Optimizador de Datos de Python API

API ID 12866

Tu solución definitiva para reducir el uso de memoria, reducir los costos de almacenamiento y mejorar el rendimiento de la aplicación, todo sin necesidad de reescribir tu lógica empresarial existente. Con una sola llamada a la API, recibes un informe de ahorros completo que detalla la optimización en bytes, KB, MB o GB

2,109 ms resp. promedio

Documentación de la API

Endpoints

Solicitud

Optimiza una única estructura de datos de Python y devuelve un informe completo de ahorros que muestra el tamaño original, el tamaño optimizado y los bytes ahorrados

Endpoint ID: 25666
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25666/optimize+data
PARÁMETROS DE ENTRADA

Optimizar datos — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","result":{"optimized":[1000,2000,3000,4000,5000],"savings":{"original_type":"list","optimized_type":"array.h","original_size":40,"optimized_size":10,"saved":"30 bytes"},"type_detected":"list"}}
Optimizar datos — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25666/optimize+data' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"data": [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]}'

    
Solicitud

Optimiza múltiples estructuras de datos de Python en una sola llamada a la API Envía una lista de estructuras de datos y recibe un informe de ahorros para cada una que muestra el tamaño original el tamaño optimizado y los bytes ahorrados

Endpoint ID: 25670
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25670/optimize+batch
PARÁMETROS DE ENTRADA

Optimizar Lote — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","results":[{"optimized":[1000,2000,3000],"savings":{"original_type":"list","optimized_type":"array.h","original_size":24,"optimized_size":6,"saved":"18 bytes"},"type_detected":"list"},{"optimized":[1.5,2.5,3.5],"savings":{"original_type":"list","optimized_type":"array.f","original_size":24,"optimized_size":12,"saved":"12 bytes"},"type_detected":"list"}]}
Optimizar Lote — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25670/optimize+batch' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"data_list": [[1000, 2000, 3000], [1.5, 2.5, 3.5]]}'

    
Solicitud

 Optimiza patrones estructurales en datos de Python. Detecta duplicados, convierte listas a tuplas, elimina contenedores vacíos y aplana estructuras anidadas para reducir el uso de memoria

Endpoint ID: 25671
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25671/optimize+structural
PARÁMETROS DE ENTRADA

Optimizar Estructural — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"original_type":"list","optimized_type":"list","pattern_applied":"duplicates_removed — list preserved","original_size":88,"optimized_size":88,"saved":"0 bytes","optimized":["hello","world","python"]}
Optimizar Estructural — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25671/optimize+structural' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"data": ["hello", "world", "hello", "python"]}'

    
Solicitud

Optimiza múltiples estructuras de datos de Python para patrones estructurales en una sola llamada a la API Detecta duplicados convierte listas en tuplas elimina contenedores vacíos y aplana estructuras anidadas

Endpoint ID: 25672
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25672/optimize+structural+batch
PARÁMETROS DE ENTRADA

Optimizar Lote Estructural — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","results":[{"original_type":"list","optimized_type":"list","pattern_applied":"duplicates_removed — list preserved","original_size":88,"optimized_size":88,"saved":"0 bytes","optimized":["hello","world"]},{"original_type":"list","optimized_type":"tuple","pattern_applied":"list_to_tuple — immutable conversion","original_size":120,"optimized_size":80,"saved":"40 bytes","optimized":[1,2,3,4,5]}]}
Optimizar Lote Estructural — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25672/optimize+structural+batch' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"data_list": [["hello", "world", "hello"], [1, 2, 3, 4, 5]]}'

    
Solicitud

 Detecta matrices dispersas con más del 70% de valores cero y las comprime en formato CSR. Una matriz de 1000x1000 se reduce de 8MB a menos de 1MB ahorrando una cantidad significativa de memoria en aplicaciones de aprendizaje automático

Endpoint ID: 25673
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25673/optimize+sparse+matrix
PARÁMETROS DE ENTRADA

Optimizar matriz dispersa — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"optimized","sparsity_ratio":87.5,"original_format":"dense matrix","optimized_format":"CSR sparse matrix","original_size":128,"optimized_size":32,"saved":"96 bytes","non_zero_elements":2,"total_elements":16,"compressed_data":{"format":"CSR","shape":[4,4],"rows":[0,2],"cols":[3,1],"values":[5,3],"total_elements":16,"stored_elements":2}}
Optimizar matriz dispersa — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25673/optimize+sparse+matrix' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"matrix": [[0,0,0,5],[0,0,0,0],[0,3,0,0],[0,0,0,0]]}'

