~012. Deterministyczna, konfigurowalna."""
base = FACET_BASE.get(facet.get("type"), 1.0)
if facet.get("type") == "aspect":
weight = ASPECT_WEIGHT.get(facet.get("aspect"), 0.7)
orb = facet.get("orb")
allowed = facet.get("allowed") or 10.0
tight = max(0.0, 1.0 - orb / allowed) if orb is not None and allowed else 0.0
score = base * weight * (1.0 + tight)
if facet.get("applying"):
score *= APPLYING_BONUS
return round(score, 2)
return round(base, 2)
+257
View File
@@ -0,0 +1,257 @@
"""Most: policzony horoskop → tokeny sygnifikatorów → wyszukiwanie w bazie.
Zalążek LOG-15/16: z pozycji obiektów (wraz z domami) generujemy tokeny w składni
bazy i wyszukujemy pasujące rekordy. Dla każdego obiektu tworzymy kilka **faset**:
- w znaku" — planeta + token znaku (`[Su` + `[Tau`)
- w domu" — planeta + token domu (`[Su` + `11th H.`)
Aspekty (`[conj`,`[sq`,`[opp`) wymagają policzenia aspektów (LOG-06) na później.
Format skrótów odczytany z realnej bazy: planety `[Su`,`[Mo`,; znaki
`[Ari`,`[Tau`,; domy `12th H.`; np. `[Sa [conj [Su in 6th H.`.
"""
from __future__ import annotations
from typing import Any, Protocol
from app.abbreviations import expand
from app.engine.formats import SIGN_ABBR, SIGNS
from app.scoring import score_facet
PLANET_ABBR = {
"Sun": "Su", "Moon": "Mo", "Mercury": "Me", "Venus": "Ve", "Mars": "Ma",
"Jupiter": "Ju", "Saturn": "Sa", "Uranus": "Ur", "Neptune": "Ne", "Pluto": "Pl",
# punkty wirtualne — tokeny wg SIGNIFICATORS KEY ([NN, [SN, [Lilith)
"North Node": "NN", "South Node": "SN", "Lilith": "Lilith",
# Lots — w bazie Fortuna występuje jako [PF (Part of Fortune)
"Fortune": "PF", "Spirit": "Spirit",
}
SIGN_TO_ABBR = dict(zip(SIGNS, SIGN_ABBR))
class DataSource(Protocol):
def search(
self, key: str, value: str, exact: bool, limit: int, fields: list[str] | None = None
) -> dict[str, Any]: ...
def _effect(row: dict) -> str:
for col in ("actioneffect", "topicresult", "bodypart"):
v = row.get(col)
if v and str(v).strip().lower() not in ("", "nan"):
return str(v).strip()
return ""
def _is_noise(sig: str, effect: str) -> bool:
s = sig.strip().lower()
e = effect.strip().lower()
return (
e in ("", "nan", "x", "x?", "?", "-") # efekt pusty/zastępczy
or s.startswith("significator") # wiersz-legenda/nagłówek
or "header" in s
or s.startswith("*") # *MARKER / *header
or s in ("x", "x?", "nan") # znacznik „pomiń rekord"
)
def _ordinal(n: int) -> str:
if 10 <= n % 100 <= 20:
suffix = "th"
else:
suffix = {1: "st", 2: "nd", 3: "rd"}.get(n % 10, "th")
return f"{n}{suffix}"
def _norm(s: str) -> str:
"""Normalizacja do porównań duplikatów: bez skrajnych spacji, jedna spacja, lower."""
return " ".join(str(s).strip().lower().split())
def _facet_samples(rows: list[dict], tokens: list[str]) -> list[dict]:
"""Rekordy, których sygnifikator zawiera WSZYSTKIE tokeny — bez szumu i bez duplikatów.
Duplikat = ten sam sygnifikator ORAZ ten sam opis (po normalizacji). Dedup
działa na zagregowanym wyniku, więc odsiewa też powtórki między wieloma bazami.
"""
toks = [t.lower() for t in tokens if t]
out: list[dict] = []
seen: set[tuple[str, str]] = set()
for r in rows:
sig = str(r.get("significator") or "").strip()
low = sig.lower()
if not all(t in low for t in toks):
continue
eff = _effect(r)
if _is_noise(sig, eff):
continue
key = (_norm(sig), _norm(eff))
if key in seen:
continue
seen.add(key)
out.append({"significator": sig, "expanded": expand(sig), "effect": eff})
return out
def _group_by_effect(samples: list[dict]) -> list[dict]:
"""Grupuje próbki po opisie: ten sam efekt = jedna grupa z listą sygnifikatorów."""
groups: dict[str, dict] = {}
order: list[str] = []
for s in samples:
key = _norm(s["effect"])
g = groups.get(key)
if g is None:
g = {"effect": s["effect"], "count": 0, "significators": []}
groups[key] = g
order.append(key)
g["count"] += 1
g["significators"].append(s["expanded"])
result = [groups[k] for k in order]
result.sort(key=lambda g: g["count"], reverse=True)
return result
def build_report(
positions: list[dict],
data: DataSource,
aspects: list[dict] | None = None,
per_object_limit: int = 5000,
group: bool = False,
) -> dict:
"""positions: pozycje z build_chart (name, sign, direction, house).
Dla każdego obiektu fasety: w znaku", „w domu" oraz w aspekcie" (dla każdego
aspektu głównego z listy `aspects`, jeśli w bazie dopasowania). Duplikaty
(ten sam sygnifikator i opis) odsiewane wewnątrz każdej fasety.
"""
from app.engine.aspects import DB_TOKEN as ASP_TOKEN, PL_NAME as ASP_NAME
items: list[dict] = []
provider = None
for p in positions:
name = p.get("name")
if name not in PLANET_ABBR:
continue
planet_tok = "[" + PLANET_ABBR[name]
raw = data.search(
key="significator",
value=planet_tok,
exact=False,
limit=per_object_limit,
fields=["significator", "actioneffect", "topicresult", "bodypart"],
)
provider = raw.get("provider", provider)
rows = raw.get("rows", [])
facets: list[dict] = []
sign = p.get("sign")
sign_tok = "[" + SIGN_TO_ABBR.get(sign, "")
sign_samples = _facet_samples(rows, [sign_tok])
facets.append({
"type": "sign", "label": f"w znaku {sign}", "token": sign_tok,
"count": len(sign_samples), "samples": sign_samples,
})
house = p.get("house")
if house:
ordn = _ordinal(int(house))
house_samples = _facet_samples(rows, [f"{ordn} h"]) # matcuje '12th H.'
facets.append({
"type": "house", "label": f"w {ordn} domu", "token": f"{ordn} H.",
"count": len(house_samples), "samples": house_samples,
})
for asp in (aspects or []):
if name not in (asp.get("obj1"), asp.get("obj2")):
continue
other = asp["obj2"] if asp["obj1"] == name else asp["obj1"]
asp_tok = ASP_TOKEN.get(asp["aspect"])
if other not in PLANET_ABBR or not asp_tok:
continue
other_tok = "[" + PLANET_ABBR[other]
asp_samples = _facet_samples(rows, [asp_tok, other_tok])
if not asp_samples: # pokazujemy tylko aspekty z trafieniami
continue
as_suffix = f" ({asp['as']})" if asp.get("as") else ""
facets.append({
"type": "aspect", "label": f"{ASP_NAME[asp['aspect']]} z {other}{as_suffix}",
"token": f"{asp_tok} + {other_tok}",
"aspect": asp["aspect"], "orb": asp.get("orb"), "allowed": asp.get("allowed"),
"applying": asp.get("applying"),
"count": len(asp_samples), "samples": asp_samples,
})
# punktacja siły (LOG-21), opcjonalne grupowanie po opisie, ranking faset
for f in facets:
f["score"] = score_facet(f)
if group:
f["groups"] = _group_by_effect(f["samples"])
facets.sort(key=lambda f: f["score"], reverse=True)
items.append({
"object": name,
"sign": sign,
"house": house,
"direction": p.get("direction"),
"planet_token": planet_tok,
"planet_total": raw.get("total", 0),
"facets": facets,
})
return {"provider": provider, "objects": items}
def _event_tokens(event: dict) -> list[str]:
"""Tokeny bazy dla zdarzenia osi czasu (spięcie 1B→2B). Pierwszy = planeta."""
from app.engine.aspects import DB_TOKEN
if event.get("technique") == "solar_arc":
p = PLANET_ABBR.get(event.get("directed"))
a = DB_TOKEN.get(event.get("aspect"))
q = PLANET_ABBR.get(event.get("target")) # None dla Asc/MC (nie ma tokenu)
toks = []
if p:
toks.append("[" + p)
if a:
toks.append(a)
if q:
toks.append("[" + q)
return toks if p else []
if event.get("technique") == "profection":
lord = PLANET_ABBR.get(event.get("lord"))
sign = SIGN_TO_ABBR.get(event.get("sign"))
toks = []
if lord:
toks.append("[" + lord)
if sign:
toks.append("[" + sign)
return toks if lord else []
if event.get("technique") == "firdaria":
major = PLANET_ABBR.get(event.get("fd_major"))
sub = PLANET_ABBR.get(event.get("fd_sub"))
toks = []
if major:
toks.append("[" + major)
if sub:
toks.append("[" + sub)
return toks if major else []
return []
def interpret_events(events: list[dict], data: DataSource, limit: int = 4,
per_object_limit: int = 5000) -> list[dict]:
"""Dopina interpretacje z bazy do zdarzeń osi czasu (predykcyjne 1B → 2B).
