feat(meituan-cps): 经纬度→城市离线反查 + rec/销量最高按城市过滤

- app/utils/geo.py: reverse_geocoder 单例(mode=1 单进程 KDTree),经纬度→最近聚居点
- app/utils/meituan_city.py: 坐标→美团 city_id(省份/城市名桥接 + 多级兜底 + lru_cache 量化)
- feed(rec) / top-sales: 按解析出的 city_id 过滤离线库;城市解析不出 / 老客户端不带坐标 → degraded
- top-sales 与 rec 一致置空库内距离(相对城市默认点,对用户无意义)
- main.py 启动预热 KDTree;pyproject 加 reverse_geocoder 依赖 + 分发 city_dict.txt
- 新增 geo / meituan_city 测试(56 例);scripts/load_meituan_coupon_tsv.py 灌样本到本地 SQLite
- .gitignore 忽略样本 TSV 与 .claude 本地设置

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app/utils/data/city_dict.txt

@@ -0,0 +1,360 @@
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+6ST5EX2JVXUCLR5GP5VEFSKN5M	成都市	四川省
+UWNFCMW3HYJRALQI2MJH6EM2O4	德阳市	四川省
+J5ZYU7XRV6CHSJAGOPQKS5YXNA	达州市	四川省
+KYJTF5S746T35RFBMR65BLGM6U	凉山彝族自治州	四川省
+RDUXR23XROLB4NGRVDDLXFXDSE	乐山市	四川省
+4TUBIBHMVESJUCGMTUSLJPHXWI	广元市	四川省
+AXQL57AO27NCHYMEOLRHAAKMTA	自贡市	四川省
+4RXX566RZORCXS6HLEX3DIICSM	花莲县	台湾
+BD5Y7SISWSSQGP3HTVPU6TXAH4	台东县	台湾
+I4DNWLECRYOJAZLGYQB7PBBJXQ	台中市	台湾
+GIZQIESFOMAEQSDQKOEQ5RTTPA	南投县	台湾
+MPM6M2C634FAW7KYG3KIHERDTU	彰化县	台湾
+NH2NK6JVOBBYYTK2G53ADWLX4Y	苗栗县	台湾
+DW2Q2R2UEEDNQA7IHBGYV423K4	新竹市	台湾
+FX5AOPFRPHGHHYZB4XNIPXLNNM	新北市	台湾
+UVNZNB6G4M35RV3IGRUN6OXMXE	屏东县	台湾
+MPB3M2YK24ZORO3EDCJ6UDWIGQ	基隆市	台湾
+EBHVITJPDHJEEMMZTM4TD4UVRU	台北市	台湾
+FQS4PZNCTQEX6I5F34Z2AGJUZM	高雄市	台湾
+WVOJ636Q7MGT6RMN6QYQ4SZWIE	嘉义市	台湾
+QRLER4EEMMKYGQLER2RWEQA74E	台南市	台湾
+K2LHF64R2P4OJ7MDHJ6J2NSTPE	桃园市	台湾
+BILG6LJIWUCTXZ6CDPXYAVM6XI	澎湖县	台湾
+3FYRA3O2HUMLIQAAJQCPX2TETE	宜兰县	台湾
+4MW6X22PAPVMHB6SBGF3RYS324	天津市	天津市
+YEYPP4SQOBXU5UCNDN7ORSR6DI	拉萨市	西藏自治区
+UNE6UPENGWQDOWGABDJEAQ2FEY	山南市	西藏自治区
+VDXKN2YCIUPOHBZKKQHPN6HJWE	林芝市	西藏自治区
+EAWIMNI77H72EYSOAYV3M76CB4	阿里地区	西藏自治区
+HCF6UHTXOOKIOA43AIJH3ARKXA	昌都市	西藏自治区
+Y47QI3KJY352QV3VOPXHM2IDWU	日喀则市	西藏自治区
+R4UWJX44GVAA54NFKHT4Y4ZC5A	那曲市	西藏自治区
+2D37GB5XUALJDXONWJIGXV3QXU	香港	香港特别行政区
+PA5W7Z255K3EGYA4LTA7BGLHRA	巴音郭楞蒙古自治州	新疆维吾尔自治区
+RJZOCU5ECQCOLCOCHJH2UNLQJM	哈密市	新疆维吾尔自治区
+RYK6AR3VDQJFXZLX3MHYFV5VAI	塔城地区	新疆维吾尔自治区
+MXUVGU5NPVTNINAKKPNLWUQ54Q	博尔塔拉蒙古自治州	新疆维吾尔自治区
+T5RKMSH5VIGRTHDZOKV2EIKPIM	伊犁哈萨克自治州	新疆维吾尔自治区
+NABMKFZPOUCZMS4TUVJSZ24DNA	克孜勒苏柯尔克孜自治州	新疆维吾尔自治区
+2YQBXWNFYVJX4NU6WXB5II6X34	昌吉回族自治州	新疆维吾尔自治区
+DBKCQCCQU2URQG2EP5ZNPKBETY	乌鲁木齐市	新疆维吾尔自治区
+DON6KYBCR2XJQOJQGOZTYV4RMM	阿克苏地区	新疆维吾尔自治区
+WKG47NEVYII5JISZJN7QSI2BDQ	克拉玛依市	新疆维吾尔自治区
+DWLK6D3OUOXOVQHSEJVTRIDRAI	喀什地区	新疆维吾尔自治区
+SAPKF2PQGJD4UMVJZTC3IZKI64	阿勒泰地区	新疆维吾尔自治区
