Original en inglés: https://argusic.com/subject/django-rest-pandas
django-rest-pandas
Proporciona dataframes de Pandas a través de Django REST Framework para usar en visualizaciones del lado del cliente (es decir, d3.js) y análisis sin conexión (por ejemplo, Excel).
Funcionafuente: GitHubsitio webPythonMITcommit 7bdf912d1677
Python, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: chart, csv, dataviz, django, django rest framework, excel, pandas y rest api.
django-rest-pandas funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 3 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
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.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- pandas 3.0 Copy-on-Write broke fillna(inplace=True) causing NaN in index values, which cascaded into a TypeError in the scatter serializer1 minuto
- Missing Python deps: requests, matplotlib, django-pandas, itertable for test suite1 minuto
- Django runserver failed due to missing MIDDLEWARE and STATIC_URL trailing slash in test settings1 minuto
- @wq/chart had no built index.js so analyst tests couldn't resolve the jsx-charts dependency1 minuto
- Tiempo de instalación
- 3 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 8 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- 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
- Tokens de modelo usados
- 96.347
- Commit exacto probado
- 7bdf912d1677
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
✓ 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:
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se instaló en 3 minutos.
- Se recuperó de los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 3 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
chartcsvdatavizdjangodjango-rest-frameworkexcelpandasrest-apispreadsheet
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/django-rest-pandas)Preguntas
- ¿Funciona django-rest-pandas?
- Sí. django-rest-pandas funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 3 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic django-rest-pandas?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 7bdf912d1677. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar django-rest-pandas?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,04 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda django-rest-pandas en instalarse?
- 3 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita django-rest-pandas una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar django-rest-pandas?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Dónde está la evidencia de django-rest-pandas?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.