mmb-dirpo1c-tools 0.1.0

Библиотека для работы с табличными данными

library-for-laba

Библиотека для работы с табличными данными: создание таблиц, типизация столбцов, фильтрация и объединение, арифметика по столбцам, загрузка и сохранение в CSV, pickle и текстовом виде.

Автор: ММБ ДИРПО25-1с

Установка

После публикации на PyPI:

pip install library-for-laba

Локально из репозитория (из корня проекта):

pip install .

Требуется Python 3.10+.

Быстрый старт

from library_for_laba.table import Table
from library_for_laba import operations, arithmetic, csv_format

# Создание таблицы
table = Table(
    headers=["id", "name", "score"],
    rows=[
        [1, "Анна", 90],
        [2, "Борис", 85],
        [3, "Вера", 92],
    ],
    types={"id": int, "name": str, "score": int},
)

# Вывод в консоль
table.print_table()

Класс Table

Основной тип данных — Table с заголовками, строками и типами столбцов.

Поддерживаемые типы: int, float, bool, str, datetime (можно передать как тип Python или строкой: "int", "float", "bool", "str", "datetime").

from datetime import datetime

table = Table(
    headers=["date", "active", "value"],
    rows=[["2024-01-15", "да", "3.14"]],
    types={"date": datetime, "active": bool, "value": float},
)

Методы Table

Метод	Описание
print_table(file=None)	Печать таблицы в консоль или в файл
get_rows_by_number(start, stop=None, copy_table=False)	Срез строк по номерам
get_rows_by_index(*vals, copy_table=False)	Строки, где значение в первом столбце совпадает с переданными
get_column_types(by_number=True)	Словарь типов столбцов
set_column_types(types_dict, by_number=True)	Задать типы столбцов
get_values(column=0)	Список значений столбца
get_value(column=0)	Значение столбца (таблица из одной строки)
set_values(values, column=0)	Записать список значений в столбец
set_value(value, column=0)	Записать одно значение (одна строка)
copy()	Глубокая копия
to_dict() / from_dict(d)	Сериализация в словарь

Столбец можно указывать по индексу (0, 1, …) или по имени заголовка ("name").

Операции с таблицами

Модуль operations:

from library_for_laba import operations

# Объединить две таблицы с одинаковыми заголовками
merged = operations.concat(table1, table2)

# Разделить по номеру строки
left, right = operations.split(table, row_number=2)

# Фильтр по списку True/False
filtered = operations.filter_rows(table, [True, False, True])

# Слияние двух таблиц
result = operations.merge_tables(
    table1,
    table2,
    by_number=True,      # по номеру строки; False — по первому столбцу (индекс)
    fill_none=True,      # заполнять отсутствующие ячейки None
    on_conflict="left",  # "left", "right" или "raise"
)

Арифметика и сравнение

Модуль arithmetic — операции по столбцам (результат записывается в новый или указанный столбец):

from library_for_laba import arithmetic

arithmetic.add(table, "a", "b")           # a + b
arithmetic.sub(table, "a", "b")           # a - b
arithmetic.mul(table, "a", "b")           # a * b
arithmetic.div(table, "a", "b")           # a / b

# Сравнение — возвращает список bool по строкам
flags = arithmetic.gr(table, "score", 80)  # score > 80
flags = arithmetic.eq(table, "name", "Анна")

Доступны: eq, ne, gr, ls, ge, le.

Файлы

CSV

from library_for_laba import csv_format

# Загрузка (несколько файлов — склейка при одинаковых заголовках)
table = csv_format.load_table("data.csv", auto_types=True)

# Сохранение
csv_format.save_table("out.csv", table)

# Разбиение на части (data_part1.csv, data_part2.csv, …)
csv_format.save_table("data.csv", table, max_rows=1000)

Pickle

from library_for_laba import pickle_format

table = pickle_format.load_table("data.pkl", auto_types=True)
pickle_format.save_table("data.pkl", table)
pickle_format.save_table("data.pkl", table, max_rows=500)

Текстовая таблица (ASCII)

from library_for_laba import text_format

text_format.save_table("table.txt", table)

Автоопределение типов

from library_for_laba.type_detect import detect_column_types, apply_detected_types

types = detect_column_types(table)   # {0: int, 1: str, ...}
apply_detected_types(table)          # применить типы и преобразовать значения

Параметр auto_types=True в load_table для CSV и pickle делает то же самое при загрузке.

Исключения

Исключение	Когда возникает
ColumnError	Неверный столбец, разные заголовки
RowError	Неверный индекс строки, пустая таблица
TableTypeError	Неизвестный или несовместимый тип
TableValueError	Значение не приводится к типу столбца
FileError	Файл не найден, пустой файл
MergeError	Ошибки при слиянии

Все наследуются от TableError (library_for_laba.exceptions).

Пример: полный цикл

from library_for_laba.table import Table
from library_for_laba import csv_format, arithmetic, operations

table = csv_format.load_table("students.csv", auto_types=True)

# Оставить только оценки выше 70
high = operations.filter_rows(
    table,
    arithmetic.gr(table, "score", 70),
    copy_table=True,
)

high.print_table()
csv_format.save_table("top_students.csv", high)

Лицензия

Учебный проект (лабораторная работа).