Nivel de competencia
Marshmallow es una biblioteca de Python que convierte tipos de datos complejos a y desde tipos de datos de Python. Es una poderosa herramienta para validar y convertir datos. En este tutorial, utilizaré Marshmallow para validar una sencilla API de marcadores en la que los usuarios pueden guardar sus URLs favoritas junto con una breve descripción de cada sitio.
Comienza clonando el repositorio desde este enlace de GitHub. Una vez clonado el repositorio el siguiente paso es crear un entorno virtual y activarlo para instalar nuestros paquetes de Python. Utiliza este comando:
Nota: Para evitar instalar paquetes de forma global, utiliza los entornos virtuales que vienen por defecto con Python 3.5. Los entornos virtuales por defecto permiten gestionar fácilmente las dependencias en los proyectos de Python.
A menudo, cuando se trabaja con datos, es necesario convertirlos de una estructura de datos a otra. Marshmallow es una biblioteca de Python que convierte tipos de datos complejos a tipos de datos nativos de Python y viceversa.
El intérprete de Python admite algunos tipos de datos incorporados, como enteros, booleanos, tuplas, listas, diccionarios, flotadores, conjuntos y matrices. Estos son esenciales para los desarrolladores que quieren crear programas complejos que puedan manejar diferentes tipos de operaciones.
Nivel bahasa inggris
Escoge uno y haz que el mundo del triatlón sepa dónde estás y cómo te calificas. Es un poco injusto, en realidad, tener sólo tres categorías en las que agrupamos a miles de atletas cuya capacidad y experiencia van desde los nuevos hasta los profesionales.
Desgraciadamente, recibimos informes de nuevos miembros que se ponen nerviosos al tratar de determinar lo que significa cada nivel. Ay del novato que se atreve a reclamar el estatus de “intermedio” o del experto culpable de una modestia terriblemente falsa al pretender ser un “principiante” porque sólo se ha unido al club hace un mes.
En aras de la alineación de todo el club y para ahorrar a innumerables miembros la vergüenza de un nivel de entrenamiento incorrecto, ofrecemos este primer intento de definir lo que significa ser un miembro del LATC de nivel principiante, intermedio o avanzado.
En primer lugar, definamos el “nivel de formación”. Se entiende que esto significa más que “entrenamiento”. Se trata de tu capacidad y experiencia. Si fuiste corredor de la División 1 de la NCAA pero sólo entrenas una vez a la semana y sólo has hecho un triatlón, tu nivel de entrenamiento puede ser bajo pero nadie en su sano juicio piensa que eres un principiante. Piensa que los tres niveles abarcan una mezcla de experiencia, conocimientos y habilidad tanto en el entrenamiento como en la competición de triatlón.
Validación del método
Al contrario que en el caso de las ondas impulsivas, las correcciones no requieren una secuencia de retrocesos. La confirmación de los patrones correctivos depende de las longitudes de las ondas A y B dentro de la corrección.
La validación de una estructura correctiva se define en dos etapas. Si se verifican ambas etapas, el analista de ondas estará seguro de que la formación correctiva es correcta. Hay que tener en cuenta que existe la posibilidad de que sólo se valide una de las dos etapas; esto no limita que el patrón sea válido.
Si el patrón analizado es correcto, entonces se debe revisar la segunda etapa. En esta etapa, el analista de la onda debe estudiar el tiempo transcurrido en el retroceso completo de la onda C, que debe ser en un tiempo igual o inferior al tiempo transcurrido en la formación de la onda C.
Como hemos visto en artículos anteriores, existen dos tipos de triángulos, los que se contraen y los que se expanden. A diferencia de las pautas planas y en zigzag, en las que la primera etapa de validación consiste en la violación de la línea de tendencia O-B, en el caso de los triángulos se considera la violación de la línea de tendencia B-D.
Nivel avanzado adalah
El analista necesita saber si el resultado de la medición puede aceptarse con confianza o, por el contrario, rechazarse por ser erróneo. También es esencial saber si un método de análisis es adecuado para el uso previsto. Asimismo, es más importante para el investigador saber si puede confiar en un nuevo método desarrollado y cuáles son los criterios que debe respetar para garantizar su validez. Las herramientas estadísticas permiten abordar todos estos puntos. El protocolo experimental aplicado en este trabajo se basa en una metodología común, inspirada en las directrices reglamentarias relativas al análisis estadístico de datos en la validación de métodos analíticos, para optimizar el número de ensayos y satisfacer el estudio de los criterios de validación. Para comprender mejor el análisis estadístico de los datos brutos, se tratan ejemplos prácticos para cuantificar: un principio activo en los fármacos, un metal pesado en los productos de la pesca y un fármaco en las incautaciones.
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