Mein Python-Datenanalyse-Container
Architekturkonfiguration
Ich habe einen einfachen DI-Container mit Python erstellt. Das Folgende ist ein Blockdiagramm der Architektur.
Über jede Schicht
Anwendungsschicht
Die Rolle der Anwendungsschicht ist wie folgt.
- Geben Sie die Reihenfolge der Containererstellung und der Logikausführung an
- Geben Sie außerdem die logische INPUT-Klasse und die OUTPUT-Klasse an.
Behälterschicht
Die Rolle der Containerebene ist wie folgt.
- DI die Logikklasse, die Logik-INPUT-Klasse und die OUTPUT-Klasse
- Führen Sie die Logik in der Reihenfolge aus, in der Sie den Container erstellt haben
- Verbinden Sie das IN / OUT der Logik
Logikebene
Beispiel für die Logikausführung)
-
Angenommen, die folgende Logik ist definiert.
- SampleLogic1
-
EINGABE: Keine * OUTPU: ISample1Output
- SampleLogic2
- INPUT: ISample1Output
- OUTPU: ISample2Output
- SampleLogic2
-
Geben Sie beim Erstellen eines Containers die logische Ausführungsreihenfolge und die E / A mit dem folgenden Code an.
application.py
logic_dict: LogicDict = LogicDict(
[
{
LogicDict.LOGIC_EXEC_KEY: 'Sample1Logic',
LogicDict.LOGIC_EXEC_INPUT_KEY: '',
LogicDict.LOGIC_EXEC_OUTPUT_KEY: 'ISample1Output',
},
{
LogicDict.LOGIC_EXEC_KEY: 'Sample2Logic',
LogicDict.LOGIC_EXEC_INPUT_KEY: 'ISample1Output',
LogicDict.LOGIC_EXEC_OUTPUT_KEY: 'ISample2Output',
}
]
)
- Die Logik ist DI im Container mit
container.execute ()und die Logik wird von der in der angegebenen Reihenfolge definierten E / A ausgeführt.
application.py
container = SimulatorContainer(logic_dict)
container.execute()
Anwendungsbeispiel
Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung von Kaggle für die Titanic. https://github.com/chikugoy/kaggle_titanic
Quelle
Die Quelle ist auf dem folgenden Github verfügbar. https://github.com/chikugoy/analysis_container
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