[PYTHON] J'ai essayé de lancer jupyter nteract sur le serveur heroku

Déclencheur

En utilisant flask et heroku, je faisais diverses applications Web d'exploration de texte / visualisation. Un jour, j'apprends à connaître nteract.

nteract https://github.com/nteract/nteract https://blog.nteract.io/designing-the-nteract-data-explorer-f4476d53f897 Je ne pense pas que ce soit un notebook jupyter avec une fonction de visualisation interactive automatique.

"Oh, vous pouvez visualiser cela avec le même effort que l'affichage du DataFrame des pandas. Vous devez essayer ceci. ... Ne tombez pas si vous utilisez des données lourdes ... Il peut y avoir des faiblesses, mais si vous pouvez en faire une application Web, vous pouvez la visualiser rapidement lorsque vous souhaitez le faire de n'importe où, quel que soit le matériel. En un sens, c'est plus pratique que le Google Colaboratory, plus restrictif. "

Alors, j'ai essayé d'exécuter nteract sur heroku.

référence

• Pour une raison quelconque, il n'y a pas beaucoup d'informations sur nteract ...

Pour étudier l'apprentissage automatique à l'aide de Python, configurez un bloc-notes Jupyter avec le cadre gratuit Heroku afin de pouvoir l'exécuter à partir de votre smartphone et de le partager. 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

Constitution

heroku: en tant que serveur d'applications nteract: Commencez sur heroku github private: en tant que serveur de fichiers

code

--Créez et déployez le fichier suivant. Cela fonctionne si vous ouvrez heroku ouvert ou l'adresse spécifiée.

• Attention: les traitements liés à la sécurité tels que les mots de passe sont exclus. Il est fortement recommandé d'ajouter.
• Attention: le privatete de github est utilisé comme un substitut de serveur de fichiers, mais l'explication est omise.

Structure des dossiers

xxxxxx (Tout)
 ┣  Procfile
 ┣  requirements.txt
 ┣  start_jupyter
┗ (Tout fichier ipynb, etc.)

requirements.txt Veuillez augmenter ou diminuer

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

Exemple d'opération

• En raison des spécifications heroku, les données et fichiers créés disparaîtront après un certain laps de temps. Si vous avez des fichiers dont vous avez besoin, n'oubliez pas de les enregistrer en dehors du serveur heroku.

référence

En bref, vous pouvez mettre mecab etc.

Le record auquel j'étais accro en mettant MeCab dans Heroku 　https://qiita.com/kzuzuo/items/1b3e9c9af57bd4464690

Ensuite, passons à nteract base ...

Méthode de visualisation similaire entre des phrases relativement longues telles que les brevets: tfidf / cluster vis: visualisation tfidf-word2vec-clustering 　https://qiita.com/kzuzuo/items/8a80d8974bf3a7db7e54

• Je pense que Dash est bon s'il peut être établi comme une application Web unique.
• La même chose peut être faite avec un notebook jupyter.
• Pandas-Bokeh semble être une autre méthode de visualisation interactive basée sur les pandas. https://github.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh/blob/master/README.md