Gloo Projektmanagement für Datenanalyseprojekte
Jetzt downloaden

Gloo Ranking & Zusammenfassung

Gloo Stichworte

Verwaltung Projekt Daten Projektmanagement Datenanalyse

Gloo Beschreibung

Gloo bietet Dienstprogramme und Funktionen zum Verwalten von Datenprojekten in Python. Erfordert den Einsatz von ipython und pandas.a Schnellworkflow-Beispiel: von Gloo Import InteractiveInteractive.create_project ("myProject") # Nun, wenn wir einige ein paar Skripts verwenden, und einige Daten im Datenordner können wir das projectInteractive_load_project () laden können. Das Ziel der EinführungGLOO ist es, viele der Datenanalyse-Aktionen zusammenzuschließen, die regelmäßig auftreten und diese Prozesse einfach machen. Daten automatisch in die IPYTHON-Umgebung laden, laufende Skripts, wodurch Hut-Funktionen verfügbar sind. Dies sind Dinge, die oft getan werden müssen, aber nicht der lustige Teil. Was passiert, wenn Sie Create_Project ("MyProject") Create_Project (project_name = "MyProject", ** kWDs) project_name anrufen, ist dies eine Zeichenfolge, die das ist Name Ihres Projekts Wenn echte der Ordnerstruktur unten beschrieben wird. Standardmäßig auf true. Pakete Eine Liste der Zeichenfolgen von Python-Paketen zum Laden, wenn Load_Project () aufgerufen wird. Standardmäßig leer. Protokollierung eines booleschen, um zu diktieren, wenn die Protokollierung gestartet wird, wenn Load_Project () aufgerufen wird. Standardmäßig auf false. Git ein Boolean, um zu diktieren, ob ein Git-Repo init'd ist. Die Standardeinstellungen auf false.Dieser Optionen werden in einer JSON-Datei mit dem Namen .config.json an der Stammverzeichnis des Projektverzeichnisses gespeichert. Was passiert, wenn Sie LOAD_PROJECT () load_project () anrufen 1. Die Konfiguration wird in ein Wörterbuch.2 geladen.2. Daten ist das Datenverzeichnis in die Umgebung geladen. Dies erfolgt rekursiv, so dass Sie Unterverzeichnisse haben können. Wenn Sie dies tun, wird der übergeordnete Ordner der Datendatei auf Datendatei, Ordner_File, vorgegeben. Der Plan besteht darin, das Vorbereitung optional zu machen.3. Dateien im MunGE-Verzeichnis werden ausgeführt. Dieser Ordner ist der Ort, an dem Sie Dateien zum Vorverarbeitung der Daten bereitstellen würden.4. Dateien im LIB-Verzeichnis werden importiert. In diesem Ordner möchten Sie Dateien eingeben, die Sie als Modul laden möchten.5. In der Konfiguration angegebene Pakete werden in die Umgebung geladen.6. Protokollierung Startfolder structurethe Vollstruktur ist wie folgt: data /: datadoc /: documentationdiagnostics /: automatisch prüfen problemegraphen Das Projekt ist in einem solchen frühen Staat, den ich für jemanden lieben würde und jeder, der dazu beitragen kann. Ich denke, das könnte für diejenigen, die mit Python arbeiten, für die Homepage von Data Projets.product sehr wertvoll sein.

Gloo Zugehörige Software