ഫംഗ്ഷൻ റിട്ടേണുകളിലെ "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശക് മനസ്സിലാക്കുന്നു
കോഡിംഗ് സമയത്ത് അപ്രതീക്ഷിതമായ പിശകുകൾ നേരിടുന്നത് അവിശ്വസനീയമാംവിധം നിരാശാജനകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും പിശക് സന്ദേശങ്ങൾ തന്നെ നിഗൂഢമായി തോന്നുമ്പോൾ. അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു ആശയക്കുഴപ്പം സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒരു പ്രശ്നമാണ് "" പിശക്. പട്ടികകൾ പോലെയുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ തരങ്ങൾ തിരികെ നൽകാൻ ശ്രമിക്കുന്ന പൈത്തണിലെ ഫംഗ്‌ഷനുകൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഈ പ്രത്യേക പ്രശ്നം പലപ്പോഴും പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു.
ഈ പിശക് തടയാൻ മാത്രം ഫംഗ്‌ഷനുള്ള ഒരു ടേബിൾ തിരികെ നൽകാൻ നിങ്ങൾ ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കല്ല! പല ഡെവലപ്പർമാരും ഈ സന്ദേശം അവ്യക്തമായി കാണുന്നു, കാരണം ഇത് യഥാർത്ഥ പ്രശ്നത്തെക്കുറിച്ചോ പരിഹാരത്തെക്കുറിച്ചോ നേരിട്ട് സൂചന നൽകുന്നില്ല. ചില പരിതസ്ഥിതികളോ ലൈബ്രറികളോ ഡാറ്റാ ഘടനകളെ, പ്രത്യേകിച്ച് നിഘണ്ടുക്കളെ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു എന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതാണ് പ്രശ്നം.
ഈ ഗൈഡിൽ, ഈ പിശകിന് പിന്നിലെ സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും അത് പരിഹരിക്കാനുള്ള വഴികൾ ചർച്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. എന്തുകൊണ്ടാണ് പിശക് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കുന്നതിലൂടെ, ഭാവിയിൽ അത് കൈകാര്യം ചെയ്യാനും നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള മൂല്യങ്ങൾ ഒരു തടസ്സവുമില്ലാതെ തിരികെ നൽകുന്ന ഫംഗ്ഷനുകൾ എഴുതാനും നിങ്ങൾ കൂടുതൽ സജ്ജരാകും. 🛠️
ഒരുമിച്ച്, ഈ പിശകിലേക്ക് നയിച്ച ഫംഗ്ഷൻ ഞങ്ങൾ തകർക്കുകയും അതിൻ്റെ ഘടകങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും നിങ്ങളുടെ കോഡ് സുഗമമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയുന്ന പ്രായോഗിക ക്രമീകരണങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. ടൈപ്പ് ഡിക്ഷണറി പിശകിൻ്റെ നിഗൂഢതയിൽ മുഴുകാം!
| കമാൻഡ് | ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം |
|---|---|
| table() | നിർദ്ദിഷ്ട വേരിയബിളുകളിൽ നിന്നോ ലിസ്റ്റുകളിൽ നിന്നോ ഒരു ഘടനാപരമായ പട്ടിക സൃഷ്ടിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇവിടെ, ഇത് vol, ask_order, bid_order എന്നിവയെ ഒരു ടേബിളിലേക്ക് ഏകീകരിക്കുന്നു, അത് ആവശ്യാനുസരണം ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും പരിഷ്‌ക്കരിക്കാനും കഴിയും. കൂടുതൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി ഡാറ്റ സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിന് അത്യാവശ്യമാണ്. |
| groupby() | ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട മാനദണ്ഡമനുസരിച്ച് ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രത്യേക കമാൻഡ് (ഉദാ. ഓരോ ഓർഡർ തരത്തിനും സംഗ്രഹിക്കുന്ന വോള്യം). കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായ പ്രോസസ്സിംഗിനായി ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുന്നതിലും ഓരോ ഓർഡർ തരത്തിനും ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും ഈ ഫംഗ്ഷൻ പ്രധാനമാണ്. |
| sum | ask_order, bid_order എന്നിവയ്‌ക്കുള്ള മൊത്തം വോളിയം സമാഹരിക്കാൻ groupby() എന്നതിനുള്ളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇവിടെ, വലിയ ഓർഡർ ഫിൽട്ടറിംഗിന് ആവശ്യമായ സംഗ്രഹിച്ച ഓർഡർ വോള്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ സം സഹായിക്കുന്നു. |
| quantile() | ഓർഡർ വോള്യങ്ങളുടെ 90-ആം ശതമാനം കണ്ടെത്താൻ ഇവിടെ ഉപയോഗിച്ച ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിനായി നിർദ്ദിഷ്ട ശതമാനം കണക്കാക്കുന്നു. ഒരു വോളിയം ത്രെഷോൾഡ് സജ്ജീകരിച്ച് അസാധാരണമായ വലിയ ഓർഡറുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാൻ ഈ കമാൻഡ് അനുവദിക്കുന്നു. |
