最強(qiáng)Python數(shù)據(jù)分析工具!Jupyter Notebook,竟還有這個(gè)功能!

Jupyter Notebook應(yīng)該很多同學(xué)都或多或少有所了解,但是,很多同學(xué) 還停留在Python、數(shù)據(jù)分析、交互式開發(fā)。
其實(shí),除了這些之外,Jupyter Notebook還可以完成很多你意想不到的事情。
例如,Python工具包開發(fā)、創(chuàng)建幻燈片、創(chuàng)建電子書、寫博客、寫報(bào)告、數(shù)據(jù)看板、REST API、網(wǎng)頁應(yīng)用等。
以網(wǎng)頁應(yīng)用為例,提起開發(fā)一個(gè)網(wǎng)頁應(yīng)用,很多同學(xué)第一印象都會(huì)想到需要前端、后端、服務(wù)部署等繁瑣的步驟,需要具備html、JavaScript、Java或者Python、Django知識(shí)。
其實(shí),通過Jupyter Notebook就可以開發(fā)一款可部署的網(wǎng)頁應(yīng)用。
下面,就以一個(gè)圖像處理的網(wǎng)頁應(yīng)用為例給大家演示一下。
準(zhǔn)備工作
在正式的開發(fā)之前,先把開發(fā)環(huán)境配置、Python工具包這些基本的準(zhǔn)備工作做一下。
環(huán)境配置
創(chuàng)建一個(gè)虛擬環(huán)境,單獨(dú)的用于這個(gè)網(wǎng)頁應(yīng)用,虛擬環(huán)境的好處就可以實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用之間的環(huán)境隔離,避免不同項(xiàng)目/應(yīng)用依賴不同版本的工具包導(dǎo)致沖突。
virtualenv sketchenv
source sketchenv/bin/activate
這里的sketchenv是虛擬環(huán)境 的名稱,你也可以起其他名稱。
安裝工具包
下面,就是按照開發(fā)網(wǎng)頁應(yīng)用需要的一些工具包:
mljar-mercury
opencv-python-headless
pillow
matplotlib
其中,mercury是一款能夠?qū)upyter notebook轉(zhuǎn)換成網(wǎng)頁 應(yīng)用的框架,其余的幾款都是用于圖像處理的工具包。
正式開始
下面,就正式開始開發(fā)工具。
首先,打開一個(gè)Jupyter Notebook的窗口:
jupyter notebook
然后,導(dǎo)入一些需要用到的Python工具包并對(duì)圖像進(jìn)行一下初始設(shè)置:
import os
import cv2
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (12,12)
mpl.rcParams['axes.grid'] = False
在Jupyter Notebook打開一個(gè)新的單元格,輸出以下代碼,謹(jǐn)記,需要新打開一個(gè),不能和其他單元格的代碼放在一起:
image_path = "/home/jackpop/Downloads/house.jpg"
output_dir = "output_images"
image_path是一個(gè)要處理圖像的路徑,output_dir是目錄名,用于保存處理好的新圖像。
在下一個(gè)單元中,將定義一個(gè)顯示圖像的函數(shù):
def imshow(image, title=None, fname=None):
if len(image.shape) > 3:
image = tf.squeeze(image, axis=0)
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
if title:
plt.title(title)
if fname:
plt.savefig(fname)
然后,載入圖像并顯示:
img = cv2.imread(image_path)
RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
imshow(RGB_img)
你會(huì)看到下圖:

現(xiàn)在開始對(duì)圖像進(jìn)行處理,生成藝術(shù)素描圖像:
# 圖像轉(zhuǎn)化
grayed = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
inverted = cv2.bitwise_not(grayed)
blurred = cv2.GaussianBlur(inverted, (19, 19), sigmaX=0, sigmaY=0)
def blend(x, y):
return cv2.divide(x, 255 - y, scale=256)
final_result = blend(grayed, blurred)
# 保存圖像
_ = cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, "sketch_photo.jpg"), final_result)
# 顯示圖像
RGB_img = cv2.cvtColor(final_result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
imshow(RGB_img)
經(jīng)過處理之后,你會(huì)看到如下圖像:

到這里,核心的代碼都已經(jīng)完成了,已經(jīng)有了Jupyter Notebook代碼,那么,該怎么編程網(wǎng)頁應(yīng)用呢?
這就用到前面安裝的工具包mercury,前面 已經(jīng)介紹,它可以將Jupyter Notebook轉(zhuǎn)化成網(wǎng)頁應(yīng)用。
首先,執(zhí)行如下命令:
mercury watch sketch_app.ipynb
在瀏覽器中打開http://127.0.0.1:8000/鏈接,會(huì)看到一個(gè)卡片,如下所示:

請(qǐng)點(diǎn)擊卡片,你會(huì)看到它的警告信息,告訴你缺少YAML頭。

這就涉及到mercury中的一個(gè)比較重要的東西,配置信息,它是一種yaml格式的配置信息 ,主要包含標(biāo)題、配置參數(shù)等內(nèi)容。
下面,就在Jupyter Notebook開頭創(chuàng)建一個(gè)RAW格式的單元,輸入相關(guān)的yaml配置信息:
---
title: Convert Photo to Sketch ???
description: Create sketch from uploaded a photo
show-code: False
params:
image_path:
input: file
label: Please upload a photo
output_dir:
output: dir
---
YAML配置包含如下信息:
title:應(yīng)用程序的標(biāo)題 description:描述應(yīng)用程序的文本 show-code:是否顯示或隱藏Notebook代碼 params:Jupyter Notebook代碼用到的參數(shù)以及相關(guān)組件,這里面用到2個(gè)組件: image_path:文件小組件,變量image_path將被替換成上傳文件的路徑 output_dir:目錄小組件,對(duì)應(yīng)代碼中輸出目錄的變量
然后,再打開http://127.0.0.1:8000/,就可以看到,這個(gè)網(wǎng)頁應(yīng)用就可以用了,可以選擇圖片、上傳圖片并處理圖片。

如果你想持久化部署,可以通過docker等工具進(jìn)行打包部署到服務(wù)器或者云上,然后隨時(shí)就都可以用了。
這里只是一個(gè)圖像處理工具的例子,除此之外,我們還可以通過調(diào)用api實(shí)現(xiàn)翻譯工具、數(shù)據(jù)看板、pdf編輯等工具,都變得非常簡單。
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