Python - считайте файл .csv из url в python 3.x - _csv.error: итератор должен возвращать строки, а не байты (вы открывали файл в текстовом режиме?)

Токенизация с набором инструментов естественного языка

Набор инструментов для естественного языка, также известный как NLTK, – это библиотека, написанная на Python. Библиотека NLTK обычно используется для символьной и статистической обработки естественного языка и хорошо работает с текстовыми данными.

Набор инструментов для естественного языка(NLTK) – это сторонняя библиотека, которую можно установить с помощью следующего синтаксиса в командной оболочке или терминале:

 
$ pip install --user -U nltk

Чтобы проверить установку, можно импортировать библиотеку nltk в программу и выполнить ее, как показано ниже:

 
import nltk

Если программа не выдает ошибку, значит, библиотека установлена успешно. В противном случае рекомендуется повторить описанную выше процедуру установки еще раз и прочитать официальную документацию для получения более подробной информации.

В наборе средств естественного языка(NLTK) есть модуль с именем tokenize(). Этот модуль далее подразделяется на две подкатегории: токенизация слов и токенизация предложений.

Word Tokenize: метод word_tokenize() используется для разделения строки на токены или слова.
Sentence Tokenize: метод sent_tokenize() используется для разделения строки или абзаца на предложения.

Давайте рассмотрим пример, основанный на этих двух методах:

Пример 3.1: Токенизация Word с использованием библиотеки NLTK в Python

 
from nltk.tokenize import word_tokenize 
 
my_text = """The Advertisement was telecasted nationwide, and the product was sold in around 30 states of America. The product became so successful among the people that the production was increased. Two new plant sites were finalized, and the construction was started. Now, The Cloud Enterprise became one of America's biggest firms and the mass producer in all major sectors, from transportation to personal care. Director of The Cloud Enterprise, Ryan Cloud, was now started getting interviewed over his success stories. Many popular magazines were started publishing Critiques about him.""" 
 
print(word_tokenize(my_text))

Выход:

Объяснение:

В приведенной выше программе мы импортировали метод word_tokenize() из модуля tokenize библиотеки NLTK. Таким образом, в результате метод разбил строку на разные токены и сохранил ее в списке. И, наконец, мы распечатали список. Более того, этот метод включает точки и другие знаки препинания как отдельный токен.

Пример 3.1: Токенизация предложения с использованием библиотеки NLTK в Python

 
from nltk.tokenize import sent_tokenize 
 
my_text = """The Advertisement was telecasted nationwide, and the product was sold in around 30 states of America. The product became so successful among the people that the production was increased. Two new plant sites were finalized, and the construction was started. Now, The Cloud Enterprise became one of America's biggest firms and the mass producer in all major sectors, from transportation to personal care. Director of The Cloud Enterprise, Ryan Cloud, was now started getting interviewed over his success stories. Many popular magazines were started publishing Critiques about him.""" 
 
print(sent_tokenize(my_text))

Выход:

Объяснение:

В приведенной выше программе мы импортировали метод sent_tokenize() из модуля tokenize библиотеки NLTK. Таким образом, в результате метод разбил абзац на разные предложения и сохранил его в списке. Затем мы распечатали список.

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Чтение и запись данных

pandas поддерживает все самые популярные форматы хранения данных: csv, excel, sql, буфер обмена, html и многое другое:

Чаще всего приходится работать с csv-файлами. Например, чтобы сохранить наш DataFrame со странами, достаточно написать:

Функции to_csv ещё передаются различные аргументы (например, символ разделителя между колонками) о которых подробнее можно узнать в официальной документации.

Считать данные из csv-файла и превратить в DataFrame можно функцией read_csv.

Аргумент sep указывает разделитесь столбцов. Существует ещё масса способов сформировать DataFrame из различных источников, но наиболее часто используют CSV, Excel и SQL. Например, с помощью функции read_sql, pandas может выполнить SQL запрос и на основе ответа от базы данных сформировать необходимый DataFrame. За более подробной информацией стоит обратиться к официальной документации.

Сеансовые данные

Платформа «1С:Предприятие» в своей работе постоянно использует механизм, называемый «сеансовые данные». В этих данных хранится служебная информация, необходимая для работы сеанса «1С:Предприятия». Например, все, что введено в поля ввода на форме, при серверных вызовах сбрасывается в сеансовые данные.