+ARWSLGG54LGUGN3XMIWW76NW34	吐鲁番市	新疆维吾尔自治区
+VQCWAKL6ADHYFTSVPBGPDFSB2I	北屯市	新疆维吾尔自治区
+ES5A6MOROAG6F2XAQ25TYYPWUE	铁门关市	新疆维吾尔自治区
+36IUY52AESIPF4QEQAR2RTNQYA	和田地区	新疆维吾尔自治区
+Z26KSUL6ULS65ITZNUCRRWBYJM	文山壮族苗族自治州	云南省
+XBBUUATPBD2IUJR47FCKVUXB2I	昭通市	云南省
+TK2LP3JCYYMPTV4OA3WJCH7UQ4	怒江傈僳族自治州	云南省
+ISJ4FESOYKCQ5LXOQO6NL7TQHA	曲靖市	云南省
+ELBUBVI5UMUIEQGIOAHPMESXFA	西双版纳傣族自治州	云南省
+QHOYHEGZM4WSJZPFEU6FCBYIWY	玉溪市	云南省
+4G4SPJ7MVHMYZAWMQ4642PMLVI	保山市	云南省
+HCHRV2LGJ2TJ4X6BWNWI2IMID4	普洱市	云南省
+IS4Q6NASBWHO3RFO7UCIWOXVI4	昆明市	云南省
+TDJZOAZFQUQPYRR5BHOJTG6RWM	红河哈尼族彝族自治州	云南省
+EIYC62RNU4SHQW3RLAMDPTQYTI	大理白族自治州	云南省
+BA3XFPITAYKBUWDKU3QONRHBC4	德宏傣族景颇族自治州	云南省
+6P6FFFO6C5MLNCVRJAJUICSVQI	临沧市	云南省
+OXHMWH2TSIDI7BQ43EHAMXJ6N4	丽江市	云南省
+QQPDT4LBI2K2KMBNXZ6YH7X2FI	楚雄彝族自治州	云南省
+XBG4EJAWCRJL2TDPNJ23PTFYHQ	迪庆藏族自治州	云南省
+DINNCH54AP74TJ62MICEYAZP74	宁波市	浙江省
+XYTSLYGB2ETU6HG7GIXA7X5SOE	嘉兴市	浙江省
+NNAALJZXGAWALR3LGE2V4UZT6U	丽水市	浙江省
+H5UOJ5MQYJ737GS3TXYN2OJHUU	杭州市	浙江省
+HG5VQGOMSCEGNXJXKO6XCNCHMY	湖州市	浙江省
+LJ2SWEPRINTYDH5A2QHRMI5US4	衢州市	浙江省
+TW4RRM62TDA7WWU77FDSLSAXGY	台州市	浙江省
+HBBN247QZ6YUW5ZYSS6D7RVJCA	绍兴市	浙江省
+GVFB23SJZGRPRXXTIKDCAOCDPI	金华市	浙江省
+UEW4ENX7N7IFGFM7FD5SZ5GI7Y	舟山市	浙江省
+HCCXS5DGRJQMYZMRLGVAMUIQEA	温州市	浙江省
+FDGY55I6IHKY76E3MWDBOT2R6Y	重庆市	重庆市

app/utils/geo.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+"""通过经纬度反查城市（reverse_geocoder 离线库，零网络调用）。
+
+reverse_geocoder 内置 ~2.5M 条全球城市/聚居点的经纬度→地名映射表，
+构建一次 KDTree（~几十MB 内存）后，查询为纯内存搜索，不作任何外部网络调用。
+
+⚠️ 必须持有单例、且用 mode=1（单进程）：
+  - reverse_geocoder 的模块级 rg.search()/rg.get() **每次调用都会 new 一个 RGeocoder**，
+    即每次都重新解析 ~2.5M 行 CSV + 重建 KDTree（数秒/次）。绝不能在服务端按请求调用。
+  - 默认 mode=2 用 multiprocessing 按 CPU 数 spawn 子进程做并行查询；在服务端 / Windows
+    spawn 下会重复 import 主模块（无 __main__ guard 时直接报错），既慢又危险。
+  故本模块持有一个 mode=1 的 RGeocoder 单例，建一次树、复用；查询走单进程内存搜索。
+
+⚠️ 精度说明：gazetteer 里的中国数据粒度不一致——直辖市/省会通常直接命中城市名，
+但部分城市会命中到区/街道级（如天津→Erwangzhuang、西安→Zhangjiabao），
+此时 admin1（省级行政区）可作为回退。业务侧建议优先用 admin1 做城市级判定。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any
+
+import reverse_geocoder as rg  # type: ignore[import-untyped]
+
+# mode=1 单进程 KDTree 的单例;None 表示尚未构建(见 ensure_loaded)。
+_geocoder: rg.RGeocoder | None = None
+
+
+def ensure_loaded() -> None:
+    """构建（或复用）RGeocoder 单例（幂等）。
+
+    首次调用解析 ~2.5M 行 CSV + 构建 KDTree（~秒级、数十 MB）。生产应在 main.py 的
+    lifespan 启动阶段主动调用一次，把这份一次性成本摊到启动，避免砸在第一个
+    /feed?tab=rec / /top-sales 请求上。mode=1 = 单进程，不 spawn 子进程。
