Taipy: библиотека Python с открытым исходным кодом для ученых, занимающихся изучением данных, для эффективного анализа данных и приложений искусственного интеллекта

Общее введение

Taipy - это мощная библиотека на языке Python, разработанная компанией Avaiga и предназначенная для специалистов по изучению данных и инженеров машинного обучения для быстрого создания и развертывания веб-приложений, основанных на данных. Taipy предоставляет полный набор инструментов и компонентов, которые позволяют пользователям сосредоточиться на данных и алгоритмах искусственного интеллекта, не заботясь о сложности разработки и развертывания. Будь то простой пилотный проект или приложение производственного уровня, Taipy предоставляет высокопроизводительное, настраиваемое и масштабируемое решение.

Список функций

• Создание пользовательского интерфейса: Создание интерактивных пользовательских интерфейсов из простого кода на Python.
• Сценарии и управление данными: Управление сложными сценариями обработки данных и машинного обучения.
• быстрый старт: Подробные руководства по установке и быстрому запуску помогут пользователям быстро приступить к работе.
• высокая производительность: Оптимизированная производительность для обработки больших объемов данных и приложений реального времени.
• масштабируемость: Поддержка кастомизации и расширения для удовлетворения различных требований проекта.
• Поддержка обществаАктивное сообщество и подробная документация с постоянной поддержкой и обновлениями.

Использование помощи

Процесс установки

1. Установка с помощью pip: Выполните следующую команду в терминале, чтобы установить Taipy:

   pip install taipy

2. Конфигурационная среда: Рекомендуется использовать среду Conda для изоляции и управления, чтобы обеспечить совместимость зависимостей.
3. Установка зависимостей: Установите другие необходимые библиотеки Python в соответствии с требованиями вашего проекта.

Руководство по использованию

Быстрый старт

1. Создать проект: Создайте новый файл Python в каталоге проекта, например main.py.
2. Импортный тайпи: Импортируйте библиотеку Taipy в файл:

   import taipy as tp

3. Определение сценариев: Создайте простой сценарий, например, систему рекомендаций фильмов:

   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()

Подробные функции

• Создание пользовательского интерфейса: С помощью простого кода на языке Python вы можете быстро создавать интерактивные веб-интерфейсы, поддерживающие широкий спектр графиков и элементов управления.
• Сценарии и управление данными: Обеспечивает мощные возможности обработки данных и управления сценариями для поддержки сложных конвейеров машинного обучения и потоков данных.
• Расширения и настройки: Пользователи могут настраивать и расширять функциональность Taipy для удовлетворения конкретных потребностей бизнеса в соответствии с требованиями проекта.

общие проблемы

• Как вы работаете с большими данными?Taipy оптимизирован для эффективной работы с большими данными, поэтому рекомендуется использовать методы распределенных вычислений и параллельной обработки.
• Поддерживает ли он многопользовательскую совместную работу?Taipy поддерживает многопользовательскую совместную работу, где пользователи могут настраивать разрешения и роли для обеспечения совместной работы.
• Как получить техническую поддержку?: Пользователи могут задавать вопросы и получать техническую поддержку и помощь через официальную документацию, форумы сообщества и GitHub.