При вызове методов: ПоместитьВоВременноеХранилище, ПоместитьФайл, НачатьПомещениеФайла, значения указанные в параметрах, записываются в сеансовые данные.

При фоновом исполнении отчетов СКД, результат отчета помещается в сеансовые данные, а затем передается в клиентскую часть.

С точки зрения операционной системы, сеансовые данные представляют собой файлы в каталоге …\srvinfo\reg_<номер порта>\snccntx<GUID>.

С точки зрения внутренней структуры — это noSQL база данных (key-value storage).

Проблема при регистрации токена — как решить?

Проблема при регистрации токена — частая ошибка, которая проявляется на сайте РЖД при оплате билетов.
Токен — это уникальный идентификатор(стока типа 23hjsdfjsdhfjhj2323dfgg), которая формируется когда вы заказываете билет. Это как бы ваша сессия оплаты. Ошибка возникает на стороне сервера оплаты.
Решений может быть два

Проблемы на сервере РЖД. Сервер оплаты очень занят и перегружен из-за числа заказов. Возможно на нем ошибка. Рекомендуем в этом случае попробывать повторить оплату позднее
Токен Истек. Это вина того, кто платит. Рассмотрим ситуацию: если вы оформили билет, а потом отошли от компьютера на полчаса, а потом вернулись и нажали оплатить. Ваш заказ аннулирован, т.к. вы не оплатили вовремя. При оплате вы получите ошибку. Нужно заново купить билет и оплатить его в течение 10 минут.

Визуализация данных в pandas

Для визуального анализа данных, pandas использует библиотеку matplotlib. Продемонстрирую простейший способ визуализации в pandas на примере с акциями Apple.

Берём цену закрытия в промежутке между 2012 и 2017.

И видим вот такую картину:

По оси X, если не задано явно, всегда будет индекс. По оси Y в нашем случае цена закрытия. Если внимательно посмотреть, то в 2014 году цена на акцию резко упала, это событие было связано с тем, что Apple проводила сплит 7 к 1. Так мало кода и уже более-менее наглядный анализ

Эта заметка демонстрирует лишь малую часть возможностей pandas. Со своей стороны я постараюсь по мере своих сил обновлять и дополнять её.

Приложения не запускаются, и их имена недоступны

на компьютере, на котором работает Windows 10 или более поздней версии, нельзя запускать некоторые приложения, и имена приложений отображаются серым цветом.

При попытке открыть приложение, выбрав затененное имя, может появиться одно из следующих сообщений об ошибке:

кроме того, следующие записи событий регистрируются в журнале «Microsoft-Windows-твинуи/эксплуатация» в разделе applications and сервицес\микрософт\ Windows \аппс:

Причина

Эта проблема возникает из-за изменения записи реестра для значения состояния соответствующего пакета приложения.

Решение

Предупреждение

При неправильном изменении реестра с помощью редактора реестра или иного метода могут возникнуть серьезные проблемы. Эти проблемы могут потребовать переустановки операционной системы. Корпорация Майкрософт не гарантирует, что такие неполадки могут быть устранены. Ответственность за изменение реестра лежит на пользователе.

Чтобы устранить эту проблему:

Откройте редактор реестра и найдите подраздел HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\AppModel\StateChange\PackageList .
Чтобы создать резервную копию данных подраздела, щелкните правой кнопкой мыши паккажелист, выберите пункт Экспорт, а затем сохраните данные в виде файла реестра.
Для каждого из приложений, перечисленных в записях журнала Event ID 5960, выполните следующие действия.
1. Откройте запись паккажестатус .
2. Установите значение паккажестатус равным нулю ().
Примечание

Если в паккажелист нет записей для приложения, значит, у проблемы есть другая причина. В случае с примером события в этой статье полный подраздел — HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\AppModel\StateChange\PackageList\Microsoft.BingNews_8wekyb3d8bbwe!AppexNews\PackageStatus
Перезагрузите компьютер.

Импорт данных из CSV

Мы также можем создать DataFrame, импортировав файл CSV. Файл CSV – это текстовый файл с одной записью данных в каждой строке. Значения в записи разделяются символом «запятая».