    
Solicitud

Optimiza múltiples matrices dispersas en una sola llamada a la API Detecta matrices con más del 70% de valores cero y las comprime al formato CSR ahorrando una memoria significativa en aplicaciones de aprendizaje automático

Endpoint ID: 25674
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25674/optimize+sparse+matrix+batch
PARÁMETROS DE ENTRADA

Optimizar Lote de Matriz Dispersa — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","results":[{"status":"optimized","sparsity_ratio":87.5,"original_format":"dense matrix","optimized_format":"CSR sparse matrix","original_size":128,"optimized_size":32,"saved":"96 bytes","non_zero_elements":2,"total_elements":16,"compressed_data":{"format":"CSR","shape":[4,4],"rows":[0,2],"cols":[3,1],"values":[5,3],"total_elements":16,"stored_elements":2}},{"status":"not_sparse","sparsity_ratio":0.0,"message":"Matrix is only 0.0% sparse. Optimization not needed.","original_size":32}]}
Optimizar Lote de Matriz Dispersa — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25674/optimize+sparse+matrix+batch' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"matrices": [[[0,0,0,5],[0,0,0,0],[0,3,0,0],[0,0,0,0]],[[1,2],[3,4]]]}'

    
Solicitud

Escanea el código Python y detecta fugas de memoria de estructuras globales que crecen indefinidamente. Informa los números de línea y los niveles de gravedad — alto, medio y bajo — con recomendaciones para solucionar cada fuga

Endpoint ID: 25691
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25691/analyze+memory+leak
PARÁMETROS DE ENTRADA

Analizar fuga de memoria — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","total_leaks_found":2,"severity":{"high":1,"medium":1,"low":0},"leaks":[{"type":"global_list","variable":"logs","line":3,"description":"Global list that grows indefinitely","recommendation":"Move 'logs' inside a function or class. Clear it periodically."},{"type":"large_global","variable":"logs","line":1,"description":"Global list 'logs' detected","recommendation":"Consider moving 'logs' inside a function or use weak references."}],"summary":"Found 2 potential memory leaks. 1 high severity, 1 medium severity, 0 low severity."}
Analizar fuga de memoria — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25691/analyze+memory+leak' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"code": "logs = []\ndef add_log(msg):\n    logs.append(msg)"}'

    
Solicitud

Escanea el código de Python en busca de comprensiones de listas que cargan conjuntos de datos enteros en memoria y recomienda expresiones generadoras. Ahorra hasta 80MB en conjuntos de datos de 10 millones de elementos al procesar los datos uno a uno

Endpoint ID: 25692
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25692/generator+advisor
PARÁMETROS DE ENTRADA

Asesor de Generador — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","total_recommendations":3,"recommendations":[{"type":"list_comprehension","line":2,"description":"List comprehension detected — loads all data into memory at once.","recommendation":"Convert to generator expression by replacing [] with ().","example_before":"[x for x in data]","example_after":"(x for x in data)","memory_impact":"High — saves memory proportional to data size"},{"type":"function_with_list","line":3,"function":"sum","description":"List comprehension passed to sum() — unnecessary memory allocation.","recommendation":"Replace list comprehension with generator inside sum().","example_before":"sum([x for x in data])","example_after":"sum(x for x in data)","memory_impact":"Very High — generator never builds the full list in memory"},{"type":"list_comprehension","line":3,"description":"List comprehension detected — loads all data into memory at once.","recommendation":"Convert to generator expression by replacing [] with ().","example_before":"[x for x in data]","example_after":"(x for x in data)","memory_impact":"High — saves memory proportional to data size"}],"summary":"Found 3 opportunities to use generator expressions.","benefit":"Generator expressions process data one item at a time — saving significant memory on large datasets."}
Asesor de Generador — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25692/generator+advisor' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"code": "numbers = [1,2,3,4,5]\nsquares = [x * x for x in numbers]\ntotal = sum([x * x for x in range(1000000)])"}'

