Назовемо це ранкове відкриття и як Pandas працює на QA
Я натрапив на Pandas бібліотеку на Python, про яку раніше якось не задумувався, а тепер шкодую. Якщо ви тестуєте API, працюєте з масивами даних або валідуєте JSON ця штука реально економить купу часу.
Якщо вже знаєте Python спробуйте, воно варте того. а якщо ні може це той самий привід, щоб почати.
шо я маю вам сказати за той Pandas?
Це така бібліотека для роботи з табличками і списками, щось на кшталт Excel, але прямо в коді. Забуваєш про довгі цикли і крутіння словників пиши прості фільтри.
Наприклад, хочеш всі рядки, де країна Україна, просто робиш
df[df['country'] == 'UA']
і от готово.
як приклад,
Уявімо, тестуєш API, яке повертає список юзерів. Тебе цікавить, скільки користувачів з України, чи є дублі email-ів, хто не вказав email
Ось такий приклад відповіді з API
[
{"id": 1, "name": "Ihor", "email": "ihor@example.com", "country": "UA"},
{"id": 2, "name": "Anna", "email": "anna@example.com", "country": "UA"},
{"id": 3, "name": "John", "email": "john@example.com", "country": "US"},
{"id": 4, "name": "Anna", "email": "anna@example.com", "country": "UA"},
{"id": 5, "name": "Petro", "country": "UA"}
]
І скрипт на Python, як це перевірити
import pandas as pd
import json
# Читаємо жесон у змінну
with open("users.json", "r") as f:
data = json.load(f)
# Перетворюємо на таблицю
df = pd.DataFrame(data)
# Юзери з країни UA
ua_users = df[df['country'] == 'UA']
print("Користувачів з України:", len(ua_users))
# Дублікати емаіл
duplicates = df[df.duplicated('email', keep=False)]
print("Дублікати email:")
print(duplicates[['name', 'email']])
# Користувачі без емаил (відсутнє поле або None)
missing = df[df['email'].isnull()]
print("Користувачі без email:")
print(missing[['id', 'name']])
це зручно, не треба вручну лазити в кожен рядок
Весь масив даних видно одразу, можна швидко знайти проблеми
Легко тестувати сотні і тисячі записів
Якщо знаєш Python, працювати з Pandas, як мати крутий інструмент, що поєднує зручність Excel і гнучкість коду
Висновок від мене:
Якщо працюєш з API і даними, Pandas реально вартий уваги. Це не тільки для дата-сайєнтистів, а й для QA, хто хоче зробити життя простішим.
Якщо вам цікаво, ставте серденько - дам вам круту шпаргалку по цьому)
Всім гарного дня, обняв 🤗