Original em inglês: https://argusic.com/subject/ecommerce-api
ecommerce_api
E-commerce com Django Rest Framework
Não foi possível verificarfonte: GitHubPythonMITcommit ce65724cf3ca
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: django, django rest framework, ecommerce, ecommerce api, python e restful api.
A Argusic não conseguiu fazer ecommerce_api executar. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 47 minutos e encontrou 24 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Django 5.1.3 project boots, migrations apply without errors, dev server answers 200 on root endpoint, all 356 requirements installed in venv
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 50 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.
- mysqlclient==2.2.6 has no x86_64 Linux wheel and build fails without mysql headers5 minutos
- PyJWT version conflict: djangorestframework-jwt requires <2.0, firebase-admin requires >=2.55 minutos
- django-haystack version metadata broken on PyPI; pip reports '0.0.0'3 minutos
- ugettext/ugettext_lazy removed in Django 5.x3 minutos
- clyent==1.2.2 not found on PyPI2 minutos
- Windows-only packages uninstallable (pywin32, comtypes, pyreadline, etc.)2 minutos
- Tempo de instalação
- 47 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 48 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 24 encontrados, 24 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- manage.py check passed (14 warnings only); manage.py migrate ran all migrations; runserver answered HTTP 200 on GET /
- Tokens de modelo usados
- 2.248.248
- Commit exato testado
- ce65724cf3ca
- 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
- Se ele funciona de algum modo
- esta execução não verificou nada, então esta página não afirma nada em nenhum sentido
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
{"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
2,248,248Reproduzir 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
- Recuperou-se de todos os 24 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Um agent sem limite de tempo não conseguiu fazê-lo executar.
- Levou 47 minutos para instalar, mais devagar que a mediana dos 4 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
Dos 5 projetos de django que a Argusic instalou e cronometrou, ecommerce_api foi o 5º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 4 de 5 chegaram a esse estado.
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
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Não executou | 20,00 | 0,17 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Não verificado | 80,00 | 0,42 |
Tópicos (de GitHub)
djangodjango-rest-frameworkecommerceecommerce-apipythonrestful-api
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/ecommerce-api)Perguntas
- ecommerce_api executa?
- A Argusic não conseguiu verificar se ecommerce_api executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 47 minutos, encontrando 24 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou ecommerce_api?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit ce65724cf3ca. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar ecommerce_api?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,42: 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 ecommerce_api?
- 47 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- ecommerce_api 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 ecommerce_api?
- 24 coisas quebraram na execução registrada, e 24 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como ecommerce_api se compara às alternativas?
- Dos 5 projetos de django que a Argusic instalou e cronometrou, ecommerce_api foi o 5º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 4 de 5 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de ecommerce_api?
- Todas as 2 execuções registradas estão 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.