పైథాన్ టేబుల్ రిటర్న్స్‌లో "టైప్ డిక్షనరీ ఎర్రర్"ని పరిష్కరిస్తోంది

ఫంక్షన్ రిటర్న్స్‌లో "టైప్ డిక్షనరీ" ఎర్రర్‌ను అర్థం చేసుకోవడం

కోడింగ్ చేస్తున్నప్పుడు ఊహించని లోపాలను ఎదుర్కోవడం చాలా విసుగును కలిగిస్తుంది, ప్రత్యేకించి ఎర్రర్ మెసేజ్‌లు గుప్తంగా అనిపించినప్పుడు. అటువంటి అస్పష్టమైన సమస్య ఏమిటంటే "function code != '67' =>ఫంక్షన్ కోడ్ != '67' => డిక్షనరీ రకంతో వెక్టార్‌ని సృష్టించడానికి అనుమతి లేదు" దోషం. పైథాన్‌లోని ఫంక్షన్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఈ నిర్దిష్ట సమస్య తరచుగా కనిపిస్తుంది, అది టేబుల్‌ల వంటి సంక్లిష్ట డేటా రకాలను తిరిగి ఇవ్వడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.

మీరు ఈ ఎర్రర్ ద్వారా బ్లాక్ చేయబడటానికి మాత్రమే ఫంక్షన్‌తో పట్టికను తిరిగి ఇవ్వడానికి ప్రయత్నించినట్లయితే, మీరు ఒంటరిగా లేరు! చాలా మంది డెవలపర్‌లు ఈ సందేశాన్ని అస్పష్టంగా గుర్తించారు, ఎందుకంటే ఇది అసలు సమస్య లేదా పరిష్కారాన్ని నేరుగా సూచించదు. నిర్దిష్ట వాతావరణాలు లేదా లైబ్రరీలు డేటా నిర్మాణాలను, ముఖ్యంగా నిఘంటువులను ఎలా నిర్వహిస్తాయి అనేదానికి ఈ సమస్య తరచుగా సంబంధించినది.

ఈ గైడ్‌లో, మేము ఈ లోపం వెనుక గల కారణాలను అన్వేషిస్తాము మరియు దానిని పరిష్కరించే పద్ధతులను చర్చిస్తాము. లోపం ఎందుకు సంభవిస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు భవిష్యత్తులో దాన్ని నిర్వహించడానికి మరియు మీకు అవసరమైన విలువలను ఎటువంటి ఆటంకం లేకుండా తిరిగి ఇచ్చే ఫంక్షన్‌లను వ్రాయడానికి మెరుగ్గా సన్నద్ధమవుతారు. 🛠️

కలిసి, మేము ఈ లోపానికి దారితీసిన ఫంక్షన్‌ను విచ్ఛిన్నం చేస్తాము, దాని భాగాలను విశ్లేషిస్తాము మరియు మీ కోడ్ సజావుగా అమలు చేయగల ఆచరణాత్మక సర్దుబాట్లను అన్వేషిస్తాము. టైప్ డిక్షనరీ లోపం యొక్క రహస్యాన్ని పరిష్కరిద్దాం!

