Ясно, Вы вот про что:

(source ./test_dir/venv/bin/activate; python ./test_dir/target_script.py;deactivate)
Goncha!

И ведь всё правильно написали, даже спорить не хочется. Но мы ж на форуме, так что почему бы и нет.

Я чистым venv’ом последний раз пользовался никогда. (Правда, сегодня впервые его потыкал). Но чует моя чуйка, он не менялся со времён второго питона, т.е. почти сразу как вымерли динозавры. А потому вероятность его изменения оцениваю также, как возрождение динозавров в виде зомби. Т.е. почти никакую. Но на случай, если всё же придётся отстреливаться при динозавро-зомби-апокалипсисе, сдеалал бы что-то типа:

PYTHON='./test_dir/venv/bin/python'
TARGET_SCRIPT=test_dir/target_script.py

$PYTHON $TARGET_SCRIPT

И успокоился. Чтобы можно было поправить сборку в перерывах между передёргиванием затвора.

Взять Клода под мышку и переписать.

pandas? Издеваешься? :)

(source ./test_dir/venv/bin/activate; python ./test_dir/target_script.py;deactivate)

deactivate можно не делать. Выйдя из скобок bash забудет обо всех переменных окружения. То что в скобках на самом деле выполняется в форкнутом баше.

Но чует моя чуйка

А вот моя – не чует. Кто знает что придет в голову <s>пчелам</s> питон-программистам.

слушай, тут PostgreSQL на rust переписали…

Во что говорит про это сам клод:

Рекомендации по переписыванию pandas на Perl (силами Claude Code)

1. Цель и границы

• Полный клон pandas нереалистичен: огромный API, тысячи краевых случаев, годы работы.
• Реалистичная цель: небольшая библиотека на Perl, покрывающая только нужные вам операции.
• До начала работы выпишите список операций pandas, которые реально используются (чтение CSV, groupby, merge, сортировка и т. д.).

2. Сначала проверить готовые решения

Часть задач pandas закрывается без программирования:

Установка:

apt-get install miller csvkit sqlite3 libdbd-sqlite3-perl libpdl-perl

Проверьте также существующие модули CPAN (Data::Frame и др.): они могут быть сырыми или малоактивными, оценить актуальность нужно до начала разработки.

3. Архитектурные решения

• Хранилище: колоночное. Числовые столбцы на PDL, строки и даты в обычных Perl-массивах.
• Пропуски: единая явная семантика NA (например, undef для строк и NaN/bad value в PDL). Зафиксировать правила в документе до написания кода.
• Индексы: на первом этапе только целочисленный индекс по умолчанию; MultiIndex и автовыравнивание по меткам отложить.
• Ввод/вывод CSV: Text::CSV_XS (libtext-csv-xs-perl).
• Даты: Time::Piece или DateTime (libdatetime-perl).
• Производительность: чистый Perl на больших таблицах медленный; критичные места выносить в PDL, XS только при доказанной необходимости.

4. Поэтапный план

Этап 1. Минимальное ядро (несколько дней итераций)

• Структура DataFrame (столбцы, типы, количество строк)
• Чтение и запись CSV
• Выборка столбцов и строк, булевы маски
• Сортировка
• groupby с базовыми агрегациями (sum, mean, count, min, max)
• merge (inner, left)

Ориентир: 3–6 тыс. строк Perl.

Этап 2. Расширение (недели)

• Пропуски (fillna, dropna, isna)
• Даты и строковые операции
• pivot, melt
• Оконные функции (rolling)

Этап 3. Не делать без веской причины

• MultiIndex
• Полное выравнивание по индексам
• Совместимость «любой скрипт на pandas работает без изменений»

5. Тестирование: эталонный подход

Главный риск: код выглядит правдоподобно, но расходится с pandas на краях (NA, типы, сортировка, порядок групп).

1. Подготовить набор входных CSV и сценариев операций.
2. Получить эталонные результаты настоящим pandas (apt-get install python3-pandas) и сохранить в CSV/JSON. Это одноразовый шаг, единственное место, где Python оправдан; при желании эталоны можно получить и через Miller/SQLite для простых операций.
3. Написать на Perl тесты (Test::More, запуск через prove), сравнивающие результат с эталоном.
4. Дальше Claude Code работает в цикле: код, prove, исправление, повтор.

6. Как работать с Claude Code

• Давать задачи маленькими модулями, а не «перепиши pandas».
• В начале проекта создать файл CLAUDE.md с описанием: архитектура, семантика NA, соглашения по именам, правила тестов, запрет на Python в самой библиотеке.
• Для каждого модуля: сначала тесты по эталону, затем реализация.
• Периодически просить рефакторинг и ревью, чтобы контекст не раздувался.
• Результаты проверять человеком, особенно работу с пропусками, типами и сортировкой.

