Mon conteneur d'analyse de données python
Configuration de l'architecture
J'ai créé un simple conteneur DI avec python. Ce qui suit est un schéma de principe de l'architecture.
À propos de chaque couche
Couche d'application
Le rôle de la couche Application est le suivant.
- Spécifiez l'ordre de création du conteneur et d'exécution logique
- De plus, spécifiez la classe logique INPUT et la classe OUTPUT.
Couche de conteneur
Le rôle de la couche Container est le suivant.
- DI la classe logique, la classe logique INPUT et la classe OUTPUT
- Exécuter la logique dans l'ordre spécifié lors de la création du conteneur
- Connectez l'entrée / la sortie de la logique
Couche logique
Exemple d'exécution logique)
-
Supposons que la logique suivante soit définie.
- SampleLogic1
-
ENTRÉE: Aucune * OUTPU: ISample1Output
- SampleLogic2
- INPUT: ISample1Output
- OUTPU: ISample2Output
- SampleLogic2
-
Spécifiez l'ordre d'exécution de la logique et les E / S avec le code suivant lors de la création d'un conteneur.
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',
}
]
)
- La logique est DI dans le conteneur avec
container.execute ()et la logique est exécutée par les E / S définies dans l'ordre spécifié.
application.py
container = SimulatorContainer(logic_dict)
container.execute()
Exemple d'utilisation
Voici un exemple d'utilisation de kaggle pour Titanic. https://github.com/chikugoy/kaggle_titanic
La source
La source est disponible sur le github suivant. https://github.com/chikugoy/analysis_container
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