快捷導(dǎo)航

python taipy庫輕松地將數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)為功能性Web應(yīng)用

更新時(shí)間：2024年01月07日 10:53:50 作者：程序員小寒

taipy 是一個(gè)開源的 Python 庫,任何具有基本 Python 技能的人都可以使用,對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和 Python 程序員來說,它是一個(gè)方便的工具,借助 Taipy,你可以輕松地將數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)變?yōu)楣δ苄缘?nbsp;Web 應(yīng)用程序

神奇的python庫taipy

taipy 是一個(gè)開源的 Python 庫，任何具有基本 Python 技能的人都可以使用。對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和 Python 程序員來說，它是一個(gè)方便的工具。借助 Taipy，你可以輕松地將數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)變?yōu)楣δ苄缘?Web 應(yīng)用程序。

Taipy 的核心理念

Taipy GUI

Taipy 庫提供了 GUI 類，可以在幾分鐘內(nèi)輕松創(chuàng)建強(qiáng)大的 Web 應(yīng)用程序。

當(dāng)你調(diào)用 GUI 的 run() 方法時(shí)，它會(huì)啟動(dòng)一個(gè) Web 服務(wù)器。Taipy 將創(chuàng)建的頁面轉(zhuǎn)換為 HTML 內(nèi)容發(fā)送回客戶端，使用戶能夠查看應(yīng)用程序界面并與之交互。

場(chǎng)景和數(shù)據(jù)管理

讓我們?cè)?Taipy 中創(chuàng)建一個(gè)場(chǎng)景，以根據(jù)你選擇的類型過濾電影數(shù)據(jù)。

此場(chǎng)景模擬了一個(gè)簡單的管道。每次類型選擇發(fā)生變化時(shí)都會(huì)提交，并輸出該類型的七部最受歡迎的電影。

def filter_genre(initial_dataset: pd.DataFrame, selected_genre):
    filtered_dataset = initial_dataset[initial_dataset['genres'].str.contains(selected_genre)]
    filtered_data = filtered_dataset.nlargest(7, 'Popularity %')
    return filtered_data

Taipy Studio

你可以使用 Visual Studio Code 中的 Taipy Studio 擴(kuò)展來配置你的場(chǎng)景，無需任何代碼。

你的配置會(huì)自動(dòng)保存為 TOML 文件。

庫的安裝

可以直接使用 pip 來進(jìn)行安裝。

pip install taipy

GUI 案例

from taipy import Gui

excitement_page = """
# Welcome to Taipy
### How excited are you to try Taipy?

&lt;|{excitement}|slider|min=1|max=100|&gt;

My excitement level: &lt;|{excitement}|&gt;
"""
excitement = 100

Gui(page=excitement_page).run()

用戶界面生成+場(chǎng)景和數(shù)據(jù)管理

現(xiàn)在，讓我們加載此配置并在頂部添加一個(gè)用戶界面以實(shí)現(xiàn)完整的應(yīng)用程序。

import taipy as tp
import pandas as pd
from taipy import Config, Scope, Gui
# Taipy Scenario & Data Management
# Filtering function - task
def filter_genre(initial_dataset: pd.DataFrame, selected_genre):
    filtered_dataset = initial_dataset[initial_dataset["genres"].str.contains(selected_genre)]
    filtered_data = filtered_dataset.nlargest(7, "Popularity %")
    return filtered_data
# Load the configuration made with Taipy Studio
Config.load("config.toml")
scenario_cfg = Config.scenarios["scenario"]
# Start Taipy Core service
tp.Core().run()
# Create a scenario
scenario = tp.create_scenario(scenario_cfg)
# Taipy User Interface
# Let's add a GUI to our Scenario Management for a full application
# Callback definition - submits scenario with genre selection
def on_genre_selected(state):
    scenario.selected_genre_node.write(state.selected_genre)
    tp.submit(scenario)
    state.df = scenario.filtered_data.read()
# Get list of genres
genres = [
    "Action", "Adventure", "Animation", "Children", "Comedy", "Fantasy", "IMAX"
    "Romance","Sci-FI", "Western", "Crime", "Mystery", "Drama", "Horror", "Thriller", "Film-Noir","War", "Musical", "Documentary"
    ]
# Initialization of variables
df = pd.DataFrame(columns=["Title", "Popularity %"])
selected_genre = "Action"
## Set initial value to Action
def on_init(state):
    on_genre_selected(state)
# User interface definition
my_page = """
# Film recommendation
## Choose your favorite genre
<|{selected_genre}|selector|lov={genres}|on_change=on_genre_selected|dropdown|>
## Here are the top seven picks by popularity
<|{df}|chart|x=Title|y=Popularity %|type=bar|title=Film Popularity|>
"""
Gui(page=my_page).run()