если в прод не пойдет, пиши хоть на чем

Вот это совет норм ? хыыы

Банально, но всё же я этого еще не перешёл... Есть простенькая табличка df с столбцами - 'dates','times', 'topics': 28 июня 2006 г., 16:11, бла-бла-текст Есть функция (month2digit), которая превращает прописную дату (напр. 28 июня 2006 г) в формат datetime: "yyyy-mm-dd" (напр. 2006-06-28) Попробовал пробежаться в цикле z=0 for i in df_1['dates']: df_1['dates'][z] = month2digit(i) z+=1 И происходит МЕГАпроблема.... Всё начинает ЖУУУУУТКО медленно работать!!!. Это как же понимать то? Понимаю, что проблема НУБа, но прошу помочь. В языке R таких проблем никогда не возникало... Спасибо большое.

Используй Series.apply()

Используй Series.apply()

Да, уже пробую...Спасибо. Но я сильно удивлён такой медлительности pandas

Это, скорее всего, медлительность цикла, а не pandas

Если начинает тупить, то надо смотреть через cProfile.

+

Банально, но всё же я этого еще не перешёл... Есть простенькая табличка df с столбцами - 'dates','times', 'topics': 28 июня 2006 г., 16:11, бла-бла-текст Есть функция (month2digit), которая превращает прописную дату (напр. 28 июня 2006 г) в формат datetime: "yyyy-mm-dd" (напр. 2006-06-28) Попробовал пробежаться в цикле z=0 for i in df_1['dates']: df_1['dates'][z] = month2digit(i) z+=1 И происходит МЕГАпроблема.... Всё начинает ЖУУУУУТКО медленно работать!!!. Это как же понимать то? Понимаю, что проблема НУБа, но прошу помочь. В языке R таких проблем никогда не возникало... Спасибо большое.

ну потому что инструмент для другого. если .apply по идейным соображениям не нравится, то лучший способ это сделать отдельный список а потом присвоить сразу всему столбцу. пандас - инструмент работы с векторами

Итак, с apply всё более менее - результаты ~300.000 записей %time alldates.apply(month2digit) - Wall time: 4.98 s #Series %time df_1['dates'].apply(month2digit) - Wall time: 5.08 s #DataFrame ЦИКЛ! уже прошло 10 минут - а конца и края нет )))

Это, скорее всего, медлительность цикла, а не pandas

да, прав... проверил только что....

здравствуйте Разработчики, есть кто работал с AmoCRM API? 1 вопрос сиволишь

нет

здравствуйте Разработчики, есть кто работал с AmoCRM API? 1 вопрос сиволишь

Ну так задавай его сразу, зачем тянуть?

Как привязать к контакту покупателя или к покупателю контакт? Так как в API https://developers.amocrm.ru/rest_api/customers/set.php отсутствует поле "main_contact_id". а в https://developers.amocrm.ru/rest_api/customers/get.php он есть.

Привет! Подскажите, есть 2 объекта разных классов, как создать третий объект, чтоб у него были поля и первого и второго? или только руками присваивать каждое поле по одному?

даже не совсем так, у второго оъекта поля с первым пересекаются.

Ну например: есть объект такого класса class VehicleUpdate: def init(self, id, x, y): self.id = id self.x = x self.y = y * приходит список обновлений с другими объектами, но поля там только id,x,y, я могу просто первому объекту присвоить все значения ох обновления, но при этом чтоб не удалить *

короч я просто присвоил нужные поля руками, их всего 6 штук, но я подумал может есть более "правильное" решение

отнаследоваться?

Я извиняюсь. К написанному выше про бд вопрос: что плохого в sqlite?

Шикарное же решение для малой нагрузки

Не будет хватать - можно думать про серьёзные СУБД

И, как я понял, идёт в стандартной библиотеке

она рассчитана ровно на одного клиента, все

короч я просто присвоил нужные поля руками, их всего 6 штук, но я подумал может есть более "правильное" решение

смержить их dict

Извиняюсь за нубский вопрос: чтобы запустить flask приложение на удаленном сервере Apache обязательно ставить?

Извиняюсь за нубский вопрос: чтобы запустить flask приложение на удаленном сервере Apache обязательно ставить?

нет, вам же просто запустить?))

Что бы любой мог открытт

http://flask-russian-docs.readthedocs.io/ru/latest/quickstart.html

http://flask.pocoo.org/docs/0.12/deploying/#deployment

Сенк

если снова в гугле забанят ты пиши

Доброго утра. Сегодня у коллективного .py-разума спросим про операции с датами. Есть pandas.Series с датами видами datetime.date(2017, 11, 4) По одиночке прекрасно определяет день месяца (day), день недели (weekday) - date(2017, 11, 4).day. Но никак не работает с pandas.Series. Не получается применить и apply. Что не так делаю? Как сделать? Может перевести в np.datetime64, как? Спасиб

ERROR: S client not available

pandas.to_datetime?

а потом (когда уже datetime64) наверное s.dt.day или что там надо

pandas.to_datetime?

Оооо, у pandas есть и такое. не знал ))) ща поюзаем

еще есть такое https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html :)

еще есть такое https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html :)

Спасибо, дружище!!! Ща зачитаем.... О результатах доложу

еще есть такое https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html :)

РЕСПЕКТ. Прекрасно сработало, Сначала делаю pd.to_datetime. Потом index таблицы превращаю в pd.DateTimeIndex. После чего получаю заветные свойства index.day, index.weekday . Аллилуйя!???

BTW, раз зашел разговор про pandas. Никто ли не работал с caspandas — надстройкой над pandas для Кассандры?

Вроде, пока потестить предлагают

Тут же вроде проскакивала попытка сделать пятницы англоязычными, не?

Напоминает my.me

Кул стори: потратить 20% времени чтобы в DRF замапить поле на текущего пользователя (SerializerMethodField + context) и подправить тесты, а оставшиеся 80% потратить на оптимизацию и пляски с бубном вокруг select_related, кэшем и инвалидацией, чтобы потом просто заюзать cached_property и ручками его сбрасывать. Но работает и то хорошо ?

Кто разбирается в Scrapy?

Кто разбирается в Scrapy?

Напиши свою задачу и вопрос

В Scrapy есть возможность запускать подряд несколько парсеров:

process = CrawlerProcess() process.crawl(MySpider1) process.crawl(MySpider2) process.start()