Утилита для обработки CSV файлов с поддержкой фильтрации и агрегации данных.
pip install -r requirements.txt# Показать все данные
python csv_processor.py sample_data.csv
# Фильтрация по равенству
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "brand=eq=xiaomi"
# Фильтрация по числовым значениям
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "price=gt=500"
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "rating=lt=4.5"
# Агрегация данных
python csv_processor.py sample_data.csv --aggregate "price=avg"
python csv_processor.py sample_data.csv --aggregate "rating=min"
python csv_processor.py sample_data.csv --aggregate "price=max"
# Комбинирование фильтрации и агрегации
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "brand=eq=xiaomi" --aggregate "price=avg"eqили==— равенствоgtили>— большеltили<— меньше
avg— среднее значениеmin— минимальное значениеmax— максимальное значение
# Запуск тестов
pytest
# Покрытие кода (HTML-отчет)
pytest --cov=csv_processor --cov-report=html
# Подробный отчет в терминале
pytest -v --cov=csv_processor --cov-report=term-missing# Фильтрация по бренду
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "brand=eq=xiaomi"
# Агрегация по цене
python csv_processor.py sample_data.csv --aggregate "price=avg"
# Комбинированный запрос
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "price=gt=400" --aggregate "rating=avg"Проект реализован с использованием паттерна Стратегия, что позволяет легко добавлять новые операторы фильтрации и агрегации без изменения основного кода.
FilterOperator— базовый класс операторов фильтрацииAggregationFunction— базовый класс агрегационных функцийCSVProcessor— основной класс обработки данных
pip install -r requirements.txt# Show all data
python csv_processor.py sample_data.csv
# Filter by equality
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "brand=eq=xiaomi"
# Filter by numeric values
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "price=gt=500"
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "rating=lt=4.5"
# Aggregate data
python csv_processor.py sample_data.csv --aggregate "price=avg"
python csv_processor.py sample_data.csv --aggregate "rating=min"
python csv_processor.py sample_data.csv --aggregate "price=max"
# Combine filtering and aggregation
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "brand=eq=xiaomi" --aggregate "price=avg"eqor==— equalgtor>— greater thanltor<— less than
avg— averagemin— minimummax— maximum
# Run tests
pytest
# Code coverage (HTML report)
pytest --cov=csv_processor --cov-report=html
# Verbose terminal report
pytest -v --cov=csv_processor --cov-report=term-missing# Filter by brand
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "brand=eq=xiaomi"
# Aggregate price
python csv_processor.py sample_data.csv --aggregate "price=avg"
# Combined query
python csv_processor.py sample_data.csv --filter "price=gt=400" --aggregate "rating=avg"The project uses the Strategy pattern, which makes it easy to add new filtering operators or aggregation functions without modifying core logic.
FilterOperator— base class for filtering operatorsAggregationFunction— base class for aggregation functionsCSVProcessor— main processing class