- Crear una aplicación web que muestre imágenes y reproduzca sonidos
- Aprende a crear gráficos de datos en Python con Jupyter Notebooks
- Crea una aplicación web de panel de datos con Streamlit
Éstas son las actividades para esta lección:
STREAMLIT
Crear una aplicación web con Streamlit y Python es muy sencillo. Al igual que las plataformas de codificación basadas en bloques, la plataforma Streamlit incluye muchos componentes y widgets que se pueden añadir a tu aplicación con una sola línea de código. La mayor parte del código ya está escrito y empaquetado para ti, así que puedes centrarte en los objetivos de tu aplicación, en lugar de enfrascarte en un montón de código difícil.
Para practicar el uso de Streamlit, tomaremos uno de nuestros ejemplos de aplicación móvil de Thunkable y App Inventor, y mostraremos cómo se puede construir la misma aplicación en forma de aplicación web utilizando Streamlit.
ACTIVIDAD 1: APP CAJA DE RESONANCIA
Programar una aplicación web Streamlit
- Haz clic en el botón de abajo para descargar los recursos (imágenes y archivos de sonido) necesarios para crear la aplicación.
- Siga un de estos videos para crear una sencilla aplicación Soundboard que reproduzca sonidos al pulsar un botón.
- si codifica en su ordenador
Si aún no has instalado Python y Streamlit, completa la Actividad Explorando Web App Builders antes de realizar esta actividad. - si codifica en línea
- si codifica en su ordenador
- Añade una cuarta persona a tu aplicación. Busca una imagen y un breve archivo de sonido para añadirlos a la aplicación. Aquí tienes un enlace a algunos discursos famosos.
TRABAJAR CON DATOS
El lenguaje Python funciona bien con datos. Python tiene muchas bibliotecas creadas específicamente para permitir a los programadores leer, manipular y representar datos. Cuando se combina con la plataforma Streamlit, los programadores pueden crear fácilmente aplicaciones que analicen y muestren datos a los usuarios. Y puedes dar el siguiente paso para incorporar conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático en una aplicación.
La mayoría de los programadores y científicos de datos trabajan con datos en Python utilizando un software llamado Notebooks. Una de las interfaces de Notebook más populares es Jupyter Notebook. Según los resultados de la Encuesta Kaggle 2022, Jupyter Notebooks es el entorno de desarrollo interactivo (IDE) de ciencia de datos más popular, utilizado por más del 80% de los encuestados.
Jupyter Notebook se ejecuta en un navegador, aunque existen otras interfaces. Por ejemplo, puede integrarse directamente en Visual Studio Code.
El motor detrás del portátil que ejecuta el código se llama núcleo. Para Python, usarás el kernel ipython.
Los cuadernos permiten escribir tanto texto como código Python. El texto se escribe utilizando un lenguaje markdowncon comandos sencillos para dar formato al texto. Es una buena manera de añadir cabeceras y explicaciones del código incluido en el cuaderno.
También puedes ejecutar código Python directamente en el cuaderno.
Similar a un cuaderno físico que podrías usar en la escuela, los Cuadernos Jupyter son una gran manera de tomar notas, organizar tus pensamientos con un proyecto de datos y explorar información. La función añadida de ejecutar código te permite experimentar con código Python de forma controlada y organizada.
Los cuadernos Jupyter te ayudan a planificar y probar distintos aspectos de tu aplicación web antes de pasar al editor de código visual para crear la aplicación real.
BIBLIOTECAS PYTHON
Hay muchas librerías que necesitarás usar en tu código para construir tu aplicación web. A biblioteca es una colección de código pre-escrito que realiza tareas particulares. Las bibliotecas de programación son muy potentes y permiten que tu aplicación haga cosas muy potentes con unas pocas líneas de código.
Para Python, la mayoría de las bibliotecas requieren que primero las instales en tu ordenador, luego en tu archivo de script Python, importarás las bibliotecas que necesites.
Un ejemplo de las librerías que necesitarás para utilizar datos son numpy y pandas.
Pandas permite a tu aplicación trabajar fácilmente con grandes cantidades de datos. Pone los datos en algo llamado dataframe, y tu aplicación trabaja con el dataframe. Numpy tiene muchas funciones para realizar operaciones numéricas con los datos del marco de datos.
Además, existen muchas bibliotecas de trazado y gráficos que permiten a los usuarios visualizar los datos. Las bibliotecas de visualización más populares en Python son matplotlib, plotlyy seaborn.
La siguiente actividad utilizará todas estas bibliotecas. La actividad tomará un conjunto de datos de una encuesta sobre música y salud mental para crear una aplicación de panel de datos que muestre los datos de diferentes maneras para que el usuario interactúe con ellos.
ACTIVIDAD 2: CUADRO DE MANDO DE DATOS
Crear una aplicación web Streamlit
- En tu ordenador:
- En la nube:
REFLEXIÓN
Enhorabuena, ¡has creado dos aplicaciones web en Streamlit! Hazte estas preguntas:
REVISIÓN DE TÉRMINOS CLAVE
- Cuaderno Jupyter - popular entorno de desarrollo interactivo de ciencia de datos para trabajar con datos mediante código Python
- Núcleo - proceso que se ejecuta y actúa como motor de los cuadernos Jupyter.
- Lenguaje Markdown - un lenguaje que permite formatear texto fácilmente para que sea más legible
- Biblioteca - colección de código preescrito que realiza determinadas tareas
RECURSOS ADICIONALES
Cuadernos Jupyter
- Misra Turp's Hands-On Data Science Youtube playlist
- Análisis exploratorio de datos con Python y Pandas Profiling con Andy McDonald
Streamlit
- Streamlit App Gallery cuenta con numerosos ejemplos de aplicaciones con código fuente.
- Cómo crear tu primera aplicación web de ciencia de datos en Python-Streamlit, de Data Professor
- Introducción a Streamlit en Python con Andy McDonald
