привязать к ссылке хендлер, который будет это делать

1) В каких задачах используется celery
2) В каких apscheduler
3) В чем их главные отличия?
*4) Если они выполняют одну задачу, какой из инструментов лучше?

1. Очередь задач.
2. Планировщик задач.
3.
Селери - очередь задач с базовой функциональностью планировщика задач.
Apscheduler - планировщик задач с базовой функциональностью очереди задач.
+ celery имеет крутую штуку как фловер: веб-интерфейс для просмотра задач.
4. Зависит от задачи исходя из третьего пункта. Но в основном на разных, обычно чуть выше среднего, проектах используются: celery, rabbitmq, kafka, тд. Но стоит понимать, что это все 4 разных инструмента для разных задач со своими особенностями, достоинствами и недостатками.
Если сравнивать именно эти два инструмента в рамках пайтона и твоей деятельности:
Боты - apscheduler
Веб - celery

+

Вы увеличили карму 𝕬𝖗𝖙𝖊𝖒 до 935.14 (+31.30)

Пизда, против себя играю 😂😂
Спасибо)

У тебя имя заболело, первая буква Serif подхватила :(

Я знаю)))0

Есть мысли, варианты?

Пустые логи создаются.

Посмотри сюда, вопрос похож, ответ дали 7 лет назад. Значит должно работать)

Спасибо за помощь. Я конечно-же это уже находил но мне это не подходит. Я имею объект1 и имя класса другого объекта2 и мне надо узнать backref. A a примере по ссылке между первым и вторым действием используется человеческий интеллект

С пандасом и мультииндексом поможете?

У меня есть df, сгруппированный с использованием мультииндекса (применен метод .groupby по двум столбцам).
Выполняю:

df_by_month_group.index.levels

Получаю:

FrozenList([[9, 10, 11], ['one', 'two', 'three']])

Все ок.

таким образом я могу получить доступ к первой части этого списка:

df_by_month_group.index.levels[0]

Получаю:

Int64Index([9, 10, 11], dtype='int64', name='month')

Если выполняю цикл
for i in df_by_month_group.index.levels[0]:
   print(i)

ожидаемо получаю
9
10
11


А вот iloc для этого датафрейма не работает:

df_by_month_group.iloc[df_by_month_group.index.levels[0]==9]

IndexError: Boolean index has wrong length: 3 instead of 159

Как поправить?
Мне нужно обрезать мой исходный датафрейм таким образом, чтобы остались только значения, у которых в Мультииндексе первым элементом стоит 9.

Спасибо.

Для воспроизводимости результата

first = [9,9,9,10,10,10]
second = ['one', 'two', 'three', 'one', 'two', 'three']
third = [10, 20, 30, 20, 40, 50]
test = pd.DataFrame(zip(first, second, third), columns=['mon', 'name', 'val'])
test_gr = test.groupby(['mon', 'name']).sum()
test_gr

Ребят, только начал пользоваться гитом, скачал с гитхаба свой же реп, в результате у меня, видимо была повреждена виртуальная среда. выглядит это все следующим образом. Что я не так сделал и как это исправить?

@python_user не думал сделать поиск на сайте? А то в связи с недавной блокировкой найти статью на сайте сложно - только страницы щёлкать

Опять ты о больном

У кого есть друзья в гугл? Те что поиском занимаются.