создание веб приложений на python
Краткое руководство. Создание первого веб-приложения Python с помощью Visual Studio
В рамках этого краткого (на 5–10 минут) знакомства с Visual Studio в качестве IDE для Python создается простое веб-приложение Python на платформе Flask. Вы создадите проект при помощи дискретных действий, которые помогут ознакомиться с базовыми функциями Visual Studio.
Установите Visual Studio бесплатно со страницы скачиваемых материалов Visual Studio, если еще не сделали этого. В установщике выберите рабочую нагрузку Разработка на Python.
Установите Visual Studio бесплатно со страницы скачиваемых материалов Visual Studio, если еще не сделали этого. В установщике выберите рабочую нагрузку Разработка на Python.
Установите Visual Studio бесплатно со страницы скачиваемых материалов Visual Studio, если еще не сделали этого. В Visual Studio Installer выберите рабочую нагрузку Разработка на Python, а в сведениях об установке — Веб-поддержка в Python.
Создание проекта
Ниже приведены инструкции по созданию пустого проекта, который служит контейнером для приложения:
Откройте Visual Studio 2017.
В верхней строке меню последовательно выберите Файл > Создать > Проект.
В диалоговом окне Новый проект введите в поле поиска в правом верхнем углу «Веб-проект Python», в списке по центру выберите Веб-проект, присвойте проекту имя, например HelloPython, и нажмите кнопку ОК.
Если вы не видите шаблон проекта Python, запустите Visual Studio Installer, выберите Дополнительно > Изменить, выберите рабочую нагрузку Разработка Python, затем выберите Изменить.
Новый проект откроется в обозревателе решений в правой области. Проект пока пуст, так как он не содержит других файлов.
Запустите Visual Studio 2019.
На начальном экране выберите Создать новый проект.
В диалоговом окне Создать новый проект введите «Python веб» в поле поиска вверху, выберите Веб-проект в среднем списке и нажмите Далее:
. Если вы не видите шаблоны проекта Python, запустите Visual Studio Installer, выберите Подробнее > Изменить. Выберите рабочую нагрузку Разработка на Python и выберите Изменить.
В следующем диалоговом окне Настроить новый проект введите HelloPython в качестве имени проекта, укажите расположение и выберите Создать. (Имя решения автоматически устанавливается в соответствии с именем проекта.)
Новый проект откроется в обозревателе решений в правой области. Проект пока пуст, так как он не содержит других файлов.
Откройте Visual Studio 2022.
На начальном экране выберите Создать новый проект.
В диалоговом окне Создание проекта введите «Python web» в поле поиска вверху. Выберите Веб-проект из списка, а затем нажмите Далее:
Если вы не видите шаблоны веб-проекта Python, выберите пункт Средства > Get Tools and Features (Получить средства и компоненты), чтобы запустить Visual Studio Installer. В Installer выберите рабочую нагрузку Разработка на Python, а в разделе Сведения об установке щелкните Веб-поддержка в Python. Затем нажмите кнопку Изменить.
В диалоговом окне Настроить новый проект введите «HelloPython» в качестве имени проекта, укажите расположение, а затем выберите Создать. Поле Имя решения автоматически обновится в соответствии с именем проекта.
Новый проект откроется в обозревателе решений в правой области. Проект пока пуст, так как он не содержит других файлов.
Вопрос. В чем преимущество создания проекта в Visual Studio для приложений Python?
Ответ. Приложения Python обычно определяются только с помощью папок и файлов, однако такая простая структура может стать утомительной по мере увеличения размеров приложений. Приложения могут содержать автоматически созданные файлы, JavaScript для веб-приложений и другие компоненты. Проект Visual Studio помогает управлять этими сложными моментами.
Проект, PYPROJ-файл, определяет все исходные файлы и файлы содержимого, связанные с проектом. PYPROJ-файл содержит сведения о сборке для каждого файла, хранит информацию для интеграции с системами управления версиями и помогает упорядочить ваше приложение в виде логических компонентов.
Вопрос. Что представляет собой «решение», которое отображается в обозревателе решений?
Ответ. Решение Visual Studio — это контейнер, который помогает управлять одним или несколькими связанными проектами в виде группы. В решении хранятся параметры конфигурации, которые не относятся к конкретному проекту. Проекты в решении также могут ссылаться друг на друга. Например, при запуске проекта приложения Python может автоматически создаваться второй проект, например расширение C++, используемое приложением Python.