Pandas предоставляет полезный метод с именем read_csv() для чтения содержимого файла CSV.

Например, мы можем создать файл с именем «cities.csv», содержащий подробную информацию о городах Индии. Файл CSV хранится в том же каталоге, что и сценарии Python. Этот файл можно импортировать с помощью:

import pandas as pd
data =  pd.read_csv('cities.csv')
print(data)

Наша цель – загрузить данные и проанализировать их, чтобы сделать выводы. Итак, мы можем использовать любой удобный способ загрузки данных.

Анализ временных рядов

В pandas очень удобно анализировать временные ряды. В качестве показательного примера я буду использовать цену на акции корпорации Apple за 5 лет по дням. Файл с данными можно скачать тут.

Здесь мы формируем DataFrame с DatetimeIndex по колонке Date и сортируем новый индекс в правильном порядке для работы с выборками. Если колонка имеет формат даты и времени отличный от ISO8601, то для правильного перевода строки в нужный тип, можно использовать метод pandas.to_datetime.

Давайте теперь узнаем среднюю цену акции (mean) на закрытии (Close):

А если взять промежуток с февраля 2012 по февраль 2015 и посчитать среднее:

А что если нам нужно узнать среднюю цену закрытия по неделям?!

Resampling мощный инструмент при работе с временными рядами (time series), помогающий переформировать выборку так, как удобно вам. Метод resample первым аргументом принимает строку rule. Все доступные значения можно найти в .

Подключите Serializer

Теперь Django Rest Framework может предложить вам ещё кое-что очень интересное! У него есть замена для вашей функции . В DRF встроен механизм десериализации на базе всё того же исключения , но с кучей плюшек и готовых решений.

Основной инструмент для десериализации в DRF — это класс или, по-русски, сериализатор. Да-да, вам не почудилось. В DRF и сериализацию и десериализацию выполняет один и тот же класс. Причём в этом туториале вы будете использовать исключительно в качестве десериализатора. Такая вот странная несостыковка в названиях.

Класс позволяет описать схему данных таким образом, что DRF сам сгенерует код аналогичный вашей функции . Так было:

А так стало:

Вот что здесь происходит. Сначала создаётся класс — он описывает схему данных. Здесь указаны текстовые поля и . DRF будет считать эти поля обязательными для заполнения, если не указать обратное в дополнительных настройках .

Внутри функции всего две строки кода. Сначала сериализатор получает входные данные , после чего запускается их проверка с помощью метода . Если данные не будут соответствовать схеме, описанной внутри , то вызов метода приведёт к исключению .

Поведение функции осталось прежним, но код с условиями теперь заменён на простую и наглядную декларацию схемы данных. Теперь можно пойти дальше и отказаться от более ненужной функции . Её код переезжает внутрь :

Проверьте как это работает. Зайдите на страницу http://127.0.0.1:8000/enroll/, отправьте пустой JSON объект . В ответ прилетят ошибки:

Формат ответа немного отличается от того, что было раньше. Теперь каждая ошибка привязана к полю, в котором она возникла. Это весьма удобно, когда данных становится много и из текста ошибки уже не понять о каком поле идёт речь.

Проблемы сеансовых данных

Ошибка совместного доступа к файлу snccntx.dat

При появлении данной ошибки необходимо действовать по алгоритму:

1. Проверить права на папку сеансовых данных для пользователя, от которого запущена служба сервера «1С:Предприятия». Должны быть полные права.

2. Открыть на рабочем сервере диспетчер задач, установить видимость колонки «Командная строка»

3. Необходимо найти процессы rmngr.exe с одинаковым значением параметра –pid.

4. Открыть консоль кластера. Развернуть ветку кластера, порт которого соответствует параметру –regport, найденных rmngr.exe с одинаковым значением параметра –pid

5. Сопоставить PID из диспетчера задач с PID в консоли кластера. Тот процесс rmngr.exe, которого нет в консоли – принудительно завершить.

Закончилось место на диске, где расположены сеансовые данные

Необходимо следить за наличием свободного места на диске, где расположены сеансовые данные.

Не следует размещать файлы технологических журналов на одном диске с сеансовыми данными.