| columnNames() | ഒരു ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത പട്ടികയ്ക്കുള്ളിലെ നിരകളുടെ പേരുകൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു. ഈ കമാൻഡ് നിർദിഷ്ട നിരകൾ ചലനാത്മകമായി സൂചികയിലാക്കുന്നതിന് നിർണ്ണായകമാണ്, വ്യത്യസ്ത ഘടനകളുള്ള പട്ടികകൾക്ക് കോഡ് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. |
| get() | ഒരു പട്ടികയ്ക്കുള്ളിൽ ഡാറ്റയുടെ നിർദ്ദിഷ്ട കോളങ്ങൾ ആക്സസ് ചെയ്യുക. ഈ സന്ദർഭത്തിൽ, ഇത് ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത പട്ടികകളിൽ നിന്ന് മൂല്യങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു, കോളങ്ങളുടെ പേരുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടാർഗെറ്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് അനുവദിക്കുന്നു. |
| big_ask_flag and big_bid_flag | വോളിയം ത്രെഷോൾഡുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വലിയ ഓർഡറുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ബൂളിയൻ മാസ്കുകളായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. കൂടുതൽ വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത് "വലിയ" ഓർഡറുകളിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഈ ഫ്ലാഗുകൾ ഫിൽട്ടർ ടേബിളുകളെ സഹായിക്കുന്നു. |
| return table() | ചില നിബന്ധനകൾ പാലിക്കുന്ന ഫിൽട്ടർ ചെയ്‌ത ഫലങ്ങൾ മാത്രം ഉപയോഗിച്ച് അന്തിമ പട്ടിക ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു (ഉദാ. വലിയ ഓർഡറുകൾ). "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശക് ഉയർത്താതെ ഒരു ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഘടന തിരികെ നൽകാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. |
| if __name__ == "__main__": | സ്ക്രിപ്റ്റ് നേരിട്ട് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ മാത്രം ടെസ്റ്റ് കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു. ഒരു വലിയ പ്രോഗ്രാമിൻ്റെ മറ്റ് ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി പ്രവർത്തനത്തെ സാധൂകരിക്കാനും വിശ്വാസ്യത മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഈ വിഭാഗം സഹായിക്കുന്നു. |
ഫംഗ്ഷൻ റിട്ടേണുകളിലെ "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശകിനുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു
"ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശക് പരിഹരിക്കുന്നതിനായി വികസിപ്പിച്ച സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുമ്പോൾ ഡാറ്റ ഘടനയും സംയോജന പ്രശ്നങ്ങളും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. ഒരു ഫംഗ്ഷൻ a റിട്ടേൺ ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്ന സന്ദർഭങ്ങളിൽ സാധാരണയായി ഈ പിശക് ഉണ്ടാകുന്നു അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ തരം കാരണം, ഒരു "നിഘണ്ടു" ആയി തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നു. ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, പ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രാരംഭ പട്ടിക സൃഷ്ടിക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു വോളിയം, ഓർഡറുകൾ ചോദിക്കുക, ബിഡ് ഓർഡറുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള ഇൻപുട്ട് ലിസ്റ്റുകൾ ഒരു ഏകീകൃത ടേബിൾ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് സംഘടിപ്പിക്കുന്ന കമാൻഡ്. ഈ ഘടന സ്ഥാപിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, പ്രവർത്തനം ബാധകമാണ് ഓർഡർ തരം അനുസരിച്ച് വോള്യങ്ങൾ സമാഹരിക്കാനുള്ള കമാൻഡ്, ഓർഡർ ഡാറ്റയുടെ സംക്ഷിപ്ത കാഴ്ച നൽകുന്നു. ഈ ഗ്രൂപ്പിംഗ് ഘട്ടം നിർണായകമാണ്, കാരണം ഇത് വലിയ ഓർഡറുകൾ ടാർഗെറ്റുചെയ്യുന്നതിന് തുടർന്നുള്ള ഫിൽട്ടറിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു, പ്രധാന വാങ്ങൽ, വിൽപ്പന ഇടപാടുകൾ തിരിച്ചറിയുക എന്ന ഫംഗ്ഷൻ്റെ പ്രാഥമിക ഉദ്ദേശ്യത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള വാങ്ങലുകൾക്കോ വിൽപ്പനകൾക്കോ നിങ്ങൾ ട്രേഡ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, ഈ സുപ്രധാന ഇടപാടുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ഒറ്റപ്പെടുത്താൻ ഈ ഫംഗ്ഷൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കും 📊.
