作者：Rick Lamers

譯者：無明

 

 

這是一款與 Python 深度集成、基于 Web 開發(fā)、無需在各個工具之間切換、適用大部分職業(yè)工作場景的開源電子表格應(yīng)用程序。對它的評價只有 Wow awesome，amazing!

一位名叫 Rick Lamers 的外國小哥開源了一款與 Python 深度集成、基于 Web 的電子表格應(yīng)用程序。

 

 

這個開源項(xiàng)目有多牛呢?如果你經(jīng)常與 Excel、R Studio 和 Python 打交道，反復(fù)在各個應(yīng)用間切換，它可以完美解決你的所有問題。這是一款程序員能用、運(yùn)營能用、產(chǎn)品能用、財務(wù)能用的神器級 IDE。

為什么要開發(fā) Grid Studio?

Grid Studio 主要要解決的問題是如何在開發(fā)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目時不需要在各種工具(比如 R Sudio、Excel)之間切來切去，因?yàn)槟欠N體驗(yàn)實(shí)在太糟糕了。

在導(dǎo)出 CSV 文件時，因?yàn)樾袛?shù)太多或者嘗試讀取 JSON 文件會導(dǎo)致應(yīng)用程序窗口沒有響應(yīng)�，F(xiàn)有的工具無法提供高效的開發(fā)環(huán)境和工作流。

于是，Rick 決定開發(fā)一個工具，把他的工作流集成在一起，可以方便地應(yīng)對各種項(xiàng)目。

Grid Studio 的工作原理

Grid Studio 是一款基于 Web 的應(yīng)用程序，看起來和 Google Sheets 或 Excel 很像。不過，它的殺手锏特性是與 Python 的深度集成。

你可以直接用它查看和編輯表格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，也可以直接在上面編寫和執(zhí)行 Python 代碼。

 

 

在 Grid Studio 中可以直接通過 Python 讀寫電子表格。

要向表格中寫入數(shù)據(jù)，可以這樣：

sheet("A1:A3", [1, 2, 3])

要從表格中讀取數(shù)據(jù)，可以這樣：

my_matrix = sheet("A1:A3")

這些簡單的函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動錄入、抽取、可視化，等等。

編寫自定義函數(shù)

雖然上述的讀寫函數(shù)已經(jīng)可以滿足很多需求，但有時候也需要編寫自定義函數(shù)，然后在表格中調(diào)用這些函數(shù)。

Grid Studio 默認(rèn)支持常用的表格函數(shù)，比如 AVERAGE、SUM、IF，等等。但如果你想要使用其他函數(shù)，那該怎么辦?

自己動手寫!

def UPPERCASE(a): return str(a).uppercase()

然后就可以在表格中調(diào)用這個函數(shù)，就像調(diào)用常規(guī)的函數(shù)一樣。

利用 Python 生態(tài)系統(tǒng)

Python 生態(tài)系統(tǒng)提供了很多非常棒的數(shù)據(jù)科學(xué)開發(fā)工具：

 

 

借助這些工具可以很容易地使用強(qiáng)大的模型，比如線性回歸和 SVM。

Docker 運(yùn)行時

Grid Studio 運(yùn)行在 Docker 容器中，可以很方便地訪問 UNIX 環(huán)境(甚至是 Windows!)中的東西：Python、scikit-learn、numpa、pandas、terminal、wget、zip，等等。

Grid Studio 提供了預(yù)先構(gòu)建好的 Docker 鏡像，可以通過簡單的命令行來啟動。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)科學(xué)的一項(xiàng)常見任務(wù)。Grid Studio 與 Plotly.js 和 Matplotlib 深度集成，為高級數(shù)據(jù)可視化提供了內(nèi)置支持。

 

 

為了演示 Grid Studio 的功能，接下來將提供一些具體的例子。

示例：爬取網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容

之前爬取網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容可能需要在各種工具之間切換，現(xiàn)在只需要一個腳本就夠了。

 

 

在上面的示例中，一個簡短的腳本直接將 Hacker News 網(wǎng)站的文章加載到表格中。

腳本地址：

https://github.com/ricklamers/gridstudio/blob/master/examples/scrape.py

示例：估計(jì)正態(tài)分布

這個例子演示了使用 Plotly.js 進(jìn)行高保真正態(tài)分布估計(jì)，交互式繪圖讓你對正在發(fā)生的事情一目了然。

 