Если на диске, где расположены сеансовые данные, закончится место, то картина будет совершенно «апокалиптическая». Менеджер кластера будет постоянно завершаться с формированием дампа. Начнутся сотни попыток запусков рабочих процессов, которые сразу же будут завершаться с ошибками. После того, как на диске появится свободное место, сервер «1С:Предприятия» запустится в нормальном режиме.

Так же, необходимо следить за размером самих сеансовых данных

Если периодически их размер становится существенным, то необходимо обратить на это особое внимание. Следует помнить, что при срабатывании «сборки мусора» необходимо наличие свободного места на диске, в размере 25% от общего объема сеансовых данных

Если этих 25% не будет, то кластер завершит свою работу аварийно.

Изменить расположение сеансовых данных, можно указав параметр –d в строке запуска службы агента сервера.

В данном каталоге, также расположены: реестр кластера, индекс полнотекстового поиска и журнал регистрации.

Влияние циклических ссылок на рост сеансовых данных

Чаще всего при выполнении процедуры ПоместитьВоВременноеХранилище, указывается идентификатор формы (ЭтаФорма.УникальныйИдентификатор). Как написано в документации, при указании идентификатора формы данные перестают считаться актуальными после того как форма будет закрыта.

Однако, если форма содержит в себе циклические ссылки (см. статью), то после закрытия формы она не уничтожается. Это приводит следующим отрицательным эффектам:

данные формы остаются в памяти
сеансовые данные, выделенные для формы, считаются актуальными, пока не будет завершен сеанс

Чтобы избежать данной ситуации, необходимо исключить все циклические ссылки в форме (см. статью).

Необходимо стараться формировать отчеты СКД в фоновом режиме. Так как результат отчета помещается во временное хранилище фоновым заданием, то после завершения задания данный результат будет считаться неактуальным.

Получение диагностических сведений

При сбое API возвращается код ошибки, описывающий проблему. Если код ошибки не содержит достаточно сведений, вы найдете дополнительные диагностические сведения в подробных журналах событий.

Чтобы получить доступ к журналам событий упаковки и развертывания с помощью Просмотр событий, выполните следующие действия.

Выполните одно из следующих действий.
- в меню Windows выберите пункт пуск , введите Просмотр событий и нажмите клавишу ввод.
- Запустите eventvwr. msc.
на левой странице разверните узлы Просмотр событий (локальные) > журналы приложений и служб > Microsoft > Windows.
Проверьте наличие доступных журналов в следующих категориях:
- AppxPackagingOM > Microsoft-Windows-аппкспаккагинг/эксплуатация
- AppXDeployment — сервер > Microsoft-Windows-AppXDeploymentServer/эксплуатация

Начните с просмотра журналов в разделе AppXDeployment-Server. Если ошибка вызвана 0x80073CF0 или ERROR_INSTALL_OPEN_PACKAGE_FAILED, в журналах AppxpackagingOM могут присутствовать дополнительные сведения.

Вы также можете использовать команду Get-аппкслог в PowerShell, чтобы получить первые несколько зарегистрированных событий. В следующем примере отображаются журналы, связанные с последней операцией развертывания.

В следующем примере отображаются журналы, связанные с последней операцией развертывания в интерактивной таблице в отдельном окне.

DataFrame

DataFrame – самая важная и широко используемая структура данных, а также стандартный способ хранения данных. Она содержит данные, выровненные по строкам и столбцам, как в таблице SQL или в базе данных электронной таблицы.

Мы можем либо жестко закодировать данные в DataFrame, либо импортировать файл CSV, файл tsv, файл Excel, таблицу SQL и т.д.

Мы можем использовать приведенный ниже конструктор для создания объекта DataFrame.

pandas.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy)

Ниже приводится краткое описание параметров:

data – создать объект DataFrame из входных данных. Это может быть список, dict, series, Numpy ndarrays или даже любой другой DataFrame;
index – имеет метки строк;
columns – используются для создания подписей столбцов;
dtype – используется для указания типа данных каждого столбца, необязательный параметр;
copy – используется для копирования данных, если есть.

Есть много способов создать DataFrame. Мы можем создать объект из словарей или списка словарей. Мы также можем создать его из списка кортежей, CSV, файла Excel и т.д.

Давайте запустим простой код для создания DataFrame из списка словарей.

