Taipy : une bibliothèque Python open source pour les scientifiques des données pour une analyse efficace des données et des applications d'IA.

Introduction générale

Taipy est une puissante bibliothèque Python développée par Avaiga, conçue pour les data scientists et les ingénieurs en apprentissage automatique afin de construire et de déployer rapidement des applications web axées sur les données.Taipy fournit une suite complète d'outils et de composants qui permettent aux utilisateurs de se concentrer sur les données et les algorithmes d'IA sans se soucier de la complexité du développement et du déploiement. Qu'il s'agisse d'un simple projet pilote ou d'une application de niveau production, Taipy fournit une solution performante, personnalisable et évolutive.

Liste des fonctions

• Génération d'une interface utilisateurLes interfaces utilisateur interactives : Générer des interfaces utilisateur interactives à partir d'un simple code Python.
• Scénarios et gestion des donnéesLes tâches sont multiples : gérer des scénarios complexes de traitement de données et d'apprentissage automatique.
• démarrage rapideLes utilisateurs peuvent se procurer des guides d'installation détaillés et des guides de démarrage rapide pour les aider à démarrer rapidement.
• haute performanceLa technologie de l'information et de la communication (TIC) : performances optimisées pour le traitement de données à grande échelle et les applications en temps réel.
• évolutivitéLes services d'appui à la personnalisation et à l'extension pour répondre aux différentes exigences des projets.
• Soutien communautaireLes avantages sont multiples : communauté active et documentation détaillée avec un support et des mises à jour permanentes.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Installation avec pipPour installer Taipy, exécutez la commande suivante dans un terminal :

   pip install taipy

2. Environnement de configurationIl est recommandé d'utiliser un environnement Conda pour l'isolation et la gestion afin de garantir la compatibilité des dépendances.
3. Installation des dépendancesInstaller les autres bibliothèques Python nécessaires en fonction de votre projet.

Lignes directrices pour l'utilisation

Démarrage rapide

1. Créer un projetCréer un nouveau fichier Python dans le répertoire du projet, par exemple main.py.
2. Importation TaipyImportation de la bibliothèque Taipy dans un fichier :

   import taipy as tp

3. Définir des scénariosLes résultats de l'étude sont les suivants : créer un scénario simple tel qu'un système de recommandation de films :

   import pandas as pd
from taipy import Config, Scope, Gui
def filter_genre(initial_dataset: pd.DataFrame, selected_genre):
filtered_dataset = initial_dataset[initial_dataset['genres'].str.contains(selected_genre)]
filtered_data = filtered_dataset.nlargest(7, 'Popularity %')
return filtered_data
if __name__ == "__main__":
Config.load("config.toml")
scenario_cfg = Config.scenarios["scenario"]
tp.Orchestrator().run()
scenario = tp.create_scenario(scenario_cfg)
genres = ["Action", "Adventure", "Comedy", "Drama", "Horror", "Sci-Fi"]
df = pd.DataFrame(columns=["Title", "Popularity %"])
selected_genre = "Action"
my_page = """
# Film Recommendation
## Choose Your Favorite Genre
<|{selected_genre}|selector|lov={genres}|on_change=on_genre_selected|dropdown|>
## Here are the Top Seven Picks by Popularity
<|{df}|chart|x=Title|y=Popularity %|type=bar|title=Film Popularity|>
"""
Gui(page=my_page).run()

Fonctions détaillées

• Génération d'une interface utilisateurLe logiciel Python : Avec un simple code Python, vous pouvez rapidement générer des interfaces web interactives qui prennent en charge une large gamme de graphiques et de contrôles.
• Scénarios et gestion des donnéesLe système de gestion de l'apprentissage automatique : Il offre de puissantes capacités de traitement des données et de gestion des scénarios pour prendre en charge des pipelines d'apprentissage automatique et des flux de données complexes.
• Extensions et personnalisationsLes utilisateurs peuvent personnaliser et étendre les fonctionnalités de Taipy pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise en fonction des exigences du projet.

problèmes courants

• Comment traitez-vous les données à grande échelle ?Taipy est optimisé pour traiter efficacement les données à grande échelle, et les techniques de calcul distribué et de traitement parallèle sont recommandées.
• Prend-il en charge la collaboration multi-utilisateurs ?Taipy prend en charge la collaboration multi-utilisateurs, où les utilisateurs peuvent configurer des autorisations et des rôles pour permettre la collaboration en équipe.
• Comment puis-je obtenir une assistance technique ?Les utilisateurs peuvent poser des questions et obtenir un support technique et de l'aide via la documentation officielle, les forums de la communauté et GitHub.