Web Uygulamaları: Dalış - Technovation Girls

Görüntüleri gösteren ve sesleri çalan bir web uygulaması oluşturun.
Jupyter Notebooks kullanarak Python'da veri grafikleri oluşturmayı öğrenin
Streamlit ile veri panosu web uygulaması oluşturun

AKTİVİTELER

Bu dersin etkinlikleri şunlardır:

Etkinlik 1: Ses Kartı Uygulaması Oluşturma
Etkinlik: Veri Panosu Kodlama

STREAMLIT

Streamlit ve Python ile web uygulaması yapmak oldukça basittir. Blok tabanlı kodlama platformları gibi, Streamlit platformu da tek bir kod satırı ile uygulamanıza eklenebilecek birçok bileşen ve widget içerir. Kodun çoğu sizin için önceden yazılmış ve paketlenmiştir, böylece zorlu kodlarla uğraşmak yerine uygulamanızın hedeflerine odaklanabilirsiniz.

Streamlit'i kullanmayı öğrenmek için, Thunkable ve App Inventor'daki mobil uygulama örneklerimizden birini ele alıp, aynı uygulamanın Streamlit kullanılarak web uygulaması biçiminde nasıl oluşturulabileceğini göstereceğiz.

AKTİVİTE 1: SES KARTI UYGULAMASI

Tahmini süre: 30 dakika

Streamlit Web Uygulaması Kodlama

Uygulamayı oluşturmak için gerekli olan varlıkları (görüntüler ve ses dosyaları) indirmek için aşağıdaki düğmeyi tıklayın.
Takip et bir Bu videolardan, bir düğmeye basıldığında ses çalan basit bir Soundboard uygulaması oluşturmak için.
- bilgisayarınızda kodlama yapıyorsanız
  Python ve Streamlit'i henüz yüklemediyseniz, bu etkinliği yapmadan önce Web Uygulama Oluşturucuları Keşfetme Etkinliğini tamamlayın.
- çevrimiçi kodlama yapıyorsanız
Uygulamanıza dördüncü bir kişi ekleyin. Uygulamaya eklemek için bir resim ve kısa bir ses dosyası bulun. İşte bazı ünlü konuşmaların bağlantısı.

Varlık dosyalarını indirin

VERİLERLE ÇALIŞMAK

Python dili verilerle iyi çalışır. Python, kodlayıcıların verileri okumasına, işlemesine ve çizmesine olanak tanıyan birçok kütüphaneye sahiptir. Streamlit platformuyla birleştirildiğinde, kodlayıcılar kullanıcılar için verileri analiz eden ve görüntüleyen uygulamaları kolayca oluşturabilir. Ve bir sonraki adımda veri kümelerini ve makine öğrenimi modellerini bir uygulamaya dahil edebilirsiniz.

Çoğu programcı ve veri bilimcisi, Python'da verilerle çalışırken Notebooks adlı yazılımı kullanır. En popüler Notebook arayüzlerinden biri Jupyter Notebook'dir.Kaggle Anketi 2022 sonuçlarına göre, Jupyter Notebooks, ankete katılanların %80'inden fazlası tarafından kullanılan en popüler veri bilimi etkileşimli geliştirme ortamıdır (IDE).

Jupyter Notebook, diğer arayüzler de olsa, bir tarayıcıda çalışır. Örneğin, Visual Studio Code'a doğrudan entegre edilebilir.

Kodu çalıştıran dizüstü bilgisayarın arkasındaki motor, çekirdek. Python için ipython çekirdeğini kullanacaksınız.

Dizüstü bilgisayarlar, metin ve Python kodu yazmanıza olanak tanır. Metin, markdown dilikullanılarak yazılır ve metni biçimlendirmek için basit komutlar kullanılır. Bu, not defterine kodun başlıklarını ve açıklamalarını eklemek için iyi bir yoldur.

Python kodunu doğrudan defterde de çalıştırabilirsiniz.

Okulda kullanabileceğiniz fiziksel bir defter gibi, Jupyter Notebooks not almak, bir veri projesi ile düşüncelerinizi düzenlemek ve bilgileri keşfetmek için harika bir yoldur. Kod yürütme özelliği, Python kodunu kontrollü ve düzenli bir şekilde denemenizi sağlar.

Jupyter Notebooks, gerçek uygulamayı oluşturmak için Visual Code Editor'a geçmeden önce web uygulamanızın farklı yönlerini planlamanıza ve test etmenize yardımcı olur.

PYTHON KÜTÜPHANELERİ

Web uygulamanızı oluşturmak için kodunuzda kullanmanız gereken birçok kütüphane vardır. Bir Kütüphane , belirli görevleri yerine getiren önceden yazılmış kodların bir koleksiyonudur. Programlama kütüphaneleri çok güçlüdür ve uygulamanızın sadece birkaç satır kodla güçlü şeyler yapabilmesini sağlar.

Python için, çoğu kütüphane önce bilgisayarınıza yüklemenizi gerektirir, ardından Python komut dosyasında ihtiyacınız olan kütüphaneleri içe aktarırsınız.

Verileri kullanmak için ihtiyaç duyacağınız kütüphanelere örnek olarak numpy ve pandas verilebilir.

Pandas uygulamanızın büyük miktarda veriyle kolayca çalışmasını sağlar. Verileri veri çerçevesi adı verilen bir yapıya yerleştirir ve uygulamanız bu veri çerçevesi ile çalışır. Numpy , veri çerçevesindeki veriler üzerinde sayısal işlemler gerçekleştirmek için birçok işleve sahiptir.

Ayrıca, kullanıcıların verileri görselleştirmelerine olanak tanıyan birçok çizim ve grafik kütüphanesi bulunmaktadır. Python'da en popüler görselleştirme kütüphaneleri şunlardır matplotlib, plotlyve seaborn.

Aşağıdaki etkinlik tüm bu kütüphaneleri kullanacaktır. Etkinlik, müzik ve ruh sağlığı anketinden bir veri seti alarak, kullanıcının etkileşimde bulunabileceği farklı şekillerde verileri görüntüleyen bir veri panosu uygulaması oluşturacaktır.

ETKİNLİK 2: VERİ GÖSTERGE PANOSU

Tahmini süre: 90 dakika

Streamlit Web Uygulaması Oluşturun

Bilgisayarınızda mı yoksa bulutta mı kodlama yaptığınıza bağlı olarak, uygun video setini izleyin.

Bilgisayarınızda:
1. Jupyter Notebook'u kurmak ve çalıştırmak için bu videoyu (Bölüm 1) izleyin. Not defteri dosyasını indirmek için aşağıdaki bağlantıya tıklayın.
2. Streamlit kullanarak veri panosu uygulamasını oluşturmak için bu videoyu (2. Bölüm) izleyin.
Bulutta:
1. Github Codespaces'te Jupyter Notebook'u çalıştırmak için bu videoyu (Bölüm 1) izleyin.
2. Streamlit.io kullanarak veri panosu uygulamasını oluşturmak için bu videoyu (2. Bölüm) izleyin.

Sıra sizde: Veri panonuza bir grafik daha ekleyin. Orijinal Jupyter Notebook'taki diğer grafiklerden birini seçebilir veya Jupyter Notebook'ta yeni bir grafik oluşturabilir ve ardından kodu Streamlit'e entegre ederek panoya ekleyebilirsiniz.

Not Defterini İndir

YANSIMA

Tebrikler, Streamlit'te iki web uygulaması oluşturdunuz! Kendinize şu soruları sorun:

Jupyter Notebook veya Streamlit'i yüklerken veya çalıştırırken herhangi bir sorunla karşılaştınız mı?

Sorunlarla karşılaştığınızda bunları nasıl aştınız?

Bu dersten edindiğiniz fikirleri projenizde nasıl kullanabilirsiniz?

ANAHTAR TERİMLERİN GÖZDEN GEÇİRİLMESİ

Jupyter Notebook – Python kodlaması ile verilerle çalışmak için popüler veri bilimi etkileşimli geliştirme ortamı
Çekirdek – Jupyter Notebooks'un arka planında çalışan ve motor görevi gören bir süreç
Markdown dili – metni kolayca biçimlendirerek daha okunabilir hale getirmenizi sağlayan bir dil
Kütüphane – belirli görevleri yerine getiren önceden yazılmış kodların koleksiyonu