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
    "State": ,
    "Capital": ,
    "Literacy %": ,
    "Avg High Temp(c)": 
})
print(df)

Вывод:

Первый шаг – создать словарь. Второй шаг – передать словарь в качестве аргумента в метод DataFrame(). Последний шаг – распечатать DataFrame.

Как видите, DataFrame можно сравнить с таблицей, имеющей неоднородное значение. Кроме того, можно изменить размер.

Мы предоставили данные в виде карты, и ключи карты рассматриваются Pandas, как метки строк.

Индекс отображается в крайнем левом столбце и имеет метки строк. Заголовок столбца и данные отображаются в виде таблицы.

Также возможно создавать индексированные DataFrames. Это можно сделать, настроив параметр индекса.

Решаем ошибку db query error

Ранее у меня была установка bitrix на centos. Причин у данной ошибки может быть несколько и мы их рассмотрим все. Для начала приведу пример скриншота, как выглядит ошибка db query error please later, согласитесь не очень информативно.

Закончилось свободное место

Да такое бывает у вас может закончиться место на локальном диске и Centos просто не может уже куда либо писать, и вы ловите эту ошибку. Для того, чтобы проверить есть ли у вас свободное пространство вам необходимо подключиться к серверу по ssh протоколу и ввести вот такую команду.

df -h

Вы получите сводку по разделам, в моем примере места свободного достаточно.

Повредилась база данных Mysql

Вторая причина, уже посерьезнее и она кроется в том, что у вас поломалась табличка или если угодно база данных Mysql. Чтобы это выяснить вам, потребуется включить дебагер. Нам нужно включить один параметр вот в этом файле.

/bitrix/php_interface/dbconn.php

Открываем этот файл и находим переменную $DBDebug = false; Изменяем ее значение на $DBDebug = true; Обратите внимание, что в этом файле есть такие полезные параметры как:

$DBLogin > логин к базе данных
$DBPassword > пароль
$DBName > имя базы данных

В итоге теперь обновив страницу сайта я получил

MySQL Query Error: SELECT ID, SESSION_DATA FROM b_stat_session_data WHERE GUEST_MD5 = ’71dbd5e22cd7ad7065e17a7eb6940a59′ and DATE_LAST > DATE_ADD(now(), INTERVAL — 1440 SECOND) LIMIT 1 [Table ‘./edisclosure2009/b_stat_session_data’ is marked as crashed and last (automatic?) repair failed]

От сюда видно, что у меня по крошилась база данных edisclosure2009, значит ее нужно восстановить, не забудьте заново поставить $DBDebug = false, так как может дико тормозить сайт. Я для этого использую утилиту EMS SQL Manager for MySQL. Открываете ее и переходите в пункт Запустить SQL Manager for MySQL.

Имя хоста оставляете localhost, так и должно быть, ваш порт 3306 не должен светиться наружу. Далее указываем логин и пароль от базы данных и ставим галку Использовать туннелирование.

Задаем ip адрес или dns имя сервера к которому мы будем подключаться по ssh соединению, и указываем логин и пароль для доступа.

Указываем имя базы данных сайта на битриксе 1С. Я еще обычно ставлю опцию Автоподключение при запуске.

Теперь выбираете в левой части вашу базу данных и щелкаете по ней правым кликом, выбираете из контекстного меню Подключиться к базе данных.

Все теперь выбираете базу и из меню Службы выбираете Восстановление таблиц. После не долгой процедуры вы исправите ошибку db query error please try later на сайте 1С битрикс.

Почему важно знать причины неоплаты?

Оплата банковской картой через интернет — эту услугу сейчас предлагает практически любой интернет магазин. Вы можете например купить билет на поезд, оплатив банковской картой, сделать покупку на ozon.ru, купить ЖД билет онлайн.

Я всегда заказывал и оплачивал билеты банковской картой через интернет(я использую только дебетовые карты, у меня нет кредитной карты). Самое интересное, что и эта услуга иногда дает сбой — зависают деньги на карте, не проходит оплата.

