PyCon US 2022'de Anaconda'nın CEO'su, kullanıcıların tarayıcıda Python kodu yazmasına olanak tanıyan PyScript adlı yeni bir teknoloji duyurdu.

Web uygulamaları oluşturmak için yalnızca Python kodunu HTML'de yazıp çalıştırmamız gerekir. Bu, dağıtım konusunda endişelenmemize gerek olmadığı, ancak her şeyin web tarayıcımızda olacağı anlamına gelir.

Web tarayıcınızda oluşturabileceğiniz en havalı ve en kolay şeylerden biri Python görselleştirmeleridir ve bu kılavuzda size matplotlib ve bokeh görselleştirmelerini PyScript kullanarak web tarayıcınızda nasıl görüntüleyeceğinizi göstereceğim.

Bundan sonra, gösterge tabloları oluşturabilir ve HTML dosyasını paylaşabilirsiniz, böylece diğerleri onu web tarayıcılarında görebilir.

Okumak istemiyor musun? Bunun yerine benim videomu izleyebilirsiniz!

First Things First—PyScript'i bir HTML şablonuna ekleyin

PyScript'i kurmak için önce temel bir HTML şablonuna ihtiyacımız var.

Çoğu metin düzenleyici ve IDE, üzerinde çalışabileceğiniz bir HTML şablonuna sahiptir. Yalnızca bir HTML dosyası oluşturmanız, ardından ya docda htmlyazıp enter tuşuna basmanız yeterlidir.

Pycharm'da şablonu yazdıktan sonra alabiliyordum doc. Anlamadıysanız, işte kullanabileceğiniz bir şablon.

<head>Şimdi PyScript'i kullanmak için HTML şablonundaki bölüme aşağıdaki satırları ekleyin .

<link rel="stylesheet" href="https://pyscript.net/alpha/pyscript.css" />
<script defer src="https://pyscript.net/alpha/pyscript.js"></script>

Böyle bir şey olmalı.

Harika! Şimdiye kadar PyScript'i başarıyla kurduk. Şimdi web tarayıcımızda bazı görselleştirmeler çizelim.

1. PyScript ile Web Tarayıcınızda Matplotlib Grafikleri

Web tarayıcımızda matplotlib ve bokeh ile bir görselleştirme çizme adımları biraz farklıdır.

Matplotlib ile bir çizgi grafiği çizerek ve web tarayıcımızda göstererek başlayalım.

matplotlib yükleniyor

Çizgi grafiğimizi yapmak için önce matplotlib'i HTML dosyasına yüklemeliyiz. <py-env>Aşağıdaki snippet'te bunun için etiketi kullanıyoruz .

Ayrıca bölümde, arsamız için etiketi <body>kullanarak bir başlık ekliyorum . <py-script>Bu etiketin içine Python kodunu kullanarak “My Lineplot” kelimelerini yazdırıyorum.

Bunun sonuçlarını görmek için bu HTML dosyasını web tarayıcımızda açmamız gerekiyor. Pycharm'da bunu sağ üst köşeye gidip Chrome simgesine tıklayarak kolayca yapabilirim.

Dosyayı sağ tıklayıp "Birlikte aç"ı seçip Chrome/Safari/Firefox'u seçerek de HTML dosyasını tarayıcınızda açabilirsiniz.

Tarayıcıyı seçtikten sonra yeni bir sekme açılacaktır. Bunu görmelisin.

Harika! Şimdiye kadar tarayıcıda başlığımız var. Şimdi çizgi grafiğini yapalım.

Web tarayıcısında bir çizgi grafiği görüntüleme

Bir çizgi grafiği oluşturmak için Python kodunu yazmadan önce, <body>bölümde bu grafiği <div>içerecek bir oluşturmamız gerekiyor id. Kimlik "çizgi grafiği" olacak

<div id="lineplot"></div>

<py-script output="lineplot">
   # Python Code Goes Here ...
</py-script>

Harika! Tüm öğeleri bir araya getirirseniz, tarayıcınızda aşağıdaki çizgi grafiğini görmelisiniz (yüklenmesi birkaç saniye sürebilir).

Parçaları bir araya getirmekte zorlanıyorsanız, kodun tamamını Github'ımda bulabilirsiniz .

2. Web Tarayıcınızda PyScript ile Bokeh Grafikleri

Matplotlib'den farklı olarak Bokeh, bölüme eklenecek birkaç ekstra satır gerektirir <head>.

Bir bakalım.

Kod, PyScrpt Github'dan alınmıştır ve daha önce PyScript web sitesinden kopyaladığımız iki satırın yanı sıra Javascript öğeleri (8-17 satırlar) gibi şeyler içerir.

Şimdi bokeh grafiğimizi web üzerinde göstermek için bölümün içine bir <div>ve <py-script>etiketleri ekleyelim .<body>

2 snippet'i bir araya getirip tarayıcınızı yenilerseniz aşağıdaki grafiği görmelisiniz.

Bu kadar! Artık Python ve HTML ile web tarayıcısında görselleştirmeleri nasıl çalıştıracağınızı biliyorsunuz.

Python ile Veri Bilimi Öğrenmek? 10k + kişi ile e-posta listeme katılarak Veri Bilimi için ÜCRETSİZ Python Hile Sayfamı alın.

Bunun gibi hikayeleri okumaktan hoşlanıyorsanız ve beni bir yazar olarak desteklemek istiyorsanız, Medium üyesi olmak için kaydolmayı düşünün. Ayda 5 ABD dolarıdır ve size binlerce Python kılavuzuna ve Veri bilimi makalesine sınırsız erişim sağlar. Bağlantımı kullanarak kaydolursanız , size ekstra bir ücret ödemeden küçük bir komisyon kazanacağım.