അടുത്തതായി, "വലിയ" ഓർഡറുകൾ കൃത്യമായി സൂചിപ്പിക്കാൻ, ഞങ്ങൾ 90-ാമത്തെ പെർസൻ്റൈൽ വോളിയം ത്രെഷോൾഡ് ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കുന്നു പ്രവർത്തനം. ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഇടപാടുകൾക്കായി ഒരു ഫിൽട്ടർ സജ്ജീകരിച്ച് സാധാരണവും അസാധാരണവുമായ വലിയ ഓർഡറുകൾ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയാൻ ഈ പെർസെൻ്റൈൽ കണക്കുകൂട്ടൽ ഫംഗ്ഷനെ അനുവദിക്കുന്നു. ദി ഫംഗ്ഷൻ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിൽ കമാൻഡ് ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കുന്നു; സ്ഥിര കോളം ഐഡൻ്റിഫയറുകളെ ആശ്രയിക്കാതെ തന്നെ ടേബിൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന, ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത പട്ടികകളിൽ നിന്ന് കോളം പേരുകൾ ഡൈനാമിക് ആയി വീണ്ടെടുക്കുന്നു. ഈ ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ടാസ്ക്കുകളിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണ്, അവിടെ ഫംഗ്ഷന് വ്യത്യസ്ത കോളം പേരുകളോ ഘടനകളോ ഉള്ള പട്ടികകൾ ലഭിച്ചേക്കാം, വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലുടനീളം അതിൻ്റെ പുനരുപയോഗം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഒരു പ്രായോഗിക ഉദാഹരണമെന്ന നിലയിൽ, ഡാറ്റാ ഉറവിടത്തെ ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യസ്ത ലേഔട്ടുകളുള്ള ടേബിളുകൾ ഞങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ടെന്ന് കരുതുക - ഈ ഫംഗ്ഷൻ ഇപ്പോഴും തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ പൊരുത്തപ്പെടും, ഇത് യഥാർത്ഥ ലോക സാമ്പത്തിക വിശകലനങ്ങൾക്കോ ഡൈനാമിക് ഡാറ്റാ സാഹചര്യങ്ങൾക്കോ ഇത് വളരെ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു 💼.
