Python este unul dintre cele mai populare și versatile limbaje de programare utilizate în analiza datelor, dezvoltarea web, inteligența artificială și multe alte domenii. Cu o sintaxă ușor de înțeles și o vastă gamă de librării și framework-uri disponibile, Python a devenit limbajul preferat pentru mulți profesioniști din domeniul tehnologiei.
În acest articol, ne vom concentra pe utilizarea Python pentru analiza datelor și vizualizarea graficelor, folosind un proiect concret bazat pe librăriile Django și Plotly. Vom explora pașii necesari pentru instalarea și rularea acestui proiect, care oferă o experiență interactivă și intuitivă pentru analiza evoluției PIB-ului în țările Uniunii Europene.
Scurta descriere
Proiectul este o aplicație web realizată în Python, bazată pe librăriile Django și Plotly, dezvoltată în mediul de lucru PyCharm. Cu un accent pe interactivitate și ușurință în utilizare, aplicația oferă utilizatorilor posibilitatea de a analiza și înțelege evoluția PIB-ului în țările din Uniunea Europeană.
Datele necesare sunt extrase din baza de date EUROSTAT folosind un API și sunt stocate local pentru acces rapid și eficient. Utilizatorii pot selecta intervalul de ani dorit și țările pentru analiză folosind filtre intuitive sau interacționând direct cu graficele generate de aplicație.
Pe lângă funcționalitatea principală, aplicația oferă și posibilitatea de a filtra sau de a descărca imaginile cu graficele generate, pentru a le integra în alte documente sau rapoarte. Instrucțiunile detaliate privind instalarea și utilizarea aplicației pot fi găsite în fișierul README.md al proiectului incarcat pe github.
Pasi de instalare si rulare
Pentru a rula acest proiect, va fi necesar să aveți Python instalat pe computer.
Comenzi în sistemul de operare Windows:
1. Clonează proiectul:
git clone https://github.com/Nicolae-Nistor/Django_Plotly_APP.git
2. Deschideți folderul proiectului în File Explorer, apoi faceți clic dreapta și selectați „Open in Terminal”
3. Creează un mediu virtual
py -m venv myenv
4. Activează mediul virtual
myenv\Scripts\activate.bat
5. Instalează librariile necesare
pip install -r requirements.txt
6. Migrează structura bazei de date
py manage.py migrate
7. Incarcă datele în baza de date
py manage.py load_indicator
8. Ruleaza serverul
py manage.py runserver
9. Deschide proiectul printr-un web browser, accesând:
http://127.0.0.1:8000/
Detaliere proiect
La punctul 5 de mai sus ai instalat in mediul virtual librariile de care are nevoie proiectul pentru a rula.
Cateva informatii despre librariile principale folosite:
Django este un framework de dezvoltare web în Python, care oferă un set de unelte și funcționalități pentru a crea aplicații web complexe și scalabile.
Plotly este o bibliotecă de vizualizare a datelor în Python, care permite crearea de grafice interactive și personalizate pentru a reprezenta și analiza datele. Am ales Plotly pentru ca ofera o varietate de tipuri de grafice (inclusiv grafice de tip linie) și este usor de integrat cu Django.
Pandas este o biblioteca pentru analiza datelor, care ofera structuri de date și functii puternice pentru manipularea si analiza datelor tabulare. Am ales Pandas pentru că este foarte popular și oferă un mod eficient de a manevra și analiza datele din EUROSTAT API.
In models.py construim modelul pentru cele 3 variable pe care le vom urmari, si anume: an, tara si valoarea indicatorului.
In Eurostat_Data.py importam datele folosind EurostatAPIClient. Indicatorul pentru evolutia PIB are codul „tec00115„.
In load_indicator.Py migram datele din Eurostat catre baza de date locala db.sqlite folosind metoda handle().
In Views.py construim graficul cu ajutorul plotly si ajustam atributele acestuia.
In forms.py am adaugat un formular, de dragul exercitiului, pentru a filtra perioada graficului (ani).
Imaginea de mai jos surprinde graficul final:
Instructiuni pentru interactiunea cu graficul:
- Dublu-click pe numele oricărei țări pentru a izola datele pentru acea țară
- Click simplu pe numele altor țări pentru a le adăuga la grafic
- Odată adăugată pe grafic, dă click simplu pe numele acelei țări pentru a o elimina de pe grafic
- Dublu-click din nou pe numele oricărei țări pentru a reseta graficele pentru a include toate țările
- Click și trage în zona graficului pentru a te concentra pe un anumit interval de timp
- Dublu-click pe zona graficului pentru a reseta perioadele de timp.
Acest articol oferă o scurta introducere in lumea Python si a capabilitatilor sale in zona analizei de date. Prin urmare, vă încurajez să explorați și să utilizați această aplicație pentru a va culege informatii valoroase din datele economice disponibile, atat din baza de date Eurostat, cat si din alte baze de date de profil.