- Суреттерді көрсететін және дыбыстарды ойнататын веб-бағдарламаны жасау
- Jupyter жазу кітапшаларын пайдаланып Python бағдарламасында деректер графиктерін жасау әдісін үйрену
- Streamlit көмегімен деректер бақылау тақтасының веб-бағдарламасын жасау
Бұл сабаққа арналған іс-шаралар:
STREAMLIT
Streamlit және Python көмегімен веб-бағдарламаны жасау түзу сызықты болып табылады. Блокқа негізделген кодтау платформалары сияқты, Streamlit платформасы бағдарламаңызға кодтың бір жолымен қосуға болатын көптеген компоненттер мен виджеттерді қамтиды. Кодтың басым бөлігі сіз үшін қазірдің өзінде жазылып, оралған, сондықтан көптеген күрделі кодта богданудан гөрі бағдарлама мақсаттарына назар аударуға болады.
Streamlit бағдарламасын пайдалану тәжірибесін алу үшін Thunkable және App Inventor мобильді бағдарлама мысалдарының бірін алып, Streamlit арқылы веб-бағдарлама түрінде бірдей бағдарламаны қалай құруға болатынын көрсетеміз.
1-ӘРЕКЕТ: SOUNDBOARD БАҒДАРЛАМАСЫ
Streamlit Web App коды
- Бағдарламаны жасау үшін қажет болатын активтерді (суреттер мен дыбыс файлдарын) жүктеу үшін төмендегі батырма түймешігін басыңыз.
- Бақылаңыз бір түймені басқан кезде дыбыстарды ойнататын қарапайым Soundboard қолданбасын жасау үшін осы бейнелерді пайдаланыңыз.
- компьютерде кодтау болса
Python және Streamlit қолданбаларын әлі орнатпаған болсаңыз, осы әрекетті орындамас бұрын Веб қолданбасын құрастырушылар әрекетін зерттеуді аяқтаңыз. - онлайн кодтау болса
- компьютерде кодтау болса
- Бағдарламаға төртінші адамды қосыңыз. Бағдарламаға қосу үшін кескін мен қысқа дыбыс файлын табыңыз. Мұнда кейбір атақты сөздерге сілтеме берілген.
ДЕРЕКТЕРМЕН ЖҰМЫС ІСТЕУ
Python тілі деректермен жақсы жұмыс істейді. Python-да кодерлерге деректерді оқуға, манипуляциялауға және сюжеттеуге мүмкіндік беру үшін арнайы жасалған көптеген кітапханалар бар. Streamlit платформасымен біріктіргенде кодерлер пайдаланушылар үшін деректерді талдайтын және көрсететін бағдарламаларды оңай жасай алады. Ал деректер жиынтығы мен машиналық оқыту модельдерін бағдарламаға қосу үшін келесі қадам жасауға болады.
Көптеген бағдарламашылар мен деректер ғалымдары Python тіліндегі деректермен ноутбуктер деп аталатын бағдарламалық құрал арқылы жұмыс істейді. Ноутбуктің ең танымал интерфейстерінің бірі - Jupyter Notebook. Kaggle Survey 2022 нәтижелеріне сәйкес, Jupyter ноутбуктері респонденттердің 80%-дан астамы пайдаланатын ең танымал деректер ғылымының интерактивті әзірлеу ортасы (IDE) болып табылады.
Jupyter Notebook браузерде жұмыс істейді, бірақ басқа интерфейстер бар. Мысалы, ол тікелей Visual Studio кодында біріктіре алады.
Кодты басқаратын ноутбуктің артындағы қозғалтқыш ядро деп аталады. Python үшін сіз ipython ядросын пайдаланасыз.
Жазу кітапшалары мәтінді, сондай-ақ Python кодын жазуға мүмкіндік береді. Мәтінді пішімдеу үшін қарапайым пәрмендері бар таңбалау тілін пайдаланып жазылады. Жазу кітапшасына енгізілген кодтың үстіңгі деректемелері мен түсініктемелерін қосудың жақсы жолы.
Сондай-ақ, Python кодын тікелей жазу кітапшасында орындауға болады.
Мектепте пайдалануыңыз мүмкін физикалық жазу кітапшасына ұқсас, Jupyter жазу кітапшалары жазбалар жасаудың, деректер жобасымен ойларыңызды ұйымдастырудың және ақпаратты зерттеудің тамаша жолы болып табылады. Кодты орындаудың қосылған ерекшелігі Python кодымен бақыланатын және ұйымдасқан түрде тәжірибе жасауға мүмкіндік береді.
Jupyter ноутбуктері нақты қолданбаны құру үшін Көрнекі код өңдегішіне өтпес бұрын веб-бағдарламаның әртүрлі аспектілерін жоспарлауға және тексеруге көмектеседі.
PYTHON КІТАПХАНАЛАРЫ
Веб-бағдарламаны құру үшін кодта пайдалану қажет көптеген кітапханалар бар. Кітапхана — нақты тапсырмаларды орындайтын алдын ала жазылған кодтар жинағы. Бағдарламалау кітапханалары өте қуатты және бағдарламаңыз кодтың бірнеше жолымен ғана қуатты әрекеттер жасай алады дегенді білдіреді.
Python үшін кітапханалардың көпшілігі алдымен оларды компьютерге, содан кейін Python сценарий файлына орнатуды талап етеді, қажетті кітапханаларды импорттауға болады.
Деректерді пайдалану үшін қажет кітапханалардың мысалы - numpy және pandas.
Pandas қолданбаңызға деректердің үлкен көлемімен оңай жұмыс істеуге мүмкіндік береді. Ол деректерді dataframe деп аталатын нәрсеге орналастырады және қолданбаңыз dataframe-мен жұмыс істейді. Numpy-де деректер фрейміндегі деректермен сандық операцияларды орындау үшін көптеген функциялар бар.
Сонымен қатар, пайдаланушыларға деректерді визуализациялауға мүмкіндік беретін көптеген графикалық және графикалық кітапханалар бар. Python тіліндегі ең танымал визуализация кітапханалары matplotlib, plotly және seaborn болып табылады.
Келесі қызмет осы кітапханалардың барлығын пайдаланады. Әрекет пайдаланушының өзара әрекеттесуі үшін деректерді әр түрлі тәсілдермен көрсететін деректер бақылау тақтасы бағдарламасын жасау үшін музыкалық және психикалық денсаулықты зерттеуден деректер жиынтығын алады.
2-ӘРЕКЕТ: ДЕРЕКТЕР БАҚЫЛАУ ТАҚТАСЫ
Streamlit Web App бағдарламасын құру
- Компьютеріңізде:
- Бұлтта:
РЕФЛЕКСИЯ
Құттықтаймын, Сіз Streamlit-ке екі веб-қосымша жасадыңыз! Өзіңізге мына сұрақтарды қойыңыз:
НЕГІЗГІ ТЕРМИНДЕРГЕ ШОЛУ
- Jupyter Notebook – Python кодтау арқылы деректермен жұмыс істеу үшін танымал деректер ғылымының интерактивті даму ортасы
- Ядро — Jupyter жазу кітапшаларының артындағы қозғалтқышты іске қосатын және атқаратын процесс
- Markdown тілі - мәтінді оңай пішімдеуге мүмкіндік беретін тіл
- Кітапхана — белгілі бір тапсырмаларды орындайтын алдын ала жазылған кодтар жинағы
ҚОСЫМША РЕСУРСТАР
Jupyter жазу кітапшалары
- Misra Turp's Hands-On Data Science Youtube плей-офф тізімі
- Python және Pandas Profining with Andy McDonald-пен барлау деректерін талдау
Streamlit
- Streamlit App Gallery-де бастапқы код берілген көптеген үлкен бағдарлама мысалдары бар
- Деректер профессорының Python-Streamlit бағдарламасында алғашқы деректер ғылымы веб-бағдарламасын қалай құруға болады
- Энди Макдональдпен бірге Python-дағы Streamlit-пен жұмысты бастау