ഇതിനെ തുടർന്ന്, സ്ക്രിപ്റ്റ് ബൂളിയൻ പതാകകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നു ഒപ്പം , കണക്കാക്കിയ ക്വാണ്ടൈൽ ത്രെഷോൾഡിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ "ബിഗ് ഓർഡർ" മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ഓർഡറുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ ഗ്രൂപ്പുചെയ്ത പട്ടികയിലും പ്രസക്തമായ ഓർഡറുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഈ ഫ്ലാഗുകൾ ഫിൽട്ടറുകളായി പ്രയോഗിക്കുന്നു. ഈ ഡിസൈൻ ഫംഗ്ഷനെ "വലിയ" ഓർഡറുകൾ മാത്രം നൽകുന്നതിന് അനുവദിക്കുന്നു, അതേസമയം ചെറിയവ നിരസിക്കുകയും അർത്ഥവത്തായ ഡാറ്റയ്ക്കായി ഔട്ട്പുട്ട് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ബൂളിയൻ ഫിൽട്ടറുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഈ സമീപനം ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് കാര്യക്ഷമമാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു, കാരണം ഫംഗ്ഷന് ഉയർന്ന മുൻഗണനയുള്ള ഡാറ്റയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനും റിസോഴ്സ് ഉപയോഗം കുറയ്ക്കാനും കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും. ഈ രീതിയിൽ ഫംഗ്ഷൻ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, തത്ഫലമായുണ്ടാകുന്ന പട്ടിക വളരെ ടാർഗെറ്റുചെയ്‌തതാണ്, കാര്യമായ ട്രേഡിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളെയോ മാർക്കറ്റ് ട്രെൻഡുകളെയോ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്ന തീരുമാനമെടുക്കൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാണ്.
അവസാനമായി, "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശകിൻ്റെ റൂട്ട് പരിഹരിക്കുന്നതിന്, ഓരോ ഫംഗ്‌ഷനിലെയും റിട്ടേൺ സ്റ്റേറ്റ്‌മെൻ്റിൽ ഔട്ട്പുട്ട് അനുയോജ്യമായ ഒരു ടേബിൾ ഘടനയായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ വ്യക്തമായ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ക്രമീകരണം, തിരികെ നൽകിയ പട്ടിക ഒരു തരത്തിലുള്ള പൊരുത്തക്കേട് ഉണ്ടാക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിലൂടെ പിശക് ഒഴിവാക്കുന്നു. ഫംഗ്ഷനുകൾ മോഡുലാർ, ടെസ്റ്റ് ചെയ്യാവുന്ന രീതിയിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു; ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപയോഗിച്ച് , വിന്യസിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് കോഡിൻ്റെ സ്വഭാവം വേഗത്തിൽ പരിശോധിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഫംഗ്ഷനുകൾ സ്വതന്ത്രമായി പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ മോഡുലാർ ഘടന ഡീബഗ്ഗിംഗിനെ സഹായിക്കുക മാത്രമല്ല, മികച്ച കോഡ് മാനേജുമെൻ്റിനെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും വ്യത്യസ്ത ഘടകങ്ങളിലുടനീളം സമാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ പുനർനിർമ്മിക്കാവുന്ന വലിയ പ്രോജക്റ്റുകളിൽ.
ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഫംഗ്ഷനുകളിലെ "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശക് കണ്ടുപിടിക്കുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു
ഡാറ്റാ ഗ്രൂപ്പിംഗിനും ടേബിൾ റിട്ടേണിനുമായി മോഡുലാർ, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന കോഡ് ഉള്ള ബാക്കെൻഡ് പൈത്തൺ സൊല്യൂഷൻ
def big_buy_sell_order(vol, ask_order, bid_order):"""Creates a table for large buy/sell orders based on quantile thresholds.Args:vol (list): List of volume data.ask_order (list): List of ask orders.bid_order (list): List of bid orders.Returns:table: Table containing large ask orders."""# Step 1: Create raw table with input dataraw_tab = table(vol=vol, ask_order=ask_order, bid_order=bid_order)# Step 2: Group data by summing volumes per order typegrp_ask_order = groupby(sum, vol, ask_order)grp_bid_order = groupby(sum, vol, bid_order)# Step 3: Calculate threshold for big orders (90th percentile)ask_order_vol = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[1])bid_order_vol = grp_bid_order.get(columnNames(grp_bid_order)[1])big_ask_flag = ask_order_vol > quantile(ask_order_vol, 0.9)big_bid_flag = bid_order_vol > quantile(bid_order_vol, 0.9)# Step 4: Filter and return table of big ask ordersbig_ask_order = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[0])[big_ask_flag]# Ensure data structure compatibility to avoid "type dictionary" errorreturn table(ask_order=big_ask_order)# Unit Testif __name__ == "__main__":vol = [100, 200, 150]ask_order = [20, 30, 40]bid_order = [15, 25, 35]result = big_buy_sell_order(vol, ask_order, bid_order)print(result)
ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗിൽ നിഘണ്ടു-ടു-ടേബിൾ പരിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്ന ഇതര സമീപനം
പൈത്തൺ ബാക്കെൻഡ് സൊല്യൂഷൻ, പൊരുത്തത്തിനായി ഇതര നിഘണ്ടു കൈകാര്യം ചെയ്യൽ
def big_buy_sell_order_alternative(vol, ask_order, bid_order):"""Alternative solution to handle dictionary-type error by using conversion."""# Initialize dictionary structure with input dataraw_dict = {'vol': vol, 'ask_order': ask_order, 'bid_order': bid_order}# Process grouped ask and bid ordersgrp_ask_order = groupby(sum, vol, ask_order)grp_bid_order = groupby(sum, vol, bid_order)# Apply quantile threshold for large ordersask_order_vol = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[1])bid_order_vol = grp_bid_order.get(columnNames(grp_bid_order)[1])big_ask_flag = ask_order_vol > quantile(ask_order_vol, 0.9)# Create filtered result and convert to table structurebig_ask_order = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[0])[big_ask_flag]result_table = table(big_ask_order=big_ask_order)# Additional compatibility check for dictionary-type constraintsreturn result_table# Unit Testif __name__ == "__main__":vol = [120, 220, 180]ask_order = [25, 35, 45]bid_order = [20, 30, 40]print(big_buy_sell_order_alternative(vol, ask_order, bid_order))
ടേബിൾ റിട്ടേണുകളിലെ ഡാറ്റാ തരം അനുയോജ്യതയുടെ സങ്കീർണ്ണതകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു
പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന വശം പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ, ഓരോ ഘടകത്തിലും അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന അടിസ്ഥാന ഡാറ്റ തരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു, പ്രത്യേകിച്ചും ഗ്രൂപ്പിംഗ്, ഫിൽട്ടറിംഗ്, ക്വാണ്ടൈൽ കണക്കുകൂട്ടൽ തുടങ്ങിയ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടത്തുന്ന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ. ഫംഗ്ഷനുകൾ ഒരു പട്ടിക നൽകുമ്പോൾ, ഓരോ ഡാറ്റാ ഘടനയും പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഫോർമാറ്റിന് അനുസൃതമായിരിക്കണം. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശക് അർത്ഥമാക്കുന്നത് പരിസ്ഥിതി ഔട്ട്പുട്ട് പട്ടികയെ ഒരു ആയി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു എന്നാണ്. അനുയോജ്യമായ ഒരു ഡാറ്റാ തരത്തേക്കാൾ, പൊരുത്തക്കേടിൻ്റെ പ്രശ്നത്തിന് കാരണമാകുന്നു. പ്രകടനവും ഘടനയും ഒരുപോലെ പ്രാധാന്യമുള്ള ഡാറ്റ-ഇൻ്റൻസീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ഇത്തരത്തിലുള്ള പിശക് പലപ്പോഴും ഉയർന്നുവരുന്നു.
ഉദാഹരണ ഫംഗ്ഷനിൽ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള ഡാറ്റ അഗ്രഗേഷൻ രീതികൾ സവിശേഷമായ വെല്ലുവിളികൾ കൊണ്ടുവരുന്നു. തുടങ്ങിയ കമാൻഡുകൾ ഒപ്പം അത്തരം സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ പ്രധാന വേഷങ്ങൾ ചെയ്യുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഓർഡറുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിന് ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുമ്പോൾ, ഓരോ കമാൻഡും ഫലമായുണ്ടാകുന്ന പട്ടികയുടെ ഘടനയെ ബാധിക്കുന്നു. ഇതിനർത്ഥം വലിയ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഫംഗ്‌ഷനുകൾക്ക് ഔട്ട്പുട്ട് ഒരു നിഘണ്ടുവായി തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കപ്പെടുന്നത് തടയാൻ ശ്രദ്ധാപൂർവമായ രൂപകൽപ്പന ആവശ്യമാണ്. ഇത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റാ ഘടനയിൽ ഓരോ ഘട്ടവും ചെലുത്തുന്ന സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഇവിടെ, ഓരോ നിരയുടെ പേരും വ്യക്തമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു സമീപനമാണ്, കാരണം ഓരോ ഘടകവും പട്ടികയുടെ ഘടനയുമായി യോജിപ്പിക്കുകയും ടൈപ്പുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പിശകുകളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 💻
