"Uma biblioteca Python que prefere não ser usada, e faz de tudo pra garantir isso."
AntisocialLib é uma biblioteca experimental, instável e socialmente evitativa, criada pra tornar sua experiência programando em Python ligeiramente mais desconfortável, porém conceitualmente interessante.
Ela não foi feita pra resolver problemas. Ela foi feita pra evitar problemas — inclusive os seus.
Exemplo prático de uso em:
exemplo.py
A AntisocialLib parte de alguns princípios fundamentais:
- Nem todo código precisa rodar
- Nem todo valor precisa ser processado
- Nem todo erro precisa ser tratado
- Nem todo programa precisa terminar
A biblioteca possui baixa autoestima, é passivo-agressiva com efeitos colaterais e possui medo constante de causar incômodo ao sistema, ao desenvolvedor e a si mesma.
O comportamento da AntisocialLib pode ser:
- Imprevisível
- Excessivamente cauteloso
- Emocionalmente reativo
- Silenciosamente falho
Não é um bug. É um traço de personalidade.
Não queremos exceções técnicas, então usamos apenas de nomes marcantes
Lançada quando a biblioteca entra em sobrecarga. Pode acontecer quando:
- Recebe uma string em CAPS
- Encontra operadores matemáticos complexos
- Detecta que algo realmente funcionou
- Ou aleatoriamente, sem motivo aparente
Lançada quando a biblioteca não tem certeza se consegue processar algo. Gatilhos comuns:
- Funções muito grandes
- Funções muito pequenas
- Funções em geral
- Funções
- Responsabilidade
Lançada quando a biblioteca decide que não fazer nada é a melhor escolha.
Normalmente ocorre quando:
- Uma ação poderia gerar efeitos colaterais demais
- O programa parece estar funcionando bem demais
- A biblioteca não quer chamar atenção demais
Observação: nenhuma delas é garantida.
Armazena o valor em cache. Fluxo interno:
- Armazena o valor
- Reflete sobre a responsabilidade
- Esquece imediatamente
- Entra em pânico causando
PanicException
Lê o valor passado e verifica se ele é:
True- Diferente de
0 - Diferente de
None
Comportamento:
- Se o valor for inválido: ignora
- Se o valor for válido: desconfia
Pode lançar:
InsecurityException
Nunca encerra o programa, pra não causar incômodo.
Otimiza a função passada pra C++. Processo recomendado:
- Copie o código da função
- Acesse https://chatgpt.com/
- Peça: "transpile para C++"
- Requer
g++(opcional, mas intimidador) - Não execute
Não temos confiança aqui pra produzir-mos nosso próprio código.
Executa a função passada em threading. Mas não sabemos fazer isso, então:
- Executa de forma sequencial
- Executa novamente pra confirmar
Pode causar:
InsecurityException
Calcula uma expressão matemática representada como string.
Características:
- Avaliação caractere por caractere
- Medo extremo de
*e/ - Demora desproporcional (quanto mais cálculos, maior a demora e chance de dar erros)
Pode lançar:
PanicException
Tempo médio de execução:
- Indefinido
Deveria encerrar o programa.
Decisão final:
- Não encerra
- Ignora o código
- Pede desculpa
Imprime um valor no console.
Fluxo:
- Converte pra string
- Valida cada caractere
- Avalia impacto social
- Decide que imprimir seria invasivo
- Cancela a operação
- Loga internamente que quase imprimiu
Resultado:
- Silêncio absoluto
- Nunca pergunta
- Retorna
None
- Serializa a mensagem
- Criptografa
- Apaga
- Fica aliviada
- Agenda a execução
- Cancela antes do horário
- Porque não é um bom momento
- Sempre retorna
False - Às vezes lança
InsecurityException
- Sempre lança
PanicException - Documentada como experimental, está fechada 24 horas.
import antisociallib as a
def minha_funcao():
print("Oi")
return 42
a.do(minha_funcao)
a.print("Isso não será exibido")
a.assertvalue(True)
a.exit_program(0)
print("O programa continua, mas a biblioteca preferia não.")- Não melhora performance
- Não garante segurança
- Não fornece previsibilidade
- Não ajuda em produção
- Não quer ser usada
- Nenhum, não recomendamos.
Licenciada sob a licença:
"Use se quiser, mas preferíamos que não."
Nenhuma garantia. Nenhuma responsabilidade. Nenhuma expectativa.
AntisocialLib não falha.
Ela se retira educadamente do problema.
Se algo não funcionou, provavelmente foi pra o melhor.