[PYTHON] Ich habe versucht, jupyter nteract auf dem Heroku-Server zu starten

Auslösen

Mit flask und heroku habe ich Web-Apps für Text Mining / Visualisierung erstellt. Eines Tages lerne ich nteract kennen.

nteract https://github.com/nteract/nteract https://blog.nteract.io/designing-the-nteract-data-explorer-f4476d53f897 Ich denke nicht, dass es ein Jupyter-Notebook mit einer automatischen interaktiven Visualisierungsfunktion ist.

"Oh, Sie können so viel mit dem gleichen Aufwand visualisieren wie das Anzeigen eines DataFrame von Pandas. Sie müssen dies versuchen. ... Fallen Sie nicht, wenn Sie schwere Daten verwenden ... Es kann einige Schwachstellen geben, aber wenn Sie es zu einer Webanwendung machen können, können Sie es schnell visualisieren, wenn Sie es von überall ausführen möchten, unabhängig von der Hardware. In gewisser Hinsicht ist es bequemer als das restriktivere Google Colaboratory. ""

Also habe ich versucht, Nteract auf Heroku auszuführen.

Referenz

• Aus irgendeinem Grund gibt es nicht viele Informationen zu nteract ...

Richten Sie zum Studium des maschinellen Lernens mit Python ein Jupyter-Notizbuch mit Herokus kostenlosem Frame ein, damit Sie es von Ihrem Smartphone aus ausführen und freigeben können. https://qiita.com/G-awa/items/8530a10cb847e4080df3

Deploy a Jupyter Notebook Online with Voila and Heroku https://pythonforundergradengineers.com/deploy-jupyter-notebook-voila-heroku.html

Verfassung

Heroku: Als Anwendungsserver nteract: Beginne mit Heroku github private: Als Dateiserver

Code

--Erstellen und implementieren Sie die folgende Datei. Es funktioniert, wenn Sie Heroku Open oder die angegebene Adresse öffnen.

• Achtung: Sicherheitsbezogene Verarbeitung wie Passwörter ist ausgeschlossen. Es wird dringend empfohlen, hinzuzufügen. --Hinweis: githubs privatete wird als Ersatz für den Dateiserver verwendet, die Erklärung wird jedoch weggelassen.

Ordnerstruktur

xxxxxx (Irgendein)
 ┣  Procfile
 ┣  requirements.txt
 ┣  start_jupyter
┗ (Beliebige ipynb-Datei usw.)

requirements.txt Bitte erhöhen oder verringern

gunicorn==19.9.0
click==7.1.1
Flask==1.1.2
itsdangerous==1.1.0
Jinja2==2.11.2
MarkupSafe==1.1.1
numpy==1.18.3
pandas==1.0.3
plotly==4.6.0
python-dateutil==2.8.1
pytz==2019.3
retrying==1.3.3
six==1.14.0
Werkzeug==1.0.1
xlrd==1.2.0

nteract_on_jupyter
matplotlib
PyGithub

Procfile

web: chmod +x start_jupyter ; start_jupyter

start_jupyter

#!/usr/bin/env bash
jupyter nteract --no-browser --ip=* --port=$PORT

$ cd xxxxxx
$ git init
$ heroku create xxxxxx 
$ git add .
$ git commit -m "first"
$ git push heroku master

Betriebsbeispiel

• Aufgrund der Heroku-Spezifikationen verschwinden die erstellten Daten und Dateien nach einer bestimmten Zeit. Wenn Sie Dateien benötigen, vergessen Sie nicht, diese außerhalb des Heroku-Servers zu speichern.

Referenz

Kurz gesagt, Sie können Mecab usw. setzen.

Die Platte, von der ich süchtig war, als ich MeCab in Heroku einsetzte 　https://qiita.com/kzuzuo/items/1b3e9c9af57bd4464690

Als nächstes wechseln wir zu nteract base ...

Ähnliche Visualisierungsmethode zwischen relativ langen Sätzen wie Patenten: tfidf / cluster vis: tfidf-word2vec-Clustering-Visualisierung 　https://qiita.com/kzuzuo/items/8a80d8974bf3a7db7e54

• Ich finde, dass Dash gut ist, wenn es als einzelne Webanwendung eingerichtet werden kann.
• Dasselbe kann mit einem Jupyter-Notebook gemacht werden.
• Pandas-Bokeh scheint eine weitere auf Pandas basierende interaktive Visualisierungsmethode zu sein. https://github.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh/blob/master/README.md