Исправленный проект с работающими flake8 и pytest

📁 Структура проекта

educational-analyzer/
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── ci.yml
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── analyzer.py
│   ├── data_loader.py
│   └── utils.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── conftest.py
│   ├── test_analyzer.py
│   ├── test_data_loader.py
│   └── test_utils.py
├── data/
│   └── sample_data.csv
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── setup.cfg
└── README.md

📄 README.md

Использование

Пример с загрузкой DataFrame

📁 Структура проекта

educational-analyzer/
├── src/                    # Исходный код
│   ├── __init__.py        # Инициализация пакета
│   ├── analyzer.py        # Основной анализатор
│   ├── data_loader.py     # Загрузка и предобработка данных
│   └── utils.py           # Вспомогательные функции
├── tests/                  # Тесты
│   ├── conftest.py        # Фикстуры pytest
│   ├── test_analyzer.py   # Тесты анализатора
│   ├── test_data_loader.py# Тесты загрузчика
│   └── test_utils.py      # Тесты утилит
├── data/                   # Данные
│   └── sample_data.csv    # Пример данных
├── .github/workflows/      # CI/CD
│   └── ci.yml             # GitHub Actions workflow
├── requirements.txt        # Зависимости
├── setup.cfg              # Конфигурация инструментов
└── README.md              # Документация

🧪 Тестирование

🔍 Проверка качества кода

📊 Формат входных данных

CSV файл должен содержать как минимум колонку

Пример CSV

📈 Выходные данные

AnalysisResult

Пример вывода

🔧 CI/CD Pipeline

Проект использует GitHub Actions для автоматизации:

• ✅ Lint — проверка стиля кода (flake8)
• ✅ Test — запуск unit-тестов (pytest)
• ✅ Coverage — отчет о покрытии кода

Pipeline запускается на каждый push и pull request.

📋 Требования

• Python 3.9+
• pandas >= 2.0.0
• numpy >= 1.24.0
• scikit-learn >= 1.3.0

🤝 Вклад в проект

1. Fork репозитория
2. Создайте feature branch (
   git checkout -b feature/amazing-feature
   )
3. Commit изменений (
   git commit -m 'Add amazing feature'
   )
4. Push в branch (
   git push origin feature/amazing-feature
   )
5. Откройте Pull Request

📄 Лицензия

MIT License — см. LICENSE для деталей.

👤 Автор

• GitHub: @axwell