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Analytik Projekt Python-Bibliothek Python

pw-analytik Beschreibung

Py-Analytics ist eine Python-Bibliothek, die so gestaltet ist, dass es einfach ist, Analysen als Teil eines Projekts zu ermöglichen. Das Ziel des Projekts ist es, es leicht zu machen, Analytics-Daten zu speichern und abzurufen. Es bietet keine Möglichkeiten, diese Daten zu visualisieren. = create_analytic_backend ({>>> 'Backend': 'Analytics.backends.redis.redis', >>> 'Einstellungen': {>>> 'Standardeinstellungen': {>>> 'Host': 'localhost', >> > 'Port': 6379, >>> 'db': 0, >>>}, >>> 'Hosts': >>>}, >>>}) Innerlich verwendet das Redis Analytics Backend NYDUS, um Ihre Metrik-Daten über Ihren Cluster von Redis-Instanzen zu verteilen. Es gibt zwei erforderliche Argumente: - Backend: Voller Pfad auf die Backend-Klasse, die Analytics erweitern sollte. Für das Redis-Backend ist dies eine Liste der Hosts in Ihrem RediS-Cluster.Example UsageFrom Analytics Import Create_Analytic_backendImport dateTimeAnalytics = create_analytic_backend ({"Backend": "Analytics.backends.redis.redis", "Einstellungen": {"Hosts": },}) jahre_ago = dateTime.date.today () - dateTime.timedelta (Tage = 265) #Create Einige Analytics DataAnalytics.track_Metric ("Benutzer: 1234", "Kommentar", YEAR_AGO) Analytics.Track_Metric ("Anwender: 1234", "Kommentar", YEAR_AGO, INC_AMT = 3) #Retrieve Analytics Data: Analytics.get_metzric_by_day ("Benutzer: 1234", "Kommentar", Year_ago, Limit = 20) analytics.get_metric_by_wek (" Benutzer: 1234 "," Kommentar ", Year_ago, limit = 10) analytics.get_metzric_by_month (" Benutzer: 1234 "," Kommentar ", Jahr_ago, limit = 6) #create a contageAnalytics.track_count (" Benutzer: 1245 "," Login " ") analysiert analytics.get_metrics ( # Abrufen eines countanalytics.get_count ("Benutzer: 1245", "login") # Abrufen von countsAnalytics.get_counts () Homepage des Produkts

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