Englisches Original: https://argusic.com/subject/ecommerce-api
ecommerce_api
E-Commerce mit Django Rest Framework
Nicht verifizierbarQuelle: GitHubPythonMITCommit ce65724cf3ca
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: django, django rest framework, ecommerce, ecommerce api, python und restful api.
Argusic konnte ecommerce_api nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent hat es in 47 Minuten installiert und ist auf 24 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Django 5.1.3 project boots, migrations apply without errors, dev server answers 200 on root endpoint, all 356 requirements installed in venv
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 50 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.
- mysqlclient==2.2.6 has no x86_64 Linux wheel and build fails without mysql headers5 Minuten
- PyJWT version conflict: djangorestframework-jwt requires <2.0, firebase-admin requires >=2.55 Minuten
- django-haystack version metadata broken on PyPI; pip reports '0.0.0'3 Minuten
- ugettext/ugettext_lazy removed in Django 5.x3 Minuten
- clyent==1.2.2 not found on PyPI2 Minuten
- Windows-only packages uninstallable (pywin32, comtypes, pyreadline, etc.)2 Minuten
- Installationszeit
- 47 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 48 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 24 aufgetreten, 24 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- manage.py check passed (14 warnings only); manage.py migrate ran all migrations; runserver answered HTTP 200 on GET /
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 2.248.248
- Genau getesteter Commit
- ce65724cf3ca
- 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
- Ob es überhaupt funktioniert
- dieser Lauf hat nichts verifiziert, daher trifft diese Seite in keine Richtung eine Aussage
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
{"msg": "elasticsearch-dsl 8.x incompatible with django-elasticsearch-dsl-drf", "fix": "downgra…
{"msg": "googletrans uses removed httpcore.SyncHTTPTransport type", "fix": "patched to typing.A…
{"msg": "rest_auth uses removed django.conf.urls.url", "fix": "patched to django.urls.re_path",…
{"msg": "allauth.utils missing email_address_exists and get_username_max_length", "fix": "added…
],
"test_depth": "tier3_none",
"notes": "Project has only placeholder test stubs (3 lines each). Django admin and REST API pages…
"verified_how": "manage.py check passed (14 warnings only); manage.py migrate ran all migrations;…
"final_state": "Django 5.1.3 project boots, migrations apply without errors, dev server answers 2…
}
tokens used
2,248,248Gesamte 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 sich von allen 24 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.
- Die Installation dauerte 47 Minuten, langsamer als der Median der 4 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
Von den 5 Projekten im Bereich django, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ecommerce_api Platz 5 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 4 von 5 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
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
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Lief nicht | 20,00 | 0,17 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Nicht verifiziert | 80,00 | 0,42 |
Themen (von GitHub)
djangodjango-rest-frameworkecommerceecommerce-apipythonrestful-api
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/ecommerce-api)Fragen
- Läuft ecommerce_api?
- Argusic konnte nicht verifizieren, dass ecommerce_api läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 47 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 24 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic ecommerce_api getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit ce65724cf3ca. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von ecommerce_api gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,42 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 ecommerce_api?
- 47 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 ecommerce_api eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von ecommerce_api schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 24 Dinge kaputt, und 24 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet ecommerce_api im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 5 Projekten im Bereich django, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte ecommerce_api Platz 5 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 4 von 5 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für ecommerce_api?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.