Original em inglês: https://argusic.com/subject/django-rest-pandas
django-rest-pandas
Fornece dataframes do Pandas através do Django REST Framework para uso em visualizações no lado do cliente (ou seja, d3.js) e análise offline (por exemplo, Excel).
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 7bdf912d1677
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: chart, csv, dataviz, django, django rest framework, excel, pandas e rest api.
django-rest-pandas executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 3 minutos e encontrou 4 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
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.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- 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
- Tempo de instalação
- 3 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 8 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 4 encontrados, 4 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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 exato testado
- 7bdf912d1677
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
✓ 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:
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 3 minutos.
- Recuperou-se de todos os 4 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
- Uma avaliação rápida: ele estava executando 3 minutos depois do clone.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
chartcsvdatavizdjangodjango-rest-frameworkexcelpandasrest-apispreadsheet
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/django-rest-pandas)Perguntas
- django-rest-pandas executa?
- Sim. django-rest-pandas executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 3 minutos, encontrando 4 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou django-rest-pandas?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 7bdf912d1677. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar django-rest-pandas?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,04: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar django-rest-pandas?
- 3 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- django-rest-pandas precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar django-rest-pandas?
- 4 coisas quebraram na execução registrada, e 4 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de django-rest-pandas?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.