R を使っている方はご存知だと思うが、R には {Shiny} というパッケージがあり、データ分析の結果を インタラクティブな Web アプリとして共有することができる。{Shiny} って何？という方には こちらの説明がわかりやすい。 qiita.com Python でも {Shiny} のようなお手軽可視化フレームワークがあるといいよね、とたびたび言われていたのだが、spyre という なんかそれっぽいパッケージがあったので触ってみたい。 github.com インストール pip で。 pip install dataspyre 使い方 現時点で ドキュメンテーションはない ので、README と examples ディレクトリを見る。サンプルとして株価を取得してプロットするWebアプリを作ってみたい。spyre で Webアプリを作る手順は以下の3つ。 spyre.server.
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
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