    
Solicitud

Detecta múltiples variables booleanas en código Python y recomienda combinarlas en un solo entero utilizando indicadores de bits Reemplaza 6 booleanos que usan 168 bytes con 1 entero que usa 28 bytes — reducción del 83%

Endpoint ID: 25693
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25693/bitwise+optimizer
PARÁMETROS DE ENTRADA

Optimizador a Nivel de Bit — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","total_recommendations":1,"recommendations":[{"type":"multiple_booleans","boolean_variables":["is_active","is_admin","is_verified","is_premium","has_access","can_edit"],"count":6,"description":"Found 6 boolean variables that can be combined into one integer.","recommendation":"Replace multiple boolean variables with a single bitwise integer flag.","example_before":"is_active = True\nis_admin = True\nis_verified = True","example_after":"\nclass Flags:\n    IS_ACTIVE = 1\n    IS_ADMIN = 2\n    IS_VERIFIED = 4\n    IS_PREMIUM = 8\n    HAS_ACCESS = 16\n    CAN_EDIT = 32\n\n# Set flags\nflags = 0\nflags |= Flags.IS_ACTIVE\nflags |= Flags.IS_ADMIN\n\n# Check flags\nis_set = bool(flags & Flags.IS_ACTIVE)\n","memory_impact":"Saves 140 bytes — replacing 6 booleans with 1 integer"}],"savings":{"boolean_count":6,"original_size":168,"optimized_size":28,"saved":"140 bytes"},"summary":"Found 1 opportunities to use bitwise flags.","benefit":"Bitwise flags store multiple boolean states in one integer — saving memory and improving performance."}
Optimizador a Nivel de Bit — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25693/bitwise+optimizer' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"code": "is_active = True\nis_admin = False\nis_verified = True\nis_premium = False\nhas_access = True\ncan_edit = False"}'

    
Solicitud

Analiza el código de Python para operaciones con archivos grandes y recomienda técnicas de mapeo de memoria. Recomienda mmap, numpy.memmap y chunksize de pandas para ahorrar hasta 990MB en archivos de 1GB

Endpoint ID: 25694
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25694/memory+mapper
PARÁMETROS DE ENTRADA

Mapeador de Memoria — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","total_recommendations":3,"recommendations":[{"type":"file_open","line":3,"description":"File opened with standard open() — loads entire file into memory.","recommendation":"Use mmap for large files to avoid loading entire file into memory.","example_before":"\nwith open('large_file.bin', 'rb') as f:\n    data = f.read()\n","example_after":"\nimport mmap\nwith open('large_file.bin', 'rb') as f:\n    with mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) as mm:\n        data = mm[0:1024]  # Read only what you need\n","memory_impact":"High — reads only required bytes instead of entire file"},{"type":"numpy_file_load","line":5,"description":"numpy.loadtxt() loads entire file into memory.","recommendation":"Use numpy.memmap for large arrays to avoid full file loading.","example_before":"\nimport numpy as np\ndata = np.loadtxt('large_array.txt')\n","example_after":"\nimport numpy as np\ndata = np.memmap('large_array.bin', dtype='float32', mode='r')\n","memory_impact":"Very High — numpy memmap reads only accessed portions"},{"type":"pandas_file_load","line":6,"description":"pandas.read_csv() loads entire file into memory.","recommendation":"Use chunksize parameter to process file in smaller pieces.","example_before":"\nimport pandas as pd\ndf = pd.read_csv('large_file.csv')\n","example_after":"\nimport pandas as pd\nfor chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000):\n    process(chunk)  # Process one chunk at a time\n","memory_impact":"Very High — processes file in chunks instead of loading all at once"}],"summary":"Found 3 opportunities to use memory mapping.","benefit":"Memory mapping reads only the parts of a file you need — saving significant memory on large files.","best_for":["Files larger than 100 MB","Binary data files","Large numpy arrays","Large CSV or data files"]}
Mapeador de Memoria — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25694/memory+mapper' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"code": "import numpy as np\nimport pandas as pd\nfile = open('large_data.bin', 'rb')\ndata = file.read()\narray = np.loadtxt('large_array.txt')\ndf = pd.read_csv('large_file.csv')"}'

    
Solicitud

Se conecta a tu base de datos PostgreSQL y escanea cada tabla y columna en busca de tipos de datos sobredimensionados. Devuelve recomendaciones exactas con bytes ahorrados por fila, como reemplazar BIGINT con TINYINT o SMALLINT

