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Lattice es un módulo de Python diseñado para recibir un flujo de datos como entrada y proporcionar estadísticas en vivo. Funciona por estadísticas precomputantes para cada combinación de posible consulta. Entonces, cuando se agrega un nuevo punto de datos como este :::: Python {'Fecha': , 'Autor': Bill ", 'nb_words': 523} ocho contadores son Incrementado: ::: Python ([], Ninguno) ([], 'Bill') (, Ninguno) (, 'Bill') ( , Ninguno) (, 'Bill') (, ninguno) (, 'Bill') Cada contador se almacena en una base de datos de LEVELDB.Examplelet, digamos que queremos recopilar estadísticas sobre la longitud de las publicaciones de blog. Comenzamos por crear una clase espacial :::: Post de clase Python (espacio): Fecha = Dimension.tree ( 'Categoría') Autor = Dimension.Flat ('Categoría') nb_words = medida.sum ('número') El método `Cargar 'permite almacenar puntos de datos ::: Python Post.load (, 'Autor': Bill ", 'nb_words': 523}, {'fecha': , 'Autor': John ", 'NB_WORPS': 148},]) Ahora podemos recuperar datos con Fetch ::: Post Post.Fetch ('nb_words') # devuelve 671 post.fetch ('nb_words', autor = 'bill') # Devuelve 523 Post.Fetch ('nb_words', autor = 'bill', fecha = ) # Devoluciones 523or Drill las dimensiones: ::: Python Post.Date.drill () # produce y Listado completo :::: Python del espacio de importación en celosía, Dimensión, medida de Lattice.comMon Import Connect Class Post (espacio): Fecha = Dimension.Tree ('Categoría') Author = Dimension.Flat ('Categoría') NB_WORPS = medida.sum ('Número') con Conectar ('db / post'): Post.load (, 'Autor': "Bill", 'nb_words' : 523}, {'Fecha': , 'Autor': "John", 'nb_words': 148},]) Imprimir Post.Fetch ('nb_words') Imprimir Post.fetch ('nb_words', autor = 'bill') Imprimir Posts.fetch ('nb_words', autor = 'bill', fecha = ) Lista de impresión (post.date.drill ( )) Página de inicio del producto

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