Adicionando beleza e interatividade aos notebooks Jupyter

Muitas pessoas usam os Notebooks Jupyter em seus trabalhos. Mas com a crescente complexidade do projeto, surgem problemas. As células aparecem no caderno com marcas vermelhas para si: “indique o número antes de iniciar ...” ou “defina o número de iterações com base em ...”. É obtido algum tipo de reversão na linha de comando.

E a saída de dados para a tela nem sempre é percebida sem explicação por um estranho que está acostumado a belas tabelas, imagens e outros elementos modernos da interface.

Por exemplo, temos dados sobre a área de cidades e população. Nós os exibimos na "forma tradicional":

tabledata = [["", 2561, 12615882], ["-", 1439, 5383890], ["", 205, 609828], ["", 383, 1321473]] tabledata 

Vemos em um caderno:

 [['', 2561, 12615882], ['-', 1439, 5383890], ['', 205, 609828], ['', 383, 1321473]] 

Uma pessoa moderna e mimada nem sempre gosta desse formato de exibição. É necessário trazer os dados para um formulário tabular mais familiar.

Você pode usar a biblioteca generalizada de pandas

 import pandas as pd pd.DataFrame(tabledata, columns=[""," (. )", " ()"]) 

Se, por algum motivo, usar pandas não combina com você, você pode usar outra biblioteca ou escrever sua própria função.

Considere uma dessas bibliotecas - tabule (https://pypi.org/project/tabulate/)
Para instalar, execute pip install tabule na linha de comando

 from IPython.display import HTML, display from tabulate import tabulate display(HTML(tabulate(tabledata, tablefmt='html'))) 

Você pode exibir os dados em um formulário "pseudográfico".

 print(tabulate(tabledata)) 

Você pode adicionar cabeçalhos

 print(tabulate(tabledata, headers=[""," (. )", " ()"])) 

E índices

 display(HTML(tabulate(tabledata, headers=[""," (. )", " ()"], tablefmt='html', showindex="always"))) 

tabular permite obter visualmente o mesmo resultado que os pandas.

Você pode escrever sua própria função, que ganhará recursos adicionais.

 from IPython.display import HTML, display def dataToTable(data, columns = None): if len(data) == 0 : display(HTML('<b> </b>')) return hdr = '' if columns != None: for col in columns: #    hdr = hdr + '<th>' + col + '</th>' hdr = '<tr>' + hdr + '</tr>' dt = '' for row in data: #      dt = dt + '<tr>' for cell in row: #     dt = dt + '<td>' + str(cell) + '</td>' dt = dt + '</tr>' display(HTML('<table>' + hdr + dt + '</table>')) #     dataToTable(tabledata, columns=[""," (. )", " ()"]) 

Saída de imagem

Estamos acostumados a pictogramas e ícones. Mesmo na previsão do tempo, vemos fotos com sóis e nuvens. Para adicionar imagens aos nossos programas, você pode usar a biblioteca IPython. Sua função Imagem permite trabalhar com imagens (PNG / JPEG / GIF) localizadas localmente e nos recursos da Internet. Defina seus tamanhos.

A descrição da biblioteca está aqui ipython.readthedocs.io/en/stable/api/generated/IPython.display.html?highlight=display#IPython.display.Image

 from IPython.display import Image #     display(Image(url='https://habrastorage.org/webt/9m/2c/zd/9m2czdt-uv7oe6v-nws3frtw7-a.jpeg', width = 200) #    ) # display(Image(filename='Python_royal_35.JPG', width = 200)) #   

Admire o python:

Decore o texto

Obviamente, você pode gerar HTML diretamente usando todos os seus recursos:

 from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("<font color='green'>  </font>")) 

Ou você pode usar a biblioteca termcolor. Permite, sem se aprofundar no HTML, definir a cor do texto e do plano de fundo, definir os atributos da fonte. Descrição da biblioteca aqui - pypi.org/project/termcolor

 from termcolor import colored #       pip install termcolor print(colored("  ( )", "red")) print(colored("  ()", "red", attrs=["underline"])) print(colored("     ( )", "green", "on_red" )) print(colored("     (bold)", "green", "on_red", attrs=["bold"])) 

Mostramos o progresso da tarefa

Ninguém gosta de acompanhar o progresso de uma longa tarefa sem entender qual parte do trabalho já foi concluída.



Ver quanto resta é muito melhor (sim, sim, eu sei que a velocidade do "worm" pode variar).



Descrição da biblioteca aqui - ipywidgets.readthedocs.io

Use os comandos para instalar

 pip install ipywidgets jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension 

 from ipywidgets import IntProgress from IPython.display import display import time prgBar = IntProgress(min = 0, max = 100) #   display(prgBar) #     while prgBar.value < prgBar.max: #       -   prgBar.value = prgBar.value + 1 #  "" time.sleep(0.1) print(' ') 

Interação interativa do usuário

A mesma biblioteca de ipywidgets permite não apenas exibir, mas também inserir informações.

