Englisches Original: https://argusic.com/subject/django-rest-pandas
django-rest-pandas
Stellt Pandas dataframes über das Django REST Framework zur Verwendung in clientseitigen Visualisierungen (z. B. d3.js) und Offline-Analysen (z. B. Excel) bereit.
LäuftQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit 7bdf912d1677
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: chart, csv, dataviz, django, django rest framework, excel, pandas und rest api.
django-rest-pandas läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 3 Minuten installiert und ist auf 4 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Python package rest-pandas installs in a venv, all 37 Python unit tests pass, all 6 JavaScript unit tests pass, and the Django development server starts cleanly with the test settings.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- pandas 3.0 Copy-on-Write broke fillna(inplace=True) causing NaN in index values, which cascaded into a TypeError in the scatter serializer1 Minute
- Missing Python deps: requests, matplotlib, django-pandas, itertable for test suite1 Minute
- Django runserver failed due to missing MIDDLEWARE and STATIC_URL trailing slash in test settings1 Minute
- @wq/chart had no built index.js so analyst tests couldn't resolve the jsx-charts dependency1 Minute
- Installationszeit
- 3 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 8 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- python -m unittest discover -s tests -t . exited 0 with 'OK (skipped=3)' (37 tests); npm run jest exited 0 with '3 passed, 6 passed'; django runserver --noreload printed migrations and no errors on startup
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 96.347
- Genau getesteter Commit
- 7bdf912d1677
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
✓ pandas.get() with flatten: true (2 ms) PASS packages/analyst/src/__tests__/index.js (9.385 s) ✓ it loads (9 ms) Test Suites: 3 passed, 3 total Tests: 6 passed, 6 total Snapshots: 0 total Time: 9.833 s Ran all test suites. All systems pass. Here's the result: tokens used 96,347 All systems pass. Here's the result:
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
- In 3 Minuten installiert.
- Hat sich von allen 4 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Wofür es eine vernünftige Wahl ist
- Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
- Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 3 Minuten nach dem Klonen.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
Themen (von GitHub)
chartcsvdatavizdjangodjango-rest-frameworkexcelpandasrest-apispreadsheet
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/django-rest-pandas)Fragen
- Läuft django-rest-pandas?
- Ja. django-rest-pandas läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 3 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic django-rest-pandas getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 7bdf912d1677. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von django-rest-pandas gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,04 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von django-rest-pandas?
- 3 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht django-rest-pandas eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von django-rest-pandas schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 4 Dinge kaputt, und 4 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wo ist der Nachweis für django-rest-pandas?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.