Skip to main content

Analysis of Formula 1 qualification results.

Project description

monaco-qualifying

License: MIT
GitLab Repo

Python-пакет для аналізу даних кваліфікації Формули 1 - Monaco 2018, який читає дані з трьох файлів:

обчислює найкращі часи кіл, сортує гонщиків за часом кола та виводить звіт, що показує в таблиці топ-15 гонщиків та решту, яка не ввійшла до топ-15.


Зміст


Посилання проекту


Встановлення

pip install monaco-qualifying

Використання

CLI

  • Для виводу повного звіту гонщиків:
monaco-qualifying --files ./data --asc
  • Для перегляду інформації про конкретного гонщика:
monaco-qualifying --files ./data --driver "Sebastian Vettel"

Примітка aргумент --driver показує тільки інформацію про вибраного гонщика. Порядок сортування задається параметрами --asc чи --desc (за замовчуванням - asc).


Документація

  1. Відкрити Python-інтерпретатор:
python
  1. Імпортувати модуль і викликати help():
from .driver_3_version import RecordData
help(RecordData)

Приклади

Приклад звіту

1. Sebastian Vettel | FERRARI | 1:4.415
2. Valtteri Bottas | MERCEDES | 1:12.434
3. Stoffel Vandoorne | MCLAREN RENAULT | 1:12.463
...
----------------------------------------------------------------------
16. Daniel Ricciardo | RED BULL RACING TAG HEUER | 2:47.987
17. Sergey Sirotkin | WILLIAMS MERCEDES | 4:47.294

Оновлення пакету

pip install --upgrade monaco-qualifying

Тестування

  1. Клонувати репозиторій:
git clone https://git.foxminded.ua/liliia-shpytsia-mentoring/task_6_report_of_monaco_2018_racing.git 
cd task_6_report_of_monaco_2018_racing
  1. Створити середовище та встановити залежності за допомогою uv:
uv venv
uv pip install -r uv.lock
  1. Використати ruff для перевірки стилю коду.
ruff check .--fix
  1. Запустити тести:
pytest

Структура проекту

task_6_report_of_monaco_2018_racing/
|-- data/
|   +-- abbreviations.txt
|   +-- end.log
|   +-- start/log
|-- src/
|   +-- monaco_qualifying/
|   |   +-- __init__.py
|   |   +-- driver_3_version.py
|-- tests/
|   +-- __init__.py
|   +-- test_driver.py
|-- .gitignore
|-- .gitlab-ci.yml
|-- LICENSE
|-- main.py
|-- pyproject.toml
|README.md
|--uv.lock

Пошук проблем

  • Якщо виникли проблеми, створити Issue на GitLab.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

monaco_qualifying-0.1.1.tar.gz (17.2 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

monaco_qualifying-0.1.1-py3-none-any.whl (8.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file monaco_qualifying-0.1.1.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: monaco_qualifying-0.1.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 17.2 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.10.11

File hashes

Hashes for monaco_qualifying-0.1.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 07e00769a9a768ed9fbaee433afbab81d1b688e87180e0db53fd40eab44891db
MD5 d777913993ac59b06007c4b3d3dcf8c9
BLAKE2b-256 94f996643de5e7349b65277f59bb54841b335b26620a5547e4008b5aec06c5b2

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file monaco_qualifying-0.1.1-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for monaco_qualifying-0.1.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 7a1be2a7bf8a745ef897d33af8e94e20fed98c43012ba6c1f920f4de2db6a3e4
MD5 b01ea93d08887960ffba0acf5bfb083d
BLAKE2b-256 ecb7c3fddc861529862c0a381ac79caf3e06379fa486897f28add82fe4c96dc5

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page