Проанализируй, пожалуйста, этот код:
```
"""
Модуль для загрузки и обработки данных недвижимости из Google Drive.
"""

import os
import pickle

import pandas as pd

from modules.google_drive_manager import GoogleDriveManager


def download_and_process_real_estate_data(auth_file_dir):
    """
    Загружает данные недвижимости из Google Drive и обрабатывает их.

    :param auth_file_dir: Путь к папке с файлом аутентификации dubai-estate-7831cb4f621b.json
    :type auth_file_dir: str
    :return: None
    :rtype: None
    """

    # Константы
    AUTH_FILE_NAME = "dubai-estate-7831cb4f621b.json"
    DRIVE_FOLDER_ID = "19i06Z_3xx1FDmIXWpijG_Jzm37eteySd"

    # Проверяем наличие файла аутентификации
    auth_file_path = os.path.join(auth_file_dir, AUTH_FILE_NAME)
    if not os.path.exists(auth_file_path):
        print(
            f"ОШИБКА: Файл аутентификации {AUTH_FILE_NAME} не найден в папке {auth_file_dir}"
        )
        return

    # Определяем корневую папку проекта
    current_dir = os.getcwd()
    # Поднимаемся до корня проекта (предполагаем, что модуль в папке modules)
    if os.path.basename(current_dir) == "modules":
        project_root = os.path.dirname(current_dir)
    else:
        # Если запускаем не из папки modules, ищем корень проекта
        project_root = current_dir
        while not os.path.exists(os.path.join(project_root, "modules")):
            parent = os.path.dirname(project_root)
            if parent == project_root:  # Достигли корня файловой системы
                project_root = current_dir
                break
            project_root = parent

    # Создаем папку cloud_data если её нет
    cloud_data_dir = os.path.join(project_root, "cloud_data")
    if not os.path.exists(cloud_data_dir):
        os.makedirs(cloud_data_dir)

    # Создаем папку data в корне проекта если её нет
    data_dir = os.path.join(project_root, "data")
    if not os.path.exists(data_dir):
        os.makedirs(data_dir)

    # Определяем пути для загрузки
    download_info_path = os.path.join(cloud_data_dir, "download_info.json")
    bayut_buildings_path = os.path.join(cloud_data_dir, "bayut_buildings.parquet")
    pf_buildings_path = os.path.join(cloud_data_dir, "pf_buildings.pkl")
    connection_ids_path = os.path.join(cloud_data_dir, "connection_IDS.parquet")

    # Создаем менеджер Google Drive
    try:
        manager = GoogleDriveManager(
            google_service_account_file=auth_file_path,
            download_info_file_path=download_info_path,
            drive_folder_id=DRIVE_FOLDER_ID,
        )
    except Exception as error:
        print(f"ОШИБКА при инициализации Google Drive Manager: {error}")
        return

    # Определяем файлы для загрузки
    required_data = [
        {"drive_name": "bayut_buildings.parquet", "local_path": bayut_buildings_path},
        {"drive_name": "pf_buildings.pkl", "local_path": pf_buildings_path},
        {"drive_name": "connection_IDS.parquet", "local_path": connection_ids_path},
    ]

    # Загружаем файлы
    try:
        manager.download_files(required_data)
    except Exception as error:
        print(f"ОШИБКА при загрузке файлов: {error}")
        return

    # Обрабатываем pf_buildings
    try:
        # Загружаем pickle файл с подавлением предупреждений
        import warnings

        with warnings.catch_warnings():
            warnings.simplefilter("ignore", DeprecationWarning)
            with open(pf_buildings_path, "rb") as file:
                pf_buildings_df = pickle.load(file)

        # Фильтруем по Дубаю
        pf_buildings_df = pf_buildings_df[
            pf_buildings_df["url_city_slug"] == "dubai"
        ].copy()

        # Обрабатываем проблемные колонки для parquet
        def clean_column_for_parquet(series):
            """Очищает колонку от смешанных типов для сохранения в parquet"""
            return series.astype(str)

        # Проверяем и очищаем колонки с объектными типами
        for col in pf_buildings_df.columns:
            if pf_buildings_df[col].dtype == "object":
                # Проверяем, есть ли в колонке списки
                has_lists = (
                    pf_buildings_df[col].apply(lambda x: isinstance(x, list)).any()
                )
                if has_lists:
                    pf_buildings_df[col] = clean_column_for_parquet(
                        pf_buildings_df[col]
                    )

        # Сохраняем в формате parquet
        pf_buildings_output_path = os.path.join(data_dir, "pf_buildings.parquet")
        pf_buildings_df.to_parquet(pf_buildings_output_path, index=False)

    except Exception as error:
        print(f"ОШИБКА при обработке pf_buildings: {error}")
        return

    # Копируем остальные файлы в папку data
    try:
        # Копируем bayut_buildings
        if os.path.exists(bayut_buildings_path):
            bayut_df = pd.read_parquet(bayut_buildings_path)
            bayut_output_path = os.path.join(data_dir, "bayut_buildings.parquet")
            bayut_df.to_parquet(bayut_output_path, index=False)

        # Копируем connection_IDS
        if os.path.exists(connection_ids_path):
            with warnings.catch_warnings():
                warnings.simplefilter("ignore", DeprecationWarning)
                # with open(connection_ids_path, "rb") as file:
                #     connection_ids = pickle.load(file)
                connection_ids = pd.read_parquet(connection_ids_path)

            # Сохраняем как parquet если это DataFrame, иначе как pickle
            if isinstance(connection_ids, pd.DataFrame):
                connection_output_path = os.path.join(
                    data_dir, "connection_IDS.parquet"
                )
                connection_ids.to_parquet(connection_output_path, index=False)
            else:
                connection_output_path = os.path.join(data_dir, "connection_IDS.pkl")
                with open(connection_output_path, "wb") as file:
                    pickle.dump(connection_ids, file)  # type: ignore

    except Exception as error:
        print(f"ОШИБКА при копировании файлов: {error}")
        return


if __name__ == "__main__":
    # Пример использования (исправлен путь с raw string)
    auth_directory = r"../../../.assf/cloud_auth_file"
    download_and_process_real_estate_data(auth_directory)
```