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构建 Python 数据与 AI Web 应用程序
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⭐️ 什么是 Taipy?
Taipy 是为数据科学家和机器学习工程师设计的,用于构建数据与 AI Web 应用程序。
⭐️ 支持构建随时可投产的 Web 应用程序。
⭐️ 不需要学习新语言。只需要 Python。
⭐️ 专注于数据与 AI 算法,而不用为开发和部署的复杂性担忧。
Taipy 是一个用于 UI 生成和场景/数据管理的二合一工具
用户界面生成 | 场景和数据管理 |
---|---|
✨ 功能
⚙️ 快速入门
要安装 Taipy 稳定版,请运行:
pip install taipy
要在 Conda 环境中或从源码安装 Taipy,请参考安装指南。
要开始使用 Taipy,请参考快速入门指南。
🔌 场景与数据管理
让我们在 Taipy 中创建一个场景,允许你根据选择的类型过滤电影数据。
这个场景设计为一个简单的流水线。
每次更改类型选择时,场景将运行以处理你的请求。
然后它会显示该类型中最受欢迎的前七部电影。
⚠️ 请记住,在此示例中,我们使用了一个非常基本的流水线,它仅包含一个任务。然而,
Taipy 能够处理更复杂的流水线 🚀
以下是我们的过滤函数。这是一个典型的 Python 函数,也是这个场景中唯一使用的任务。
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
这是我们正在实现的场景的执行图
Taipy Studio
你可以使用 Visual Studio Code 中的 Taipy Studio 扩展来无代码配置你的场景。
你的配置会自动保存为 TOML 文件。
查看 Taipy Studio 的文档
对于更高级的使用场景,或者如果你更喜欢用代码配置而不是使用 Taipy Studio,
请查看这个电影类型演示场景的创建过程。
用户界面生成与场景及数据管理
这个简单的 Taipy 应用程序演示了如何使用 Taipy 创建一个基本的电影推荐系统。
该应用程序根据用户选择的类型过滤电影数据集,并按受欢迎程度显示该类型中最受欢迎的前七部电影。
以下是应用程序前端和后端的完整代码。
import taipy as tp
import pandas as pd
from taipy import Config, Scope, Gui
# Taipy 场景与数据管理
# 过滤函数 - 任务
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
# 加载使用 Taipy Studio 创建的配置
Config.load("config.toml")
scenario_cfg = Config.scenarios["scenario"]
# 启动 Taipy 核心服务
tp.Core().run()
# 创建一个场景
scenario = tp.create_scenario(scenario_cfg)
# Taipy 用户界面
# 让我们为我们的场景管理添加一个 GUI,以创建一个完整的应用程序
# 回调定义 - 使用类型选择提交场景
def on_genre_selected(state):
scenario.selected_genre_node.write(state.selected_genre)
tp.submit(scenario)
state.df = scenario.filtered_data.read()
# 获取类型列表
genres = [
"Action", "Adventure", "Animation", "Children", "Comedy", "Fantasy", "IMAX"
"Romance","Sci-FI", "Western", "Crime", "Mystery", "Drama", "Horror", "Thriller", "Film-Noir","War", "Musical", "Documentary"
]
# 变量初始化
df = pd.DataFrame(columns=["Title", "Popularity %"])
selected_genre = "Action"
## 设置初始值为 Action
def on_init(state):
on_genre_selected(state)
# 用户界面定义
my_page = """
# 电影推荐
## 选择你喜欢的类型
<|{selected_genre}|selector|lov={genres}|on_change=on_genre_selected|dropdown|>
## 这里是按受欢迎程度排序的前七部电影
<|{df}|chart|x=Title|y=Popularity %|type=bar|title=电影受欢迎程度|>
"""
Gui(page=my_page).run()
最终结果如下:
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