Endpoint ID: 25695
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25695/postgresql+advisor
PARÁMETROS DE ENTRADA

Asesor de PostgreSQL — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","recommendations":{"error":"connection to server at \"localhost\" (127.0.0.1), port 5432 failed: Connection refused\n\tIs the server running on that host and accepting TCP/IP connections?\n"}}
Asesor de PostgreSQL — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25695/postgresql+advisor' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"connection_string": "host=localhost dbname=slimdata_test user=postgres password=1234 port=5432"}'

    
Solicitud

Se conecta a tu base de datos MySQL y escanea cada tabla y columna en busca de tipos de datos sobredimensionados. Devuelve recomendaciones exactas con bytes ahorrados por fila, como reemplazar BIGINT por INT o DOUBLE por FLOAT

Endpoint ID: 25696
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25696/mysql+advisor
PARÁMETROS DE ENTRADA

Asesor de MySQL — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","recommendations":{"error":"2005 (HY000): Unknown MySQL server host 'your_host' (-3)"}}
Asesor de MySQL — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25696/mysql+advisor' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"host": "your_host", "user": "your_user", "password": "your_password", "database": "your_database", "port": 3306}'

    
Solicitud

Conecta a tu archivo de base de datos SQLite y escanea cada tabla y columna en busca de tipos de datos sobredimensionados. Devuelve recomendaciones exactas con bytes ahorrados por fila, como reemplazar TEXT con BLOB para el almacenamiento de datos binarios

Endpoint ID: 25697
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25697/sqlite+advisor
PARÁMETROS DE ENTRADA

Asesor de SQLite — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","recommendations":{"error":"unable to open database file"}}
Asesor de SQLite — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25697/sqlite+advisor' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"db_path": "/path/to/your/database.db"}'

    
Solicitud

Se conecta a tu base de datos MongoDB y escanea los esquemas de colección en busca de tipos de datos sobredimensionados. Devuelve recomendaciones como reemplazar Double con Float e Int64 con TINYINT ahorrando bytes por documento

Endpoint ID: 25698
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25698/mongodb+advisor
PARÁMETROS DE ENTRADA

Asesor de MongoDB — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","recommendations":{"employees":[{"field":"age","current_type":"Int64 (8 bytes)","recommended_type":"TINYINT","saved":"7 bytes per row"},{"field":"salary","current_type":"Double (8 bytes)","recommended_type":"Float (4 bytes)","saved":"4 bytes per document"}]}}
Asesor de MongoDB — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25698/mongodb+advisor' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"connection_string": "mongodb+srv://aamirqadeerca_db_user:[email protected]/?appName=slimdata-test", "database": "slimdata_test"}'

    
Solicitud

Se conecta a su base de datos de Microsoft SQL Server y escanea cada tabla y columna en busca de tipos de datos sobredimensionados. Devuelve recomendaciones como reemplazar BIGINT por INT o NVARCHAR por VARCHAR ahorrando bytes por fila

Endpoint ID: 25699
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25699/sql+server+advisor
PARÁMETROS DE ENTRADA

Asesor de SQL Server — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","recommendations":{"error":"('01000', \"[01000] [unixODBC][Driver Manager]Can't open lib 'ODBC Driver 17 for SQL Server' : file not found (0) (SQLDriverConnect)\")"}}
Asesor de SQL Server — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25699/sql+server+advisor' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"connection_string": "Driver={ODBC Driver 17 for SQL Server};Server=your_server;Database=your_database;UID=your_user;PWD=your_password"}'

    
Solicitud

Se conecta a su base de datos Amazon RDS y escanea cada tabla y columna en busca de tipos de datos sobredimensionados. Soporta tanto motores MySQL como PostgreSQL. Devuelve recomendaciones exactas con bytes ahorrados por fila

Endpoint ID: 25700
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25700/amazon+rds+advisor
PARÁMETROS DE ENTRADA

Asesor de Amazon RDS — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","recommendations":{"error":"2005 (HY000): Unknown MySQL server host 'your_rds_endpoint' (-3)"}}
Asesor de Amazon RDS — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25700/amazon+rds+advisor' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"host": "your_rds_endpoint", "user": "your_user", "password": "your_password", "database": "your_database", "engine": "mysql", "port": 3306}'