+    """
+    global _geocoder
+    if _geocoder is None:
+        _geocoder = rg.RGeocoder(mode=1, verbose=False)
+
+
+def get_city(latitude: float, longitude: float) -> dict[str, str]:
+    """根据经纬度反查最近聚居点。
+
+    返回 dict:
+      - name:       最近聚居点名称（英文），如 "Beijing" / "Fengsheng"；
+                    中国境内可能是区/街道级；海洋/无人区返 ""
+      - admin1:     省级行政区（英文），如 "Beijing" / "Hubei" / "Chongqing Shi"；
+                    直辖市 admin1 即为城市名
+      - country:    ISO 3166-1 alpha-2，如 "CN"
+      - latitude:   匹配到的参考点纬度（字符串）
+      - longitude:  匹配到的参考点经度（字符串）
+
+    未匹配到（海洋/远洋）时返回空字符串字段。
+    """
+    ensure_loaded()
+    assert _geocoder is not None  # ensure_loaded 保证已构建
+    results: list[dict[str, Any]] = _geocoder.query([(latitude, longitude)])
+    if not results:
+        return {"name": "", "admin1": "", "country": "", "latitude": "", "longitude": ""}
+    r = results[0]
+    return {
+        "name": str(r.get("name", "")),
+        "admin1": str(r.get("admin1", "")),
+        "country": str(r.get("cc", "")),
+        "latitude": str(r.get("lat", "")),
+        "longitude": str(r.get("lon", "")),
+    }

app/utils/meituan_city.py

@@ -0,0 +1,448 @@
+"""美团城市词典 + reverse_geocoder 离线反查。
+
+从 feed 入参的 latitude/longitude 计算出美团城市 ID，
+用于后续美团 CPS 接口的 cityId 参数。
+
+⚠️ 跨系统耦合:本模块返回的 city_id 取自 data/city_dict.txt,而离线库
+`meituan_coupon.city_id` 由 ETL(另一套系统)灌入。二者必须用同一份城市 ID 口径,
+否则 `WHERE city_id == <本模块结果>` 会静默查到 0 行 → 接口永久降级返空。
+改动 city_dict.txt 或 ETL 的城市 ID 来源时,务必同步两侧。
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import re
+from functools import lru_cache
+from pathlib import Path
+
+from app.utils.geo import get_city as _get_geo_city
+
+logger = logging.getLogger("shagua.meituan_city")
+
+# city_dict.txt 作为运行时数据随包分发(见 pyproject [tool.setuptools.package-data])
+_CITY_DICT_PATH = Path(__file__).resolve().parent / "data" / "city_dict.txt"
+
+# ─────────── 反向地理编码 admin1 → 中文省份名 ───────────
+# reverse_geocoder 的 admin1 格式不统一:
+#   直辖市: "Beijing" / "Shanghai Shi" / "Tianjin Shi" / "Chongqing Shi"
+#   省份:   "Guangdong" / "Jiangsu Sheng" / "Hubei" ...
+#   自治区: "Xinjiang Uygur Zizhiqu" / "Tibet Autonomous Region" ...
+# 下面用前缀匹配，去掉了 Sheng/Shi/Zizhiqu/Autonomous Region 等后缀。
+
+_PROVINCE_EN_PREFIX: list[tuple[str, str]] = [
+    # 直辖市 — admin1 即城市名
+    ("Beijing", "北京市"),
+    ("Shanghai", "上海市"),
+    ("Tianjin", "天津市"),
