Lezione dal corso Python
Vediamo cos'è factoring e tutto quello che abbiamo visto fino ad ora riguardo il clink od vedremo.
Un esempio che ci porta da del codice scritto diciamo male come primo approccio fino a riscrivere questo codice per cinque volte fino ad ottenere il codice finale in linea con il clan code e più completo possibile.
Vediamo subito il primo esempio che va a calcolare il costo che abbiamo sostenuto con singolo provider per la pubblicità.
Un esempio molto semplice potrebbe essere quello di scrivere una variabile total ad essere coast e sommare i costi banalmente dei vari provider e stampa schermo.
Quello che è il risultato finale il secondo re factoring, quindi la seconda versione del codice invece potrebbe essere quella di separare i costi per provider, quindi google ads cost facebook riesco st e dargli il relativo importo per poi sommarie stamparli sempre a schermo.
Il terzo esempio è quello di utilizzare il terzo re factoring è quello di utilizzare sia le funzioni sia la funzione festing per scrivere forma correttamente l'importo e non solo come stringa quindi con i due decimali abbiamo creato quindi la funzione calcolate total delle pubblicità passandoli in input i due provider sommando li' e restituendo il risultato.
Ancora però siamo distanti da un codice scritto bene siamo passati da qualcosa estremamente poco dinamico e scritto, diciamo sulla pietra qualcosa di un po' più dinamico.
Nella quarta ri fattorizzazione, invece abbiamo utilizzato le classi e gli oggetti, quindi abbiamo dato un'identità a quello che può essere il provider, il provider l'abbiamo, identificato come nome e come costo con il suo metodo calcolate total cost e il metodo stringa che restituisce la definizione del nostro provider scrivendoci il nome e il suo costo.
Abbiamo così la possibilità di creare più istanze di questo oggetto advertising provider e passandoli in input il nome e il costo.
Poi possiamo andare a sommare le la quinta ri fattorizzazione invece è quella più completa che prevede sia la documentazione.
Qui vediamo tutti i commenti sia tutta la definizione della classe con tutti i commenti che ci spiega sia gli attributi sia i metodi, sia come si utilizza per poi creare un esempio completo con nome costo visualizzazioni, clic, conversioni e guadagno quindi una classe completa rispetto al singolo provider che abbiamo utilizzato per poi andare a calcolare anche con delle funzioni con dei metodi.
In questo caso perché siamo su una classe, il conversion, il costo per click, il costo per conversione eroi.
Possiamo così creare una lista di stanze di provider e i relativi costi e visualizzazioni clic che abbiamo ottenuto nella nostra campagna.
Quindi abbiamo Google, Facebook, Instagram, Twitter con dei numeri di esempio é questo è il risultato finale.
Andiamo a scorrere quindi questa lista di provider e per ognuno andiamo a mappare quello che è il suo nome, il costo, le visualizzazioni, clic, le conversioni.
Guadagno il tasso di conversione calcolato dal metodo all'interno della classe.
Il costo per click il costo per conversione No.
Tutti questi ultimi quattro sono calcolati come descritto qui all'interno della classe.
Quindi, ad esempio, il conversion rate viene calcolato conversioni diviso visualizzazioni.
Il costo per click viene calcolato.
Costo fatto click quindi delle semplici operazioni matematiche.
Mettiamo tutto all'interno di un data farm che è una struttura dati utilizzati Issime in Python che ci permette di fare delle operazioni anche molto complesse in poche righe di codice.
Va molto bene per i data scientist e per chi utilizza tanti dati e per la finanza.
E poi andiamo a stampare questa tabella di dati.
Proviamo ad eseguire subito questo codice clicco tasto destro Ann vediamo che lo sta eseguendo e ci cara così la tabella spaccata per ogni singolo provider con i suoi relativi costi.
Visualizzazioni, clic, conversioni, guadagno, tasso di conversione, Costo per click costo per conversione eroica e abbiamo ottenuto.
Questa è un'ottima base di partenza per costruirsi un algoritmo per calcolare si tutte le metriche che ci possono interessare e approfondiremo anche nelle prossime elezioni questa libreria chiamata PANDAS che utilizza i data farm perché sono veramente interessanti in moltissimi campi.
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