ఫంక్షన్ రిటర్న్స్‌లో "టైప్ డిక్షనరీ" లోపం కోసం పరిష్కారాలను అన్వేషించడం

"టైప్ డిక్షనరీ" లోపాన్ని పరిష్కరించడానికి అభివృద్ధి చేయబడిన స్క్రిప్ట్‌లు సంక్లిష్ట డేటాసెట్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తున్నప్పుడు డేటా స్ట్రక్చరింగ్ మరియు అగ్రిగేషన్ సమస్యలను నిర్వహించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడ్డాయి. ఫంక్షన్ aని తిరిగి ఇవ్వడానికి ప్రయత్నించే సందర్భాలలో ఈ లోపం సాధారణంగా తలెత్తుతుంది పట్టిక అంతర్లీన డేటా రకం కారణంగా, "నిఘంటువు"గా తప్పుగా అన్వయించబడింది. మొదటి స్క్రిప్ట్‌లో, ప్రధాన దశలను ఉపయోగించి ప్రారంభ పట్టికను సృష్టించడం ఉంటుంది పట్టిక () కమాండ్, ఇది వాల్యూమ్, ఆస్క్ ఆర్డర్‌లు మరియు బిడ్ ఆర్డర్‌ల వంటి ఇన్‌పుట్ జాబితాలను ఏకీకృత పట్టిక ఆకృతిలో నిర్వహిస్తుంది. ఈ నిర్మాణం స్థాపించబడిన తర్వాత, ఫంక్షన్ వర్తిస్తుంది సమూహం ద్వారా () ఆర్డర్ రకం ద్వారా వాల్యూమ్‌లను సమగ్రపరచడానికి ఆదేశం, ఆర్డర్ డేటా యొక్క సంగ్రహ వీక్షణను మాకు అందిస్తుంది. ఈ సమూహ దశ చాలా ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఇది పెద్ద ఆర్డర్‌లను లక్ష్యంగా చేసుకోవడానికి తదుపరి ఫిల్టరింగ్‌ను ప్రారంభిస్తుంది, ప్రధాన కొనుగోలు మరియు అమ్మకపు లావాదేవీలను గుర్తించే ఫంక్షన్ యొక్క ప్రాథమిక ప్రయోజనాన్ని సూచిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు సంభావ్య అధిక-వాల్యూమ్ కొనుగోళ్లు లేదా అమ్మకాల కోసం వాణిజ్య డేటాను విశ్లేషిస్తుంటే, ఈ ముఖ్యమైన లావాదేవీలను సమర్ధవంతంగా వేరుచేయడానికి ఈ ఫంక్షన్ మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది 📊.

తర్వాత, "పెద్ద" ఆర్డర్‌లను గుర్తించడానికి, మేము 90వ పర్సంటైల్ వాల్యూమ్ థ్రెషోల్డ్‌ని ఉపయోగించి గణిస్తాము పరిమాణ () ఫంక్షన్. ఈ పర్సంటైల్ లెక్కింపు ఫంక్షన్‌ని విలక్షణమైన మరియు అసాధారణంగా పెద్ద ఆర్డర్‌ల మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది, అధిక-వాల్యూమ్ లావాదేవీల కోసం ఫిల్టర్‌ను సెటప్ చేస్తుంది. ది కాలమ్ పేర్లు() కమాండ్ అప్పుడు ఫంక్షన్‌ను అనుకూలీకరించడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది; ఇది సమూహ పట్టికల నుండి కాలమ్ పేర్లను డైనమిక్‌గా తిరిగి పొందుతుంది, స్థిర కాలమ్ ఐడెంటిఫైయర్‌లపై ఆధారపడకుండా పట్టికను ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. డేటా ప్రాసెసింగ్ టాస్క్‌లలో ఈ సౌలభ్యం ఉపయోగపడుతుంది, ఇక్కడ ఫంక్షన్ వివిధ కాలమ్ పేర్లు లేదా నిర్మాణాలతో పట్టికలను స్వీకరించవచ్చు, వివిధ డేటాసెట్‌లలో దాని పునర్వినియోగతను మెరుగుపరుస్తుంది. ఆచరణాత్మక ఉదాహరణగా, డేటా మూలాన్ని బట్టి విభిన్న లేఅవుట్‌లతో కూడిన టేబుల్‌లను కలిగి ఉన్నామని అనుకుందాం - ఈ ఫంక్షన్ ఇప్పటికీ సజావుగా అనుగుణంగా ఉంటుంది, ఇది వాస్తవ ప్రపంచ ఆర్థిక విశ్లేషణలు లేదా డైనమిక్ డేటా దృశ్యాలకు అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది 💼.