+    ("Chongqing", "重庆市"),
+    # 省
+    ("Hebei", "河北省"),
+    ("Shanxi", "山西省"),       # 注意: 指山西省,不是陕西
+    ("Liaoning", "辽宁省"),
+    ("Jilin", "吉林省"),
+    ("Heilongjiang", "黑龙江省"),
+    ("Jiangsu", "江苏省"),
+    ("Zhejiang", "浙江省"),
+    ("Anhui", "安徽省"),
+    ("Fujian", "福建省"),
+    ("Jiangxi", "江西省"),
+    ("Shandong", "山东省"),
+    ("Henan", "河南省"),
+    ("Hubei", "湖北省"),
+    ("Hunan", "湖南省"),
+    ("Guangdong", "广东省"),
+    ("Hainan", "海南省"),
+    ("Sichuan", "四川省"),
+    ("Guizhou", "贵州省"),
+    ("Yunnan", "云南省"),
+    ("Shaanxi", "陕西省"),      # 双写 a 是官方拼音
+    ("Gansu", "甘肃省"),
+    ("Qinghai", "青海省"),
+    # 自治区 — 注意匹配顺序, Xinjiang 要在 Guangxi 前面(Guangxi 也是 Xi 开头但先匹配 Xin 不会误判)
+    ("Guangxi", "广西壮族自治区"),
+    ("Inner Mongolia", "内蒙古自治区"),
+    ("Nei Mongol", "内蒙古自治区"),
+    ("Tibet", "西藏自治区"),
+    ("Xizang", "西藏自治区"),
+    ("Ningxia", "宁夏回族自治区"),
+    ("Xinjiang", "新疆维吾尔自治区"),
+    # 特别行政区
+    ("Hong Kong", "香港特别行政区"),
+    ("Macau", "澳门特别行政区"),
+    ("Macao", "澳门特别行政区"),
+    # 台湾（city_dict 里省份名为 "台湾"，没有省/自治区后缀）
+    ("Taiwan", "台湾"),
+]
+
+# ─────────── 常见城市名 英文→中文 映射 ───────────
+# 覆盖所有直辖市 + 省会 + 一线城市 + 部分 reverse_geocoder 只能命中到区/县的城市。
+# key 全小写，匹配时做小写比较。
+_CITY_EN_TO_CN: dict[str, str] = {
+    # 直辖市
+    "beijing": "北京市",
+    "shanghai": "上海市",
+    "tianjin": "天津市",
+    "chongqing": "重庆市",
+    # 省会 / 副省级
+    "guangzhou": "广州市",
+    "shenzhen": "深圳市",
+    "chengdu": "成都市",
+    "hangzhou": "杭州市",
+    "wuhan": "武汉市",
+    "xi'an": "西安市",
+    "nanjing": "南京市",
+    "changsha": "长沙市",
+    "zhengzhou": "郑州市",
+    "jinan": "济南市",
+    "kunming": "昆明市",
+    "fuzhou": "福州市",
+    "harbin": "哈尔滨市",
+    "lanzhou": "兰州市",
+    "guiyang": "贵阳市",
+    "nanning": "南宁市",
+    "shijiazhuang": "石家庄市",
+    "taiyuan": "太原市",
+    "shenyang": "沈阳市",
+    "changchun": "长春市",
+    "hefei": "合肥市",
+    "nanchang": "南昌市",
+    "haikou": "海口市",
+    "hohhot": "呼和浩特市",
+    "huhehaote": "呼和浩特市",
+    "urumqi": "乌鲁木齐市",
+    "wulumuqi": "乌鲁木齐市",
+    "lhasa": "拉萨市",
+    "yinchuan": "银川市",
+    "xining": "西宁市",
+    # 其他常见城市
+    "xiamen": "厦门市",
+    "suzhou": "苏州市",
+    "qingdao": "青岛市",
+    "dalian": "大连市",
+    "ningbo": "宁波市",
+    "wuxi": "无锡市",
+    "foshan": "佛山市",
+    "dongguan": "东莞市",
+    "zhuhai": "珠海市",
+    "zhongshan": "中山市",
+    "wenzhou": "温州市",
+    "shaoxing": "绍兴市",
+    "jiaxing": "嘉兴市",
