Team

Шильников Артур

Герега Михаил

Гурова Татьяна

Хмелёв Максим

MIPT Домашние работы 2025

Домашние работы для МФТИ по курсу python начиная с базовых знаний и до прод-сервиса.

Для работы - сделайте fork этого репозитория и работайте в своём репо. После того, как будете готовы сдавать работы - делайте PR в родительский репозиторий и ждите проверки.

Критерии приёмки: пайплайн с линтерами пройден, тесты (если они требуются) пройдены и вы поправили все замечания по ревью. Так же, смогли ответить на вопросы под PR.

Функции

Было принято решение пропустить, т.к. группы очень хорошо знают эту тему

OOP

У нас есть файл repositories.csv. В нём находится большое количество репозиториев с их параметрами. Нужно:

1. Реализовать класс для чтения данных из этого файла (Либо с нуля, либо реализовать на основе встроенной библиотеки csv)
2. Реализовать класс для выбора, сортировки и группировки данных.
   1. Класс исполняет операции после вызова определённого метода. Например .execute(). При этом операции исполняются в "оптимальном" порядке (оптимальность выбирается в соответствии со скоростью работы)
   2. Класс обрабатывает ошибки относительно переданных в методы данных. Например: если мы сортируем по несуществующему полю, то нужно выдать понятную ошибку о несуществующих полях и о возможных близких полях
3. Реализовать класс пользователя, который может для себя сохранять выбранную сортировку, группировку и вызывать сохранённые "запросы". Т.е. пользователь может сохранять поля, по которым делаются различные запросы, а при вызове сохранённого избранного запроса, он формируется из полей и исполняется.
4. Реализовать класс для вычисления разных статистик по полученным после запроса данным.
   1. Медиану по размеру репозитория
   2. Максимально залайканный (самое большое количество звёзд) репозиторий
   3. Репозитории без языка
   4. Репозитории с самым большим числом коммитов (топ-10)
   5. Статистики на ваш выбор
5. Реализовать возможность сохранять вычисленные статистики в csv или json файл. Результирующий файл имеет формат матрицы: где каждая строка это имя группы и вычесленные статистики, а столбцы - название статистик

Тесты для этого этапа не нужны.