Pyrethrin — exhaustive error handling для Python, теперь с обёртками для pandas/numpy/FastAPI

Библиотека, которая привносит Rust-стиль обработки ошибок в Python: нельзя проигнорировать исключение, компилятор (ну, рантайм) заставит обработать все варианты.

Новое в v0.2.0: Shields

Drop-in замены для библиотек с явным объявлением исключений:
# Было — исключения неявные
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")

# Стало — нужно обработать все возможные ошибки
from pyrethrin.shields import pandas as pd
from pyrethrin import match, Ok

result = match(pd.read_csv, "data.csv")({
Ok: lambda df: process(df),
OSError: lambda e: log_error("File not found", e),
pd.ParserError: lambda e: log_error("Invalid CSV", e),
# ... остальные
})

➡️ Как узнали какие исключения бросает pd.read_csv?

Автор написал отдельный инструмент Arbor для статического анализа. Для read_csv он прошёл 5,623 функции и нашёл 1,881 raise-statement — 35 типов исключений. Топ: ValueError (442), TypeError (227), NotImplementedError (87).

➡️ Философия

🔘Нет unwrap() — никаких escape hatch, обрабатывай всё
🔘Проверка exhaustiveness в момент вызова, не импорта
🔘Работает с нативным match-case (Python 3.10+)

📎 GitHub, Arbor, PyPI

@zen_of_python