- Criar um aplicativo web que exiba imagens e reproduza sons
- Aprender a criar gráficos de dados em Python usando o Jupyter Notebooks
- Criar um painel de dados no aplicativo web com o Streamlit
Estas são as atividades para esta lição:
STREAMLIT
Criar um aplicativo web com Streamlit e Python é simples. Como as plataformas que possuem programação baseadas em blocos, a plataforma Streamlit inclui muitos componentes e widgets que podem ser adicionados ao seu aplicativo com uma única linha de código. A maior parte do código já está escrita e empacotada para você, de modo que você pode se concentrar nos objetivos do seu aplicativo, em vez de ficar atolado em um monte de código difícil.
Para praticar o uso do Streamlit, pegaremos um de nossos exemplos aplicativo do Thunkable e App Inventor e mostraremos como o mesmo aplicativo pode ser criado no formato aplicativo web usando o Streamlit.
ATIVIDADE 1: APLICATIVO SOUNDBOARD
Programe um aplicativo web Streamlit
- Clique no botão abaixo para fazer download dos componentes (imagens e arquivos de som) que serão necessários para criar o aplicativo.
- Seguir um desses vídeos para criar um aplicativo simples de Soundboard que reproduz sons quando um botão é pressionado.
- se o site programação estiver em seu computador
Se você ainda não tiver instalado o Python e o Streamlit, conclua a atividade Exploring aplicativo web Builders Activity antes de realizar esta atividade. - se programação online
- se o site programação estiver em seu computador
- Adicione uma quarta pessoa ao seu aplicativo. Encontre uma imagem e um arquivo de som curto para adicionar ao aplicativo. Aqui está um link para alguns discursos famosos.
TRABALHANDO COM DADOS
A linguagem Python funciona bem com dados. O Python tem muitas bibliotecas criadas especificamente para permitir que os programadores leiam, manipulem e marquem dados. Quando combinados com a plataforma Streamlit, os programadores podem criar facilmente aplicativos que analisam e exibem dados para os usuários. E você pode dar o próximo passo para incorporar conjuntos de dados e modelos de machine learning (aprendizado de máquina) em um aplicativo.
A maioria dos programadores e cientistas de dados trabalha com dados em Python usando um software chamado "Notebooks". Uma das interfaces de Notebook mais populares é o Jupyter Notebook. De acordo com os resultados da Pesquisa Kaggle 2022, o Jupyter Notebook é o ambiente de desenvolvimento interativo (IDE) de ciência de dados mais popular, usado por mais de 80% dos entrevistados.
O Jupyter Notebook é executado em um navegador, embora existam outras interfaces. Por exemplo, ele pode ser integrado diretamente ao Visual Studio Code.
O mecanismo por trás do "Notebook" que executa o código é chamado de kernel. Para Python, você usará o kernel ipython.
Os "notebooks" permitem que você escreva texto e código Python. O texto é escrito usando uma linguagem markdowncom comandos simples para formatar o texto. É uma boa maneira de adicionar cabeçalhos e explicações sobre o código incluído no notebook.
Você também pode executar o código Python diretamente no "notebook".
Semelhante a um caderno físico que você pode usar na escola, os Jupyter Notebooks são uma ótima maneira de fazer anotações, organizar seus pensamentos com um projeto de dados e explorar informações. O recurso adicional de execução de código permite que você faça experiências com o código Python de forma controlada e organizada.
Os Jupyter Notebooks ajudam você a planejar e testar diferentes aspectos do seu aplicativo web antes de passar para o Visual Code Editor para criar o aplicativo real.
BIBLIOTECAS PYTHON
Há muitas bibliotecas que você precisará usar em seu código para criar o aplicativo web. A biblioteca é uma coleção de código pré-escrito que executa tarefas específicas. As bibliotecas de programação são muito poderosas e significam que seu aplicativo pode fazer coisas poderosas com apenas algumas linhas de código.
Para o Python, a maioria das bibliotecas exige que você as instale primeiro no computador e, em seguida, no arquivo de script do Python, você importará as bibliotecas necessárias.
Um exemplo das bibliotecas de que você precisará para usar dados é a numpy e a pandas.
Pandas permite que seu aplicativo trabalhe facilmente com grandes quantidades de dados. Ele coloca os dados em algo chamado dataframe, e seu aplicativo trabalha com o dataframe. O Numpy tem muitas funções para realizar operações numéricas nos dados do dataframe.
Além disso, há muitas bibliotecas de plotagem e gráficos que permitem que os usuários visualizem os dados. As bibliotecas de visualização mais populares em Python são matplotlib, plotlye seaborn.
A atividade a seguir usará todas essas bibliotecas. A atividade utilizará um conjunto de dados de uma pesquisa sobre música e saúde mental para criar um aplicativo de painel de dados que exiba os dados de diferentes maneiras para o usuário interagir.
ATIVIDADE 2: DATA DASHBOARD (PAINEL DE DADOS)
Construa um aplicativo web Streamlit
- Em seu computador:
- Na nuvem:
REFLEXÃO
Parabéns, vocês, a equipe, fizeram dois aplicativos web no Streamlit! Façam para si mesmas estas perguntas:
REVISÃO DOS PRINCIPAIS TERMOS
- Notebook Jupyter - ambiente popular de desenvolvimento interativo de ciência de dados para trabalhar com dados por meio de Python programação
- Kernel - um processo que é executado e atua como o mecanismo por trás dos notebooks Jupyter
- Linguagem Markdown - uma linguagem que permite que você formate o texto facilmente para que ele fique mais legível
- Biblioteca - coleção de códigos pré-escritos que executam tarefas específicas
RECURSOS ADICIONAIS
Notebooks Jupyter
- Lista de reprodução do YouTube sobre ciência de dados prática de Misra Turp
- Análise exploratória de dados com Python e Pandas Profiling com Andy McDonald
Streamlit
- A Streamlit App Gallery tem muitos exemplos excelentes de aplicativos com código-fonte fornecido
- Como criar seu primeiro aplicativo web usandociência de dadosem Python-Streamlit do professor de dados
- Introdução ao Streamlit em Python com Andy McDonald