O exemplo mais provável de interação do usuário é a reação a um clique no botão. A biblioteca ipywidgets permite criar um botão com os parâmetros fornecidos (texto, estilo e tamanho) e atribuir uma função de manipulador para pressioná-lo.

 from IPython.display import display from ipywidgets import Button #      button1 = Button(description=" !", button_style='success' # 'success', 'info', 'warning', 'danger', '' ) def on_button_clicked(b): #    print("") button1.on_click(on_button_clicked) #      "on_click" display(button1) #   

O tamanho do botão é definido usando a propriedade layout

 from IPython.display import display from ipywidgets import Button, Layout button2 = Button(description='   ', button_style='success', layout=Layout(width='50%', height='80px')) display(button2) 

Para entrada conveniente de números e datas pelo usuário, existem os componentes FloatSlider e DatePicker.

Para obter o valor digitado, use a propriedade <component> .value

Para capturar o momento da mudança de valores, é necessário usar a observação de eventos

 from IPython.display import display from ipywidgets import FloatSlider fSlider = FloatSlider( value=7.5, #   min=0, #  max=10.0, #  step=0.1, #   description=':', continuous_update=False, # True -  observe        orientation='horizontal' #     ) def on_value_change(b): print(b['old'], '->', b['new']) fSlider.observe(on_value_change, names='value') display(fSlider) 

Verifique o acesso ao valor atual:

 fSlider.value 

Calendário interativo:

 from IPython.display import display from ipywidgets import DatePicker dPicker = DatePicker( description=':' ) def on_button_clicked(b): print(b['old'], '->', b['new']) dPicker.observe(on_button_clicked, names='value') display(dPicker) 

Para selecionar um valor entre várias opções, há uma lista RadioButtons, uma lista suspensa suspensa e um grupo de botões ToggleButtons. value e observe são usados ​​da mesma maneira para esses componentes.

Os valores podem ser especificados como uma lista de valores de sequência ou como uma lista de tuplas.

Vamos tentar a opção mais simples, com valores na forma de uma lista de strings.

 from IPython.display import display from ipywidgets import RadioButtons rButtons1 = RadioButtons( options=['', '', ''], value='', #    description=':' ) def on_button_clicked(b): print(b['old'], '->', b['new']) rButtons1.observe(on_button_clicked, names='value') display(rButtons1) 

Exibimos o valor:

 rButtons1.value 

Nesse modo, o valor de rButtons1.value é uma sequência.

Tentamos a segunda opção de definir a lista de valores:

 from IPython.display import display from ipywidgets import RadioButtons rButtons2 = RadioButtons( options=[('', 1), ('', 2), ('', 3)], value=2, #    description=':' ) def on_button_clicked(b): print(b['old'], '->', b['new']) rButtons2.observe(on_button_clicked, names='value') display(rButtons2) 

Nesse modo, o valor de rButtons2.value é o número correspondente ao valor selecionado.

A lista suspensa funciona da mesma maneira

 from IPython.display import display from ipywidgets import Dropdown dropdown1 = Dropdown( options=[('', 1), ('', 2), ('', 3)], value=2, #    description=':' ) def on_button_clicked(b): print(b['old'], '->', b['new']) dropdown1.observe(on_button_clicked, names='value') display(dropdown1) 

Você pode usar a caixa de seleção e o ToggleButton para inserir valores booleanos. Eles têm valor e observam já familiares para nós.

 from IPython.display import display from ipywidgets import Checkbox cb1 = Checkbox( value=False, description='' ) def on_button_clicked(b): print(cb1.value) cb1.observe(on_button_clicked, names='value') display(cb1) 

 from IPython.display import display from ipywidgets import ToggleButton tb1 = ToggleButton( value=False, description=' ', disabled=False, button_style='success', # 'success', 'info', 'warning', 'danger' or '' tooltip=' ', icon='check' ) tb2 = ToggleButton( value=True, description='  ', disabled=False, button_style='success', # 'success', 'info', 'warning', 'danger' or '' tooltip=' ', icon='check' ) display(tb1, tb2) 

Para inserir texto de várias linhas, o componente Textarea é usado.

 from IPython.display import display from ipywidgets import Textarea, Layout Textarea1 = Textarea( value=', Habr!', placeholder=' ', description=':', layout=Layout(width='600px', height='100px') ) display(Textarea1) 

AI (prazer de interface)

Quando há muitos elementos de interface, desejo seguir o caminho dos aplicativos da área de trabalho e combinar elementos individuais em grupos separados.

Para isso, Accordion e Tab são úteis.

 from IPython.display import display from ipywidgets import Accordion, IntSlider, Text accordion = Accordion(children=[IntSlider(value=42), Text(value=' ')]) accordion.set_title(0, ' 1') accordion.set_title(1, ' 2') display(accordion) 

 from IPython.display import display from ipywidgets import Tab, IntSlider, Text tab = Tab() tab.children = [IntSlider(value=42), Text(value=' ')] tab.set_title(0, ' 1') tab.set_title(1, ' 2') display(tab) 

A biblioteca ipywidgets não se limita aos elementos que listei. Ele ainda possui muitas coisas úteis que podem tornar os programas nos Jupyter Notebooks mais atraentes.

Olha aqui