    
Solicitud

Se conecta a tu conjunto de datos de Google BigQuery y escanea cada tabla en busca de tipos de datos sobredimensionados. Devuelve recomendaciones como reemplazar INT64 con INT32 o FLOAT64 con FLOAT32 ahorrando bytes por fila

Endpoint ID: 25701
POST https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25701/bigquery+advisor
PARÁMETROS DE ENTRADA

Asesor de BigQuery — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{"status":"success","recommendations":{"error":"400 GET https://bigquery.googleapis.com/bigquery/v2/projects/your_project_id/datasets/your_dataset_id?prettyPrint=false: Invalid resource name projects/your_project_id; Project id: your_project_id"}}
Asesor de BigQuery — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/12866/python+data+optimizer+api/25701/bigquery+advisor' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{"project_id": "your_project_id", "dataset_id": "your_dataset_id"}'

    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Optimizador de Datos de Python API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.

Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización Requerido Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

Precios Simples y Transparentes

Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.

(Ahorra 2 meses pagando anualmente 🎉)

🚀 PLAN CORPORATIVO A MEDIDA
Volumen Personalizado

  • Límite de solicitudes personalizado
  • Gestión de equipos y accesos
  • Uptime garantizado por SLA
  • Soporte al Cliente Especializado
  • Monitoreo de API en Tiempo Real
  • Seguridad y cumplimiento empresarial
Contrato anual mínimo: USD 10.000

Empresas líderes confían en nosotros

Resumen

Desbloquee Ahorros Significativos en el Mundo Real

  • Lista de Enteros: 80 bytes reducidos a 20 bytes (reducción del 75%)
  • Lista de Flotantes: 40 bytes reducidos a 20 bytes (reducción del 50%)
  • Matriz Dispersa (88% ceros): 200 bytes reducidos a 48 bytes (reducción del 76%)
  • Seis Variables Booleanas: 168 bytes reducidos a 28 bytes (reducción del 83%)
  • Archivo Grande de 1GB: Memoria optimizada para acceder solo a los bytes necesarios (hasta 99% de reducción)
  • Costos en la Nube: Factura mensual reducida de $100 a $25-$70 (ahorros del 30-75%)

Acerca de la API del Optimizador de Datos de Python

La API del Optimizador de Datos de Python, desarrollada por Winter Hazel Inc., identifica inteligentemente tipos de datos ineficientes dentro de su código Python y bases de datos, reemplazándolos por los tipos más compactos y eficientes que retienen su datos de manera precisa.

Especificaciones de Entrada y Salida

Entrada: Envíe estructuras de datos de Python, fragmentos de código o cadenas de conexión a bases de datos encapsuladas en formato JSON a través de una llamada API.

Salida: Reciba datos optimizados junto con un informe detallado de ahorros que muestra el tamaño original, el tamaño optimizado y el total de bytes ahorrados.

Características Clave de Optimización: 12 Capacidades

  1. Reducir tipos numéricos: por ejemplo, convertir float64 a float32, int64 a int8—ahorrando hasta un 75% de memoria.
  2. Transformar columnas de objetos a categóricas: convertir columnas de objetos de pandas a tipos de categoría puede ahorrar un 50-90% de memoria.
  3. Aplicar contenedores especializados: convierte óptimamente listas a deque y Counter para operaciones más rápidas y menor consumo de memoria.
  4. Utilizar arreglos nativos para listas grandes: convertir listas de Python a arreglos tipados puede ahorrar hasta un 75% de memoria.
  5. Convertir cadenas a números: detecta automáticamente y convierte cadenas numéricas a int o float.
  6. Transformar listas a conjuntos: eliminar almacenamiento duplicado en listas grandes que exceden 100 elementos.
  7. Convertir listas a tuplas: usar tuplas inmutables puede ahorrar aproximadamente 40 bytes por estructura.
  8. Eliminar duplicados automáticamente: mantiene el orden original mientras quita valores duplicados.
  9. Desplazar estructuras anidadas: reduce eficientemente listas profundamente anidadas en arreglos planos.
  10. Mapear variables sueltas a pares clave-valor: organizar variables dispersas en diccionarios estructurados.
  11. Bloquear datos fijos como inmutables: identificar datos constantes, como códigos de país, y asegurar como tuplas.
  12. Detectar contenedores vacíos: eliminar listas, diccionarios y conjuntos vacíos que consumen memoria innecesariamente.