7. Риски

• Расхождения в семантике, незаметные без эталонных тестов.
• Недостаточная скорость на больших данных.
• Раздувание контекста при работе с большой кодовой базой.
• Соблазн «довести до полной совместимости», что превращает проект в бесконечный.

8. Критерий готовности

Библиотека считается готовой, когда проходит эталонные тесты на вашем списке операций и покрывает реальные сценарии, ради которых затевался проект.

Т.е. если задача сделать pandas-подобный инструмент для новых проектов, без идеальной совместимости в краевых случаях, то все вполне реально.

Ну, я бы пользовался, если бы не надо было через pip ставить (я с ним когда-то не сошелся в чем-то, а системный пакетный менеджер этого пакета не находит).

• Для вебморды надо запускать браузер.

• Мне приятно работать в эмуляторе терминала.
• К предыдущему пункту - UI заточен на управление без использования мыши.
• Можно запускать на машине, к которой подключился по ssh.

Зачем ты ЭТО сюда запостил? Лучше почитай что такое pandas. А нейронка с любым твоим утверждением согласится. Да, и почему именно perl?

ващет ужо polars а по хорошему есть более лучший duckdb

ибо у пандаса тот ещё идиосинкразийный интерфейс - когда её Уэс Маккини лепил кстати почти как Уолл с перловкой очень под свои привычки - как результат у этой панды куча корнер кейсов

ващет ужо polars а по хорошему есть более лучший duckdb

Я не особо в теме к сожалению, но вроде duckdb - это sqlite на стероидах и всё на sql запросах работает.

А polars да, слышал, но он же тоже только под python.

Можно тогда целый язык R вспомнить. Но мысль была в другом - python своим синтаксисом максимально удобен для таких структур как data frame. В других языках так лаконично не получится.

у пандаса тот ещё идиосинкразийный интерфейс

Это из-за того самого языка R, функциональность которого пытались повторить.

duckdb (по евангализирую на почве их промоушена) - это не только cli (ну и tui и repl) фильтр оно по модно молодёжному современному какчественно с python (в частности) интеропится в обе сторону

в питоне можно import duckdb потом в частности sql-магию движка утки а ответ можно как датафрейм панды либо датафрейм полярки - ну и наоборот можно сиквилить над датафреймами что панды что полярки - типо прям над ними без телефона без смс

ну и хранимые(точнее пользовательские U(ser)D(efined)F(unction) ) функции можно на в частности питоне писать которые дёргать из запроса - типо делкларативность на внешнем sql а байтообмазывание на какой императивщине(список прилагается) - и в целом у утки достаточно современный набор батареек

• про R нотацию как инструмент мЫсля Айверсона и его apl как нотацию для всего проекта ибэмэ360

++ эээ я «кущать не смог» пандас(только какую самую простоту агрегатную) в этом смысле либо sql либо ага R - более доменно - адекватны

пандас выстрелил ( ну Уэс реально крут ) - ибо всё увеличивающаяся когорта датасатанистов не так поголовна в Эр а питон реально басяк современности

deactivate можно не делать.

Ну ок.

Кто знает что придет в голову пчелам питон-программистам.

Нет, всё-таки у Вас какая-то фиксация на питонистах.

Кто знает что придет в голову пчелам питон-программистам.

Нет, всё-таки у Вас какая-то фиксация на питонистах.

Больше, у меня фиксация на идиотах. Большую личную неприязнь испытываю.

А если серьезно. Давай еще раз повторим: виртуальное окружение это поддерево на диске и набор переменных окружения. Такой контракт. Надо следовать этому контракту, а не тому что по этому контракту давали 10 лет назад. Всех нюансов не являясь узким специалистом не учтешь, всех будущих изменений не предскажешь. Мое решение строго следует этому контракту. Ваше делает дополнительные предположения, из-за которых что-нибудь может пойти не так, либо в краевых случаях, либо в будущем.

ну слу - вирт_окр это рудимент и атавизм нелёгкого пути пипона к успеху

как до сих пор теже #include в плюсах без них было бы лучше

как тот же docker который виртуалит над итак виртуалкой (а всякая оська это виртуальная машина над настоящей обобщённой через дрова железкой)

трудность именно в хрупкости и любви к хакам(коротким путям в тех или иных метриках)

когда опираешся на реализацию(включая всякие недокументированности) оно упрочняет привязку - и опять дилема где выбрать баланс «компиляции(вычисление) времени сборки VS вычисление скомпилированой уже VS вычисление самой формулы прежде чем вычислить значение только что вычисленной формулы и всё это (как минимум двух-уровневое вычисление)в рантайме»

+иишная нейрудиция:

Закона Хайрама: «При достаточном количестве пользователей API не важно, что зафиксировано в контракте: любой аспект поведения системы будет кем-то использоваться»