Py-analytics. Libreria per aggiungere in modo efficiente analisi al tuo progetto
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Py-analytics. Classifica e riepilogo

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Analitica progetto Libreria Python. Pitone

Py-analytics. Descrizione

Py-Analytics è una libreria Python progettata per semplificare la fornitura di analisi come parte di qualsiasi progetto. L'obiettivo del progetto è quello di renderlo facile da archiviare e recuperare i dati di analisi. Non fornisce alcun mezzo per visualizzare questi dati.Currently, solo Redis è supportato per la memorizzazione dei dati.Analytics.create_Analytic_BackendCreas Un oggetto Analytics che consente di memorizzare e recuperare le metriche: >>> Da Analytics import creato_analytic_backend >>>>>> Analytics = creato_analytic_backend ({>>> 'backend': 'analytics.backends.redis.redis', >>> 'Impostazioni': {>>> 'Defaults': {>>> 'host': 'localhost', >> > 'PORT': 6379, >>> 'DB': 0, >>>}, >>> 'host': >>>}, >>>}) Internamente, il backend Redis Analytics utilizza NYDUS per distribuire i tuoi dati delle metriche sul tuo cluster di istanze di redis. Ci sono due discussioni necessarie: - backend: percorso completo Alla classe di back-end, che dovrebbe estendere l'analisi.backends.Base.BaseanLyticsBacked- Impostazioni: Impostazioni necessarie per inizializzare il backend. Per il backend Redis, questo è un elenco di host nel proprio cluster Redis.esemample USAGEFrom Analytics Import creato_analytic_backendimport datetimeanalytics = creato_analytic_backend ({"backend": "Analytics.backends.redis.redis", "Impostazioni": {"host": },}) anno_ago = datetime.date.today () - datetime.timedelta (giorni = 265) #creare alcuni analytics dataanalytics.track_metric ("Utente: 1234", "Commento", anno_ago) Analytics.track_metric ("Utente: 1234", "Commento", anno_ago, inc_amt = 3) #Retrive Dati Analytics: analytics.get_metric_by_day ("Utente: 1234", "Commento", anno_ago, limite = 20) analytics.get_metric_by_week (" Utente: 1234 "," Commento ", anno_ago, limite = 10) analytics.get_metric_by_month (" Utente: 1234 "," Commento ", anno_ago, limite = 6) #Create A Contrapianaalytics.track_count (" Utente: 1245 "," Accedi ") Analytics.track_count (" Utente: 1245 "," Login ", Inc_amt = 3) #Retrive Multiple Metrics allo stesso tempo # Group_by è uno di` `mese````` Settimana` o `giorno`` analytics.get_metrics (, Ye AR_AGO, GROUP_BY = "GIORNO") >> # recupera un conteanalytics.get_count ("Utente: 1245", "Login") # recuperano contesanalytics.get_Counts () Homepage del prodotto

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