ну тип блин

ладно

я просто спросил

услышал ответ

все

услышал ответ

что искать?

ты не поверишь. некоторые реляционные СУБД умеют индексировать JSON поля.

Я конечно 4 месяца бухал, и может что-то изменилось, но JSON всё так же стандарт в вебе?

Не. Теперь xml актуален. Слышал про такой?

ты не поверишь. некоторые реляционные СУБД умеют индексировать JSON поля.

а со своим сраным файлом ты можешь это провернуть?

Не. Теперь xml актуален. Слышал про такой?

это что-то новое?

Не. Теперь xml актуален. Слышал про такой?

Слышал конечно, но не поверю

ты не поверишь. некоторые реляционные СУБД умеют индексировать JSON поля.

то есть вместо main_dict[group_id][name] можно написать base.execute("select name from groups where gid=?",(group_id,)).fetchone()

ну это сильно ок

то есть вместо main_dict[group_id][name] можно написать base.execute("select name from groups where gid=?",(group_id,)).fetchone()

ты же знаешь, что такое индекс в бд?)

ты же знаешь, что такое индекс в бд?)

ну мб я его не так понял. энивей, всЕ, мне больше не надо, я ответ услышал

ты не поверишь. некоторые реляционные СУБД умеют индексировать JSON поля.

Да?

некоторые это вы так завуалировали postgres?)

Да?

да, постгря умеет строить GIN индексы по JSON полям.

некоторые это вы так завуалировали postgres?)

йеп

ничоси

Psql силён

Да?

https://www.postgresql.org/docs/11/datatype-json.html 8.14.4. jsonb Indexing

отлично справляется с этим, кстати, только полнотекстовый поиск плохо пока работает по индексу, точнее никак)

отлично справляется с этим, кстати, только полнотекстовый поиск плохо пока работает по индексу, точнее никак)

кстати мы вполне успешно используем постгревый FTS

но не с JSON

мы тоже, пытался на json натянуть также, не вышло, очень медленно работает, индексы не использует

У фтс же свой индекс

мы тоже, пытался на json натянуть также, не вышло, очень медленно работает, индексы не использует

ну с JSON не пробовал. у нас в поиске участвует фиксированный набор данных, мы строим индекс поверх tsvector.

который уже берет данные из жсона.

прикольно. А мы индексацию этого всего выносили в elastic. Правда там кроме поиска ещё агрегации всякие

прикольно. А мы индексацию этого всего выносили в elastic. Правда там кроме поиска ещё агрегации всякие

ну у нас был эластик раньше, проект не сильно большой с ним было больше гемора из-за стремных технических решений.

т.е. эластик формально был, но поиск нормально не работал в принципе.

в один прекрасный день избавления от легаси, я это переписал под PSQL FTS, с тех пор так и живем.

пока что устраивает.

У фтс же свой индекс

не совсем так. у FTS своя структура данных для поиска TSVECTOR индексы сверху могут быть GIN или GiST.

Понятно

Натолкните пожалуйста на мысль. Каким образом, используя NumPy, можно обработать массив собственной функцией, чтобы в итоге получился тоже двумерный массив? Например, есть сетка 5x5 из примера: y, x = np.mgrid[slice(1, 6), slice(1, 6)] и есть функция, которая возвращает тоже двумерный массив: z = np.cos(10 + y*x) В какую сторону мне двигаться, чтобы моя функция работала подобно np.cos?

тебе нужно каждый элемент исходного массива обработать своей функцией?

если ты можешь записать функцию в виде арифметического выражения, то просто засунь туда массив и оно само

а если нет - https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.vectorize.html

тебе нужно каждый элемент исходного массива обработать своей функцией?

Да. Нужно сформировать данные для matplotlib

вот по ссылке - numpy.vectorize(просто_функция) дает новую функцию, которая принимает на вход уже матрицы

вот по ссылке - numpy.vectorize(просто_функция) дает новую функцию, которая принимает на вход уже матрицы

спасибо

>>> import numpy >>> def f(x): ... return x+1 ... >>> vf = np.vectorize(f) >>> vf = numpy.vectorize(f) >>> vf([[1,2,3],[4,5,6]]) array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])

>>> import numpy >>> def f(x): ... return x+1 ... >>> vf = np.vectorize(f) >>> vf = numpy.vectorize(f) >>> vf([[1,2,3],[4,5,6]]) array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])

🤥

Functools.partial типа

Даже больше

>>> import numpy >>> def f(x): ... return x+1 ... >>> vf = np.vectorize(f) >>> vf = numpy.vectorize(f) >>> vf([[1,2,3],[4,5,6]]) array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])

Удобнее как декоратор вызывать

ага

Попробовал просто свою функцию вызвать передав в аргументы массивы - работает быстро, через vecrotize работает очень медленно, но зато в отладчике красиво виден результат. Спасибо. Мысль понял.

ну если есть уже готовая, то так

если арифметика и передавать массивы, то там все операторы перегружены и происходит векторизация всех вычислений

а vectorize это наверно просто поэлементное

Добавлял

Не помогло

Syntax invalid

Точнее

Unexpected indent

а vectorize это наверно просто поэлементное

да. в отладке видно, что через vectorize моя функция вызывается для каждго элемента массива

Кто может как разобрать что это

Json ответ?

JSON это

Понял

Спасибо

Добавлял

Спасибо решил

да и вообще что можно почитать для правильной организации подобного?

Гугли горизонтальное масштабирование

JSON это

разве жсон это не строка?

это словарь вроде

разве жсон это не строка?

Строчка

json это формат данных

это словарь вроде

Нет, это JSON: по отступам видно же

json это формат данных

заебца

А там в нем чего-то только нету

Нет, это JSON: по отступам видно же

хде

это словарь вроде

Строка с определенным форматом данных

хде

После двоеточия

#работа #офис #senior #go #python #postgresql #middle Senior/Middle Python Developer Москва, м. Кутузовская Офис Полная занятость ЗП: senior 220-280 тр на руки middle 130-150 тр на руки Компания: Философия.ИТ, ГК Лига Рассмотрим кандидатов из других городов, готовых к переезду. Если вы: Умеете в python 3 и более лет (asyncio, aiohttp, sanic); Любите и умеете писать sql без ORM (Postgresql); Понимаете надобность написания тестов и пишете их(даже, если не любите) :) ; Умеете в docker, git, k8s; Умеете проводить code-review, общаясь с кодом, а не с автором; Имеете опыт проектирования сложных сервисов с множественными интеграциями; Знание GO будет плюсом (желание его потрогать тоже засчитывается); Опыт работы с GraphQL тоже будет плюсом, но совсем необязателен; ✔️Что Вас будет ожидать: Разработка и лидирование backend-части большого проекта в команде (python+postgresql, в некоторых частях допускается использование GO); Интеграции с различными сервисами компании; Интересные задачи и масштабный проект, который не оставит Вас равнодушным; Быстрая обратная связь по проекту и возможность сразу увидеть плоды своей работы; Дружный коллектив с отличным чувством юмора, нацеленный на результат и качество одновременно. Контакты: Телеграм @ValeryBurkina

Да и в словаре никто не будет хранить целочисленные ключи в виде строк

товарищи