+    "jinhua": "金华市",
+    "taizhou": "台州市",
+    "yangzhou": "扬州市",
+    "nantong": "南通市",
+    "changzhou": "常州市",
+    "xuzhou": "徐州市",
+    "zhengjiang": "镇江市",
+    "yantai": "烟台市",
+    "weifang": "潍坊市",
+    "zibo": "淄博市",
+    "linyi": "临沂市",
+    "weihai": "威海市",
+    "rizhao": "日照市",
+    "luoyang": "洛阳市",
+    "kaifeng": "开封市",
+    "xinxiang": "新乡市",
+    "nanyang": "南阳市",
+    "yichang": "宜昌市",
+    "xiangyang": "襄阳市",
+    "huangshi": "黄石市",
+    "zhuzhou": "株洲市",
+    "xiangtan": "湘潭市",
+    "yueyang": "岳阳市",
+    "hengyang": "衡阳市",
+    "mianyang": "绵阳市",
+    "luzhou": "泸州市",
+    "yibin": "宜宾市",
+    "nanchong": "南充市",
+    "zigong": "自贡市",
+    "qujing": "曲靖市",
+    "yuxi": "玉溪市",
+    "zunyi": "遵义市",
+    "guilin": "桂林市",
+    "liuzhou": "柳州市",
+    "sanya": "三亚市",
+    "tangshan": "唐山市",
+    "baoding": "保定市",
+    "handan": "邯郸市",
+    "qinhuangdao": "秦皇岛市",
+    "langfang": "廊坊市",
+    "datong": "大同市",
+    "changzhi": "长治市",
+    "linfen": "临汾市",
+    "baotou": "包头市",
+    "ordos": "鄂尔多斯市",
+    "eerduosi": "鄂尔多斯市",
+    "daqing": "大庆市",
+    "qiqihar": "齐齐哈尔市",
+    "jilin_city": "吉林市",
+    "anshan": "鞍山市",
+    "fushun": "抚顺市",
+    "benxi": "本溪市",
+    "jinzhou": "锦州市",
+    "yingkou": "营口市",
+    "dandong": "丹东市",
+    "huizhou": "惠州市",
+    "jiangmen": "江门市",
+    "zhanjiang": "湛江市",
+    "maoming": "茂名市",
+    "zhaoqing": "肇庆市",
+    "chaozhou": "潮州市",
+    "shantou": "汕头市",
+    "shaoguan": "韶关市",
+    "meizhou": "梅州市",
+    "jieyang": "揭阳市",
+    "qingyuan": "清远市",
+    "heyuan": "河源市",
+    "yangjiang": "阳江市",
+    "shanwei": "汕尾市",
+    "yunfu": "云浮市",
+}
+
+
+# ─────────── 省会映射（城市匹配失败时回退） ───────────
+# city_dict.txt 内省份的第一个城市不一定是省会，故显式维护。
+_PROVINCE_CAPITAL: dict[str, str] = {
+    "安徽省": "合肥市",
+    "澳门特别行政区": "澳门",
+    "北京市": "北京市",
+    "福建省": "福州市",
+    "甘肃省": "兰州市",
+    "广东省": "广州市",
+    "广西壮族自治区": "南宁市",
+    "贵州省": "贵阳市",
+    "海南省": "海口市",
+    "河北省": "石家庄市",
+    "河南省": "郑州市",
+    "黑龙江省": "哈尔滨市",
+    "湖北省": "武汉市",
+    "湖南省": "长沙市",
+    "吉林省": "长春市",
+    "江苏省": "南京市",
+    "江西省": "南昌市",
+    "辽宁省": "沈阳市",
+    "内蒙古自治区": "呼和浩特市",
+    "宁夏回族自治区": "银川市",
+    "青海省": "西宁市",
+    "山东省": "济南市",
+    "山西省": "太原市",
+    "陕西省": "西安市",
+    "上海市": "上海市",
+    "四川省": "成都市",
+    "台湾": "台北市",
+    "天津市": "天津市",
+    "西藏自治区": "拉萨市",
+    "香港特别行政区": "香港",
+    "新疆维吾尔自治区": "乌鲁木齐市",
+    "云南省": "昆明市",
