Z
я думал сначал сделать строку и по ней сгрупировать
Size: a a a
2020 April 23
Z
тебе же надо сгруппировать по часу ?
да
DT
старайся работать с встроенными типами данных
так как база их лучше понимает
так как база их лучше понимает
DT
data = TankData.objects.filter(**query).order_by('record_time').annotate(
date=TruncDate('record_time'),
hour=TruncHour('record_time', tzinfo=melb)
)
я получаю дату и время а как их обьденить в одно значение
date=TruncDate('record_time'),
hour=TruncHour('record_time', tzinfo=melb)
)
я получаю дату и время а как их обьденить в одно значение
отсеки тут только минуты и секунды
Z
вот не знаю как
DT
вот пример из доков
>>> import pytz
>>> melb = pytz.timezone('Australia/Melbourne')
>>> experiments_per_hour = Experiment.objects.annotate(
... hour=TruncHour('start_datetime', tzinfo=melb),
... ).values('hour').annotate(experiments=Count('id'))
>>> for exp in experiments_per_hour:
... print(exp['hour'], exp['experiments'])
...
2014-06-16 00:00:00+10:00 2
2016-01-01 04:00:00+11:00 1
S
Люди, подскажите кто как бекапы делает?
Вот у меня сервак сайты там крутятся, как бы сделать так чтобы можно было быстро все востановить без особых заморочек.
Читал что Borg отлично для этого подходит.
Кто что использует? Что посоветуете?
Вот у меня сервак сайты там крутятся, как бы сделать так чтобы можно было быстро все востановить без особых заморочек.
Читал что Borg отлично для этого подходит.
Кто что использует? Что посоветуете?
Z
вот пример из доков
>>> import pytz
>>> melb = pytz.timezone('Australia/Melbourne')
>>> experiments_per_hour = Experiment.objects.annotate(
... hour=TruncHour('start_datetime', tzinfo=melb),
... ).values('hour').annotate(experiments=Count('id'))
>>> for exp in experiments_per_hour:
... print(exp['hour'], exp['experiments'])
...
2014-06-16 00:00:00+10:00 2
2016-01-01 04:00:00+11:00 1
выводит так
data = TankData.objects.filter(**query).order_by('record_time').annotate(
hour=TruncHour('record_time', tzinfo=melb)
).values('hour').annotate(experiments=dj_models.Count('id'))
data = TankData.objects.filter(**query).order_by('record_time').annotate(
hour=TruncHour('record_time', tzinfo=melb)
).values('hour').annotate(experiments=dj_models.Count('id'))
R
кто знает как выполнить >20к вызовов вебсервиса из джанги не блокируя основной поток? без планировщиков.
R
на то что выдаст джанга пофигу. можно просто вывести типа запущено.
R
либо же как-то 20к запросов сделать асинхронно
DT
выводит так
data = TankData.objects.filter(**query).order_by('record_time').annotate(
hour=TruncHour('record_time', tzinfo=melb)
).values('hour').annotate(experiments=dj_models.Count('id'))
data = TankData.objects.filter(**query).order_by('record_time').annotate(
hour=TruncHour('record_time', tzinfo=melb)
).values('hour').annotate(experiments=dj_models.Count('id'))
какой запрос формируется ?
DT
кто знает как выполнить >20к вызовов вебсервиса из джанги не блокируя основной поток? без планировщиков.
те celery не предлагать ?
R
да, желательно без селери. просто вместе выполнить фигову тучу запросов. Все исходные данные у меня есть (что отправлять).
DT
да, желательно без селери. просто вместе выполнить фигову тучу запросов. Все исходные данные у меня есть (что отправлять).
попробуй с https://docs.python.org/3/library/subprocess.html
поиграться
поиграться
DT
ну те надо либо скрипт либо команду
написать
вызвать ее через subproccess
написать
вызвать ее через subproccess
DT
и проверить чтобы не блокировалось
DT
запросы же могут в синхронном режиме выполняться ?
DT
ну или да смотреть в сторону async
R
Ситуация такова:
Есть апи в котором скажем данные неких продавцов. Я с него весь массив продавцов вытаскиваю. и нужно этот массив скормить другому вебсервису. А он принимает по одному. Можно ли как-то скопом скормить весь массив вызвав один и тот же запрос фигову тучу раз
Есть апи в котором скажем данные неких продавцов. Я с него весь массив продавцов вытаскиваю. и нужно этот массив скормить другому вебсервису. А он принимает по одному. Можно ли как-то скопом скормить весь массив вызвав один и тот же запрос фигову тучу раз