Características de Análisis Avanzado: 5 Capacidades

  1. Detector de Fugas de Memoria: escanea su código Python para identificar estructuras globales que aumentan indefinidamente, reportando números de línea y gravedad.
  2. Optimizador de Matrices Dispersas: comprime matrices con más del 70% de ceros en formato CSR; por ejemplo, una matriz de 1000x1000 puede reducirse de 8MB a menos de 1MB.
  3. Asesor de Expresiones Generadoras: identifica comprensiones de listas que cargan conjuntos de datos completos en memoria, ahorrando potencialmente hasta 80MB en conjuntos de datos con 10 millones de elementos.
  4. Optimizador de Banderas a Nivel de Bits: reemplaza seis variables booleanas (168 bytes) con un entero (28 bytes), logrando una reducción del 83%.
  5. Asesor de Mapeo de Memoria: recomienda técnicas como mmap, numpy.memmap y pandas chunksize para manejar archivos grandes, ahorrando hasta 990MB en archivos de 1GB.

Asesor de Esquema de Base de Datos

Esta característica se conecta directamente a su base de datos y escanea tablas y columnas en busca de tipos de datos sobredimensionados, devolviendo recomendaciones precisas junto con bytes ahorrados por fila:

  • PostgreSQL: Reemplace BIGINT con TINYINT, SMALLINT.
  • MySQL: Utilice INT, FLOAT, VARCHAR en lugar de BIGINT, DOUBLE, LONGTEXT.
  • SQLite: Opte por BLOB en lugar de TEXT para almacenar datos binarios.
  • MongoDB: Utilice Float en lugar de Double, TINYINT en lugar de Int64.
  • SQL Server: Implemente INT, VARCHAR en lugar de BIGINT, NVARCHAR.
  • Amazon RDS: Soporta ambos motores MySQL y PostgreSQL.
  • Google BigQuery: Utilice INT32, FLOAT32 en lugar de INT64, FLOAT64.

Casos de Uso Comunes

  1. Reducir gastos mensuales en AWS y Google Cloud optimizando los tipos de columnas de base de datos.
  2. Mejorar el rendimiento de aplicaciones Python mediante la reducción de tipos de datos numéricos.
  3. Identificar posibles fugas de memoria antes de que conduzcan a fallos de aplicación.
  4. Comprimir matrices dispersas de manera efectiva en tareas de aprendizaje automático.
  5. Optimizar el procesamiento de archivos grandes con técnicas de mapeo de memoria.

Optimizador de Datos de Python API FAQs

El endpoint de Optimizar Datos devuelve un objeto JSON que contiene la estructura de datos optimizada un informe de ahorros que detalla los tamaños original y optimizado y el tipo de datos detectado

Los campos clave en la respuesta incluyen "optimizado" (la estructura de datos optimizada), "ahorros" (un objeto con "tipo_original," "tipo_optimizado," "tamaño_original," "tamaño_optimizado," y "ahorrado"), y "tipo_detectado" (el tipo de datos identificado)

Los datos de respuesta están organizados en un formato JSON con un campo de "estado" que indica éxito o fracaso seguido de un objeto de "resultado" que contiene los datos optimizados y el informe de ahorros

El endpoint de Optimizar Datos proporciona información sobre la estructura de datos optimizada el tamaño original y optimizado la cantidad de memoria ahorrada y el tipo de datos detectado

Los usuarios pueden personalizar sus solicitudes de datos enviando diferentes estructuras de datos de Python fragmentos de código o cadenas de conexión a bases de datos encapsuladas en formato JSON lo que permite una optimización a medida basada en sus necesidades específicas

En la respuesta "original_size" indica el tamaño de los datos antes de la optimización "optimized_size" muestra el tamaño después de la optimización y "saved" cuantifica la reducción de memoria lograda a través del proceso de optimización

Los casos de uso típicos incluyen reducir el uso de memoria en aplicaciones de Python optimizar tipos de columnas de bases de datos para reducir costos de almacenamiento identificar fugas de memoria y comprimir matrices dispersas para tareas de aprendizaje automático