Wyszukuje po tokenie planety zdarzenia i zawęża do wszystkich tokenów
(aspekt/druga planeta lub znak), z odsiewaniem szumu i duplikatów.
"""
for ev in events:
tokens = _event_tokens(ev)
if not tokens:
continue
raw = data.search(
key="significator", value=tokens[0], exact=False, limit=per_object_limit,
fields=["significator", "actioneffect", "topicresult", "bodypart"],
)
samples = _facet_samples(raw.get("rows", []), tokens)
ev["interpretations"] = samples[:limit]
ev["interpretations_count"] = len(samples)
return events
+2
View File
@@ -0,0 +1,2 @@
-r requirements.txt
pytest>=8.0
+2
View File
@@ -2,3 +2,5 @@ fastapi>=0.115
uvicorn[standard]>=0.34
httpx>=0.28
pydantic>=2.10
# Silnik własny (ścieżka A, permisywny): Skyfield (MIT) + dane JPL (public domain)
skyfield>=1.49
+36
View File
@@ -0,0 +1,36 @@
"""Wspólne fixture'y testów silnika.
Horoskop referencyjny = przykład z notatek projektu (notes3): 30.04.1984,
09:35 CEST = 07:35 UTC, Warszawa. Pozycje znane z astro.com/Swiss Ephemeris
służą jako wyrocznia (LOG-25).
"""
from __future__ import annotations
import datetime as dt
import os
import pytest
from app.engine.models import ChartMoment
REFERENCE_UTC = dt.datetime(1984, 4, 30, 7, 35, 0, tzinfo=dt.timezone.utc)
@pytest.fixture(scope="session")
def reference_moment() -> ChartMoment:
return ChartMoment(when_utc=REFERENCE_UTC, lat=52.2333, lon=21.0167)
@pytest.fixture(scope="session")
def own_engine():
pytest.importorskip("skyfield")
from app.engine.skyfield_engine import SkyfieldEngine
try:
return SkyfieldEngine()
except Exception as e: # brak efemeryd / brak sieci
# Lokalnie pomijamy (dev bez pobranego jądra), ale w CI to musi być błąd —
# inaczej testy referencyjne (walidacja względem astro.com) cicho znikają.
if os.getenv("CI"):
pytest.fail(f"CI: silnik efemeryd niedostępny — testy referencyjne muszą działać: {e}")
pytest.skip(f"Nie można wczytać efemeryd: {e}")
@@ -0,0 +1,22 @@
"""Testy rozwijania skrótów sygnifikatorów."""
from app.abbreviations import expand
def test_planet_in_sign():
assert expand("[Su in [Tau") == "Sun in Taurus"
def test_aspect_and_house():
assert expand("[Sa [conj [Su in 6th H.") == "Saturn conjunction Sun in 6th house"
def test_affliction_word_and_house():
assert expand("[Ne affl. in the 7th H.") == "Neptune afflicted in the 7th house"
def test_unknown_token_kept_without_bracket():
assert expand("[Xyz rising") == "Xyz rising"
def test_empty_passthrough():
assert expand("") == ""
+90
View File
@@ -0,0 +1,90 @@
"""Testy aspektów (LOG-06) — czysta matematyka."""
from app.engine.aspects import find_aspects, separation
def test_separation_wraparound():
assert separation(10, 350) == 20
assert separation(0, 180) == 180
assert separation(0, 90) == 90
def test_conjunction_and_opposition():
pos = [
{"name": "Sun", "decimal": 10.0},
{"name": "Moon", "decimal": 12.0}, # 2° od Słońca -> koniunkcja
{"name": "Mars", "decimal": 190.0}, # 180° od Słońca -> opozycja
]
pairs = {(a["obj1"], a["obj2"], a["aspect"]) for a in find_aspects(pos)}
assert ("Sun", "Moon", "conjunction") in pairs
assert ("Sun", "Mars", "opposition") in pairs
def test_orb_limit_excludes_wide():
pos = [{"name": "Mercury", "decimal": 0.0}, {"name": "Venus", "decimal": 100.0}]
assert find_aspects(pos, orb=8.0, luminary_bonus=0.0) == []
def test_luminary_bonus_widens_orb():
# 99.5° -> 9.5° od kwadratury; z bonusem luminarza (8+2) mieści się
pos = [{"name": "Sun", "decimal": 0.0}, {"name": "Saturn", "decimal": 99.5}]
assert any(a["aspect"] == "square" for a in find_aspects(pos))
def test_one_aspect_per_pair():
pos = [{"name": "Sun", "decimal": 0.0}, {"name": "Moon", "decimal": 2.0}]
assert len(find_aspects(pos)) == 1
def test_applying_when_faster_body_catches_up():
# Księżyc 5° za Słońcem, szybszy -> koniunkcja aplikacyjna
pos = [
{"name": "Sun", "decimal": 40.0, "speed": 0.96},
{"name": "Moon", "decimal": 35.0, "speed": 13.0},
]
a = find_aspects(pos)[0]
assert a["applying"] is True and a["as"] == "A"
def test_separating_when_moving_apart():
# Księżyc 5° przed Słońcem i szybszy -> koniunkcja separacyjna
pos = [
{"name": "Sun", "decimal": 40.0, "speed": 0.96},
{"name": "Moon", "decimal": 45.0, "speed": 13.0},
]
a = find_aspects(pos)[0]
assert a["applying"] is False and a["as"] == "S"
def test_no_as_flag_without_speeds():
pos = [{"name": "Sun", "decimal": 0.0}, {"name": "Moon", "decimal": 2.0}]
assert "as" not in find_aspects(pos)[0]
# Referencja A/S z notes3 (astro-seek) dla horoskopu 30.04.1984 07:35 UT, Warszawa.
REFERENCE_AS = {
("Sun", "Moon", "conjunction"): "A",
("Sun", "Jupiter", "trine"): "A",
("Sun", "Saturn", "opposition"): "A",
("Sun", "Neptune", "trine"): "S",
("Sun", "Pluto", "opposition"): "S",
("Moon", "Mercury", "conjunction"): "S",
("Moon", "Venus", "conjunction"): "S",
("Moon", "Neptune", "trine"): "A",
("Moon", "Pluto", "opposition"): "S",
("Mercury", "Venus", "conjunction"): "S",
("Mercury", "Neptune", "trine"): "S",
("Mercury", "Pluto", "opposition"): "S",
("Venus", "Neptune", "trine"): "A",
("Venus", "Pluto", "opposition"): "A",
("Jupiter", "Saturn", "sextile"): "A",
("Neptune", "Pluto", "sextile"): "S",
}
def test_applying_separating_matches_astroseek_reference(own_engine, reference_moment):
from app.engine.chart import build_chart
chart = build_chart(own_engine, reference_moment)
got = {(a["obj1"], a["obj2"], a["aspect"]): a.get("as") for a in chart["aspects"]}
mismatches = {k: (got.get(k), v) for k, v in REFERENCE_AS.items() if got.get(k) != v}
assert not mismatches, f"rozbieżności A/S vs astro-seek: {mismatches}"
+27
View File
@@ -0,0 +1,27 @@
"""Integracja: pełny horoskop (pozycje + osie + domy) przez silnik (LOG-01+LOG-05).
Waliduje względem astro.com dla horoskopu referencyjnego.
"""
from app.engine.chart import build_chart
def test_chart_angles_match_reference(own_engine, reference_moment):
chart = build_chart(own_engine, reference_moment, "whole_sign")
assert chart["angles"]["Asc"]["sign"] == "Cancer"
assert chart["angles"]["MC"]["sign"] == "Pisces"
def test_chart_house_assignments_match_reference(own_engine, reference_moment):
chart = build_chart(own_engine, reference_moment, "whole_sign")
by = {p["name"]: p for p in chart["positions"]}
expected = {"Sun": 11, "Moon": 11, "Mercury": 10, "Venus": 10, "Mars": 5,
"Jupiter": 7, "Saturn": 5, "Uranus": 6, "Neptune": 7, "Pluto": 5}
for name, house in expected.items():
assert by[name]["house"] == house, f"{name}: dom {by[name]['house']} != {house}"
def test_house_systems_available(own_engine, reference_moment):
for system in ("whole_sign", "equal", "porphyry"):
chart = build_chart(own_engine, reference_moment, system)
assert chart["house_system"] == system
assert len(chart["cusps"]) == 12
+35
View File
@@ -0,0 +1,35 @@
"""Testy harnessu porównawczego (LOG-25) — bez efemeryd."""