പ്രകടനമാണ് മറ്റൊരു നിർണായക പരിഗണന. എല്ലാ ഡാറ്റാ പ്രോസസ്സിംഗ് ഫംഗ്ഷനും വേഗതയ്ക്കും കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും വേണ്ടി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യണം, പ്രത്യേകിച്ചും തത്സമയം വിപുലമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. വോളിയം അനുസരിച്ച് മികച്ച 10% ഓർഡറുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് പോലെയുള്ള വലിയ തോതിലുള്ള വിശകലനം, "നിഘണ്ടു" വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കിക്കൊണ്ട് ഡാറ്റാ ഘടനകൾ ശരിയായി വിന്യസിക്കുമ്പോൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമാകും. പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതും പ്രധാനമാണ്; ഉപയോഗിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള ഡാറ്റ തരങ്ങളിൽ പരിശോധനകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നു ടെസ്റ്റബിലിറ്റിക്ക്, ഉൽപ്പാദന പരിതസ്ഥിതിയിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ തടയാൻ കഴിയും. എൻവയോൺമെൻ്റുകളിലുടനീളം ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കുന്നതിന് ശക്തമായ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത്, ഡാറ്റാ തരങ്ങൾ കാലക്രമേണ വികസിക്കുമ്പോൾ പോലും, ഫംഗ്ഷനുകൾ പ്രതീക്ഷിച്ച പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്ന ഒരു മികച്ച സമ്പ്രദായമാണ്. ⚙️
- ഒരു പട്ടിക തിരികെ നൽകുമ്പോൾ "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശക് ദൃശ്യമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
- പരിസ്ഥിതി പട്ടികയുടെ ഡാറ്റ ഘടനയെ ഒരു നിഘണ്ടുവായി തെറ്റായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനാലാണ് പിശക് ഉണ്ടാകുന്നത്. ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റോ റിട്ടേൺ തരമോ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ ഇത് സാധാരണയായി സംഭവിക്കുന്നു.
- എന്താണ് ചെയ്യുന്നത് ഫംഗ്ഷനിൽ കമാൻഡ് ചെയ്യണോ?
- ദി കമാൻഡ് ഇൻപുട്ട് ലിസ്റ്റുകൾ (വോളിയം, ഓർഡറുകൾ ചോദിക്കുക, ബിഡ് ഓർഡറുകൾ പോലുള്ളവ) ഒരു ഏകീകൃത പട്ടികയിലേക്ക് ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നു, പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ എളുപ്പമുള്ള ഒരു ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
- എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു ഡാറ്റ സമാഹരിക്കാൻ സഹായിക്കണോ?
- ദി ഓരോ ഓർഡർ തരത്തിനും സംഗ്രഹിക്കുന്ന വോള്യങ്ങൾ പോലുള്ള ഒരു മാനദണ്ഡത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി കമാൻഡ് ഗ്രൂപ്പുകൾ ഡാറ്റ. വലിയ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, മൂല്യങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി സമാഹരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
- എന്തിനാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് വലിയ ഓർഡറുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിന്?
- ദി ചെറിയ ഇടപാടുകൾ ഫിൽട്ടർ ചെയ്ത് ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഓർഡറുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഉപയോഗപ്രദമായ 90-ാമത്തെ പോലെ, കമാൻഡ് ഒരു നിശ്ചിത ശതമാനം കണക്കാക്കുന്നു.
- എന്ത് വേഷമാണ് ചെയ്യുന്നത് ചടങ്ങിൽ കളിക്കണോ?
- കോളം പേരുകൾ ചലനാത്മകമായി വീണ്ടെടുക്കുന്നു, കോളങ്ങൾ അവയുടെ പേരുകൾ ഹാർഡ്‌കോഡ് ചെയ്യാതെ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നതിന് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്, ഇത് ഫംഗ്ഷൻ വ്യത്യസ്ത പട്ടിക ഘടനകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
- എങ്ങനെ ചെയ്യും ഒപ്പം ജോലി?
