Подозреваю, что и многие тоже

На п.1 мне даже нечего ответить — тема "хочу / не хочу" ближе к психологии, чем к программированию.
На п.2 есть штатный ответ — пусть многие сами для себя решат и сами за себя говорят.

За сим предлагаю перейти в конструктив. Выложите сюда свою рабочую версию подхода. Будет интересно послушать мнение многих.

Моя рабочая версия проста : "ребята, че вы там накодили? Сделайте мне нормальный json"
И все . Вопрос решен

Ответ не мальчика, но мужа.

Но не удержусь спросить.
А когда Вы с по-настоящему внешними системами интегрируетесь, Вы им также смело пишете?
Ну, например, с Госуслугами.

И чем этот json ненормальный? Это аналитику он как кость, а для разработчиков — там все просто, понятно и компактно.

Разумеется, прокатывает на всегда. Обобщаю, но поменьше вашего.

Приветствую! Нужна помощь. Стоит задача загружать файлы на Google Диск. По статье Алексея Макарова написал код (прилагаю). Все работает, но мне нужно, чтобы json-файл с ключом аккаунта передавался по URL. И from_service_account_file() выдает ошибку, т.к. для нее http не подходит, как я понимаю. Опыта не много, поэтому без подсказки не обойтись. Вижу возможные варианты решения: 1) загрузить json-файл, но как это сделать, не пойму; 2) вставить json прямо в код и обращаться к нему, как к параметру, но опять же - как это сделать? Если не затруднит  - пара строчек кода, пример, скриншот или хотя бы на словах, может кто помочь? Благодарю ))

Добрый день!
Спасибо большое за отклик на задачу, я решил данную проблему, конечно же длиннее 1 строки способом, но он также отрабатывает на данных содержащих около 1 млн строк достаточно быстро, но не так как у вас.
Обязательно попробуй поработать с предложенной вами утилитой!!!
Мое решение данного вопроса:

df = pd.json_normalize(test)
pallet = pd.DataFrame(columns = ["sscc","packing_date","owner_id","owner_organization_name","childs"])
pachka = pd.DataFrame(columns = ["sgtin","sscc","status","gtin","expiration_date","batch","pallet"])
for i in range(len(pd.json_normalize(test))):
    sscc = pd.json_normalize(test[i]["down"])
    pallet = pd.concat([pallet,sscc]).reset_index(drop=True)
for i in range(len(pallet)):
    df_sgtin = pd.json_normalize(test[i]["down"]["childs"],["childs"])
    df_sgtin["pallet"] = "Nan"
    for f in range(len(df_sgtin)):
        df_sgtin["pallet"][f] = pallet["sscc"][i]
    pachka = pd.concat([pachka,df_sgtin]).reset_index(drop=True)

К сожалению гос.системы, на примере той, с которой возникла проблема у меня, не такие гибкие(от слова совсем), поэтому довольствуемся тем, что есть)

Егор, добрый день.
Да как увидел SSCC/SGTIN, сразу помаркой фармы повеяло.
Госуслуги были просто для аналогии.

В моем решении есть еще две важные предпосылки:
1. Компактный код всегда проще читать.  И коллеге и самому себе через несколько месяцев. Также компактность снижает сложность кода, упрощает отладку и повышает отказоустойчивость.
2. Далеко не все задачи, в т.ч. в DS полезно решать только одним инструментом. Это как с реальными инструментами. 10 в 1 куда хуже отдельного перфоратора, + отдельного шуруповерта + отдельной шлифмашины.

Вы абсолютно правы это маркировка фармы))
1. и 2. Полностью с вами согласен, стараемся писать человекочитаемый код и использовать множество инструментов)

🤗 Создайте приложение для резюмирования новостных статей с Hugging Face и Gradio

https://nuancesprog.ru/p/13479/

@machinelearning_ru

Павел, выстрел опять оказался холостой. Чтобы не разводить спам в чате в дальнейшем, я все Ваши (комментарии/вопросы) - шпильки буду оставлять без ответа. Прошу не обижаться и отнестись с пониманием. Ничего личного.

Господа, есть у кого-то тестовые для трейни/джуна дата аналитика?

Здравствуйте!
Попробуйте скачать json и сохранить его на свой компьютер. После этого в скрипте укажите к нему путь.
Например, так:

# Передаваемые значения
data = '''
{
   "service_file": "C:/Users/Documents/walentina-322.json",
   "name": "12_08_2021_01.jpg",
   "folder_id": "1XZhrY914IG4vKyq4pn4LExMK-q3FFFR0",
   "url": "C:/Users/Documents/Image_2021_08_01.jpeg"
}
'''

выкладывали в чате, используйте поиск

товарищи, помогите, пожалуйста 🤯 ломаю голову, как заменить знак "/" только в тех строках pandas, где указанный знак разделяет цифры, но не заменять в тех, где он разделяет буквы.
пока что успешно заменяю через регулярку везде, но мне не везде это нужно 😅
условно, у меня есть строка "abc/efg 1/2", между буквами нужно слэш убрать, а между цифрами сохранить

что-то такое должно бы работать

спасибо, ща попробую!

ура, работает! спасибо)
остался один вопрос: куда вписать вместо исчезнувшего слэша замену его на пробел?