Gerente de proyecto Gestión de proyectos para proyectos de análisis de datos
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ProjectManager proporciona servicios públicos y funciones para administrar proyectos de datos en Python. Requiere el uso de Ipython y Panda.A Ejemplo de flujo de trabajo rápido: Importar ProjectManager como PMPM.create_Project ("MyProject") # Ahora, si tenemos algunos scripts para usar y algunos datos en la carpeta de datos que # pueden cargar el proyectopm.load_project () El objetivo de IntroducciónProjectManager es facilitar la carga rápida de los datos en el entorno de Ipython, ayudan a automatizar el municamento de datos que deberían hacerse al comienzo de una sesión, funcionará las funciones del ayudante de carga y le brinde un buen directorio. Lo que sucede cuando llama CREA_PROJECT ( "MyProject") Create_Project (Project_Name = "MyProject", Config = {}) Project_Name: Esta es una cadena que es el nombre de su proyecto.config: Este es un DICTO que toma opciones de configuración. Opciones de configuración de Current: full_tructure un booleano que Si TRUE crea una estructura de carpeta completa. Si es cierto, la estructura de la carpeta esquema a continuación. Por defecto es verdadero. Paquetes Una lista de cadenas de los paquetes de Python para cargar cuando se llama Load_Project (). Por defecto para vaciar. Registrar un booleano para dictar si se inicia el registro cuando se llama a load_project (). Por defecto es falso. git un booleano para dictar si un git repo es iniciado. Los valores predeterminados sean falsos. Tus opciones se guardan en un archivo JSON llamado .config.json en la raíz del directorio del proyecto. Esto ocurre cuando llame a load_project () load_project () 1. La configuración se carga en un diccionario.2. Los datos son el directorio de datos se carga en el entorno. Esto se hace recursivamente para que pueda tener subdirectorios. Si lo hace, la carpeta principal del archivo de datos se aprenderá al archivo de datos, Folder_File. El plan es hacer que la prependa sea opcional.3. Los archivos en el directorio de Munge se ejecutan. Esta carpeta es donde pondría los archivos necesarios para preprocesar los datos.4. Los archivos en el directorio lib se importan. Esta carpeta es donde pondría archivos que le gustaría cargar como módulo.5. Los paquetes especificados en la configuración se cargan en el entorno.6. Registro StartsFolder Structurethe Full Estructura es la siguiente: DATOS /: DATADOC /: DOCUMENTOCIONDIGNOSTICS /: COMPRUEBE A COMUNICULEMOS DE DATOSGUSHIGHTS /: Gráfico Domicilelib /: Funciones de utilidadMunicips /: Preprocesamiento ScriptsProfilado /: Benchmark Performancereports /: TessScontrutingBeationes El proyecto está en un estado tan temprano que me encantaría por cualquiera y todos para ayudar a contribuir. Creo que esto podría ser muy valioso para aquellos que trabajan con Python para los proyectos de datos. Página de inicio del producto

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