Установка библиотеки Flask
Веб-приложения на Python почти всегда используют одну из множества доступных библиотек Python для обработки низкоуровневых процессов, таких как маршрутизация веб-запросов и формирование ответов. Visual Studio предоставляет множество шаблонов для веб-приложений. Позже в этом кратком руководстве вы используете один из этих шаблонов.
А сейчас выполните следующие шаги, чтобы установить библиотеку Flask в глобальном окружении по умолчанию, которое Visual Studio использует для этого проекта.
Разверните в проекте узел Окружения Python, чтобы увидеть среду по умолчанию для проекта.
Щелкните окружение правой кнопкой мыши и выберите команду Установить пакет Python. Эта команда открывает вкладку Пакеты в окне Окружения Python.
В поле поиска введите flask и выберите результат pip install flask from PyPI. Подтвердите запросы на права администратора и наблюдайте за ходом выполнения в окне Вывод в Visual Studio. (Запрос на повышение прав выводится в том случае, если папка пакетов для глобальной среды находится в защищенной области, такой как C:\Program Files.)
Разверните в проекте узел Окружения Python, чтобы увидеть среду по умолчанию для проекта.
В поле поиска введите «flask». Если Flask отображается под полем поиска, этот шаг можно пропустить. В противном случае выберите Запустить команду: pip install flask. Подтвердите запросы на права администратора и наблюдайте за ходом выполнения в окне Вывод в Visual Studio. (Запрос на повышение прав выводится в том случае, если папка пакетов для глобальной среды находится в защищенной области, такой как C:\Program Files.)
Разверните в проекте узел Окружения Python, чтобы увидеть среду по умолчанию для проекта.
Щелкните окружение правой кнопкой мыши и выберите Открыть пакеты Python. Эта команда открывает вкладку Пакеты (PyPI) в окне Окружения Python.
В поле поиска введите «flask». Если Flask отображается под полем поиска, этот шаг можно пропустить. В противном случае выберите Выполнить команду: pip install flask.
Запрос на повышение прав отображается, если папка пакетов глобального окружения находится в защищенной области, например в папке C:\Program Files. Подтвердите запросы на права администратора. Следите за ходом выполнения в окне Вывод в Visual Studio.
После установки библиотека появится в среде в Обозревателе решений. Это означает, что ее можно использовать в коде Python.
Вместо установки библиотек в глобальном окружении разработчики обычно создают «виртуальное окружение», в котором устанавливаются библиотеки для определенного проекта. Шаблоны Visual Studio обычно обеспечивают такую возможность, как описано в кратком руководстве по созданию проекта Python с помощью шаблона.
Вопрос. Где можно подробнее узнать о других доступных пакетах Python?
Ответ. Перейдите к странице индекса пакетов Python.
Добавление файла кода
Теперь можно добавить немного кода на Python, чтобы реализовать простейшее веб-приложение.
Щелкните правой кнопкой мыши в Обозревателе решений и выберите Добавить > Создать элемент.
В открывшемся диалоговом окне выберите элемент Пустой файл Python, присвойте файлу имя app.py и нажмите кнопку Добавить. Файл автоматически откроется в редакторе кода Visual Studio.
Скопируйте следующий код и вставьте его в app.py:
Щелкните правой кнопкой мыши в Обозревателе решений и выберите Добавить > Создать элемент.
В появившемся диалоговом окне выберите Пустой. В качестве имени введите app.py, а затем нажмите кнопку Добавить. Файл автоматически откроется в редакторе кода Visual Studio.
Скопируйте следующий код и вставьте его в app.py:
Как вы могли заметить, в диалоговом окне Добавить > Создать элемент отображается много других типов файлов, которые можно добавить в проект Python, в том числе класс Python, пакет Python, модульный тест Python, файлы web.config и многое другое. Как правило, эти шаблоны элементов прекрасно подходят для быстрого создания файлов при помощи полезного стандартного кода.
Вопрос. Где можно подробнее узнать о Flask?
Ответ. Ознакомьтесь с документацией по Flask. Начать можно с краткого руководства по Flask.
Запуск приложения
В Обозревателе решений щелкните правой кнопкой мыши файл app.py, а затем в раскрывающемся меню выберите Задать как файл запуска. С помощью этой команды файл кода задается как запускаемый в Python при запуске приложения.
