Công cụ nâng cấp API hiển thị danh sách các thay đổi tùy chỉnh tác động đến ứng dụng khi nâng cấp lên phiên bản mục tiêu cụ thể. Điều này cho phép bạn xem tất cả các thay đổi có liên quan giữa phiên bản nguồn và đích
Bước 1. Trong công cụ Nâng cấp, chọn ứng dụng của bạn từ menu thả xuống hoặc nhập tên của ứng dụng
Menu thả xuống chỉ liệt kê tối đa mười ứng dụng. Để xem nhiều ứng dụng hơn những ứng dụng được liệt kê, hãy sử dụng thanh tìm kiếm trong menu thả xuống
Bước 2. Sử dụng menu thả xuống ở bên phải để chọn phiên bản bạn muốn Nâng cấp và phiên bản bạn muốn Nâng cấp lên
Đọc kết quả
Công cụ hiển thị số lượng thay đổi cần thực hiện để cập nhật ứng dụng của bạn lên phiên bản đã chọn. Nếu ứng dụng của bạn thực hiện lệnh gọi API sẽ không bị ảnh hưởng bởi phiên bản mới hơn thì sẽ không có dữ liệu nào được trả về
Các phương thức được mã hóa màu theo phiên bản ảnh hưởng đến cuộc gọi. Di chuột qua biểu đồ thanh để xem có bao nhiêu thay đổi trong mỗi phiên bản. Ngày được liên kết với mỗi phiên bản là khi các thay đổi sẽ được thực thi cho tất cả các ứng dụng
Bảng hiển thị loại thay đổi [ngừng sử dụng, tính năng mới hoặc thay đổi], phương pháp nào bị ảnh hưởng, số lượng lệnh gọi được thực hiện trong 7 ngày qua và tỷ lệ phần trăm lệnh gọi API bị ảnh hưởng bởi thay đổi cụ thể đó
Hạn chế
- Bạn phải là quản trị viên hoặc nhà phát triển ứng dụng để xem ứng dụng trong công cụ
- Sẽ không có dữ liệu nào được trả về nếu ứng dụng của bạn chưa thực hiện bất kỳ hoặc quá ít lệnh gọi API từ phiên bản Cập nhật từ
- Khối lượng cuộc gọi có thể xuất hiện không chính xác. Nhật ký cuộc gọi API được lấy mẫu và tổng hợp trong tuần trước. Nó được so sánh với số lượng cuộc gọi để ước tính có bao nhiêu cuộc gọi của bạn có thể bị ảnh hưởng bởi một thay đổi phiên bản nhất định
Ghi chú. Không phải tất cả các thay đổi đều có thể ảnh hưởng đến từng lệnh gọi API. Sử dụng phán đoán tốt nhất của bạn về việc ứng dụng của bạn có cần xử lý một thay đổi cụ thể hay không. Đảm bảo kiểm tra các lệnh gọi API của bạn trong phiên bản mới hơn để đảm bảo nó hoạt động bình thường
Python là một ngôn ngữ tuyệt vời để thực hiện phân tích dữ liệu, chủ yếu là do hệ sinh thái tuyệt vời của các gói python tập trung vào dữ liệu. Pandas là một trong những gói đó và giúp việc nhập và phân tích dữ liệu dễ dàng hơn nhiều
Hàm Pandasdataframe.pct_change[] tính toán phần trăm thay đổi giữa phần tử hiện tại và phần tử trước đó. Theo mặc định, hàm này tính toán phần trăm thay đổi so với hàng ngay trước đó
Ghi chú. Chức năng này chủ yếu hữu ích trong dữ liệu chuỗi thời gian
cú pháp. Khung dữ liệu. pct_change[periods=1, fill_method=’pad’, limit=None, freq=None, **kwargs]
Thông số.
dấu chấm. Khoảng thời gian thay đổi để hình thành thay đổi phần trăm.
fill_method. Cách xử lý NA trước khi tính toán phần trăm thay đổi.
giới hạn. Số lượng NA liên tiếp cần lấp đầy trước khi dừng
freq. Phần gia tăng để sử dụng từ API chuỗi thời gian [e. g. ‘M’ hoặc BDay[]].
**kwargs. Các đối số từ khóa bổ sung được chuyển vào DataFrame. thay đổi hoặc Sê-ri. sự thay đổi.trả lại. Cùng loại với đối tượng gọi
Ví dụ 1. Sử dụng hàm pct_change[] để tìm phần trăm thay đổi trong dữ liệu chuỗi thời gian
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the time-series index
ind= pd.date_range[pct_change[]0pct_change[]1= pct_change[]3pct_change[]4=pct_change[]6pct_change[]7
pct_change[]9
# importing pandas as pd0= # importing pandas as pd2# importing pandas as pd3# importing pandas as pd4# importing pandas as pd5# importing pandas as pd6# importing pandas as pd7# importing pandas as pd6# importing pandas as pd9# importing pandas as pd6# importing pandas as pd7# importing pandas as pd6import3# importing pandas as pd6import5import6
import7__import8# importing pandas as pd4# importing pandas as pd9# importing pandas as pd6pandas as pd2# importing pandas as pd6pandas as pd4# importing pandas as pd6pandas as pd6# importing pandas as pd6pandas as pd2# importing pandas as pd6 0 1
import7_______53____24 5# importing pandas as pd6 5# importing pandas as pd6 9# importing pandas as pd6# Creating the time-series index1# importing pandas as pd6# Creating the time-series index3# importing pandas as pd6# importing pandas as pd9import6
import7_______68# importing pandas as pd4# importing pandas as pd5# importing pandas as pd6pandas as pd6# importing pandas as pd6pct_change[]3# importing pandas as pd6pandas as pd2# importing pandas as pd6pct_change[]3# importing pandas as pd6# importing pandas as pd7=1= =3
=5
# importing pandas as pd0
Hãy sử dụng hàm =7 để tìm phần trăm thay đổi trong dữ liệu
=8
=9
Đầu ra.
Hàng đầu tiên chứa các giá trị
pd.date_range[0, vì không có hàng nào trước đó để chúng tôi có thể tính toán thay đổi. Tất cả các giá trị pd.date_range[0 trong khung dữ liệu đã được điền bằng phương pháp pct_change[]85.