Но у меня был случай, когда оплата просто не проходила. Робокасса писала сообщение — оплата отменена. Я не знал, в чем причина. В личном кабинете найти ошибку мне не удалось.
Существует множество разных причин ошибок — они бывают по причине банка или владельца карты

Важно хотя бы предполагать причину ошибки, чтоб понимать как действовать дальше? К примеру, если не удается оплатить горячий билет, то нужно понимать в чем причина и попытаться исправить проблему. Иначе билет может быть куплен другим человеком

Quota

Теперь нам надо установить квоты для юзверей на дисковое пространство. Ставим пакет quota:

sudo apt-get install quota

Редактируем файл /etc/fstab, добавляем «usrquota» в раздел, на который устанавливаем ограничение для пользователей:

sudo nano /etc/fstab

UUID=04b5c25b-a82c-4bc7-8dad-2ccb9cfe7be6 / ext4 noatime,relatime,usrquota,user_xattr,errors=remount-ro 0

Перемонтируем:

sudo mount -o remount /

или перезагружаемся.

По умолчанию файлы квот хранятся в корневом каталоге файловой системы в файлах с именами aquota.user и aquota.group соответственно для пользовательских и групповых квот.

Этой командой создадим файлы:

quotacheck /

Если будет ругаться — пробуем запускать с ключем -m или -f .

sudo edquota -u petrov_ia

после этой команды откроется текстовый редактор, в которым указываем ограничения и сохраняем. Вы можете ограничивать размещение ресурсов на основе объема дискового пространства (квотирование блоков), количества файлов (квотирование inode) или их комбинации. Каждое из этих ограничений, в свою очередь, делится на две категории: мягкие (soft) и жёсткие (hard) ограничения. Жёсткое ограничение не может быть превышено. мягкие ограничения могут быть превышены в течении некоторого периода времени. Если пользователь превышает своё мягкое ограничение в течение периода времени, превышающего отсрочку, то это мягкое ограничение становится жестким и последующее выделение ресурсов будет запрещено.

Например поставим ограничения: по объему – 1000 Мбайт, по количеству – 1000 файлов. Добавляя 10% запаса на жесткие пределы:

Disk quotas for user petrov_ia (uid 1005):

Filesystem blocks soft hard inodes soft hard

/dev/loop0 7 1024000 1126400 4 1000 1100

Размер указывается не в КБ, это число блоков. Но у меня в файловой системе один блок — 1024Б, поэтому в данном примере 1 блок = 1 КБ.

Параметры blocks и inodes изменять бессмысленно, они ставятся автоматически.

Параметр «grace period» позволяет вам установить время, прежде чем значение soft limit будет приведено в жизнь на файловой системе с включенными квотами:

sudo edquota -t

По умолчанию:

Grace period before enforcing soft limits for users:

Time units may be: days, hours, minutes, or seconds

Filesystem Block grace period Inode grace period

/dev/loop0 7days 7days

Проверяем установленные квоты:

sudo repquota /

Иногда желательно установить ограничения квот на некоторый диапазон UID (идентификаторов пользователей). Это можно сделать при помощи параметра -p в команде edquota. Во-первых, установите желаемое ограничение для пользователя, а затем запустите команду edquota -p protouser startuid-enduid. Например, если пользователь test имеет желаемые ограничения, то для дублирования этих ограничений на пользователей с UID от 10000 до 19999 может быть использована такая команда:

sudo edquota -p test 10000-19999

Или для списка пользователей:

sudo edquota -p test test1 test2 test3 …

Для квотирования групп пользователей (в моем примере это не используется, так, для справки) в /etc/fstab добавляем grpquota, туда же, куда и usrquota, создаем файл:

quotacheck

Добавляем квоты:

sudo edquota -g smbusers

И далее аналогично установкам квот на пользователя.

Проверьте с du и df

Перед тем как начать искать проблему, давайте убедимся, что на диске действительно есть свободное место. Хотя инструменты с графическим интерфейсом хорошие, намного лучше использовать программы напрямую из командной строки.

Начнём с du. Укажем ей базовую директорию на диске у которого проблемы. Это руководство подразумевает, что проблемным диском является раздел с рутом.

sudo du -sh /

Для обхода всего дерева директорий потребуется время.

Теперь попробуем с df:

sudo df -h

Добавьте корень файловой системы (рут) и файловые системы, смонтированные под ним. Например, если у вас есть «/home» на отдельном диске, добавьте это к показанию для root. Количество занятого и свободного пространства должно получиться близко к тому, что нам показала программа du. Если это не так, это может указывать на то, что удалённые файлы используются процессами.