La precisión de los datos se mantiene al identificar y reemplazar inteligentemente los tipos de datos ineficientes mientras se asegura que los tipos optimizados representen con precisión los datos originales preservando así su integridad durante el proceso de optimización

La API puede optimizar diversas estructuras de datos en Python, incluyendo listas, arreglos, diccionarios y matrices dispersas. También admite fragmentos de código y cadenas de conexión a bases de datos, lo que permite una amplia gama de escenarios de optimización

La API puede planar listas profundamente anidadas en arreglos planos lo que reduce la complejidad y el uso de memoria Esta función es particularmente útil para optimizar estructuras de datos que se encuentran comúnmente en tareas de aprendizaje automático

El campo "type_detected" indica el tipo de dato original identificado por la API antes de la optimización Esto ayuda a los usuarios a entender qué tipo de dato fue procesado y asegura que puedan verificar los resultados de la optimización

Sí la API soporta la optimización para varios sistemas de bases de datos incluyendo PostgreSQL MySQL SQLite MongoDB y SQL Server Proporciona recomendaciones personalizadas para cada sistema para mejorar la eficiencia en el almacenamiento de datos

Si los datos de entrada ya están optimizados, la API seguirá devolviendo un informe de ahorros que indica que no se necesita ninguna optimización adicional. Esto ayuda a los usuarios a confirmar la eficiencia de sus estructuras de datos existentes

La API identifica y reemplaza de manera inteligente los tipos de datos ineficientes mientras asegura que los tipos optimizados representen con precisión los datos originales Este proceso mantiene la integridad de los datos y previene la pérdida de información

Convertir listas a conjuntos elimina valores duplicados ahorrando memoria mientras que el uso de tuplas proporciona inmutabilidad lo que puede reducir el uso de memoria en aproximadamente 40 bytes por estructura Ambas conversiones mejoran la eficiencia de los datos

El informe de ahorros detalla el tamaño original tamaño optimizado y total de bytes ahorrados Los usuarios pueden utilizar esta información para evaluar la efectividad de la optimización y tomar decisiones informadas sobre la gestión de datos

General FAQs

Zyla API Hub es como una gran tienda de APIs, donde puedes encontrar miles de ellas en un solo lugar. También ofrecemos soporte dedicado y monitoreo en tiempo real de todas las APIs. Una vez que te registres, puedes elegir qué APIs quieres usar. Solo recuerda que cada API necesita su propia suscripción. Pero si te suscribes a varias, usarás la misma clave para todas, lo que hace todo más fácil para ti.
Los precios se muestran en USD (dólar estadounidense), EUR (euro), CAD (dólar canadiense), AUD (dólar australiano) y GBP (libra esterlina). Aceptamos todas las principales tarjetas de débito y crédito. Nuestro sistema de pago utiliza la última tecnología de seguridad y está respaldado por Stripe, una de las compañías de pago más confiables del mundo. Si tienes algún problema para pagar con tarjeta, contáctanos en [email protected]