దీన్ని అనుసరించి, స్క్రిప్ట్ బూలియన్ ఫ్లాగ్‌లను వర్తింపజేస్తుంది పెద్ద_అడుగు_జెండా మరియు పెద్ద_బిడ్_జెండా, లెక్కించిన క్వాంటైల్ థ్రెషోల్డ్ ఆధారంగా "బిగ్ ఆర్డర్" ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా ఉండే ఆర్డర్‌లను గుర్తించడానికి ఇవి ఉపయోగించబడతాయి. ప్రతి సమూహ పట్టికలో సంబంధిత ఆర్డర్‌లను వేరు చేయడానికి ఈ ఫ్లాగ్‌లు ఫిల్టర్‌లుగా వర్తింపజేయబడతాయి. అర్ధవంతమైన డేటా కోసం అవుట్‌పుట్‌ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తూ, చిన్న వాటిని విస్మరిస్తూ, "పెద్ద" ఆర్డర్‌లను మాత్రమే తిరిగి ఇవ్వడానికి ఈ డిజైన్ ఫంక్షన్‌ని అనుమతిస్తుంది. బూలియన్ ఫిల్టర్‌లను ఉపయోగించే ఈ విధానం డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను క్రమబద్ధీకరించడంలో సహాయపడుతుంది, ఎందుకంటే ఫంక్షన్ అధిక-ప్రాధాన్యత డేటాపై దృష్టి పెట్టగలదు, వనరుల వినియోగాన్ని తగ్గించడం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. ఈ విధంగా ఫంక్షన్‌ను రూపొందించడం ద్వారా, ఫలిత పట్టిక అత్యంత లక్ష్యంగా ఉంటుంది, ముఖ్యమైన వ్యాపార కార్యకలాపాలు లేదా మార్కెట్ ట్రెండ్‌లను విశ్లేషించడంపై ఆధారపడిన నిర్ణయం తీసుకునే అప్లికేషన్‌లకు అనువైనది.

చివరగా, "టైప్ డిక్షనరీ" ఎర్రర్ యొక్క మూలాన్ని పరిష్కరించడానికి, ప్రతి ఫంక్షన్‌లోని రిటర్న్ స్టేట్‌మెంట్ అవుట్‌పుట్ అనుకూలమైన టేబుల్ స్ట్రక్చర్‌గా ఫార్మాట్ చేయబడిందని నిర్ధారించడానికి స్పష్టమైన హ్యాండ్లింగ్‌ను కలిగి ఉంటుంది. ఈ సర్దుబాటు తిరిగి వచ్చిన పట్టిక రకం అసమతుల్యతను ప్రేరేపించలేదని నిర్ధారించడం ద్వారా లోపాన్ని నివారిస్తుంది. విధులు మాడ్యులర్ మరియు పరీక్షించదగినవిగా కూడా రూపొందించబడ్డాయి; ఉదాహరణకు, ఉపయోగించడం ద్వారా __పేరు__ == "__ప్రధాన__", ఫంక్షన్‌లు స్వతంత్రంగా పరీక్షించబడతాయని మేము నిర్ధారిస్తాము, అమలు చేయడానికి ముందు కోడ్ ప్రవర్తన యొక్క శీఘ్ర ధృవీకరణను అనుమతిస్తుంది. ఈ మాడ్యులర్ స్ట్రక్చర్ డీబగ్గింగ్‌లో సహాయపడటమే కాకుండా మెరుగైన కోడ్ మేనేజ్‌మెంట్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది, ప్రత్యేకించి పెద్ద ప్రాజెక్ట్‌లలో ఒకే విధమైన విధులు వివిధ భాగాలలో పునర్నిర్మించబడతాయి.

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 data
    raw_tab = table(vol=vol, ask_order=ask_order, bid_order=bid_order)

    # Step 2: Group data by summing volumes per order type
    grp_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 orders
    big_ask_order = grp_ask_order.get(columnNames(grp_ask_order)[0])[big_ask_flag]

    # Ensure data structure compatibility to avoid "type dictionary" error
    return table(ask_order=big_ask_order)

# Unit Test
if __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)

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 data
    raw_dict = {'vol': vol, 'ask_order': ask_order, 'bid_order': bid_order}

    # Process grouped ask and bid orders
    grp_ask_order = groupby(sum, vol, ask_order)
    grp_bid_order = groupby(sum, vol, bid_order)

    # Apply quantile threshold for large orders
    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)

    # Create filtered result and convert to table structure
    big_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 constraints
    return result_table