from app.engine.compare import compare_positions
from app.engine.models import ObjectPosition
def test_identical_positions_have_zero_diff():
a = [ObjectPosition("Sun", 40.0, 0.0, 0.95, False)]
report = compare_positions(a, a, lon_tol_arcsec=1.0)
assert report.ok
assert report.max_arcsec == 0.0
def test_offset_beyond_tolerance_is_flagged():
a = [ObjectPosition("Sun", 40.0, 0.0, 0.95, False)]
b = [ObjectPosition("Sun", 40.1, 0.0, 0.95, False)] # 0.1° = 360"
report = compare_positions(a, b, lon_tol_arcsec=120.0)
assert not report.ok
assert report.diffs[0].over_tolerance
assert abs(abs(report.diffs[0].delta_arcsec) - 360.0) < 1.0
def test_retrograde_mismatch_is_flagged():
a = [ObjectPosition("Mars", 234.0, 0.0, -0.2, True)]
b = [ObjectPosition("Mars", 234.0, 0.0, 0.2, False)]
report = compare_positions(a, b, lon_tol_arcsec=120.0)
assert not report.ok
assert report.diffs[0].speed_sign_mismatch
def test_wraparound_delta_is_small():
a = [ObjectPosition("Sun", 359.99, 0.0, 1.0, False)]
b = [ObjectPosition("Sun", 0.01, 0.0, 1.0, False)]
report = compare_positions(a, b, lon_tol_arcsec=120.0)
assert report.ok # 0.02° ≈ 72" < 120"
assert abs(report.diffs[0].delta_arcsec) < 80.0
@@ -0,0 +1,25 @@
"""Kontrakt parzystości silników (LOG-28).
Ten sam test musi przejść dla KAŻDEGO silnika. Dziś uruchamiamy go dla silnika
własnego; gdy skonfigurowany jest ENGINE_SWISSEPH_URL, ten sam kontrakt sprawdza
też silnik B.
"""
import os
import pytest
from app.engine.compare import check_engine_contract
def test_own_engine_contract(own_engine, reference_moment):
check_engine_contract(own_engine, reference_moment)
@pytest.mark.skipif(
not os.getenv("ENGINE_SWISSEPH_URL"),
reason="silnik B (swisseph) nieskonfigurowany — pomijam",
)
def test_swisseph_engine_contract(reference_moment):
from app.engine.remote_engine import RemoteEngine
check_engine_contract(RemoteEngine(), reference_moment)
+58
View File
@@ -0,0 +1,58 @@
"""Firdaria (LOG-11) — sekta, kolejność, długości okresów, podokresy."""
import datetime as dt
from app.engine.firdaria import DAY_ORDER, NIGHT_ORDER, YEARS, firdaria, is_day_birth
from app.significators import _event_tokens
BIRTH = dt.datetime(1984, 4, 30, 7, 35, tzinfo=dt.timezone.utc)
# horoskop referencyjny: Asc 112.18, MC 352.59, Sun 40.14 -> Day birth (notes3)
ASC, MC, SUN = 112.18, 352.59, 40.14
def test_reference_is_day_birth():
assert is_day_birth(SUN, ASC, MC) is True # notes3: "Day birth (Diurnal)"
def test_night_birth_uses_night_order():
# Słońce po stronie IC (przeciwna półkula) -> noc
assert is_day_birth((SUN + 180) % 360, ASC, MC) is False
fd = firdaria(BIRTH, (SUN + 180) % 360, ASC, MC)
assert fd["sect"] == "night" and fd["order"] == NIGHT_ORDER
def test_diurnal_sequence_and_totals():
fd = firdaria(BIRTH, SUN, ASC, MC)
assert fd["sect"] == "day" and fd["order"] == DAY_ORDER
lords = [p["lord"] for p in fd["periods"]]
assert lords == DAY_ORDER + ["North Node", "South Node"]
assert sum(p["years"] for p in fd["periods"]) == 75 # 70 + 3 + 2
def test_planet_majors_have_seven_subperiods_summing_to_period():
fd = firdaria(BIRTH, SUN, ASC, MC)
for p in fd["periods"]:
if p["lord"] in YEARS:
assert len(p["sub"]) == 7
assert p["sub"][0]["lord"] == p["lord"] # sub zaczyna się od władcy okresu
assert p["sub"][0]["start"] == p["start"]
assert p["sub"][-1]["end"] == p["end"]
else:
assert "sub" not in p # węzły bez podokresów
def test_periods_are_contiguous():
fd = firdaria(BIRTH, SUN, ASC, MC)
for a, b in zip(fd["periods"], fd["periods"][1:]):
assert a["end"] == b["start"]
def test_age_42_is_saturn_major():
# kumulatywnie: Su10 Ve8 Me13 Mo9 -> 40; Saturn 40-51 -> wiek 42 w Saturnie
fd = firdaria(BIRTH, SUN, ASC, MC)
saturn = next(p for p in fd["periods"] if p["lord"] == "Saturn")
assert saturn["start"].startswith("2024") and saturn["end"].startswith("2035")
def test_event_tokens_firdaria():
ev = {"technique": "firdaria", "fd_major": "Saturn", "fd_sub": "Jupiter"}
assert _event_tokens(ev) == ["[Sa", "[Ju"]
+28
View File
@@ -0,0 +1,28 @@
"""Testy formatowania (czyste, bez efemeryd)."""
from app.engine import formats
def test_sign_index():
assert formats.sign_index(0) == 0 # Aries
assert formats.sign_index(35) == 1 # Taurus
assert formats.sign_index(359.9) == 11 # Pisces
def test_in_sign_basic():
# 40°08'21" absolutnie = Taurus 10°08'21"
assert formats.in_sign(40.139166) == "Tau 10°08'21\""
def test_absolute():
assert formats.absolute(40.139166) == "40°08'21\""
def test_wraparound_and_norm():
assert formats.norm360(370.0) == 10.0
assert formats.norm360(-1.0) == 359.0
def test_rounding_carry_into_next_sign():
# tuż przy granicy znaku zaokrąglenie nie może dać "30°"
s = formats.in_sign(59.99999)
assert s.startswith("Gem 0°") or s.startswith("Tau 29°59")
+41
View File
@@ -0,0 +1,41 @@
"""Testy osi i domów — czysta matematyka (LOG-05, bez efemeryd)."""
from app.engine import houses as H
# RAMC i ε policzone Skyfieldem dla horoskopu referencyjnego (30.04.1984, Warszawa)
RAMC, EPS, LAT = 353.1968, 23.44133, 52.2333
def _near(a, b, tol=0.05):
return abs(((a - b + 180) % 360) - 180) < tol
def test_asc_mc_match_reference():
asc = H.compute_asc(RAMC, EPS, LAT)
mc = H.compute_mc(RAMC, EPS)
assert _near(asc, 112.18) # Cancer 22°10' (astro.com)
assert _near(mc, 352.59) # Pisces 22°35'
def test_whole_sign_starts_on_sign_boundary():
cusps = H.cusps(112.18, 352.59, H.WHOLE_SIGN)
assert cusps[0] == 90.0 # dom 1 = 0° Raka
assert cusps[1] == 120.0
def test_equal_cusps_are_30_apart_from_asc():
cusps = H.cusps(112.18, 352.59, H.EQUAL)
assert abs(cusps[0] - 112.18) < 1e-9
assert abs(cusps[1] - 142.18) < 1e-9
def test_porphyry_angles_on_cusps():
cusps = H.cusps(112.18, 352.59, H.PORPHYRY)
assert abs(cusps[0] - 112.18) < 1e-9 # Asc = dom 1
assert abs(cusps[9] - 352.59) < 1e-9 # MC = dom 10
assert abs(cusps[6] - (112.18 + 180) % 360) < 1e-9 # Dsc = dom 7
def test_assign_house_whole_sign():
cusps = H.cusps(112.18, 352.59, H.WHOLE_SIGN) # dom 1 = Rak (90120°)
assert H.assign_house(100.0, cusps) == 1 # w Raku
assert H.assign_house(40.0, cusps) == 11 # Byk -> 11. dom
+71
View File
@@ -0,0 +1,71 @@
"""Lots / punkty arabskie (LOG-08).
