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:
python -m src.monaco_qualifying

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-0.1.5.tar.gz (16.9 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-0.1.5-py3-none-any.whl (8.2 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file monaco_qualifying-0.1.5.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: monaco_qualifying-0.1.5.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 16.9 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.10.11

File hashes

Hashes for monaco_qualifying-0.1.5.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 c0bad30cf3c2d7f4aa70095a69bdd1a087fec726326ca7162a75a0fed72424d7
MD5 8f8ee3c769edaab9cb2bc65fb2794a5f
BLAKE2b-256 d177e3d354ff4df029018175fc54458aee18890ebe9d3cbcbf1f3ff346f55308

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file monaco_qualifying-0.1.5-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for monaco_qualifying-0.1.5-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 0f9d1f0e3941108981a06002ed42c384cbee756b308080fdc526b6342b7068e0
MD5 9d8504362d0252f0bccd064982e9bdb6
BLAKE2b-256 db50bddaf034cb841ffccc4702268e9089cc92e6bf1e39ace522cadfd90a4061

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