# Unit Test
if __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))

టేబుల్ రిటర్న్స్‌లో డేటా రకం అనుకూలత యొక్క సంక్లిష్టతలను అర్థం చేసుకోవడం

పని చేయడానికి ఒక ముఖ్యమైన అంశం డేటా పట్టికలు ప్రోగ్రామింగ్‌లో ప్రతి మూలకం కలిగి ఉన్న అంతర్లీన డేటా రకాలను అర్థం చేసుకోవడం, ప్రత్యేకించి గ్రూపింగ్, ఫిల్టరింగ్ మరియు క్వాంటైల్ లెక్కింపు వంటి సంక్లిష్ట కార్యకలాపాలను నిర్వహించే ఫంక్షన్‌లను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు. ఫంక్షన్‌లు పట్టికను అందించినప్పుడు, ప్రతి డేటా నిర్మాణం తప్పనిసరిగా ఆశించిన ఆకృతికి అనుగుణంగా ఉండాలి. ఈ సందర్భంలో, "టైప్ డిక్షనరీ" లోపం సాధారణంగా అవుట్‌పుట్ పట్టికను పర్యావరణం ఒక విధంగా వివరిస్తుంది. నిఘంటువు అనుకూల డేటా రకం కాకుండా, అననుకూల సమస్య ఏర్పడుతుంది. పనితీరు మరియు నిర్మాణం సమానంగా ముఖ్యమైన డేటా-ఇంటెన్సివ్ అప్లికేషన్‌లలో ఈ రకమైన లోపం తరచుగా బయటపడుతుంది.

ఉదాహరణ ఫంక్షన్‌లో ఉపయోగించిన డేటా అగ్రిగేషన్ పద్ధతులు ప్రత్యేకమైన సవాళ్లను తెస్తాయి. వంటి ఆదేశాలు groupby మరియు quantile అటువంటి స్క్రిప్ట్‌లలో కీలక పాత్రలు పోషిస్తాయి. అయినప్పటికీ, అధిక-వాల్యూమ్ ఆర్డర్‌లను ఫిల్టర్ చేయడానికి డేటాను అగ్రిగేట్ చేస్తున్నప్పుడు, ప్రతి ఆదేశం ఫలిత పట్టిక యొక్క నిర్మాణాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది. దీనర్థం పెద్ద డేటాను నిర్వహించే ఫంక్షన్‌లకు అవుట్‌పుట్‌ను నిఘంటువుగా తప్పుగా అర్థం చేసుకోకుండా జాగ్రత్తగా డిజైన్ చేయాలి. అటువంటి సమస్యలను పరిష్కరించడానికి డేటా నిర్మాణంపై ప్రతి దశ ప్రభావం గురించి అవగాహన అవసరం. ఇక్కడ, ప్రతి నిలువు వరుస పేరును స్పష్టంగా పేర్కొనడం columnNames ప్రతి మూలకం పట్టిక నిర్మాణంతో సమలేఖనం చేయబడుతుందని మరియు టైప్-సంబంధిత లోపాల ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది కాబట్టి ఇది ఉపయోగకరమైన విధానం. 💻

పనితీరు మరొక క్లిష్టమైన పరిశీలన. ప్రతి డేటా ప్రాసెసింగ్ ఫంక్షన్ వేగం మరియు సామర్థ్యం రెండింటికీ ఆప్టిమైజ్ చేయాలి, ప్రత్యేకించి నిజ సమయంలో విస్తృతమైన డేటా సెట్‌లను నిర్వహించేటప్పుడు. వాల్యూమ్ ద్వారా టాప్ 10% ఆర్డర్‌లను గుర్తించడం వంటి పెద్ద-స్థాయి విశ్లేషణ, డేటా స్ట్రక్చర్‌లు సరిగ్గా సమలేఖనం అయినప్పుడు, “నిఘంటువు” వైరుధ్యాలను నివారించడం ద్వారా మరింత ప్రభావవంతంగా మారుతుంది. లోపం నిర్వహణ కూడా కీలకం; ఉపయోగించడం వంటి డేటా రకాలపై తనిఖీలను చేర్చడం if __name__ == "__main__" టెస్టబిలిటీ కోసం, ఉత్పత్తి పరిసరాలలో సమస్యలను నిరోధించవచ్చు. వాతావరణంలో అవుట్‌పుట్‌లను ధృవీకరించడానికి బలమైన యూనిట్ పరీక్షలను అమలు చేయడం అనేది డేటా రకాలు కాలక్రమేణా అభివృద్ధి చెందుతున్నప్పటికీ, ఆశించిన విధంగా పనితీరును నిర్ధారిస్తుంది. ⚙️