Wyrocznie z notes3 (astro-seek, horoskop referencyjny 30.04.1984, urodzenie DZIENNE):
- Fortuna wprost w tabeli obiektów: Cancer 12°35'24" = 102.5900°
- Ducha (Spirit) potwierdza jego antyscja: Taurus 28°14' -> Spirit = 180 58.2333
"""
import pytest
from app.engine.formats import sign_index
from app.engine.lots import LOT_DEFS, compute_lots
# natalne długości horoskopu referencyjnego
NATAL = {"Asc": 112.1786, "Sun": 40.1392, "Moon": 30.5514, "Mercury": 27.3839,
"Venus": 27.6769, "Mars": 234.5411, "Jupiter": 282.9617, "Saturn": 223.3108}
FORTUNE_REF = 102.5900 # Cancer 12°35'24"
SPIRIT_REF = 180.0 - 58.2333 # z antyscji Taurus 28°14'
def _by_name(lots):
return {lot["name"]: lot["longitude"] for lot in lots}
def _arcmin(a, b):
return abs(((a - b + 180.0) % 360.0) - 180.0) * 60.0
def test_fortune_matches_astroseek():
lots = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=True))
assert _arcmin(lots["Fortune"], FORTUNE_REF) < 2.0
assert sign_index(lots["Fortune"]) == 3 # Cancer
def test_spirit_matches_antiscia_reference():
lots = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=True))
assert _arcmin(lots["Spirit"], SPIRIT_REF) < 2.0
def test_fortune_and_spirit_reverse_at_night():
day = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=True))
night = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=False))
# nocą formuła się odwraca: Fortuna nocna = Duch dzienny (i odwrotnie)
assert _arcmin(night["Fortune"], day["Spirit"]) < 0.01
assert _arcmin(night["Spirit"], day["Fortune"]) < 0.01
def test_all_seven_hermetic_lots_present():
lots = compute_lots(NATAL, is_day=True)
assert [lot["name"] for lot in lots] == [d[0] for d in LOT_DEFS]
assert len(lots) == 7
def test_derived_lots_use_fortune_and_spirit():
lots = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=True))
# Necessity = Asc + Fortune Mercury
expected = (NATAL["Asc"] + lots["Fortune"] - NATAL["Mercury"]) % 360.0
assert _arcmin(lots["Necessity"], expected) < 0.01
# Eros = Asc + Venus Spirit
expected_eros = (NATAL["Asc"] + NATAL["Venus"] - lots["Spirit"]) % 360.0
assert _arcmin(lots["Eros"], expected_eros) < 0.01
def test_by_sign_method_lands_on_sign_start():
lots = compute_lots(NATAL, is_day=True, method="sign")
for lot in lots:
assert lot["longitude"] % 30.0 == 0.0 # 0° wyliczonego znaku
def test_unknown_method_rejected():
with pytest.raises(ValueError):
compute_lots(NATAL, is_day=True, method="bzdura")
+50
View File
@@ -0,0 +1,50 @@
"""Testy punktów wirtualnych (LOG-02): mean Node, mean Lilith.
Referencje dla 30.04.1984 07:35 UT:
- astro-seek (notes3): North Node (M) = Gem 8°09'24" = 68.1567°
- wyrocznia swisseph (MEAN_NODE / MEAN_APOG, tryb Moshiera):
NN = 68.1569°, Lilith = 345.6840°
"""
import pytest
from app.engine.formats import norm360
def _delta_arcmin(a: float, b: float) -> float:
return abs(((a - b + 180.0) % 360.0) - 180.0) * 60.0
@pytest.fixture(scope="module")
def by_name(own_engine, reference_moment):
return {p.name: p for p in own_engine.positions(reference_moment)}
def test_mean_node_matches_references(by_name):
nn = by_name["North Node"]
assert _delta_arcmin(nn.longitude, 68.1567) < 2.0 # astro-seek
assert _delta_arcmin(nn.longitude, 68.1569) < 2.0 # swisseph
assert nn.sign == "Gemini"
def test_nodes_always_retrograde_and_opposed(by_name):
nn, sn = by_name["North Node"], by_name["South Node"]
assert nn.retrograde and sn.retrograde # mean node zawsze Rx
assert _delta_arcmin(sn.longitude, norm360(nn.longitude + 180.0)) < 0.01
assert abs(nn.speed - sn.speed) < 1e-9 # ta sama prędkość
def test_mean_lilith_matches_swisseph(by_name):
li = by_name["Lilith"]
assert _delta_arcmin(li.longitude, 345.6840) < 3.0 # wyrocznia swisseph
assert li.sign == "Pisces"
assert li.speed > 0 and not li.retrograde # mean Lilith zawsze direct
def test_points_join_houses_and_chart(own_engine, reference_moment):
from app.engine.chart import build_chart
chart = build_chart(own_engine, reference_moment)
by = {p["name"]: p for p in chart["positions"]}
# NN w Gem -> 12. dom Whole Sign (Asc w Raku); zgodnie z tabelą astro-seek w notes3
assert by["North Node"]["house"] == 12
assert by["Lilith"]["house"] == 9 # Pis -> 9. dom
+46
View File
@@ -0,0 +1,46 @@
"""Profekcje (LOG-10) — walidacja względem tabeli astro-seek z notes3."""
import datetime as dt
from app.engine.profections import DOMICILE_RULERS, age_at, profected_sign, profection_rows
BIRTH = dt.datetime(1984, 4, 30, 7, 35, tzinfo=dt.timezone.utc)
NATAL = {"Asc": 112.18, "MC": 352.59, "Sun": 40.14, "Moon": 30.55}
# wiek -> (profektowany Asc, Władca Roku) — tabela referencyjna notes3
REFERENCE = {
0: ("Cancer", "Moon"), 1: ("Leo", "Sun"), 2: ("Virgo", "Mercury"),
3: ("Libra", "Venus"), 4: ("Scorpio", "Mars"), 5: ("Sagittarius", "Jupiter"),
6: ("Capricorn", "Saturn"), 7: ("Aquarius", "Saturn"), 8: ("Pisces", "Jupiter"),
9: ("Aries", "Mars"), 10: ("Taurus", "Venus"), 11: ("Gemini", "Mercury"),
12: ("Cancer", "Moon"), 40: ("Scorpio", "Mars"), 41: ("Sagittarius", "Jupiter"),
42: ("Capricorn", "Saturn"),
}
def test_profections_match_astroseek_table():
rows = {r["age"]: r for r in profection_rows(NATAL, BIRTH, 0, 43)}
for age, (asc, lord) in REFERENCE.items():
assert rows[age]["profected_asc"] == asc, f"wiek {age}"
assert rows[age]["lord_of_year"] == lord, f"wiek {age}"
def test_profected_secondary_points_match_reference():
rows = {r["age"]: r for r in profection_rows(NATAL, BIRTH, 0, 3)}
# notes3: wiek 0 -> MC Pis, Sun Tau, Moon Tau; wiek 1 -> MC Ari, Sun Gem
assert rows[0]["MC"] == "Pisces" and rows[0]["Sun"] == "Taurus"
assert rows[1]["MC"] == "Aries" and rows[1]["Sun"] == "Gemini"
def test_from_dates_are_birthdays():
rows = profection_rows(NATAL, BIRTH, 40, 3)
assert [r["from"] for r in rows] == ["2024-04-30", "2025-04-30", "2026-04-30"]
def test_age_at_boundaries():
assert age_at(BIRTH, dt.datetime(2026, 4, 29, tzinfo=dt.timezone.utc)) == 41
assert age_at(BIRTH, dt.datetime(2026, 4, 30, tzinfo=dt.timezone.utc)) == 42
def test_rulers_cover_all_signs():
assert len(DOMICILE_RULERS) == 12
assert profected_sign(112.18, 12) == "Cancer" # pełny cykl wraca
+40
View File
@@ -0,0 +1,40 @@
"""Solar / Lunar Return (LOG-12) — samospójność i sensowność dat."""
import datetime as dt
import pytest
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.returns import find_return
def _lon(engine, body, when):
return engine.positions(ChartMoment(when_utc=when), [body])[0].longitude
def _delta_arcmin(a, b):
return abs(((a - b + 180.0) % 360.0) - 180.0) * 60.0
def test_solar_return_hits_natal_sun(own_engine, reference_moment):
natal_sun = _lon(own_engine, "Sun", reference_moment.when_utc)
# solariusz na 42. urodziny (2026)
hit = find_return(own_engine, "solar", reference_moment,
dt.datetime(2026, 4, 30, tzinfo=dt.timezone.utc))
assert hit is not None
assert _delta_arcmin(_lon(own_engine, "Sun", hit), natal_sun) < 0.5
assert hit.month == 4 and hit.year == 2026 # w okolicy urodzin
def test_lunar_return_hits_natal_moon(own_engine, reference_moment):
natal_moon = _lon(own_engine, "Moon", reference_moment.when_utc)
hit = find_return(own_engine, "lunar", reference_moment,
dt.datetime(1984, 5, 27, tzinfo=dt.timezone.utc))
assert hit is not None
assert _delta_arcmin(_lon(own_engine, "Moon", hit), natal_moon) < 2.0
def test_solar_return_near_birth_is_close_to_birth(own_engine, reference_moment):
# powrót szukany wokół samych urodzin = ~moment urodzenia
hit = find_return(own_engine, "solar", reference_moment, reference_moment.when_utc)
assert hit is not None
assert abs(hit - reference_moment.when_utc) < dt.timedelta(days=1)
+20
View File
@@ -0,0 +1,20 @@
"""Testy punktacji siły faset (LOG-21)."""
from app.scoring import score_facet
def test_sign_and_house_base():
assert score_facet({"type": "sign"}) == 5.0
assert score_facet({"type": "house"}) == 5.0
def test_tighter_aspect_scores_higher():
tight = score_facet({"type": "aspect", "aspect": "conjunction", "orb": 0.0, "allowed": 10.0})
loose = score_facet({"type": "aspect", "aspect": "conjunction", "orb": 9.0, "allowed": 10.0})
assert tight > loose
assert tight == 12.0 # 6.0 * 1.0 * (1 + 1)
def test_conjunction_beats_sextile_at_same_orb():
conj = score_facet({"type": "aspect", "aspect": "conjunction", "orb": 2.0, "allowed": 10.0})
sext = score_facet({"type": "aspect", "aspect": "sextile", "orb": 2.0, "allowed": 10.0})
assert conj > sext
@@ -0,0 +1,93 @@
"""Testy mostu obliczenia → sygnifikatory → wyszukiwanie (bez efemeryd/HTTP)."""
