mirror of
https://github.com/migatu/astrololo.git
synced 2026-07-14 21:38:37 +00:00
gitea
16d35c16dc
Trzy niezależne usługi FastAPI komunikujące się przez HTTP/JSON, każda zna tylko adres warstwy bezpośrednio pod nią: - presentation (:8000) — strona WWW + formularz - logic (:8001) — reguły biznesowe, pośrednik - data (:8002) — wyszukiwanie danych za interfejsem DataProvider Warstwa danych: czytanie setek plików .xlsx z wykrywaniem nagłówka i mapowaniem układu kolumn na schemat kanoniczny, z 4-poziomowym cache (schemat L1, Parquet L2, wyniki zapytań L3, odwrócony indeks L4) i unieważnianiem po odcisku pliku. Gotowa ścieżka migracji do SQL (ingest/to_sql.py + SqlDataProvider, przełączane przez DATA_PROVIDER). Zawiera docker-compose, Makefile, generator danych przykładowych. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
36 lines
1.3 KiB
Python
36 lines
1.3 KiB
Python
"""Cache danych: znormalizowany arkusz zapisany jako Parquet.
|
||
|
||
POZIOM 2 cache — największy zysk wydajności. Parsowanie .xlsx jest wolne
|
||
(dziesiątki–setki ms na duży plik). Po pierwszym wczytaniu zapisujemy
|
||
znormalizowaną ramkę jako Parquet (kolumnowy, kompresowany), kluczowaną odciskiem
|
||
pliku. Kolejne odczyty ładują Parquet — zwykle 10–100x szybciej niż .xlsx i bez
|
||
ponownego wykrywania nagłówka.
|
||
|
||
Plik Parquet jest też naturalnym formatem pośrednim przy migracji do SQL.
|
||
"""
|
||
from __future__ import annotations
|
||
|
||
from pathlib import Path
|
||
|
||
import pandas as pd
|
||
|
||
|
||
class FrameCache:
|
||
def __init__(self, cache_dir: Path) -> None:
|
||
self.dir = cache_dir / "frames"
|
||
self.dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||
|
||
def _path(self, fp: str, sheet: str) -> Path:
|
||
safe = fp.replace(":", "_") + "__" + str(sheet).replace("/", "_")
|
||
return self.dir / f"{safe}.parquet"
|
||
|
||
def get(self, fp: str, sheet: str) -> pd.DataFrame | None:
|
||
p = self._path(fp, sheet)
|
||
if p.exists():
|
||
return pd.read_parquet(p)
|
||
return None
|
||
|
||
def put(self, fp: str, sheet: str, frame: pd.DataFrame) -> None:
|
||
# astype(str) na kolumnach object zapewnia stabilny zapis Parquet
|
||
frame.to_parquet(self._path(fp, sheet), index=False)
|