 

腳本地址：

https://github.com/ricklamers/gridstudio/blob/master/examples/estimate_normal.py

開源動機(jī)

雖然最初 Rick 想將這個工具打造成一個商業(yè)項(xiàng)目，但最后還是決定將其開源，讓每個人都能使用它，并有可能由來自社區(qū)的一小批數(shù)據(jù)愛好者負(fù)責(zé)開發(fā)。

在開發(fā)這個工具的初期，他發(fā)現(xiàn)有很多項(xiàng)目都提供了類似的功能。

首先，有一個叫作 xlwings 的插件將 Python 直接集成到 Excel 中。盡管它并不是真的將電子表格和 Python 集成到單個產(chǎn)品中，但確實(shí)為用戶提供了一個完整的 Excel 開發(fā)環(huán)境。

其次，Python 已經(jīng)從 IPython 轉(zhuǎn)向了 Jupyter Notebooks，為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一個很好的開發(fā)環(huán)境。雖然它仍然缺乏電子表格功能，但對于初級數(shù)據(jù)科學(xué)家來說仍然很有吸引力。

總的來說，如果把 Grid Studio 做成商業(yè)項(xiàng)目，它就要與這些開源產(chǎn)品展開競爭，這樣在價格上就不會有任何優(yōu)勢。Rick 堅(jiān)信 Grid Studio 提供了一些獨(dú)特的功能，在某些場景下會成為不二之選。

Grid Studio 的項(xiàng)目地址：

https://github.com/ricklamers/gridstudio。

開發(fā)者評價

東西好不好，開發(fā)者最知道。
Bruh, this is amazing. You should sell this shit are you kidding me?!

兄弟，這也太牛了，你應(yīng)該把這玩意兒賣錢啊，(開源)是在逗我?
As a heavy excel user who despises vba, this looks amazing

作為一個鄙視 VBA 的 Excel 重度用戶，這也太牛了吧
I showed this to my brother, who’s not a programmer, and he said “holy shit!”. Well, it’s impressive. Good job!

我把這個給我不是程序員的哥哥看，他說：我去，太牛了，干得漂亮!

除了整齊劃一的 wow awesome、amazing 的贊嘆，開發(fā)者們同樣提出了很多改進(jìn)意見，并且表示可以加入社區(qū)一起優(yōu)化這個工具。版本和開發(fā)計(jì)劃 Grid Studio 現(xiàn)在就可以從 GitHub 上下載了。

增加更多原生函數(shù)(比如 AVERAGE、SUM、IF 之外)，甚至是來自 Libre Office Calc 或 Excel 的函數(shù)。
在表格中輸入公式時提供語法高亮和函數(shù)提示。
高級排序和過濾功能。
擴(kuò)展控件，使用 Plotly.js 進(jìn)行交互式可視化。
更容易地分享工作空間或代碼(比如導(dǎo)出工作空間)。
實(shí)時協(xié)作(這個可能會很困難)。
提供插件 API 或接口。
將公式解析器升級成真正的基于語法的解析器。
Python 語法自動完成。
性能優(yōu)化。
與 Python 更健壯地集成(不會出現(xiàn)字符、語句斷開)。

如何使用 Grid Studio?

在本地安裝 Grid Studio(確保已經(jīng)安裝了 Docker)：

克隆代碼庫：git clone https://github.com/ricklamers/gridstudio

運(yùn)行 bash 腳本(在 Windows 上使用 Git Bash)：cd gridstudio && ./run.sh

在瀏覽器中打開http://127.0.0.1:8080

原文鏈接：https://hackernoon.com/introducing-grid-studio-a-spreadsheet-app-with-python-to-make-data-science-easier-tdup38f7

標(biāo)簽： Python

版權(quán)申明：本站文章部分自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，請聯(lián)系：west999com@outlook.com
特別注意：本站所有轉(zhuǎn)載文章言論不代表本站觀點(diǎn)！
本站所提供的圖片等素材，版權(quán)歸原作者所有，如需使用，請與原作者聯(lián)系。