from app.engine.models import DEFAULT_OBJECTS
from app.significators import PLANET_ABBR, _ordinal, build_report
class FakeData:
def __init__(self, rows_by_value: dict) -> None:
self.rows_by_value = rows_by_value
def search(self, key, value, exact, limit, fields=None) -> dict:
rows = self.rows_by_value.get(value, [])
return {"provider": "fake", "total": len(rows), "rows": rows}
def test_sign_and_house_facets():
positions = [{"name": "Sun", "sign": "Taurus", "direction": "D", "house": 11}]
data = FakeData({"[Su": [
{"significator": "[Su in [Tau", "actioneffect": "efekt znak"}, # faseta znak
{"significator": "[Su in 11th H.", "actioneffect": "efekt dom"}, # faseta dom
{"significator": "[Su in [Vir", "actioneffect": "inny"}, # żadna
{"significator": "[Su in [Tau", "actioneffect": "nan"}, # szum
]})
item = build_report(positions, data)["objects"][0]
assert item["object"] == "Sun" and item["house"] == 11
facets = {f["type"]: f for f in item["facets"]}
assert facets["sign"]["count"] == 1
assert facets["sign"]["samples"][0]["effect"] == "efekt znak"
assert facets["sign"]["samples"][0]["expanded"] == "Sun in Taurus" # rozwinięcie skrótu
assert facets["house"]["count"] == 1
assert facets["house"]["token"] == "11th H."
assert facets["house"]["samples"][0]["effect"] == "efekt dom"
def test_no_house_facet_when_house_missing():
positions = [{"name": "Mars", "sign": "Scorpio", "direction": "Rx"}]
data = FakeData({"[Ma": [{"significator": "[Ma in [Sco", "actioneffect": "eff"}]})
types = [f["type"] for f in build_report(positions, data)["objects"][0]["facets"]]
assert "sign" in types and "house" not in types
def test_dedup_by_significator_and_effect():
positions = [{"name": "Moon", "sign": "Taurus", "direction": "D", "house": 11}]
data = FakeData({"[Mo": [
{"significator": "[Mo in 11th H.", "actioneffect": "efekt"},
{"significator": "[Mo in 11th H.", "actioneffect": "efekt"}, # duplikat (sig+opis)
{"significator": "[Mo in 11th H.", "actioneffect": "inny efekt"}, # ten sam sig, inny opis
]})
facets = {f["type"]: f for f in build_report(positions, data)["objects"][0]["facets"]}
assert facets["house"]["count"] == 2 # duplikat odsiany, różny opis zostaje
def test_aspect_facet():
positions = [
{"name": "Sun", "sign": "Taurus", "direction": "D", "house": 11},
{"name": "Moon", "sign": "Taurus", "direction": "D", "house": 11},
]
aspects = [{"obj1": "Sun", "obj2": "Moon", "aspect": "conjunction", "orb": 2.0}]
data = FakeData({"[Su": [{"significator": "[Su [conj [Mo", "actioneffect": "złączeni"}]})
sun = build_report(positions, data, aspects=aspects)["objects"][0]
asp = [f for f in sun["facets"] if f["type"] == "aspect"]
assert asp and asp[0]["count"] == 1 and "Moon" in asp[0]["label"]
def test_grouping_by_effect():
positions = [{"name": "Mars", "sign": "Scorpio", "direction": "Rx", "house": 5}]
data = FakeData({"[Ma": [
{"significator": "[Ma in 5th H.", "actioneffect": "miscarriage"},
{"significator": "[Sa in 5th H.", "actioneffect": "miscarriage"}, # inny sig, ten sam opis
{"significator": "[Ma in 5th H.", "actioneffect": "fever"},
]})
house = [f for f in build_report(positions, data, group=True)["objects"][0]["facets"]
if f["type"] == "house"][0]
groups = {g["effect"]: g for g in house["groups"]}
assert groups["miscarriage"]["count"] == 2
assert len(groups["miscarriage"]["significators"]) == 2
assert "score" in house
def test_facets_carry_score():
positions = [{"name": "Sun", "sign": "Taurus", "direction": "D", "house": 11}]
data = FakeData({"[Su": [{"significator": "[Su in [Tau", "actioneffect": "e"}]})
facets = build_report(positions, data)["objects"][0]["facets"]
assert all("score" in f for f in facets)
def test_ordinal():
assert _ordinal(1) == "1st" and _ordinal(2) == "2nd" and _ordinal(3) == "3rd"
assert _ordinal(4) == "4th" and _ordinal(11) == "11th" and _ordinal(12) == "12th"
def test_planet_abbr_covers_all_default_objects():
for o in DEFAULT_OBJECTS:
assert o in PLANET_ABBR
@@ -0,0 +1,44 @@
"""Walidacja silnika własnego względem wyroczni (LOG-01 + LOG-25).
Porównujemy pozycje policzone Skyfieldem ze znanymi wartościami Swiss Ephemeris
(astro.com) dla horoskopu referencyjnego. To dokładnie mechanizm LOG-25 tyle
że wyrocznią tu zapisane wcześniej wartości referencyjne zamiast żywej usługi
swisseph. Tolerancja 2' (120") z zapasem na różnicę barycentrum/centrum planety.
"""
from app.engine.compare import compare_positions
from app.engine.models import ObjectPosition
# obiekt -> (długość absolutna w stopniach, retrogradacja) — Swiss Ephemeris / astro.com
REFERENCE = {
"Sun": (40.139167, False), # Tau 10°08'21"
"Moon": (30.551389, False), # Tau 0°33'05"
"Mercury": (27.383889, True), # Ari 27°23'02" Rx
"Venus": (27.676944, False), # Ari 27°40'37"
"Mars": (234.541111, True), # Sco 24°32'28" Rx
"Jupiter": (282.961667, True), # Cap 12°57'42" Rx
"Saturn": (223.310833, True), # Sco 13°18'39" Rx
"Uranus": (252.813333, True), # Sag 12°48'48" Rx
"Neptune": (271.220833, True), # Cap 1°13'15" Rx
"Pluto": (210.478889, True), # Sco 0°28'44" Rx
}
TOLERANCE_ARCSEC = 120.0
def _reference_positions():
return [
ObjectPosition(name, lon, 0.0, (-1.0 if retro else 1.0), retro)
for name, (lon, retro) in REFERENCE.items()
]
def test_positions_match_swisseph_reference(own_engine, reference_moment):
got = own_engine.positions(reference_moment)
report = compare_positions(got, _reference_positions(), lon_tol_arcsec=TOLERANCE_ARCSEC)
assert report.ok, report.summary()
def test_retrograde_flags_match(own_engine, reference_moment):
got = {p.name: p for p in own_engine.positions(reference_moment)}
for name, (_lon, retro) in REFERENCE.items():
assert got[name].retrograde == retro, f"{name}: kierunek niezgodny"
+55
View File
@@ -0,0 +1,55 @@
"""Testy wykrywania stacji (LOG-03).
Fakt historyczny: Mars w horoskopie referencyjnym (30.04.1984) jest w środku
retrogradacji stacja SR ~5.04.1984 (ok. 25 dni wstecz), stacja SD ~19.06.1984
(ok. 50 dni w przód). Testy sprawdzają strukturę, klasyfikację SD/SR, przedziały
dat i samospójność (prędkość w znalezionym momencie ~0).
"""
import datetime as dt
import pytest
from app.engine.models import ChartMoment
from app.engine.stations import STATION_SOON_DAYS, find_stations
@pytest.fixture(scope="module")
def mars_stations(own_engine, reference_moment):
return find_stations(own_engine, reference_moment, "Mars")
def test_no_stations_for_sun_moon_and_points(own_engine, reference_moment):
for name in ("Sun", "Moon", "North Node", "South Node", "Lilith"):
assert find_stations(own_engine, reference_moment, name) is None
def test_mars_prev_is_sr_next_is_sd(mars_stations):
assert mars_stations["prev"]["type"] == "SR" # wszedł w retrogradację
assert mars_stations["next"]["type"] == "SD" # wróci do ruchu prostego
def test_mars_station_windows_match_history(mars_stations):
# SR ~5.04.1984 -> ok. -25 dni; SD ~19/20.06.1984 -> ok. +50 dni
assert -35 < mars_stations["prev"]["days"] < -15
assert 40 < mars_stations["next"]["days"] < 60
assert mars_stations["prev"]["date"].startswith("1984-04")
assert mars_stations["next"]["date"].startswith("1984-06")
def test_station_speed_is_near_zero(own_engine, reference_moment, mars_stations):
"""Samospójność: w znalezionym momencie stacji prędkość Marsa ~0."""
