Я застрял с настройкой python и библиотекой дедупликации из dedupe.io для дедупликации набора записей в базе данных postgres. Ошибка - « Записи не совпадают с моделью данных », что должно быть легко решить, но я просто не понимаю, почему я получаю это сообщение.
Что у меня сейчас (сосредоточенный код и убраны другие функции)
# ## Setup
settings_file = 'lead_dedupe_settings'
training_file = 'lead_dedupe_training.json'
start_time = time.time()
...
def training():
# We'll be using variations on this following select statement to pull
# in campaign donor info.
#
# We did a fair amount of preprocessing of the fields in
""" Define Lead Query """
sql = "select id, phone, mobilephone, postalcode, email from dev_manuel.somedata"
# ## Training
if os.path.exists(settings_file):
print('reading from ', settings_file)
with open(settings_file, 'rb') as sf:
deduper = dedupe.StaticDedupe(sf, num_cores=4)
else:
# Define the fields dedupe will pay attention to
#
# The address, city, and zip fields are often missing, so we'll
# tell dedupe that, and we'll learn a model that take that into
# account
fields = [
{'field': 'id', 'type': 'ShortString'},
{'field': 'phone', 'type': 'String', 'has missing': True},
{'field': 'mobilephone', 'type': 'String', 'has missing': True},
{'field': 'postalcode', 'type': 'ShortString', 'has missing': True},
{'field': 'email', 'type': 'String', 'has missing': True}
]
# Create a new deduper object and pass our data model to it.
deduper = dedupe.Dedupe(fields, num_cores=4)
# connect to db and execute
conn = None
try:
# read the connection parameters
params = config()
# connect to the PostgreSQL server
conn = psycopg2.connect(**params)
print('Connecting to the PostgreSQL database...')
cur = conn.cursor()
# excute sql
cur.execute(sql)
temp_d = dict((i, row) for i, row in enumerate(cur))
print(temp_d)
deduper.sample(temp_d, 10000)
print('Done stage 1')
del temp_d
# close communication with the PostgreSQL database server
cur.close()
except (Exception, psycopg2.DatabaseError) as error:
print(error)
finally:
if conn is not None:
conn.close()
print('Closed Connection')
# If we have training data saved from a previous run of dedupe,
# look for it an load it in.
#
# __Note:__ if you want to train from
# scratch, delete the training_file
if os.path.exists(training_file):
print('reading labeled examples from ', training_file)
with open(training_file) as tf:
deduper.readTraining(tf)
# ## Active learning
print('starting active labeling...')
# Starts the training loop. Dedupe will find the next pair of records
# it is least certain about and ask you to label them as duplicates
# or not.
# debug
print(deduper)
# vars(deduper)
# use 'y', 'n' and 'u' keys to flag duplicates
# press 'f' when you are finished
dedupe.convenience.consoleLabel(deduper)
# When finished, save our labeled, training pairs to disk
with open(training_file, 'w') as tf:
deduper.writeTraining(tf)
# Notice our argument here
#
# `recall` is the proportion of true dupes pairs that the learned
# rules must cover. You may want to reduce this if your are making
# too many blocks and too many comparisons.
deduper.train(recall=0.90)
with open(settings_file, 'wb') as sf:
deduper.writeSettings(sf)
# We can now remove some of the memory hobbing objects we used
# for training
deduper.cleanupTraining()
Сообщение об ошибке: «Записи не совпадают с моделью данных. Поле« id »находится в data_model, но не в записи». Как видите, я определяю 5 полей для «изучения». Запрос, который я использую, возвращает мне именно эти 5 столбцов с данными в нем.
Выход
print(temp_d)
есть
{0: ('00Q1o00000OjmQmEAJ', '+4955555555', None, '01561', None), 1: ('00Q1o00000JhgSUEAZ', None, '+4915555555', '27729', 'email@aemail.de')}
Что выглядит как корректный ввод для библиотеки дедупликации.
Что я пробовал
- Я проверил, если он уже записал файл в качестве учебного набора, который получит
как-то читать и использовать, это не так (код даже сказал бы
она)
- Я попытался отладить «дедупер» объект, где определение
поля и тому подобное, я вижу определение полей
- глядя на другие примеры, такие как CSV или MySQL, которые делают почти то же самое, что и я.
Пожалуйста, укажите мне, где я ошибаюсь.