upgrade

README.md

@@ -11,10 +11,12 @@
 ```
 git clone https://github.com/Leopold29/PythonProject
 ```
+
 2. Установите зависимости:
 ```
 pip install -r requirements.txt
 ```
+
 ## Использование:
 
 1. Откройте приложение в вашем веб-браузере.
@@ -41,26 +43,29 @@ pip install -r requirements.txt
 ### Примеры использования:
 ```
 from src import generators
-
 transactions = [...]  # ваш список транзакций
 ```
+
 ### Фильтрация транзакций по валюте USD
 ```
 usd_transactions = generators.filter_by_currency(transactions, "USD")
 for t in usd_transactions:
     print(t)
 ```
+
 ### Получение описаний транзакций
 ```
 descriptions = generators.transaction_descriptions(transactions)
 for desc in descriptions:
     print(desc)
 ```
+
 ### Генерация номеров карт в диапазоне
 ```
 for card in generators.card_number_generator(1, 3):
     print(card)
 ```
+
 ## Тестирование:
 
 Для запуска тестов используйте следующую команду:
@@ -80,13 +85,13 @@ coverage html
 ## Пример использования:
 ```
 from src.decorators import log
-
 @log(filename="app.log", log_time=True, log_level="ALL")
 def process_data(data):
     pass
 ```
+
 ## Как это работает:
 
-filename: путь к файлу логов (если не указан — лог в консоль)
-log_time: добавлять ли временную метку
-log_level: уровень логирования (ALL, ERROR, SUCCESS)
+### filename: путь к файлу логов (если не указан — лог в консоль)
+### log_time: добавлять ли временную метку
+### log_level: уровень логирования (ALL, ERROR, SUCCESS)

logs/src.mask.log

@@ -0,0 +1,17 @@
+2025-11-26 11:34:07,082 - src.mask - DEBUG - Masking account number: 73654108430135874305
+2025-11-26 11:34:07,082 - src.mask - DEBUG - Masking card number: 7000792289606361
+2025-11-26 11:34:07,082 - src.mask - INFO - Masked card: 7000 79** **** 6361
+2025-11-26 11:34:07,095 - src.mask - DEBUG - Masking card number: 7000792289606361
+2025-11-26 11:34:07,095 - src.mask - INFO - Masked card: 7000 79** **** 6361
+2025-11-26 11:34:07,096 - src.mask - DEBUG - Masking card number: 1234567812345678
+2025-11-26 11:34:07,096 - src.mask - INFO - Masked card: 1234 56** **** 5678
+2025-11-26 11:34:07,096 - src.mask - DEBUG - Masking card number: 7000792289606361
+2025-11-26 11:34:07,097 - src.mask - INFO - Masked card: 7000 79** **** 6361
+2025-11-26 11:34:07,097 - src.mask - DEBUG - Masking card number: 123456789012345
+2025-11-26 11:34:07,097 - src.mask - ERROR - ����� ������ ����� ������ 16 ��������
+2025-11-26 11:34:07,098 - src.mask - DEBUG - Masking card number: 
+2025-11-26 11:34:07,098 - src.mask - ERROR - ����� ������ ����� ������ 16 ��������
+2025-11-26 11:34:07,099 - src.mask - DEBUG - Masking card number: 12345678901234
+2025-11-26 11:34:07,099 - src.mask - ERROR - ����� ������ ����� ������ 16 ��������
+2025-11-26 11:34:07,099 - src.mask - DEBUG - Masking account number: 73654108430135874305
+2025-11-26 11:34:07,100 - src.mask - DEBUG - Masking account number: 1234567890123456

logs/src.utils.log

@@ -0,0 +1,5 @@
+2025-11-26 11:34:07,110 - src.utils - INFO - ������ ����� fake_path.json
+2025-11-26 11:34:07,112 - src.utils - ERROR - ������ ��� ������ ����� fake_path.json: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)
+2025-11-26 11:34:07,113 - src.utils - INFO - ������ ����� fake_path.json
+2025-11-26 11:34:07,113 - src.utils - WARNING - ������ �� �������� �������
+2025-11-26 11:34:07,114 - src.utils - ERROR - ������ ��� ������ ����� fake_path.json: 

src/mask.py

@@ -1,6 +1,7 @@
-from src.log_config import setup_logger
 from typing import Union
 
+from src.log_config import setup_logger
+
 logger = setup_logger(__name__)
 
 

src/process_transactions.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+from typing import Dict, List
+
+import pandas as pd
+
+
+def read_transactions_csv(file_path: str) -> List[Dict]:
+    """
+    Читает транзакции из CSV-файла и возвращает их в виде списка словарей.
+
+    Args:
+        file_path (str): Путь к CSV-файлу.
+
+    Returns:
+        List[Dict]: Список транзакций, каждая в виде словаря.
+    """
+    df = pd.read_csv(file_path)
+    return df.to_dict(orient='records')
+
+
+def read_transactions_excel(file_path: str) -> List[Dict]:
+    """
+    Читает транзакции из Excel-файла и возвращает их в виде списка словарей.
+
+    Args:
+        file_path (str): Путь к Excel-файлу.
+
+    Returns:
+        List[Dict]: Список транзакций, каждая в виде словаря.
+    """
+    df = pd.read_excel(file_path)
+    return df.to_dict(orient='records')

tests/test_process_transactions.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+from unittest.mock import MagicMock, patch
+
+from src import process_transactions
+
+
+def test_read_transactions_csv():
+    mock_df = MagicMock()
+    mock_df.to_dict.return_value = [{'id': 1, 'amount': 100}]
+    with patch('pandas.read_csv', return_value=mock_df):
+        result = process_transactions.read_transactions_csv('dummy_path.csv')
+        assert result == [{'id': 1, 'amount': 100}]
+
+
+def test_read_transactions_excel():
+    mock_df = MagicMock()
+    mock_df.to_dict.return_value = [{'id': 2, 'amount': 200}]
+    with patch('pandas.read_excel', return_value=mock_df):
+        result = process_transactions.read_transactions_excel('dummy_path.xlsx')
+        assert result == [{'id': 2, 'amount': 200}]