+    "浙江省": "杭州市",
+    "重庆市": "重庆市",
+}
+
+
+# ─────────── 城市字典加载 ───────────
+
+def _parse_city_dict(path: str | Path) -> list[dict[str, str]]:
+    """解析 city_dict.txt，返回 [{city_id, city_name, province_name}, ...]。
+
+    city_dict.txt 格式（TSV）:
+      城市ID\t城市名称\t省份名称
+
+    示例行:
+      3NUYJKKJXPHVNZUHFK3HWUDHNM\t宣城市\t安徽省
+    """
+    data: list[dict[str, str]] = []
+    with open(path, encoding="utf-8") as f:
+        for line in f:
+            line = line.strip()
+            if not line:
+                continue
+            parts = line.split("\t")
+            if len(parts) < 3:
+                continue
+            city_id, city_name, province_name = parts[0], parts[1], parts[2]
+            if city_id == "城市ID":
+                continue  # 跳过表头
+            if city_id and city_name and province_name:
+                data.append({
+                    "city_id": city_id,
+                    "city_name": city_name,
+                    "province_name": province_name,
+                })
+    return data
+
+
+# 模块加载时一次解析
+try:
+    _CITY_DICT: list[dict[str, str]] = _parse_city_dict(_CITY_DICT_PATH)
+except Exception:
+    logger.exception("加载 city_dict.txt 失败,美团城市反查将不可用")
+    _CITY_DICT = []
+
+
+def _build_province_index() -> dict[str, list[dict[str, str]]]:
+    """构建 省份名 → 该省全部城市列表 的索引。"""
+    idx: dict[str, list[dict[str, str]]] = {}
+    for entry in _CITY_DICT:
+        idx.setdefault(entry["province_name"], []).append(entry)
+    return idx
+
+
+_PROVINCE_INDEX: dict[str, list[dict[str, str]]] | None = None
+
+
+def _get_province_index() -> dict[str, list[dict[str, str]]]:
+    global _PROVINCE_INDEX
+    if _PROVINCE_INDEX is None:
+        _PROVINCE_INDEX = _build_province_index()
+    return _PROVINCE_INDEX
+
+
+# ─────────── 查询 ───────────
+
+def _map_admin1_to_cn_province(admin1: str) -> str:
+    """将 reverse_geocoder 的 admin1 映射到 city_dict 中的中文省份名。"""
+    if not admin1:
+        return ""
+    normalized = admin1.strip()
+    # 多级匹配:先精确、再前缀
+    for en_prefix, cn_name in _PROVINCE_EN_PREFIX:
+        if normalized == en_prefix or normalized.startswith(en_prefix):
+            return cn_name
+    return ""
+
+
+def _lookup_city_in_province(city_en_lower: str, province_cn: str) -> str:
+    """在指定省份内查找匹配的城市名（EN→CN 映射）。"""
+    if not province_cn:
+        return ""
+    index = _get_province_index()