Выберите пункт Отладка > Запустить без отладки или нажмите сочетание клавиш Ctrl+F5, чтобы сохранить изменения в файлах и запустить приложение.
Если в командном окне отображается только интерактивная оболочка Python или если это окно появляется на экране и сразу исчезает, убедитесь, что файл app.py задан как файл запуска.
Закройте командное окно, чтобы остановить приложение, а затем закройте окно браузера.
Вопрос. В чем разница между командами «Запустить без отладки» и «Начать отладку»?
Ответ. Команда Начать отладку используется, чтобы запустить приложение в контексте отладчика Visual Studio. С помощью отладчика можно устанавливать точки останова, проверять переменные и поэтапно выполнять код строка за строкой. С отладчиком приложения могут работать медленнее, так как для отладки используются различные обработчики.
Команда Запустить без отладки запускает приложение напрямую, как если бы оно запускалось из командной строки без контекста отладки. Команда Запустить без отладки также автоматически запускает браузер и переходит по URL-адресу, указанному на вкладке Отладка свойств проекта.
Дальнейшие действия
Поздравляем с запуском вашего первого приложения Python из Visual Studio. Вы немного узнали об использовании Visual Studio в качестве интегрированной среды разработки Python!
Так как приведенные в этом руководстве инструкции довольно общие, вы, вероятно, догадались, что их можно и нужно автоматизировать. Такая автоматизация выполняется при помощи шаблонов проектов Visual Studio. Изучите краткое руководство Создание проекта Python с использованием шаблона, чтобы узнать, как создать веб-приложение, похожее на описанные в этой статье, но с меньшим количеством шагов.
Чтобы перейти к более полному учебнику по работе с Python в Visual Studio, в том числе к использованию интерактивного окна, отладки, визуализации данных и работы с Git, см. раздел Учебник. Начало работы с Python в Visual Studio.
Более подробно ознакомиться с возможностями Visual Studio можно по приведенным ниже ссылкам.
Python и веб-разработка: краткое руководство
Jun 22 · 7 min read
За последние несколько лет популярность Python резко возросла, и он даже превзошел Java. С развитием машинного обучения, анализа данных и веб-приложений многие разработчики стали чаще использовать данный язык программирования, так как он обладает множеством полезных библиотек, простым синтаксисом и мобильностью. Без сомнения, сейчас наиболее подходящее время, чтобы научиться работать с Python.
Итак, в данной статье мы ответим на следующие вопросы:
Веб-разработка — что это?
Почему Python подходит для веб-разработки?
Преимущества разработки веб-приложений в Python:
Другие языки программирования для веб-разработки:
Веб-фреймворки Python
Что такое фреймворки и почему они так важны? Веб-фреймворк — это набор пакетов и модулей, состоящих из предварительно написанного стандартизированного кода. Таким образом, код обеспечивает разработку веб-приложений, делая этот процесс быстрее и проще, а программы более надежными и масштабируемыми. Другими словами, фреймворки уже обладают встроенными компонентами, которые упрощают вашу работу над проектом.
Веб-фреймворки Python используются только в бэкенде для серверных технологий, помогая в маршрутизации URL-адресов, HTTP-запросах, доступе к базам данных и веб-безопасности. Фреймворк не считается обязательным, однако мы рекомендуем использовать его, так как он поможет разработать сложные приложения за достаточно короткое время.
Какие веб-фреймворки Python наиболее популярны?
Django — это быстрый, безопасный и масштабируемый веб-фреймворк Python, который предлагает высокий уровень и открытый исходный код. Django обладает мощной поддержкой сообщества и подробной документацией.
Фреймворк включает комплексный пакет, в котором вы получите панель управления, интерфейс базы данных и структуру каталога после создания приложения. Кроме того, он включает большое количество функций, поэтому вам не придется добавлять отдельные библиотеки. Аутентификация пользователей, механизм шаблонов, маршрутизация, миграция схемы базы данных и т.д. — все это примеры возможностей, которые предлагает фреймворк.
Django отличается гибкостью. Он позволяет работать как с минимально жизнеспособным продуктами, так и с более развитыми компаниями. Instagram, Dropbox, Pinterest и Spotify — все эти компании также используют Django.
Flask считается микрофреймворком, который представляет минималистичный веб-фреймворк. Но по сравнению с Django он не обладает такими функциями, как механизм веб-шаблонов, авторизация учетной записи и аутентификация.
