Реализация собственного пакета модулей по манипулированию табличными данными

Базовая часть:.

На базе модулей: csv, pickle и прямой работы с файлами реализовать следующий базовый функционал:

1. функций load_table, save_table по загрузке/сохранению табличных данных во внутреннее представление модуля/из внутреннего представления модуля:

• файла формата csv (отдельный модуль с load_table, save_table в рамках общего пакета).
• файла формата pickle (отдельный модуль с load_table, save_table в рамках общего пакета), модуль использует структуру данных для представления таблицу, удобную автору работы.
• текстового файла (только функция save_table сохраняющая в текстовом файле представление таблицы, аналогичное выводу на печать с помощью функции print_table()).

Примечание: внутреннее представление может базироваться на словаре, где по разным ключам хранятся ключевые «атрибуты» таблицы, а значения таблицы хранятся в виде вложенных списков. Студент может выбрать другое внутреннее представление таблицы (согласовав его с преподавателем), в том числе, студенты знакомые с ООП на Python, могут реализовать собственный класс для таблицы. При определении api модулей максимально полно использовать возможности сигнатур функций на Python (значения по умолчанию, запаковка/распаковка, в т.ч. именованных параметров, возвращение множественных значений), интенсивно выполнять проверки и возбуждать исключительные ситуации.

2.модуля с базовыми операциями над таблицами:

• get_rows_by_number(start, [stop], copy_table=False) – получение таблицы из одной строки или из строк из интервала по номеру строки. Функция либо копирует исходные данные, либо создает новое представление таблицы, работающее с исходным набором данных (copy_table=False), таким образом изменения, внесенные через это представления будут наблюдаться и в исходной таблице.
• get_rows_by_index(val1, … , copy_table=False) – получение новой таблицы из одной строки или из строк со значениями в первом столбце, совпадающими с переданными аргументами val1, … , valN. Функция либо копирует исходные данные, либо создает новое представление таблицы, работающее с исходным набором данных (copy_table=False), таким образом изменения, внесенные через это представления будут наблюдаться и в исходной таблице.
• get_column_types(by_number=True) – получение словаря вида столбец:тип_значений. Тип значения: int, float, bool, str (по умолчанию для всех столбцов). Параметр by_number определяет вид значения столбец – целочисленный индекс столбца или его строковое представление.
• set_column_types(types_dict, by_number=True) – задание словаря вида столбец:тип_значений. Тип значения: int, float, bool, str (по умолчанию для всех столбцов). Параметр by_number определяет вид значения столбец – целочисленный индекс столбца или его строковое представление.
• get_values(column=0) – получение списка значений (типизированных согласно типу столбца) таблицы из столбца либо по номеру столбца (целое число, значение по умолчанию 0, либо по имени столбца).
• get_value(column=0) – аналог get_values(column=0) для представления таблицы с одной строкой, возвращает не список, а одно значение (типизированное согласно типу столбца).
• set_values(values, column=0) – задание списка значений values для столбца таблицы (типизированных согласно типу столбца) либо по номеру столбца (целое число, значение по умолчанию 0, либо по имени столбца).
• set_value(column=0) – аналог set_values(value, column=0) для представления таблицы с одной строкой, устанавливает не список значений, а одно значение (типизированное согласно типу столбца).
• print_table() – вывод таблицы на печать.

3.Для каждой функции должно быть реализована генерация не менее одного вида исключительных ситуаций.

1. В load_table реализовать load_table(file1, …) – поддержку загрузки таблицы, разбитой на несколько файлов (произвольное количество фйалов) (для форматов csv и pickle). В случае несоответствия структуры столбцов файлов вызывать исключительную ситуацию. 
2. Расширение задания 1. В save_table реализовать поддержку сохранения таблицы в разбитой на несколько файлов (произвольное количество фйалов) по параметру max_rows, определяющему максимальное количество строк в файле. Файлы csv и pickle, полученные с помощью save_table должны быть совместимы с load_table из задания 1.
3. Реализовать функцию concat(table1, table2) и split(row_number) склеивающую две таблицы или разбивающую одну таблицу на 2 по номеру строки. 
4. Реализовать автоматическое определение типа столбцов по хранящимся в таблице значениям. Оформить как отдельную функцию и встроить этот функционал как опцию работы функции load_table. 
5. Реализовать поддержку дополнительного типа значений «дата и время» на основе модуля datetime.