+    candidates = index.get(province_cn, [])
+    if not candidates:
+        return ""
+
+    # 1) 精确映射
+    if city_en_lower in _CITY_EN_TO_CN:
+        cn_city = _CITY_EN_TO_CN[city_en_lower]
+        for c in candidates:
+            if c["city_name"] == cn_city:
+                return cn_city
+
+    # 2) 前缀/包含匹配（处理 admin1 直辖市场景:行政区 → 直辖市本身）
+    for c in candidates:
+        # 去掉"市"后缀比较
+        city_core = c["city_name"].rstrip("市")
+        if city_en_lower.startswith(city_core.lower()) or city_core.lower().startswith(city_en_lower):
+            return c["city_name"]
+        # city_en_lower 可能是拼音，city_core 是中文，尝试从 EN→CN 映射反向匹配
+        for en_k, cn_v in _CITY_EN_TO_CN.items():
+            if cn_v == c["city_name"] and (city_en_lower in en_k or en_k in city_en_lower):
+                return cn_v
+
+    # 3) 匹配不到 → 返回省会
+    capital = _PROVINCE_CAPITAL.get(province_cn, "")
+    if capital:
+        for c in candidates:
+            if c["city_name"] == capital:
+                return capital
+    return candidates[0]["city_name"]  # 终极兜底
+
+
+def _sanitize_city_name(name: str) -> str:
+    """去除 reverse_geocoder name 中常见的行政后缀使匹配更鲁棒。"""
+    # 去掉 " District" / " Qu" / " Shi" 等英文后缀
+    for suffix in ("District", "Qu", "Shi", "Sheng", "Xian", "Cun", "Zhen", "Xiang",
+                   "Zizhiqu", "Autonomous Region", "Special Administrative Region"):
+        name = re.sub(rf"\s+{suffix}$", "", name, flags=re.IGNORECASE)
+    return name.strip()
+
+
+@lru_cache(maxsize=512)
+def _resolve_meituan_city(latitude: float, longitude: float) -> dict[str, str]:
+    """反查实现;入参已量化(见 get_meituan_city),故 lru_cache 命中率高。
+
+    返回的 dict 被缓存复用 —— 调用方勿原地修改(get_meituan_city 已返回副本)。
+    """
+    if not _CITY_DICT:
+        return {"city_id": "", "city_name": "", "province_name": ""}
+
+    logger.debug("resolve_meituan_city: lat=%.2f lon=%.2f", latitude, longitude)
+    geo = _get_geo_city(latitude, longitude)
+    name_en = _sanitize_city_name(geo.get("name", ""))
+    admin1 = geo.get("admin1", "")
+    country = geo.get("country", "")
+
+    if country != "CN":
+        logger.debug("resolve_meituan_city: 坐标(%.2f,%.2f)不在中国境内(country=%s)", latitude, longitude, country)
+        return {"city_id": "", "city_name": "", "province_name": ""}
+
+    # 1) 映射省份
+    province_cn = _map_admin1_to_cn_province(admin1)
+    if not province_cn:
+        logger.warning("get_meituan_city: admin1=%r 无法映射到中文省份", admin1)
+        return {"city_id": "", "city_name": "", "province_name": ""}
+
+    # 2) 查找城市
+    name_lower = name_en.lower()
+    city_cn = _lookup_city_in_province(name_lower, province_cn)
+
+    # 3) 按省份+城市匹配 city_dict 中的城市 ID
+    index = _get_province_index()
+    candidates = index.get(province_cn, [])
+    for c in candidates:
+        if city_cn and c["city_name"] == city_cn:
+            return {
+                "city_id": c["city_id"],
+                "city_name": c["city_name"],
+                "province_name": province_cn,
+            }
+
+    # 4) 最终回退:返回该省省会
+    if candidates:
+        capital = _PROVINCE_CAPITAL.get(province_cn, "")
+        if capital:
+            for c in candidates:
+                if c["city_name"] == capital:
+                    logger.info("get_meituan_city: 城市匹配失败 name_en=%r, 回退到省会 %s", name_en, capital)
+                    return {
+                        "city_id": c["city_id"],
+                        "city_name": capital,
+                        "province_name": province_cn,
+                    }
+        # 终极兜底:第一个城市
+        fallback = candidates[0]
+        logger.info("get_meituan_city: 城市匹配失败 name_en=%r, 回退到 %s", name_en, fallback["city_name"])
+        return {
+            "city_id": fallback["city_id"],
+            "city_name": fallback["city_name"],
+            "province_name": province_cn,
+        }
+
+    return {"city_id": "", "city_name": "", "province_name": ""}
+
+
+def get_meituan_city(latitude: float, longitude: float) -> dict[str, str]:
+    """根据经纬度反查美团城市 ID + 城市名 + 省份名(对外入口)。
+
+    返回:
+      - city_id:      美团城市 ID(如 3NUYJKKJXPHVNZUHFK3HWUDHNM);
+                      匹配失败时返回 ""
+      - city_name:    中文城市名(如 "北京市")
+      - province_name: 中文省份名(如 "北京市")
+
+    原理:
+      1. reverse_geocoder 根据经纬度查出英文地名 + 省份
+      2. 英文省份→中文省份映射(前缀匹配)
+      3. 英文地名→中文城市名映射(精确映射 + 省内候选回退)
+      4. 在 city_dict.txt 中按省份+城市名匹配城市 ID
+
+    城市名匹配失败的策略:
+      - 直辖市(京沪津渝): admin1 本身即城市名,直接取
+      - 省会: 回退到该省第一个城市(city_dict.txt 中每个省的省会通常排第一位)
+
+    实现说明:先把坐标量化到 ~1km(round 到 2 位小数)再进 lru_cache —— 原始 GPS 坐标
+    每次抖动到小数点后 5~6 位,直接做缓存 key 几乎不命中;城市级解析对 1km 误差不敏感,
+    量化后"同一地点反复请求"可命中缓存。返回缓存 dict 的副本,调用方可安全读写。
+    """
+    return dict(_resolve_meituan_city(round(latitude, 2), round(longitude, 2)))