Главное, на что следует обратить внимание, чтобы вывод этих команд о занятом пространстве соответствовал друг другу и размеру диска. Если это не так, значит имеется проблема.

Основные причины ошибок при оплате банковской картой

Первая причина, которая является самой распространенной — отсутствие нужной суммы на карте. Рекомендуется проверить ваш баланс — для этого нужно позвонить в банк или войти в интернет банк. Иногда по карте устанавливают ежемесячный или ежедневный лимит трат. Чтоб это проверить — нужно позвонить в банк.

Эта причина может быть не ясна сразу — при отказе в оплате может не отображаться ваш баланс. Ошибка аутентификации 3D secure может быть также связана с неверным вводом реквизитов карты на предыдущем шаге. В таком случае просто повторите платеж и укажите правильные данные.

Вторая причина — на строне платежной системы. Например, терминал оплаты РЖД не позволяет платить картами MasterCard. Можно использовать только карты Visa.
Заданный магазин может не поддерживать данный способ оплаты. К примеру, робокасса, которую подключают к множеству магазинов предлагает различные тарифы для оплаты.
Я сначала хотел оплатить вебмани, однако я позвонил в магазин. Оказалось, оплатить вебмани нельзя. У них не подключена эта опция. Хотя способ оплаты через вебмани предлагается на странице оплаты.

Третья причина — возможно ваша карта заблокирована. Опять же можно позвонить в банк и проверить это. Блокировка может быть осуществлена банком автоматически в случае наличия подозрительных операций у клиента.

Четвертая причина — у вас не подключена опция 3d Secure(MasterCard SecureCode в случае MasterCard).
Технология 3D Secure заключается в следующем: при оплате вам приходит СМС от банка, которую вы должны ввести в специальном окне. Эту СМС знаете только вы и банк. Мошенничество в данном случае достаточно трудно, для него потребуется и ваш телефон.
Эта опция нужна вам для оплаты на сумму больше 3 тыс. рублей. Это как раз мой случай. Я купил в интернет магазине газовую плиту Bosh. При оплате товара на сумму 22 тыс. рублей мне выдалось вот такое сообщение:

Я был в замешательстве, не знал что делать. Сначала я думал, что это проблема магазина. Но сначала я все таки позвонил в банк. В моем случае это был Промсвязьбанк и карта Доходная.
Позвонив в поддержку Промсвязьбанка, мне предложили сначала пройти процедуру аутентификации

Назвать 4 последних цифры номера карты
Назвать фамилию имя отчество полностью
Назвать кодовое слово.

Далее для подключения услуги 3d Secure от меня потребовали 2 номера из таблицы разовых ключей. Вроде как услугу подключили, но через полчаса оплата снова не прошла. Позвонил в банк — сказали ожидайте когда подключится — услуга подключается не сразу. Нужно подождать.

Замените код на ModelSerializer

На это магия DRF не заканчивается. Помимо класса есть аналогичный класс . Отличается он тем, что сам умеет описывать схему данных на основе модели данных. Всё что нужно сделать — это указать на модель данных и перечислить интересующие поля:

И что совсем здорово, проверяет данные идеально точно. Вы помните об ограничении на максимальную длину строки в модели данных? Нет? А ведь она там есть! Файл :

Вы только полюбуйтесь, насколько точно сработал ! Добавьте отладочный :

В консоли вы увидите все настройки сериализатора:

Ну не прекрасно ли это! На самом деле, пропустить что-то в настройках схемы данных довольно просто, поэтому при любой возможности старайтесь использовать .

ModelSerializer — когда пишешь данные в БД

И теперь увесистая такая ложка дёгтя… Класс превращается в тыкву, если клиент API присылает вам данные с другими названиями полей, отличными от того, что лежит у вас в БД. Если клиент присылает , а в БД поле называется , то никакого легального способа переименовать автоматически сгенерированное поле у вас не будет. Варианта действий здесь два. Первый — пойти ругаться с фронтендером и требовать переименовать поля. Второй — отказаться от автоматической генерации полей и добавить их вручную. Вот обсуждение проблемы на StackOverflow. А в документации можно почитать про .

В остальном поведение в точности повторяет обычный . Ему точно так же можно добавлять методы, поля и прочие настройки. В любой ситуации можно заменить на и наоборот.