Scikit Learn: Projetando o futuro de suas APIs e aplicativos usando machine learning

O FutureCast é um script em Python que utiliza regressão linear do Scikit-Learn para projetar valores futuros de APIs e aplicativos a partir de um banco de dados SQLite, permitindo uma melhor tomada de decisões e planejamento de operações.

[ Hits: 3.392 ]

Por: Leonardo Berbert Gomes em 16/04/2023 | Blog: https://www.linkedin.com/in/leoberbert


Validação dos dados



Agora vamos aprender como validar os dados inseridos nas tabelas criadas anteriormente. Para isso, vamos utilizar a biblioteca do Python para SQLite.

Primeiramente, vamos conectar ao banco de dados usando a função connect() da biblioteca. Em seguida, criamos um cursor para executar comandos SQL no banco de dados.

Para selecionar todos os dados da tabela api_summary, utilizamos o comando execute() com a query SELECT * FROM api_summary, e armazenamos os resultados na variável rows. Em seguida, imprimimos os dados da tabela com o comando print() e um loop que percorre todas as linhas da tabela.

Da mesma forma, selecionamos todos os dados da tabela api_projection, imprimimos os dados e, por fim, fechamos a conexão com o banco de dados utilizando a função close().

Para validar os dados inseridos, você pode alterar as queries de acordo com a sua necessidade, selecionando apenas os campos e tabelas que deseja analisar. O importante é garantir que os dados estejam coerentes e não tenham erros ou inconsistências.

Código fonte:

import sqlite3

# Conectar-se ao banco de dados
conn = sqlite3.connect('api_data.db')

# Criar cursor
cur = conn.cursor()

# Selecionar todos os dados da tabela api_summary
cur.execute("SELECT * FROM api_summary")
rows = cur.fetchall()

# Imprimir os dados da tabela api_summary
print("Dados da tabela api_summary:")
for row in rows:
    print(row)

# Selecionar todos os dados da tabela api_projection
cur.execute("SELECT * FROM api_projection")
rows = cur.fetchall()

# Imprimir os dados da tabela api_projection
print("
Dados da tabela api_projection:")
for row in rows:
    print(row)

# Fechar a conexão com o banco de dados
conn.close()

Caso queira utilizar alguma IDE compatível com Linux para realizar a validação dos dados, seguem algumas que poderão ser baixadas e instaladas:

1. SQLiteStudio - uma ferramenta multiplataforma com interface gráfica para gerenciamento de bancos de dados SQLite.

2. DB Browser for SQLite - um aplicativo de código aberto e multiplataforma para gerenciamento de bancos de dados SQLite com interface gráfica.

3. DBeaver - uma IDE de banco de dados gratuita e de código aberto com suporte para SQLite, MySQL, PostgreSQL e outros bancos de dados populares.

4. Sqliteman - uma IDE de banco de dados SQLite de código aberto com uma interface gráfica de usuário fácil de usar.

5. SQLite Manager - uma extensão do Firefox que permite gerenciar bancos de dados SQLite em um navegador.

Página anterior     Próxima página

Páginas do artigo
   1. Introdução
   2. Projetando dados futuros
   3. Validação dos dados
   4. Visualização dos Dados
Outros artigos deste autor

Gerando gráficos sem mistérios no MRTG (Debian)

Detectando vulnerabilidades com o Nessus

Rundeck - Um Poderoso Agendador de Tarefas

Centralizando logs com Promtail + Loki + Grafana

Linux, uma história sem fim!

Leitura recomendada

Redes definidas por Software com Mininet e POX - Criando meu primeiro Controlador

Varredura de PING Utilizando o Python

Robótica com Android e Arduino

Interagindo com servidores HTTP com Python

Introdução ao clib (Command Line Book)

  
Comentários
[1] Comentário enviado por taracena em 29/04/2023 - 03:35h


Thanks for the information.. https://www.caregiverconnect.net/

[2] Comentário enviado por maurixnovatrento em 14/05/2023 - 20:47h


Bom artigo.

___________________________________________________________
Conhecimento não se Leva para o Túmulo.
https://github.com/mxnt10


Contribuir com comentário




Patrocínio

Site hospedado pelo provedor RedeHost.
Linux banner

Destaques

Artigos

Dicas

Tópicos

Top 10 do mês

Scripts