1个惊艳的Python项目火出圈，已开源，10K stars！

本次分享一个Python工具Taipy：“To build data & AI web applications in no time”。

Taipy专为数据科学家和机器学习工程师设计，用于构建数据和AI的Web应用程序。

• 快速构建可投入生产的Web应用程序。
• 无需学习HTML、CSS、JS等新前端语言，只需使用Python。
• 专注于数据和AI算法，无需处理开发和部署的复杂性。

Taipy使用

• Taipy安装

pip install taipy

• Taipy构建电影推荐系统

这个简单的Taipy应用程序展示了如何使用Taipy创建一个基本的电影推荐系统。该应用程序根据用户选择的类型过滤电影数据集，并按受欢迎程度显示该类型的前七部电影。以下是应用程序的前端和后端的完整代码。

import taipy as tp
import pandas as pd
from taipy import Config, Scope, Gui
# Taipy 场景与数据管理
# 过滤功能 - 任务
def filter_genre(initial_dataset: pd.DataFrame, selected_genre):
    filtered_dataset = initial_dataset[initial_dataset["genres"].str.contains(selected_genre)]
    filtered_data = filtered_dataset.nlargest(7, "Popularity %")
    return filtered_data
# 加载使用 Taipy Studio 制作的配置
Config.load("config.toml")
scenario_cfg = Config.scenarios["scenario"]
# 启动 Taipy Core 服务
tp.Core().run()
# 创建一个场景
scenario = tp.create_scenario(scenario_cfg)
# Taipy 用户界面
# 为我们的场景管理添加一个 GUI，以实现完整的应用程序
# 回调定义 - 提交带有类型选择的场景
def on_genre_selected(state):
    scenario.selected_genre_node.write(state.selected_genre)
    tp.submit(scenario)
    state.df = scenario.filtered_data.read()
# 获取类型列表
genres = [
    "Action", "Adventure", "Animation", "Children", "Comedy", "Fantasy", "IMAX",
    "Romance", "Sci-Fi", "Western", "Crime", "Mystery", "Drama", "Horror", "Thriller", "Film-Noir", "War", "Musical", "Documentary"
]
# 初始化变量
df = pd.DataFrame(columns=["Title", "Popularity %"])
selected_genre = "Action"
## 将初始值设为 Action
def on_init(state):
    on_genre_selected(state)
# 用户界面定义
my_page = """
# 电影推荐
## 选择你喜欢的类型
<|{selected_genre}|selector|lov={genres}|on_change=on_genre_selected|dropdown|>
## 以下是按受欢迎程度排名的前七部电影
<|{df}|chart|x=Title|y=Popularity %|type=bar|title=Film Popularity|>
"""
Gui(page=my_page).run()

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Taipy使用优势

• 渲染更快

Taipy通过图形事件的缓存控制来提升性能，仅在交互时选择性地更新图形组件，从而优化渲染。

左侧是使用Taipy构建的web工具，右侧是其它工具，Taipy结果更加丝滑，无卡顿。

• 大数据支持

Taipy内置的图表数据点削减器轻松管理海量数据集，它能够智能地减少数据点的数量，从而节省时间和内存，同时不丢失数据形状的本质。

进一步学习：https://github.com/Avaiga/taipy