for key in ("prev", "next"):
when = dt.datetime.strptime(mars_stations[key]["date"], "%Y-%m-%d %H:%M").replace(
tzinfo=dt.timezone.utc
)
m = ChartMoment(when_utc=when, lat=reference_moment.lat, lon=reference_moment.lon)
speed = own_engine.positions(m, ["Mars"])[0].speed
assert abs(speed) < 0.01, f"{key}: speed={speed}"
def test_station_soon_flag_consistent(mars_stations):
expected = any(
abs(mars_stations[k]["days"]) < STATION_SOON_DAYS
for k in ("prev", "next") if k in mars_stations
)
assert mars_stations["station_soon"] == expected
+71
View File
@@ -0,0 +1,71 @@
"""Zbiorcza oś czasu z technik (LOG-14)."""
import datetime as dt
from app.engine.timeline import (
NAIBOD_KEY,
build_timeline,
profection_events,
solar_arc_directions,
)
BIRTH = dt.datetime(1984, 4, 30, 7, 35, tzinfo=dt.timezone.utc)
# natalne długości (z horoskopu referencyjnego)
NATAL = {
"Asc": 112.18, "MC": 352.59, "Sun": 40.14, "Moon": 30.55, "Mercury": 27.38,
"Venus": 27.68, "Mars": 234.54, "Jupiter": 282.96, "Saturn": 223.31,
"Uranus": 252.81, "Neptune": 271.22, "Pluto": 210.48,
}
def _win(y0, y1):
return (dt.datetime(y0, 1, 1, tzinfo=dt.timezone.utc),
dt.datetime(y1, 12, 31, tzinfo=dt.timezone.utc))
def test_profection_events_in_window():
lo, hi = _win(2024, 2026)
rows = profection_events(NATAL["Asc"], BIRTH, lo, hi)
# rok profekcyjny wiek 42 zaczyna się 30.04.2026 -> Asc Capricorn
ages = [r["significator"] for r in rows]
assert any("Asc Capricorn" in a and "wiek 42" in a for a in ages)
def test_solar_arc_exact_matches_arc_over_key():
lo, hi = _win(2020, 2030)
rows = solar_arc_directions(NATAL, BIRTH, lo, hi, key=NAIBOD_KEY)
assert rows, "brak dyrekcji w oknie"
# dla każdej dyrekcji: łuk = (wiek * klucz), a data = urodziny + wiek -> spójne
for r in rows[:5]:
exact = dt.date.fromisoformat(r["exact"])
age_years = (dt.datetime(exact.year, exact.month, exact.day, tzinfo=dt.timezone.utc)
- BIRTH).days / 365.2422
assert 36 <= age_years <= 47 # okno 2020-2030 = wiek ~36-46
assert r["technique"] == "solar_arc" and "dyr." in r["significator"]
def test_directed_sun_conjunct_natal_mc_date():
# Sun natal 40.14 -> MC natal 352.59: łuk koniunkcji = (352.59-40.14)%360 = 312.45
# to > lifespan przy Naibod (~317 lat) -> NIE powinno być w oknie życia
lo, hi = _win(1984, 2084)
rows = solar_arc_directions(NATAL, BIRTH, lo, hi)
sun_mc = [r for r in rows if r["significator"] == "dyr. Sun koniunkcja MC"]
assert not sun_mc # łuk 312° = poza życiem
def test_build_timeline_sorted_and_merged():
events = build_timeline(_FakeEngine(), _FakeNatal(), NATAL,
"2025-01-01", "2027-01-01",
techniques=["profection", "solar_arc"])
assert events
dates = [e["exact"] for e in events]
assert dates == sorted(dates) # posortowane po dacie dokładnej
techs = {e["technique"] for e in events}
assert "profection" in techs and "solar_arc" in techs
class _FakeNatal:
when_utc = BIRTH
class _FakeEngine:
"""Silnik-atrapa — build_timeline z solar_return by go użył, tu go pomijamy."""
@@ -0,0 +1,46 @@
"""Spięcie osi czasu z bazą interpretacji (LOG-14 → 1B→2B)."""
from app.significators import _event_tokens, interpret_events
class FakeData:
def __init__(self, rows_by_value):
self.rows_by_value = rows_by_value
def search(self, key, value, exact, limit, fields=None):
rows = self.rows_by_value.get(value, [])
return {"provider": "fake", "total": len(rows), "rows": rows}
def test_event_tokens_solar_arc():
ev = {"technique": "solar_arc", "directed": "Venus", "aspect": "conjunction", "target": "North Node"}
assert _event_tokens(ev) == ["[Ve", "[conj", "[NN"]
def test_event_tokens_solar_arc_to_angle_has_no_target_token():
ev = {"technique": "solar_arc", "directed": "Sun", "aspect": "square", "target": "MC"}
assert _event_tokens(ev) == ["[Su", "[sq"] # MC nie ma tokenu planety
def test_event_tokens_profection():
ev = {"technique": "profection", "lord": "Saturn", "sign": "Capricorn"}
assert _event_tokens(ev) == ["[Sa", "[Cap"]
def test_solar_return_has_no_tokens():
assert _event_tokens({"technique": "solar_return"}) == []
def test_interpret_attaches_matches_with_all_tokens():
events = [
{"technique": "solar_arc", "directed": "Venus", "aspect": "conjunction", "target": "North Node"},
{"technique": "solar_return"},
]
data = FakeData({"[Ve": [
{"significator": "[Ve [conj [NN", "actioneffect": "spotkanie losowe"}, # wszystkie tokeny
{"significator": "[Ve [conj [Mo", "actioneffect": "inny"}, # brak [NN
{"significator": "[Ve [conj [NN", "actioneffect": "spotkanie losowe"}, # duplikat
]})
interpret_events(events, data)
assert events[0]["interpretations_count"] == 1 # duplikat odsiany, tylko z [NN
assert events[0]["interpretations"][0]["expanded"] == "Venus conjunction North Node"
assert "interpretations" not in events[1] # solar_return pominięty
@@ -24,11 +24,49 @@ class LogicClient:
return r.json()
def positions(
self, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float, objects: list[str] | None = None
self,
when_utc_iso: str,
lat: float,
lon: float,
objects: list[str] | None = None,
house_system: str = "whole_sign",
stations: bool = False,
) -> dict[str, Any]:
"""Pozycje obiektów dla danego momentu — woła logic /chart/positions."""
payload = {"when_utc": when_utc_iso, "lat": lat, "lon": lon, "objects": objects}
with httpx.Client(timeout=settings.http_timeout) as client:
"""Pełny horoskop dla danego momentu — woła logic /chart/positions."""
payload = {
"when_utc": when_utc_iso,
"lat": lat,
"lon": lon,
"objects": objects,
"house_system": house_system,
"stations": stations,
}
# stacje wymagają root-findów — dłuższy timeout
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0) if stations else settings.http_timeout) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/positions", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
def report(
self, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float, limit: int = 5000, group: bool = False
) -> dict[str, Any]:
"""Sygnifikatory z obliczeń szukane w bazie — woła logic /chart/report."""
payload = {"when_utc": when_utc_iso, "lat": lat, "lon": lon, "limit": limit, "group": group}
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 30.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/report", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
def timeline(
self, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float,
from_date: str, to_date: str, interpret: bool = True,
) -> dict[str, Any]:
"""Oś czasu z technik (+interpretacje z bazy) — woła logic /chart/timeline."""
payload = {
"when_utc": when_utc_iso, "lat": lat, "lon": lon,
"from_date": from_date, "to_date": to_date, "interpret": interpret,
}
with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0)) as client:
r = client.post(f"{self.base_url}/chart/timeline", json=payload)
r.raise_for_status()
return r.json()
+72 -2
View File
@@ -59,13 +59,19 @@ def chart_compute(
tz_offset: float = Form(0.0),
lat: float = Form(0.0),
lon: float = Form(0.0),
house_system: str = Form("whole_sign"),
stations: bool = Form(False),
):
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset, "lat": lat, "lon": lon}
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset,
"lat": lat, "lon": lon, "house_system": house_system, "stations": stations}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
try:
iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
ctx["moment"] = label
ctx["result"] = logic.positions(when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon)
ctx["result"] = logic.positions(
when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
house_system=house_system, stations=stations,
)
except (httpx.HTTPError,) as e:
ctx["error"] = _logic_error(e)
except ValueError as e:
@@ -96,6 +102,70 @@ def significators_search(
return templates.TemplateResponse(request, "significators.html", ctx)
# ---------------- Interpretacje (wynik obliczeń szukany w bazie) ----------------
@app.get("/interpret", response_class=HTMLResponse)
def interpret_form(request: Request):
return templates.TemplateResponse(request, "interpret.html", {"result": None, "form": {}})
@app.post("/interpret", response_class=HTMLResponse)
def interpret_run(
request: Request,
date: str = Form(...),
time: str = Form(...),
tz_offset: float = Form(0.0),
lat: float = Form(0.0),
lon: float = Form(0.0),
group: bool = Form(False),
):
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset,
"lat": lat, "lon": lon, "group": group}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
try:
iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
ctx["moment"] = label
ctx["result"] = logic.report(when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, group=group)
except httpx.HTTPError as e:
ctx["error"] = _logic_error(e)
except ValueError as e:
ctx["error"] = f"Niepoprawne dane wejściowe: {e}"
return templates.TemplateResponse(request, "interpret.html", ctx)
# ---------------- Kalendarz (oś czasu z technik + interpretacje) ----------------
@app.get("/timeline", response_class=HTMLResponse)
def timeline_form(request: Request):
return templates.TemplateResponse(request, "timeline.html", {"result": None, "form": {}})
@app.post("/timeline", response_class=HTMLResponse)
def timeline_run(
request: Request,
date: str = Form(...),
time: str = Form(...),
tz_offset: float = Form(0.0),
lat: float = Form(0.0),
lon: float = Form(0.0),
from_date: str = Form(...),
to_date: str = Form(...),
):
form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset, "lat": lat, "lon": lon,
"from_date": from_date, "to_date": to_date}
ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
try:
iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
ctx["moment"] = label
ctx["result"] = logic.timeline(
when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
from_date=from_date, to_date=to_date, interpret=True,
)
except httpx.HTTPError as e:
ctx["error"] = _logic_error(e)
except ValueError as e:
ctx["error"] = f"Niepoprawne dane wejściowe: {e}"
return templates.TemplateResponse(request, "timeline.html", ctx)
@app.get("/health")
def health() -> dict:
return {"status": "ok", "layer": "presentation"}
+43
View File
@@ -0,0 +1,43 @@
// „Tu i teraz": uzupełnia datę/godzinę/strefę z przeglądarki oraz — jeśli to
// możliwe — lokalizację (lat/lon).
