Тестовое задание в стеке:

FastApi

MongoDB

Входные данные для веб-приложения: Список полей со значениями в теле POST запроса.

Выходные данные: Имя наиболее подходящей данному списку полей формы, при отсутствии совпадений с известными формами произвести типизацию полей на лету и вернуть список полей с их типами.

Само задание:

Web-приложение для определения заполненных форм. По поводу сроков выполнения: тестовые задания принимаются до тех пор, пока открыта вакансия.

Результат лучше всего присылать ссылкой на репозиторий Github

В базе данных хранится список шаблонов форм.

Шаблон формы, это структура, которая задается уникальным набором полей, с указанием их типов.

Пример шаблона формы:

{
    "name": "Form template name",
    "field_name_1": "email",
    "field_name_2": "phone"
}

Всего должно поддерживаться четыре типа данных полей:

email

телефон

дата

текст

Все типы кроме текста должны поддерживать валидацию. Телефон передается в стандартном формате +7 xxx xxx xx xx, дата передается в формате DD.MM.YYYY или YYYY-MM-DD.

Имя шаблона формы задается в свободной форме, например MyForm или Order Form. Имена полей также задаются в свободной форме (желательно осмысленно), например user_name, order_date или lead_email.

На вход по урлу /get_form POST запросом передаются данные такого вида: f_name1=value1&f_name2=value2

В ответ нужно вернуть имя шаблона формы, если она была найдена. Чтобы найти подходящий шаблон нужно выбрать тот, поля которого совпали с полями в присланной форме. Совпадающими считаются поля, у которых совпали имя и тип значения. Полей в пришедшей форме может быть больше чем в шаблоне, в этом случае шаблон все равно будет считаться подходящим. Самое главное, чтобы все поля шаблона присутствовали в форме.

Если подходящей формы не нашлось, вернуть ответ в следующем формате

{
    f_name1: FIELD_TYPE,
    f_name2: FIELD_TYPE
}

где FIELD_TYPE это тип поля, выбранный на основе правил валидации, проверка правил должна производиться в следующем порядке дата, телефон, email, текст.

В качестве базы данных рекомендуем использовать tinyDB, вместе с исходниками задания должен поставляться файл с тестовой базой, содержащей шаблоны форм. Но если сможете поднять и использовать контейнер Docker с MongoDB - это будет отличное решение, однако оно может отнять у вас много времени и не является обязательным.

Если окружение приложения подразумевает что-то выходящее за рамки virtualenv, то все должно быть упаковано в Docker контейнеры или таким способом, чтобы не приходилось ставить дополнительные пакеты и утилиты на машине. Все необходимые действия для настройки и запуска приложения должны находится в файле README.

Версия Python остается на ваш выбор. Мы рекомендуем использовать версию 3.6 и выше.