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.
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Por: Leonardo Berbert Gomes em 16/04/2023 | Blog: https://www.linkedin.com/in/leoberbert
import sqlite3 import pandas as pd import random from datetime import datetime, timedelta # conectando ao banco de dados conn = sqlite3.connect('api_data.db') # criando cursor cur = conn.cursor() # definindo data inicial como 30 dias atrás da data atual data_atual = datetime.now().replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0) data_inicial = data_atual - timedelta(days=29) # gerando intervalo de datas dos últimos 30 dias intervalo_datas = pd.date_range(data_inicial, data_atual, freq='H') # loop para gerar e inserir dados na tabela api_summary for data_hora_atual in intervalo_datas: # gerando valor aleatório para o campo total total = random.randint(1000, 10000) # inserindo dados na tabela api_summary cur.execute("INSERT INTO api_summary (data, application, api, total) VALUES (?, ?, ?, ?)", (data_hora_atual.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), 'vivaolinux', '/artigos/v1', total)) # commitando alterações conn.commit() # fechando conexão conn.close()
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