//
// UWAGA: geolokalizacja przeglądarki działa tylko w "secure context"
// (https:// lub localhost). Na http://<ip> przeglądarka NIE pyta o zgodę,
// tylko po cichu odmawia — dlatego pokazujemy jawny komunikat w #geoNote.
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function () {
const btn = document.getElementById('nowBtn');
if (!btn) return;
const note = document.getElementById('geoNote');
const say = msg => { if (note) note.textContent = msg; };
btn.addEventListener('click', function () {
const d = new Date();
const pad = n => String(n).padStart(2, '0');
document.querySelector('input[name=date]').value =
d.getFullYear() + '-' + pad(d.getMonth() + 1) + '-' + pad(d.getDate());
document.querySelector('input[name=time]').value = pad(d.getHours()) + ':' + pad(d.getMinutes());
document.querySelector('input[name=tz_offset]').value = (-d.getTimezoneOffset() / 60);
if (!('geolocation' in navigator)) {
say('Ta przeglądarka nie udostępnia geolokalizacji — wpisz lat/lon ręcznie.');
return;
}
if (!window.isSecureContext) {
say('Lokalizacja z przeglądarki wymaga HTTPS lub localhost (otwarto przez http://) — wpisz lat/lon ręcznie.');
return;
}
say('Pobieram lokalizację…');
navigator.geolocation.getCurrentPosition(
function (pos) {
document.querySelector('input[name=lat]').value = pos.coords.latitude.toFixed(4);
document.querySelector('input[name=lon]').value = pos.coords.longitude.toFixed(4);
say('Lokalizacja pobrana ✓');
},
function (err) {
say('Nie udało się pobrać lokalizacji: ' + (err && err.message ? err.message : 'odmowa dostępu'));
},
{ timeout: 8000 }
);
});
});
@@ -50,3 +50,17 @@ table { width: 100%; border-collapse: collapse; margin-top: .5rem; background: v
th, td { text-align: left; padding: .6rem .8rem; border-bottom: 1px solid var(--line); }
th { color: var(--accent); font-size: .8rem; text-transform: uppercase; letter-spacing: .5px; }
tr:last-child td { border-bottom: none; }
.muted { color: var(--muted); }
.small { font-size: .85rem; }
.nowrap { white-space: nowrap; }
.sig-item { margin-top: 1.25rem; }
.sig-head { padding: .5rem 0; }
.samples { margin-top: .3rem; }
.samples td { font-size: .92rem; vertical-align: top; }
.samples td.nowrap { color: var(--accent); padding-right: 1rem; }
.facet { margin: .4rem 0 .6rem 1rem; }
.facet-head { color: var(--ink); font-size: .9rem; }
.badge { display: inline-block; font-size: .72rem; padding: .05rem .4rem; border-radius: 6px;
background: #2a2d4a; color: var(--accent); margin-left: .3rem; }
.samples td.sig { color: var(--accent); padding-right: 1rem; cursor: help; }
@@ -12,6 +12,8 @@
<h1>astrololo</h1>
<nav>
<a href="/" class="{% block nav_chart %}{% endblock %}">Horoskop</a>
<a href="/interpret" class="{% block nav_interp %}{% endblock %}">Interpretacje</a>
<a href="/timeline" class="{% block nav_timeline %}{% endblock %}">Kalendarz</a>
<a href="/significators" class="{% block nav_sig %}{% endblock %}">Sygnifikatory</a>
</nav>
</header>
+95 -26
View File
@@ -3,7 +3,7 @@
{% block nav_chart %}active{% endblock %}
{% block content %}
<p class="sub">Wpisz podstawowe dane momentu — program policzy pozycje obiektów (silnik efemeryd warstwy logicznej).</p>
<p class="sub">Wpisz dane momentu i miejsca — program policzy pozycje obiektów, osie i domy (silnik efemeryd warstwy logicznej).</p>
<form method="post" action="/">
<div class="grid">
@@ -17,20 +17,30 @@
<input type="number" name="tz_offset" step="0.25" value="{{ form.tz_offset if form.tz_offset is not none else 0 }}">
</label>
</div>
<details class="loc">
<summary>Lokalizacja (opcjonalnie — przyda się później do osi i domów)</summary>
<div class="grid">
<label>Szerokość (lat)
<input type="number" name="lat" step="0.0001" value="{{ form.lat if form.lat is not none else 0 }}">
</label>
<label>Długość (lon, + na wschód)
<input type="number" name="lon" step="0.0001" value="{{ form.lon if form.lon is not none else 0 }}">
</label>
</div>
</details>
<div class="grid">
<label>Szerokość (lat, + N)
<input type="number" name="lat" step="0.0001" value="{{ form.lat if form.lat is not none else 0 }}">
</label>
<label>Długość (lon, + E)
<input type="number" name="lon" step="0.0001" value="{{ form.lon if form.lon is not none else 0 }}">
</label>
<label>System domów
<select name="house_system">
{% set hs = form.house_system or 'whole_sign' %}
<option value="whole_sign" {{ 'selected' if hs == 'whole_sign' else '' }}>Whole Sign</option>
<option value="equal" {{ 'selected' if hs == 'equal' else '' }}>Equal</option>
<option value="porphyry" {{ 'selected' if hs == 'porphyry' else '' }}>Porphyry</option>
</select>
</label>
</div>
<div class="opts">
<label><input type="checkbox" name="stations" value="true" {{ 'checked' if form.stations else '' }}>
licz stacje planet (wolniejsze)</label>
</div>
<div class="actions">
<button type="button" id="nowBtn" class="ghost">Tu i teraz</button>
<button type="submit">Policz pozycje</button>
<button type="submit">Policz horoskop</button>
<span id="geoNote" class="muted small"></span>
</div>
</form>
@@ -42,12 +52,26 @@
<div class="meta">
Silnik: <strong>{{ result.engine }}</strong> ·
obiektów: {{ result.positions | length }}
{% if result.house_system %}· domy: {{ result.house_system }}{% endif %}
{% if moment %}· moment: {{ moment }}{% endif %}
</div>
{% if result.angles %}
<table class="angles">
<thead><tr><th></th><th>Znak</th><th>W znaku</th></tr></thead>
<tbody>
{% for key in ["Asc", "MC", "Dsc", "IC"] %}
{% set a = result.angles[key] %}
<tr><td>{{ a.name }}</td><td>{{ a.sign }}</td><td class="mono">{{ a.in_sign }}</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% endif %}
<table>
<thead>
<tr>
<th>Obiekt</th><th>Znak</th><th>W znaku</th><th>Absolutna</th><th>Kier.</th><th>Prędkość °/d</th>
<th>Obiekt</th><th>Znak</th><th>W znaku</th><th>Dom</th><th>Kier.</th><th>Prędkość °/d</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
@@ -56,24 +80,69 @@
<td>{{ p.name }}</td>
<td>{{ p.sign }}</td>
<td class="mono">{{ p.in_sign }}</td>
<td class="mono">{{ p.absolute }}</td>
<td>{{ p.house if p.house is defined else '—' }}</td>
<td class="{{ 'retro' if p.direction == 'Rx' else '' }}">{{ p.direction }}</td>
<td class="mono">{{ '%+.4f' | format(p.speed) }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% if result.lots %}
<div class="meta">Lots hermetyczne ({{ result.lots | length }}) · sekta: <strong>{{ result.sect }}</strong></div>
<table class="angles">
<thead><tr><th>Lot</th><th>Znak</th><th>W znaku</th><th>Dom</th><th>Formuła</th></tr></thead>
<tbody>
{% for l in result.lots %}
<tr><td>{{ l.name }}</td><td>{{ l.sign }}</td><td class="mono">{{ l.in_sign }}</td><td>{{ l.house }}</td><td class="muted small">{{ l.formula }}</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% endif %}
{% set with_stations = result.positions | selectattr('stations', 'defined') | list %}
{% if with_stations %}
<div class="meta">Stacje planet (poprzednia / następna; <span class="badge">blisko</span> = mniej niż 7 dni)</div>
<table class="angles">
<thead><tr><th>Planeta</th><th>Poprzednia</th><th>Następna</th></tr></thead>
<tbody>
{% for p in with_stations %}
<tr>
<td>{{ p.name }}{% if p.stations.station_soon %} <span class="badge">blisko</span>{% endif %}</td>
<td class="mono">{% if p.stations.prev %}{{ p.stations.prev.type }} · {{ p.stations.prev.date }} · {{ p.stations.prev.degree }} ({{ p.stations.prev.days }} d){% else %}—{% endif %}</td>
<td class="mono">{% if p.stations.next %}{{ p.stations.next.type }} · {{ p.stations.next.date }} · {{ p.stations.next.degree }} (+{{ p.stations.next.days }} d){% else %}—{% endif %}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% endif %}
{% if result.aspects %}
<div class="meta">Aspekty główne ({{ result.aspects | length }})</div>
<table class="angles">
<thead><tr><th>Obiekt 1</th><th>Aspekt</th><th>Obiekt 2</th><th>Orb</th><th title="A = aplikacyjny (dokładność nastąpi), S = separacyjny (już minęła)">A/S</th></tr></thead>
<tbody>
{% for a in result.aspects %}
<tr><td>{{ a.obj1 }}</td><td>{{ a.aspect }}</td><td>{{ a.obj2 }}</td><td class="mono">{{ '%.2f'|format(a.orb) }}°</td><td>{{ a['as'] if a['as'] is defined else '—' }}</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% endif %}
{% if result.cusps %}
<details class="loc">
<summary>Cusps domów ({{ result.house_system }})</summary>
<table>
<thead><tr><th>Dom</th><th>Znak</th><th>Cusp</th></tr></thead>
<tbody>
{% for c in result.cusps %}
<tr><td>{{ c.house }}</td><td>{{ c.sign }}</td><td class="mono">{{ c.in_sign }}</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
</details>
{% endif %}
{% endif %}
<script>
// „Tu i teraz": uzupełnia datę/godzinę bieżącą i offset lokalny przeglądarki.