Flask отличается простотой в использовании. Поэтому вы можете добавить расширения и библиотеки, которые вам нужны при написании кода.
Идея Flask заключается в том, что данная платформа предоставляет только компоненты, необходимые для создания приложения. Некоторые функции включают встроенный сервер разработки, отправку запросов Restful, обработку Http-запросов и многое другое. Flask также является распространенным и мощным веб-фреймворком, поскольку он используется крупными компаниями, такими как Netflix, Linkedin и Uber.
Другие известные фреймворки
Возможно, вы зададите вопрос — какой же фреймворк стоит выбрать? Но мы не сможем дать вам однозначный ответ. Для начала, оцените свой уровень веб-разработчика. Если вы обладаете большим опытом, то стоит отдать предпочтение продвинутым программам. Однако, если вы начинающий разработчик, то попробуйте использовать фреймворк со встроенной технической поддержкой, например Django.
Кроме того, спросите себя, хотите ли вы создать «основополагающую» кодовую базу или же сформировать её основы? Если вы предпочитаете первый вариант, то стоит использовать Django, а если второй, то Flask. Но стоит отметить, что оба инструмента обладают одинаковой функциональностью.
Библиотеки Python для веб-разработки
Ниже представлено несколько полезных библиотек Python для веб-разработки:
Дорожная карта для веб-разработки с использованием Python
Шаг 1:HTML + CSS
В начале веб-разработки стоит изучить HTML и CSS, которые являются основой обучения при создании сайтов. Гораздо важнее научиться структурировать адаптивные статические страницы, чтобы начать свой путь веб-разработки. Также полезно узнать про такие понятия, как Интернет, HTTP, браузер, DNS, хостинг и многое другое.
Вы можете также изучить такие CSS-фреймворки, как Materialize или Bootstrap. Они значительно ускорят вашу работу.
Шаг 2: Javascript
Следующий шаг, который необходимо сделать — это изучить Vanilla Javascript. Вам стоит ознакомиться с такими базовыми концепциями, как типы данных, переменные, общие соглашения, работа со строками, арифметика, управляющие операторы, циклы и т.д. Знание этих основ упростит применение Javascript к коду на стороне клиента.
Шаг 3: DOM & jQuery
Затем вам стоит научиться управлять еще одной библиотекой Javascript — jQuery. С ее помощью процесс манипулирования DOM станет гораздо проще. Теперь у вас есть представление о том, как создать динамические страницы.
Фронтенд-фреймворк
Для создания функционального веб-приложения с полным стеком рекомендуется изучать фронтенд-фреймворк. Такой навык часто является обязательным требованием при найме front-end или full-stack разработчика.
Шаг 4: Python
Теперь перейдем к бэкенду. Прежде чем приступить к манипуляциям с DOM, необходимо знать основы Python и Javascript. Эти базовые знания подготовят вас к Django. Изучение Python не вызывает трудностей, так как многие концепции напоминают Javascript.
Шаг 5: База данных Django +
С помощью Django вы сможете настроить бэкенд-среду и сформировать бизнес-логику. Вам также стоит узнать о том, как создать запросы, изучить базу данных SQLite и CRUD- функцию. В таком случае, вы сможете разработать приложение с полным стеком.
Как создать первое веб-приложение в Python
Запустите приложение Flask «hello world» в качестве введения в веб-фреймворки Python
Установка Flask
Первое, что необходимо сделать — это установить Flask. В зависимости от вашей версии Python, вам придется использовать pip или pip3.
Приложение Flask
Затем, создайте файл под названием hello.py со следующим кодом:
Заключение
Теперь вы имеете представление о том, как использовать Python для веб-разработки. Однако обучение на этом не заканчивается. Поэтому продолжайте искать надежные ресурсы, онлайн-курсы и практические проекты, чтобы улучшить свои навыки.
Python и разработка простого веб-приложения, использующего технологии машинного обучения
Тот, кто занимается машинным обучением (Machine Learning, ML), обычно, реализуя различные проекты, выполняет следующие действия: сбор данных, их очистка, разведочный анализ данных, разработка модели, публикация модели в локальной сети или в интернете. Вот хорошее видео, в котором можно узнать подробности об этом.
