Introdução geral
O Taipy é uma poderosa biblioteca Python desenvolvida pela Avaiga, projetada para que cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina criem e implementem rapidamente aplicativos da Web orientados por dados. O Taipy oferece um conjunto completo de ferramentas e componentes que permitem que os usuários se concentrem em dados e algoritmos de IA sem se preocupar com a complexidade do desenvolvimento e da implementação. Quer se trate de um simples projeto piloto ou de um aplicativo de nível de produção, o Taipy oferece uma solução de alto desempenho, personalizável e dimensionável.
Lista de funções
- Geração da interface do usuárioGeração de interfaces de usuário interativas a partir de código Python simples.
- Cenários e gerenciamento de dadosGerencie cenários complexos de processamento de dados e aprendizado de máquina.
- Início rápidoInstalação detalhada e guias de início rápido são fornecidos para ajudar os usuários a começar rapidamente.
- alto desempenhoDesempenho otimizado para processamento de dados em grande escala e aplicativos em tempo real.
- escalabilidadeSuporte à personalização e extensão para atender a diferentes requisitos do projeto.
- Suporte à comunidadeComunidade ativa e documentação detalhada com suporte e atualizações contínuas.
Usando a Ajuda
Processo de instalação
- Instalação com pipExecute o seguinte comando em um terminal para instalar o Taipy:
pip install taipy
- Ambiente de configuraçãoRecomenda-se usar um ambiente Conda para isolamento e gerenciamento para garantir a compatibilidade de dependências.
- Instalação de dependênciasInstale as outras bibliotecas Python necessárias, conforme exigido pelo seu projeto.
Diretrizes para uso
Início rápido
- Criar um projetoCrie um novo arquivo Python no diretório do projeto, por exemplo
main.py. - Importar TaipyImportar a biblioteca Taipy em um arquivo:
importar taipy como tp
- Definição de cenáriosCrie um cenário simples, como um sistema de recomendação de filmes:
importar pandas como 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
se __name__ == "__main__".
Config.load("config.toml")
scenario_cfg = Config.scenarios["scenario"]
tp.Orchestrator().run()
scenario = tp.create_scenario(scenario_cfg)
gêneros = ["Ação", "Aventura", "Comédia", "Drama", "Horror", "Ficção Científica"]
df = pd.DataFrame(columns=["Title", "Popularity %"])
selected_genre = "Action" (gênero selecionado)
my_page = """
Recomendação de filme #
## Escolha seu gênero favorito
## Aqui estão as sete principais escolhas por popularidade
"""
Gui(page=my_page).run()
Funções detalhadas
- Geração da interface do usuárioCom um simples código Python, você pode gerar rapidamente interfaces interativas na Web que suportam uma ampla variedade de gráficos e controles.
- Cenários e gerenciamento de dadosProcessamento de dados: fornece recursos avançados de processamento de dados e gerenciamento de cenários para dar suporte a pipelines e fluxos de dados complexos de aprendizado de máquina.
- Extensões e personalizaçõesOs usuários podem personalizar e ampliar a funcionalidade do Taipy para atender a necessidades comerciais específicas com base nos requisitos do projeto.
problemas comuns
- Como você lida com dados em grande escala?Taipy é otimizado para lidar com dados em grande escala de forma eficiente, sendo recomendadas técnicas de processamento paralelo e computação distribuída.
- Ele oferece suporte à colaboração entre vários usuários?Taipy suporta colaboração multiusuário, em que os usuários podem configurar permissões e funções para permitir a colaboração em equipe.
- Como posso obter suporte técnico?Os usuários podem enviar perguntas e obter suporte técnico e ajuda por meio da documentação oficial, dos fóruns da comunidade e do GitHub.