document.getElementById('nowBtn').addEventListener('click', function () {
const d = new Date();
const pad = n => String(n).padStart(2, '0');
document.querySelector('input[name=date]').value =
d.getFullYear() + '-' + pad(d.getMonth() + 1) + '-' + pad(d.getDate());
document.querySelector('input[name=time]').value = pad(d.getHours()) + ':' + pad(d.getMinutes());
document.querySelector('input[name=tz_offset]').value = (-d.getTimezoneOffset() / 60);
});
</script>
<script src="/static/now.js"></script>
{% endblock %}
@@ -0,0 +1,87 @@
{% extends "base.html" %}
{% block title %}Interpretacje{% endblock %}
{% block nav_interp %}active{% endblock %}
{% block content %}
<p class="sub">Program policzy horoskop i wyszuka w bazie interpretacje pasujące do obliczeń (pierwsza wersja: planeta w swoim znaku).</p>
<form method="post" action="/interpret">
<div class="grid">
<label>Data
<input type="date" name="date" value="{{ form.date or '' }}" required>
</label>
<label>Godzina (lokalna)
<input type="time" name="time" value="{{ form.time or '' }}" required>
</label>
<label>Strefa (offset h)
<input type="number" name="tz_offset" step="0.25" value="{{ form.tz_offset if form.tz_offset is not none else 0 }}">
</label>
<label>Szerokość (lat)
<input type="number" name="lat" step="0.0001" value="{{ form.lat if form.lat is not none else 0 }}">
</label>
<label>Długość (lon)
<input type="number" name="lon" step="0.0001" value="{{ form.lon if form.lon is not none else 0 }}">
</label>
</div>
<div class="opts">
<label><input type="checkbox" name="group" value="true" {{ 'checked' if form.group else '' }}> grupuj identyczne opisy</label>
</div>
<div class="actions">
<button type="button" id="nowBtn" class="ghost">Tu i teraz</button>
<button type="submit">Szukaj interpretacji</button>
<span id="geoNote" class="muted small"></span>
</div>
</form>
{% if error %}<div class="error">{{ error }}</div>{% endif %}
{% if result %}
{% if result.data_error %}
<div class="error">{{ result.data_error }}</div>
{% endif %}
<div class="meta">
Silnik: <strong>{{ result.engine }}</strong>
{% if result.provider %}· baza: {{ result.provider }}{% endif %}
{% if moment %}· moment: {{ moment }}{% endif %}
</div>
{% for o in result.objects %}
<div class="sig-item">
<div class="sig-head">
<strong>{{ o.object }}</strong> w <strong>{{ o.sign }}</strong>{% if o.house %}, {{ o.house }}. dom{% endif %}
<span class="{{ 'retro' if o.direction == 'Rx' else '' }}">{{ o.direction }}</span>
<span class="muted small">(planeta {{ o.planet_token }}: {{ o.planet_total }} rekordów)</span>
</div>
{% for f in o.facets %}
<div class="facet">
<div class="facet-head">{{ f.label }} — <strong>{{ f.count }}</strong> dopasowań
<span class="badge" title="siła (LOG-21)">siła {{ f.score }}</span>
<span class="muted small">[{{ f.token }}]</span></div>
{% if f.groups %}
<table class="samples">
<tbody>
{% for g in f.groups %}
<tr>
<td>{{ g.effect }}{% if g.count > 1 %} <span class="badge">×{{ g.count }}</span>{% endif %}</td>
<td class="sig small">{{ g.significators | join('; ') }}</td>
</tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% elif f.samples %}
<table class="samples">
<tbody>
{% for s in f.samples %}
<tr><td class="sig nowrap" title="{{ s.significator }}">{{ s.expanded }}</td><td>{{ s.effect }}</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% endif %}
</div>
{% endfor %}
</div>
{% endfor %}
{% endif %}
<script src="/static/now.js"></script>
{% endblock %}
@@ -0,0 +1,77 @@
{% extends "base.html" %}
{% block title %}Kalendarz{% endblock %}
{% block nav_timeline %}active{% endblock %}
{% block content %}
<p class="sub">Zbiorcza oś czasu technik predykcyjnych (profekcje, solariusze, dyrekcje solar-arc) z interpretacjami z bazy dla dat.</p>
<form method="post" action="/timeline">
<div class="grid">
<label>Data urodzenia
<input type="date" name="date" value="{{ form.date or '' }}" required>
</label>
<label>Godzina (lokalna)
<input type="time" name="time" value="{{ form.time or '' }}" required>
</label>
<label>Strefa (offset h)
<input type="number" name="tz_offset" step="0.25" value="{{ form.tz_offset if form.tz_offset is not none else 0 }}">
</label>
<label>Szerokość (lat)
<input type="number" name="lat" step="0.0001" value="{{ form.lat if form.lat is not none else 0 }}">
</label>
<label>Długość (lon)
<input type="number" name="lon" step="0.0001" value="{{ form.lon if form.lon is not none else 0 }}">
</label>
</div>
<div class="grid">
<label>Zakres od
<input type="date" name="from_date" value="{{ form.from_date or '' }}" required>
</label>
<label>Zakres do
<input type="date" name="to_date" value="{{ form.to_date or '' }}" required>
</label>
</div>
<div class="actions">
<button type="button" id="nowBtn" class="ghost">Tu i teraz</button>
<button type="submit">Pokaż kalendarz</button>
<span id="geoNote" class="muted small"></span>
</div>
</form>
{% if error %}<div class="error">{{ error }}</div>{% endif %}
{% if result %}
{% if result.data_error %}<div class="error">{{ result.data_error }}</div>{% endif %}
<div class="meta">
Silnik: <strong>{{ result.engine }}</strong> ·
zdarzeń: {{ result.count }} · zakres {{ result.from }} → {{ result.to }}
</div>
{% for e in result.events %}
<div class="sig-item">
<div class="sig-head">
<span class="badge">{{ e.exact }}</span>
<span class="badge">{{ e.technique }}</span>
<strong>{{ e.significator }}</strong>
<span class="muted small">(okno {{ e.start }} → {{ e.end }})</span>
</div>
{% if e.interpretations %}
<table class="samples">
<tbody>
{% for s in e.interpretations %}
<tr><td class="sig nowrap" title="{{ s.significator }}">{{ s.expanded }}</td><td>{{ s.effect }}</td></tr>
{% endfor %}
</tbody>
</table>
{% if e.interpretations_count > e.interpretations | length %}
<div class="muted small">…i {{ e.interpretations_count - (e.interpretations | length) }} więcej</div>
{% endif %}
{% elif e.technique != 'solar_return' %}
<div class="muted small">brak dopasowań w bazie</div>
{% endif %}
</div>
{% endfor %}
{% endif %}
<script src="/static/now.js"></script>
{% endblock %}
View File