я про перехват потоков тоже думал, но это сложно и дорого )

скрины файнридер кострома дешевле будет

ну знаешь ли, не менее сложно чем  картинки нарезать и распознавать. это тоже не типовая задачка для корпоративного программиста

если с помощью скринов я хотя бы понимаю как можно решить задачу и ее автоматизировать, то через перехват пакетов не представляю даже с чего начать

если ты ошибешься при распознании -ничего не произойдет и можно еще раз попробовать.
а если ошибешься в имитации сетевого клиента - это бан навсегда. с конфискацией.

хотя да, в долгосроке это будет лучше, быстрее и качественнее. считать данные, структурировать, и передать куда-нибудь в BI систему

этого то и и не хочется )

если забанят меня, то и всех юзеров следом

а за это по шапке надают

А можно любой скриншот в студию?

Чтобы оценить потенциальную сложность распознавания

Написал в лс

Всем привет. Попытаюсь объяснить задачу(хотя не уверен что смогу). Это пандас. В upper_group у меня хранится ID вышестоящего уровня каталога. И так до головных у которых upper_group Nan. И в конечном итоге для каждого товара в таблице мне надо будет получить структуру всего каталога. У разных товаров разная глубина. В какой структуре данных мне лучше хранить путь до товара, чтоб удобнее было обращаться к разным уровням и каким способом мне удобнее всего эти пути получить

я думаю мне надо получить что-то типа «level1/level2/level3/level4/»

Df a
Left join df b on a.uppergroup=b.id
Left join df c on b.uppergroup=c.id и так далее. Думаю на синтаксис пандас сможешь сам перенести

Ребят, почему панда с нулем может неправильно сравнивать?

New_col = df[col].map(lambda x: np.nan if np.isnan(x) else x == ratio)

Работает верно при <= для отрицательных ratio и >= для положительных

А с ==0 гонит

Пробовал ставить разные округления, учитывая хранение float-данных в двоичной, результат везде одинаково неправильный