Жизненный цикл проекта в сфере машинного обучения
Этап публикации модели завершает жизненный цикл ML-проектов. Он так же важен для дата-сайентистов и специалистов по машинному обучению, как и другие этапы. Обычные подходы к публикации моделей предусматривают использование универсальных фреймворков, таких, как Django или Flask. Главные проблемы тут заключаются в том, что для применения подобных инструментов требуются особые знания и навыки, и в том, что работа с ними может потребовать немалых затрат времени.
Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, хочет рассказать о том, как, используя Python-библиотеки streamlit, pandas и scikit-learn, создать простое веб-приложение, в котором применяются технологии машинного обучения. Он говорит, что размер этого приложения не превышает 50 строк. Статья основана на этом видео, которое можно смотреть параллельно с чтением. Инструменты, которые будут здесь рассмотрены, кроме прочего, позволяют ускорить и упростить развёртывание ML-проектов.
Обзор модели, определяющей вид цветка ириса
Сегодня мы создадим простое веб-приложение, использующее технологии машинного обучения. Оно будет классифицировать цветки ириса из выборки Фишера, относя их к одному из четырёх видов: ирис щетинистый (iris setosa), ирис версиколор (iris versicolor), ирис виргинский (iris virginica). Возможно, вы уже видели множество ML-примеров, построенных на основе этого знаменитого набора данных. Но, надеюсь, то, что я тут буду рассматривать ещё один такой пример, вам не помешает. Ведь этот набор — он как «lorem ipsum» — классический бессмысленный текст-заполнитель, который вставляют в макеты страниц.
Нам, чтобы построить модель и опубликовать её где-нибудь, понадобятся библиотеки streamlit, pandas и scikit-learn. Взглянем на общую схему проекта. Он будет состоять из двух больших частей: фронтенд и бэкенд.
Во фронтенд-части приложения, а именно, на веб-странице, будет боковая панель, находящаяся слева, в которой можно будет вводить входные параметры модели, которые связаны с характеристиками цветков ириса: длина лепестка (petal length), ширина лепестка (petal width), длина чашелистика (sepal length), ширина чашелистика (sepal width). Эти данные будут передаваться бэкенду, где предварительно обученная модель будет классифицировать цветки, используя заданные характеристики. Фактически, речь идёт о функции, которая, получая характеристики цветка, возвращает его вид. Результаты классификации отправляются фронтенду.
В бэкенд-части приложения то, что ввёл пользователей, сохраняется в датафрейме, который будет использоваться в виде тестовых данных для модели. Потом будет построена модель для обработки данных. В ней будет применяться алгоритм «случайный лес» из библиотеки scikit-learn. И наконец, модель будет применена для классификации данных, введённых пользователем, то есть — для определения вида цветка. Кроме того, вместе со сведениями о виде цветка, будут возвращаться и данные о прогностической вероятности. Это позволит нам определить степень достоверности результатов классификации.
Установка библиотек
Разработка веб-приложения
Теперь напишем код приложения. Проект у нас довольно скромный. Он состоит из менее чем 50 строк кода. А если точнее — то их тут всего 48. Если же этот код «уплотнить», избавившись от комментариев и пустых строк, то размер текста программы сократится до 36 строк.
Разбор кода
Теперь разберём этот код.
▍Импорт библиотек
▍Формирование боковой панели
▍Создание модели
Получение сведений о виде цветка с помощью обученной модели.
Получение сведений о прогностической вероятности.
▍Формирование основной панели
Данный код описывает второй подзаголовок основной панели. В этом разделе будут выведены данные о видах цветков.
Вывод третьего подзаголовка для раздела, в котором будет находиться результат классификации.
Выводим заголовок четвёртого (и последнего) раздела основной панели. Здесь будут представлены данные о прогностической вероятности.
Вывод данных о прогностической вероятности.
Запуск веб-приложения
Если всё идёт как надо, через некоторое время вы должны увидеть следующее:
То, что вы увидите, будет похоже на следующий рисунок.
Скриншот веб-приложения для классификации цветков ириса. Если щёлкнуть по стрелке, находящейся в левом верхнем углу окна, расположенного в верхней части рисунка, будет открыта боковая панель
Итоги
Можете себя поздравить: только что вы создали веб-приложение, в котором используются технологии машинного обучения. Вы вполне можете упомянуть подобное приложение в своём портфолио ML-проектов, а если хотите, можете опубликовать его на своём веб-сайте (правда, вы, вполне возможно, решите построить собственную модель, используя другие данные).
Пользуетесь ли вы библиотекой streamlit?