- വലിയ ഓർഡറുകൾക്കായി പട്ടിക ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്ന ബൂളിയൻ ഫ്ലാഗുകളാണ് ഇവ. ഒരു ഓർഡറിൻ്റെ വോളിയം 90-ാമത്തെ പെർസെൻറ്റൈൽ കവിയുന്നുവെങ്കിൽ, അത് "വലിയ" എന്ന് ഫ്ലാഗ് ചെയ്യും, കൂടാതെ ആ വരികൾ മാത്രമേ അന്തിമ ഔട്ട്‌പുട്ടിൽ സൂക്ഷിക്കുകയുള്ളൂ.
- റിട്ടേൺ സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ് എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്?
- റിട്ടേൺ സ്റ്റേറ്റ്മെൻ്റ്, ടേബിളിനെ അനുയോജ്യമായ ഫോർമാറ്റിൽ ഔട്ട്പുട്ട് ചെയ്യുന്നു, എല്ലാ ഡാറ്റയും ടേബിൾ ആവശ്യകതകളുമായി വിന്യസിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശക് ഒഴിവാക്കാൻ പ്രത്യേകം ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു.
- എന്തിനാണ് ഈ പ്രവർത്തനത്തിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണോ?
- ഈ കമാൻഡ് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നു, സ്ക്രിപ്റ്റ് നേരിട്ട് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ മാത്രം നിർദ്ദിഷ്ട കോഡ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. വലിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഫംഗ്ഷൻ സാധൂകരിക്കുന്നതിന് ഇത് നിർണായകമാണ്.
- തരം പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് പ്രകടനത്തിന് എങ്ങനെ പ്രയോജനം ചെയ്യും?
- ഡിസൈൻ ഘട്ടത്തിൽ ടൈപ്പ് പിശകുകൾ തിരുത്തുന്നത്, റൺടൈമിൽ തരം തിരുത്തലുകൾ ആവശ്യമില്ലാതെ ഫംഗ്ഷൻ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിലൂടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, നിർവ്വഹണ സമയവും വിഭവ ഉപയോഗവും കുറയ്ക്കുന്നു.
ഒരു "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പിശക് ഡീബഗ്ഗുചെയ്യുന്നതിന് ഡാറ്റാ ഘടനയും കമാൻഡ് ഫംഗ്‌ഷനുകളും നന്നായി മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒപ്പം , നിങ്ങൾക്ക് പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാനും വലിയ ഡാറ്റ വോള്യങ്ങൾ ഫലപ്രദമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യാനും കഴിയും. കാര്യക്ഷമമായ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഈ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
പിശക് നേരിട്ട് പരിഹരിക്കുന്നത് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിൽ സമയം ലാഭിക്കുകയും പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും. അനുയോജ്യവും നന്നായി പരീക്ഷിച്ചതുമായ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, അപ്രതീക്ഷിതമായ അനുയോജ്യത പ്രശ്‌നങ്ങളില്ലാതെ, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിൽ കൃത്യമായ ടേബിൾ ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് തിരികെ നൽകാനാകും. 😊
- പൈത്തൺ ടേബിൾ ഘടനകളെക്കുറിച്ചുള്ള ആഴത്തിലുള്ള വിശദാംശങ്ങൾക്കും ഡാറ്റ തരം പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും, റഫർ ചെയ്യുക പൈത്തൺ ഡാറ്റ ക്ലാസുകളുടെ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
- പൈത്തണിലെ ഗ്രൂപ്പിംഗ്, ഫിൽട്ടറിംഗ് രീതികൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു സഹായകരമായ അവലോകനം ഇവിടെ കാണാം പാണ്ഡാസ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
- പട്ടികകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ "ടൈപ്പ് നിഘണ്ടു" പോലെയുള്ള സാധാരണ പിശകുകൾ മനസിലാക്കാൻ, ഗൈഡ് കാണുക യഥാർത്ഥ പൈത്തൺ - പൈത്തൺ തരം പിശകുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു .
- ഇതിൽ നിന്ന് ക്വാണ്ടൈൽ കണക്കുകൂട്ടലുകളെക്കുറിച്ചും പെർസൻ്റൈൽ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഫിൽട്ടറിംഗിനെ കുറിച്ചും കൂടുതലറിയുക NumPy ക്വാണ്ടൈൽ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .