पैनल पर स्विच करने के विलंब के बारे में और न केवल

जैसा कि शीर्षक का अर्थ है, हम पैनल लाइब्रेरी के बारे में बात करेंगे, जो आपको जुपिटर नोटबुक को सुरक्षित वेब अनुप्रयोगों में बदलने की अनुमति देती है, जहां गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं से भरना छिपा हुआ है, लेकिन आंतरिक मापदंडों में हेरफेर करने की स्वतंत्रता बनी हुई है, अर्थात्, न केवल डेटा को फिर से बनाना है, बल्कि कर्नेल के लिए अनुरोध भी करना चाहिए। TL, पायथन के लिए डॉ। चमकदार

बिजनेस एनालिटिक्स की मुख्य समस्याओं में से एक यह है कि कोई फर्क नहीं पड़ता कि यह कितना अच्छा है,
यह अक्सर उस उपयोगकर्ता तक नहीं पहुंचता जो इसके आधार पर निर्णय लेता है। एआई और डेटा विज्ञान के आईबीएम सीटीओ का कहना है कि डेटा विज्ञान के क्षेत्र में केवल 13% परियोजनाएं उत्पादन के लिए जाती हैं और एक मुख्य कारण परियोजनाओं में शामिल सभी लोगों का मुश्किल सहयोग है। डेटाटैनिस्ट के बीच की खाई को बंद करते हुए, प्रोग्रामर को प्रोजेक्ट और विषय विश्लेषक को तैनात करने से समग्र निकास में काफी वृद्धि हो सकती है, समय कम हो सकता है और अंतिम उत्पाद को अधिक विचारशील बना सकते हैं।

यह समस्या वर्तमान में उपलब्ध कई उत्पादों द्वारा हल की गई है।
एक अच्छे, स्केलेबल परिनियोजन के लिए, डैश है । अपनी पिछली पोस्ट में मैंने थोड़ा किया
प्रयुक्त कार बाजार विश्लेषण के उदाहरण पर चित्रण। दशा के फायदों के लिए, आपको एक अलग ऐप के रूप में एक मूल्य का भुगतान करने की आवश्यकता है जिसे अलग से लिखा जाना चाहिए, प्लॉटली ग्राफिक्स से समर्थित है, आपको कुछ सीएसएस / एचटीएमएल को डिज़ाइन करने की आवश्यकता है, और विश्लेषण मॉडल को अपडेट करते समय, यदि यह नोटबुक में है, तो आपको दो कोडों का समर्थन करने की आवश्यकता है, सामान्य रूप से। बहुत सुविधाजनक नहीं है जबकि परियोजना विकास के अधीन है।

दूसरे छोर से, वोइला और पैनल समस्या को हल करते हैं (वेइला को डी 'आर्टग्नेनोव्स्की की आवाज़ में, "वायिला!") कहने के लिए, सावधानी से करने की ज़रूरत है। वोइला एक नोटपैड से आता है और जुपिटर इंटरेक्टिव विजेट्स का समर्थन करता है, जिसके साथ यह एक वेब अनुप्रयोग से कर्नेल के साथ संवाद कर सकता है, भले ही इसकी भाषा (रचनाकार भाषा स्वतंत्रता के बारे में बात करते हों, लेकिन आर के लिए यह उनके लिए चमकदार नहीं है, और जूलिया पर कोई व्यवसाय विश्लेषण नहीं है। )। Voila आपको दो क्लिकों में एक इंटरैक्टिव ऐप बनाने की अनुमति देता है (परिचय की गिनती नहीं, उदाहरण के लिए, ipywidgets, वहां आपको शालीनतापूर्वक क्लिक करने की आवश्यकता है)। पैनल एक शुद्ध रूप से अजगर का समाधान है और दूसरी तरफ से उसी समस्या पर जाता है - सर्वर से, जबकि नोटपैड और जुपिटर वैकल्पिक हैं। मॉडल को एक नियमित अजगर फ़ाइल में सहेजा जा सकता है और सर्वर को पूरे ज्यूपिटर पारिस्थितिकी तंत्र की आवश्यकता नहीं होगी। ग्राफिक्स के लिए एक विशिष्ट पुस्तकालय के लिए पैनल को अनुकूलित नहीं किया गया है ( उदाहरण matplotlib, bokeh, altair और plotly पर दिए गए हैं)।

दोनों विकल्प - पैनल और वोइला लोड किए गए अनुप्रयोगों के रूप में उपयोग करने के लिए इष्टतम नहीं हैं, लेकिन वे इसके लिए अभिप्रेत नहीं हैं, यह विचार एक विश्लेषण करने के लिए है, परिणामों के साथ एक डैशबोर्ड दर्ज करें, विश्लेषक / प्रबंधक के लिए लिंक ड्रॉप करें, उन्हें मापदंडों और अनुरोधों के साथ खेलने दें, मध्यवर्ती को ठीक करें परिणाम है। यदि आपको अचानक लोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए लंबे समय तक आवेदन करने की आवश्यकता है - आप डैश में स्थानांतरित कर सकते हैं और कांस्य में कास्ट कर सकते हैं।

अगला, प्रक्रिया कैसे दिखती है, इसका एक छोटा चित्रण। आइए फ्रांस और जर्मनी में इस्तेमाल किए गए कार बाजार के आंकड़ों के आधार पर एक सरल डैशबोर्ड बनाएं (सिर्फ इसलिए कि यह किसी अन्य पोस्ट में डेटासेट के विवरण से परिचित हो सकता है)। कार्यात्मक से, मॉडल के प्रस्तावों पर आंकड़ों के आधार पर उम्र और उनके मानक विचलन के आधार पर औसत कीमतों की गणना करना संभव होगा, और वर्ष के दौरान शोर से बाहर वितरण किए गए मूल्य वितरण का निर्माण होगा।

सबसे पहले, पैनल में एक डैशबोर्ड बनाएं, फिर वोइला का उपयोग करें। डेटा के साथ नोटपैड को रिपॉजिटरी से डाउनलोड किया जा सकता है , या nbviewer ( पैनल , वॉइला) के माध्यम से ब्राउज़ किया जा सकता है।

ऐसे कार्य जो एक नोटबुक में केवल विश्लेषण से भिन्न नहीं होते हैं जिन्हें मैं विवरण के बिना छोड़ दूंगा, उन्हें लिंक द्वारा नोटबुक में देखा जा सकता है, वहाँ कुछ भी नहीं है।

शुरू करने के लिए, हम पुस्तकालयों और डेटा का आयात करते हैं। मैं ग्राफिक्स के लिए बोके का उपयोग करूंगा, क्योंकि मेरे पास यह मानक है और कॉपी पेस्ट के लिए रिक्त स्थान हैं।

अगला, हम कई कार्य तैयार करेंगे:

wm और std जब पंडों में डेटा समूहीकृत करने के लिए उनका उपयोग करें
default_graph और default_bar_plot - रिक्त चार्ट रिक्त बनाएं
color_picker - रंग पैलेट में चयनित वस्तुओं को वितरित करने के लिए

मुख्य भाग में, हम प्रयुक्त विगेट्स घोषित करते हैं

# declare panel widgets multi_select = pn.widgets.MultiSelect(name='Model selection (Ctrl for multiple)', value=['opel corsa (FR)', 'citroen c3 (FR)'], options=list(raw_data['model'].unique()), size=8) year_slider = pn.widgets.IntSlider( name='Year', start=2007, end=2016, step=1, value=2012) checkbox = pn.widgets.Checkbox(name='Show trend error bars') 

अगला, हम एक फ़ंक्शन बनाते हैं जो डेकोरेटर का उपयोग करके इंटरैक्शन का वर्णन करता है।

 @pn.depends(multi_select.param.value, year_slider.param.value, checkbox.param.value) def update(models, year, checkbox_status): 

विजेट आपको मॉडल की एक सूची का चयन करने की अनुमति देते हैं, कीमत द्वारा ऑफ़र के वितरण को देखने के लिए एक वर्ष का चयन करें, और एक ट्रेंड चार्ट पर वर्ष के लिए औसत से मूल्य के मानक विचलन को भी दिखा / छिपा सकते हैं।

इंटरैक्शन के अंदर, हम अपने चार्ट को रिक्त बनाते हैं, फिर सभी चयनित तत्वों के लिए हम आंकड़े बनाते हैं, ग्राफ़ तत्व बनाते हैं (लाइनें, मार्कर, त्रुटि आँकड़े),
सब कुछ एक साथ रखें और कॉम्पैक्ट प्रदर्शन के लिए ग्राफ़ को दो टैब के रूप में वापस करें।

  return pn.Tabs(('Distribution', bokehdist), ('Trend', bokehfig)) 

इसके बाद, हम इसमें रेखांकन के साथ विजेट और टैब रखकर अपना लेआउट बनाते हैं।
प्रक्रिया एक साधारण सारणीबद्ध प्रस्तुति के कारण, इसकी ओक सादगी और लचीलेपन से प्रसन्न होती है।

 pn.Row(pn.Column('### Dashboard demo', multi_select, year_slider, checkbox), update).servable() 

सर्व करने योग्य () विधि हमारे डैशबोर्ड को पैनल सर्वर को चलाने के लिए उपलब्ध कराती है
स्वतंत्र रूप से कमांड लाइन बदलते सर्वर सेटिंग्स से। यदि हम नोटपैड के साथ काम करना जारी रखते हैं, तो इसमें हमारे लिए सभी इंटरैक्टिव कार्यक्षमता उपलब्ध है। बाहरी उपयोगकर्ता के लिए एप्लिकेशन कैसा दिखेगा, इसके परीक्षण के लिए, हम शो () विधि जोड़ते हैं। इस पर, हमारे सभी अतिरिक्त प्रयास खत्म हो गए हैं, और वे सिर्फ बिल्डिंग ग्राफ़ से काफी अलग नहीं हैं।

यह वही है जो एक नोटबुक में डैशबोर्ड जैसा दिखता है।



यदि हम डैशबोर्ड को लोकलहोस्ट के बाहर से सुलभ बनाना चाहते हैं, तो हमें बाहर से अनुरोध करने की अनुमति दी जानी चाहिए, सावधानीपूर्वक श्वेतपत्र के साथ या विस्तृत इशारा के साथ

 panel serve Dashboard_demo_panel.ipynb --allow-websocket-origin=* 

विश्लेषक जिस एप्लिकेशन को देखेंगे, वह नोटबुक में इससे अलग नहीं है



लेखकों का कहना है कि यह तीसरे पक्ष के कोड को निष्पादित करने की अनुमति नहीं देगा, लेकिन हाल ही में एक वेबिनार में सुरक्षा की डिग्री को कुछ हद तक स्पष्ट कहा गया था । विश्लेषकों के साथ साझा करने के लिए - यह पर्याप्त है, बाहर निकलने के लिए घुटने पर एकत्रित ऐसी चीजों की कोई आवश्यकता नहीं है।

अंत में, आइए तुलना करते हैं कि Voila का उपयोग करके समान कैसे करें।
Ipywidgets और bokeh वाले संस्करण ने मेरे लिए उड़ान नहीं भरी, आउटपुट में जावास्क्रिप्ट पर शपथ ली।
इसलिए, मैंने इसे matplotlib स्टेटिक चार्ट में देखा।

एक ड्रॉप-डाउन सूची के साथ ipywidgets से एक ही इंटरफ़ेस को इकट्ठा करने के लिए, एक स्लाइडर, एक चेकबॉक्स और दो टैब में कुछ प्रयास और बैसाखी हुई, जिसमें एक ही टेबल लचीलापन नहीं था। मुख्य कार्य के मुख्य भाग को ग्राफिक्स को टैब पर खींचने के लिए बंद करना पड़ता था, अर्थात, नोटबुक को पहले मामले की तुलना में बहुत अधिक समायोजित किया जाना था।

जुपिटर के लिए स्थापित एक्सटेंशन के साथ वेब एप्लिकेशन शुरू करने के लिए, एक क्लिक ही पर्याप्त है। तस्वीर काफी समान है। कार्यक्षमता में अंतर के कारण - प्रयुक्त इंटरएक्टिव विजेट डिफ़ॉल्ट रूप से फ़ंक्शन की गणना नहीं करता है, इसलिए उपयोगकर्ता के साथ पहली बातचीत के बाद ही ग्राफ़ दिखाई देते हैं।



व्यक्तिगत रूप से, मेरी भावनाओं के अनुसार - पैनल ने प्रयोज्य के संदर्भ में स्पष्ट रूप से जीत हासिल की। बहुत कम संख्या में कार्यों के लिए एक ही परिणाम प्राप्त किया गया था और इसे नोटबुक में जोड़ने के लिए अतिरिक्त प्रयास न्यूनतम हैं। तो सब कुछ अनुकूल और खुशी से पैनल में जा रहा है!