Además, si ya tienes una suscripción activa en cualquiera de estas monedas (USD, EUR, CAD, AUD, GBP), esa moneda se mantendrá para suscripciones posteriores. Puedes cambiar la moneda en cualquier momento siempre que no tengas suscripciones activas.
La moneda local que aparece en la página de precios se basa en el país de tu dirección IP y se proporciona solo como referencia. Los precios reales están en USD (dólar estadounidense). Cuando realices un pago, el cargo aparecerá en tu estado de cuenta en USD, incluso si ves el monto equivalente en tu moneda local en nuestro sitio web. Esto significa que no puedes pagar directamente en tu moneda local.
Ocasionalmente, un banco puede rechazar el cargo debido a sus configuraciones de protección contra fraude. Te sugerimos comunicarte con tu banco primero para verificar si están bloqueando nuestros cargos. También puedes acceder al Portal de Facturación y cambiar la tarjeta asociada para realizar el pago. Si esto no funciona y necesitas más ayuda, por favor contacta a nuestro equipo en [email protected]
Los precios se determinan mediante una suscripción recurrente mensual o anual, dependiendo del plan elegido.
Las llamadas a la API se descuentan de tu plan en base a solicitudes exitosas. Cada plan incluye una cantidad específica de llamadas que puedes realizar por mes. Solo las llamadas exitosas, indicadas por una respuesta con estado 200, se contarán en tu total. Esto asegura que las solicitudes fallidas o incompletas no afecten tu cuota mensual.
Zyla API Hub funciona con un sistema de suscripción mensual recurrente. Tu ciclo de facturación comenzará el día en que compres uno de los planes de pago, y se renovará el mismo día del mes siguiente. Así que recuerda cancelar tu suscripción antes si quieres evitar futuros cargos.
Para actualizar tu plan de suscripción actual, simplemente ve a la página de precios de la API y selecciona el plan al que deseas actualizarte. La actualización será instantánea, permitiéndote disfrutar inmediatamente de las funciones del nuevo plan. Ten en cuenta que las llamadas restantes de tu plan anterior no se transferirán al nuevo plan, por lo que debes considerar esto al actualizar. Se te cobrará el monto total del nuevo plan.
Para verificar cuántas llamadas a la API te quedan en el mes actual, revisa el campo 'X-Zyla-API-Calls-Monthly-Remaining' en el encabezado de la respuesta. Por ejemplo, si tu plan permite 1,000 solicitudes por mes y has usado 100, este campo mostrará 900 llamadas restantes.
Para ver el número máximo de solicitudes a la API que permite tu plan, revisa el encabezado de la respuesta 'X-Zyla-RateLimit-Limit'. Por ejemplo, si tu plan incluye 1,000 solicitudes por mes, este encabezado mostrará 1,000.
El encabezado 'X-Zyla-RateLimit-Reset' muestra el número de segundos hasta que tu límite se restablezca. Esto te indica cuándo tu conteo de solicitudes se reiniciará. Por ejemplo, si muestra 3,600, significa que faltan 3,600 segundos para que el límite se restablezca.
Sí, puedes cancelar tu plan en cualquier momento desde tu cuenta, seleccionando la opción de cancelación en la página de Facturación. Ten en cuenta que las actualizaciones, degradaciones y cancelaciones tienen efecto inmediato. Además, al cancelar ya no tendrás acceso al servicio, incluso si te quedaban llamadas en tu cuota.
Para darte la oportunidad de probar nuestras APIs sin compromiso, ofrecemos una prueba gratuita de 7 días que te permite realizar hasta 50 llamadas a la API sin costo. Esta prueba solo se puede usar una vez, por lo que recomendamos aplicarla a la API que más te interese. Aunque la mayoría de nuestras APIs ofrecen prueba gratuita, algunas pueden no hacerlo. La prueba finaliza después de 7 días o cuando realices 50 solicitudes, lo que ocurra primero. Si alcanzas el límite de 50 solicitudes durante la prueba, deberás "Iniciar tu Plan de Pago" para continuar haciendo solicitudes. Puedes encontrar el botón "Iniciar tu Plan de Pago" en tu perfil bajo Suscripción -> Elige la API a la que estás suscrito -> Pestaña de Precios. Alternativamente, si no cancelas tu suscripción antes del día 7, tu prueba gratuita finalizará y tu plan se cobrará automáticamente, otorgándote acceso a todas las llamadas a la API especificadas en tu plan. Ten esto en cuenta para evitar cargos no deseados.
Después de 7 días, se te cobrará el monto total del plan al que estabas suscrito durante la prueba. Por lo tanto, es importante cancelar antes de que finalice el periodo de prueba. No se aceptan solicitudes de reembolso por olvidar cancelar a tiempo.
Cuando te suscribes a una prueba gratuita de una API, puedes realizar hasta 50 llamadas. Si deseas realizar más llamadas después de este límite, la API te pedirá que "Inicies tu Plan de Pago". Puedes encontrar el botón "Iniciar tu Plan de Pago" en tu perfil bajo Suscripción -> Elige la API a la que estás suscrito -> Pestaña de Precios.
Las Órdenes de Pago se procesan entre el día 20 y el 30 de cada mes. Si envías tu solicitud antes del día 20, tu pago será procesado dentro de ese período.
Puedes contactarnos a través de nuestro canal de chat para recibir asistencia inmediata. Siempre estamos en línea de 8 a. m. a 5 p. m. (EST). Si nos contactas fuera de ese horario, te responderemos lo antes posible. Además, puedes escribirnos por correo electrónico a [email protected]

APIs Relacionadas


También te puede interesar