はじめに
TaipyはAvaigaによって開発された強力なPythonライブラリで、データサイエンティストや機械学習エンジニアがデータ駆動型のWebアプリケーションを迅速に構築・展開できるように設計されています。Taipyは、ユーザーが開発や展開の複雑さを気にすることなく、データやAIアルゴリズムに集中できるようにするツールとコンポーネントの完全なスイートを提供します。単純なパイロットプロジェクトであろうと、本番レベルのアプリケーションであろうと、Taipyは高性能で、カスタマイズ可能で、スケーラブルなソリューションを提供します。
機能一覧
- ユーザーインターフェースの生成シンプルなPythonコードからインタラクティブなユーザーインターフェースを生成します。
- シナリオとデータ管理複雑なデータ処理と機械学習シナリオを管理する。
- クイックスタート詳細なインストール・ガイドとクイック・スタート・ガイドが用意されているので、すぐに使い始めることができます。
- ハイパフォーマンス大規模データ処理とリアルタイム・アプリケーションに最適化されたパフォーマンス。
- スケーラビリティ異なるプロジェクト要件に対応するためのカスタマイズと拡張をサポートします。
- 地域支援活発なコミュニティと詳細なドキュメント、継続的なサポートとアップデート。
ヘルプの使用
設置プロセス
- pipによるインストールターミナルで以下のコマンドを実行し、Taipyをインストールする：
pip install taipy
- 設定環境依存関係の互換性を確保するため、分離と管理にはConda環境を使用することをお勧めします。
- 依存関係のインストールプロジェクトに必要なPythonライブラリをインストールする。
使用ガイドライン
クイックスタート
- プロジェクトを作成するプロジェクト・ディレクトリに新しいPythonファイルを作成します。
main.py. - タイピー輸入Taipyライブラリをファイルにインポートする：
taipyをtpとしてインポートする
- シナリオの定義映画の推薦システムのような簡単なシナリオを作成してください：
pandas を pd としてインポート
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, '人気%')
return filtered_data
if __name__ == "__main__".
Config.load("config.toml")
scenario_cfg = Config.scenarios["scenario"].
tp.Orchestrator().run()
シナリオ = tp.create_scenario(scenario_cfg)
genres = ["アクション", "アドベンチャー", "コメディ", "ドラマ", "ホラー", "SF"]].
df = pd.DataFrame(columns=["Title", "Popularity %"])
selected_genre = "アクション"
my_page = ""
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"""
Gui(page=my_page).run()
詳細機能
- ユーザーインターフェースの生成シンプルなPythonコードで、様々なチャートやコントロールをサポートするインタラクティブなウェブインターフェースを素早く生成することができます。
- シナリオとデータ管理複雑な機械学習パイプラインとデータストリームをサポートする強力なデータ処理とシナリオ管理機能を提供します。
- 拡張機能とカスタマイズユーザーは、プロジェクト要件に基づき、特定のビジネスニーズを満たすためにTaipyの機能をカスタマイズし、拡張することができます。
一般的な問題
- 大規模データをどのように扱っていますか？Taipyは大規模データを効率的に処理するように最適化されており、分散コンピューティングや並列処理技術が推奨されている。
- マルチユーザーコラボレーションをサポートしているか？Taipyはマルチユーザーコラボレーションをサポートしており、ユーザーはチームコラボレーションを可能にするために権限と役割を設定することができます。
- テクニカル・サポートはどうすれば受けられますか？ユーザーは、公式ドキュメント、コミュニティ・フォーラム、GitHubを通じて質問を提出し、テクニカル・サポートやヘルプを得ることができる。
