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module_url = "https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/2" embed = hub. Módulo (module_url) vec_a = tf. marcador de posición (tf. float32, shape = None) vec_b = tf. marcador de posición (tf. float32, forma = Ninguno) normalized_a = tf. nn. l2_normalizar (vec_a, axis = 1) normalized_b = tf. nn. l2_normalize (vec_b, axis = 1) sim_scores = – tf. acos (tf. reduce_sum (tf. multiplicar (normalizado_a, normalizado_b), eje = 1)) def get_similarity_score (text_vec_a, text_vec_b): emba, embb, scores = session. run ([normalized_a, normalized_b, sim_scores], feed_dict = {vec_a: text_vec_a, vec_b: text_vec_b}) return scores def get_most_similar_text (vec_a, data_vectors): scores = get_similarity_score ([vec_a] * len (data_texts), data_vectors) return data_texts [ ordenados (enumerar (puntajes), clave = puntaje lambda: – puntaje [1]) [3] [0]] con tf. Session () como sesión: sesión. run ([tf. global_variables_initializer (), tf. tables_initializer ()]) data_vecs, play_vecs = session. run () data_vecs = np. array (data_vecs). tolist () play_vecs = np. array (play_vecs). tolist () similar_texts = {play_text: get_most_similar_text (play_vecs [n], data_vecs) para n, play_text en enumerate (play_texts)}

El desarrollo de productos con el framework Django es generalmente fácil y directo; gran documentación, muchas herramientas listas para usar, muchas bibliotecas de código abierto y una gran comunidad. Django ORM tiene el control total sobre la capa SQL que lo protege de los errores y los detalles subyacentes de las consultas para que pueda dedicar más tiempo al diseño y la construcción. su aplicación estructura en Pitón código. Sin embargo, a veces tal comportamiento puede doler, por ejemplo, cuando está construyendo un proyecto relacionado con el análisis de datos. Crear consultas avanzadas con Django no es muy fácil; es difícil de leer (en Python) y es difícil comprender lo que está sucediendo en el nivel SQL sin registrar o imprimir consultas SQL generadas en algún lugar. Además, tales consultas no pueden ser lo suficientemente eficientes, por lo que esto te afectará cuando cargues más datos en DB para jugar. En un momento, puede encontrarse haciendo demasiado SQL sin procesar a través del cursor de Django, y este es el momento en el que debe hacer un descanso y echar un vistazo a otra herramienta interesante, que es colocado a la derecha entre la capa ORM y la capa de consultas SQL sin formato.

Como puede ver en el título del artículo, combinamos Django ORM y SQLAlchemy Core juntos, y estamos muy satisfechos con los resultados. Creamos una aplicación que ayuda a analizar los datos producidos por los sistemas EMR agregando datos en gráficos y tablas, puntuando por rendimiento / eficiencia / costo de personal, y destacando valores atípicos que permiten optimizar los procesos comerciales para clínicas y ahorrar dinero. ¿Cuál es el punto de mezclar Django ORM con SQLAlchemy?

Vale la pena decir que también creamos una segunda base de datos, que maneja Django ORM para cubrir otras tareas relacionadas con aplicaciones web y necesidades de lógica de negocios, lo que hace perfectamente. Django ORM está evolucionando de una versión a otra, brindando más y más características. Por ejemplo, en lanzamientos recientes, se agregaron un montón de características geniales como soporte de expresiones de Subquery o funciones de Ventana y muchas otras, que definitivamente debes probar antes de hacer SQL sin procesar o mirar las herramientas como SQLAlchemy si tu problema es más complejo que arreglar algunas consultas

Entonces, es por eso que decidimos echar un vistazo a SQLAlchemy. Consta de dos partes: ORM y Core. SQLAlchemy ORM es similar a Django ORM, pero al mismo tiempo, difieren. SQLAlchemy ORM utiliza un concepto diferente, Data Mapper, en comparación con el enfoque Active Record de Django. En la medida en que estés construyendo proyectos en Django, definitivamente no deberías cambiar ORM (si no tienes razones muy especiales para hacerlo), ya que quieres usar Django REST framework, Django-admin, y otras cosas ordenadas que está ligado a los modelos Django.

La segunda parte de SQLAlchemy se llama Core. Sus colocado a la derecha entre ORM de alto nivel y SQL de bajo nivel. El núcleo es muy poderoso y flexible; le da la capacidad de construir cualquier consulta SQL que desee, y cuando vea tales consultas en Pitón, es fácil entender lo que está pasando. Por ejemplo, eche un vistazo a una consulta de muestra de la documentación: q = session.query (User) .filter (User.name.like (‘e%’)). \

Crear motor acepta configuración adicional para la conexión. MySQL / MariaDB / AWS Aurora (compatible con MySQL) tienen una configuración de tiempo de espera interactiva que es 8h por defecto, por lo que sin el parámetro adicional pool_recycle obtendrá SQLError molesto: (OperationalError) (2006, ‘El servidor MySQL se ha ido’). Por lo tanto, POOL_RECYCLE debería ser más pequeño que interactive_timeout. Por ejemplo, la mitad de ella: POOL_RECYCLE = 4 * 60 * 60

El siguiente paso es construir tus consultas. Dependiendo de su aplicación arquitectura, puede declarar tablas y campos utilizando clases de tabla y columna (que también se pueden usar con ORM), o si su aplicación ya almacena nombres de tablas y columnas de otra manera, puede hacerlo en su lugar, a través de las funciones de tabla (nombre de tabla) y columna (nombre_col) (como se muestra aquí).

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