Od Jupyter notebooků k webovým aplikacím: Příběh frameworku Mercury

Problém, který notebooky skrývají

Jupyter notebooky jsou skvělé na exploraci dat, analýzu a rychlé prototypování. Většina datových vědců na nich staví svou práci. Jenže dříve nebo později narazíte na stejnou překážku – jak notebook předat někomu, kdo nepracuje s kódem, nebo ho proměnit v plnohodnotnou aplikaci?

Možnosti, které se nabízejí, obvykle nejsou ideální. Buď přepíšete vše v Flasku nebo FastAPI, nebo použijete Streamlit. Někdo se rozhodne strávit týdny učením webových technologií. Jiní zůstanou u statických exportů, které nikdo nemůže ovládat.

Mercury přichází s jiným přístupem. Váš notebook zůstává zdrojem pravdy a framework z něj rovnou vytvoří webovou aplikaci, kterou můžete nasadit do provozu.

Co Mercury odlišuje od ostatních

Mercury není jen další nástroj pro převod notebooků. Cílí na vývojáře, kteří chtějí zůstat v Pythonu po celou dobu vývoje.

Žádný JavaScript navíc: Celou aplikaci napíšete v Pythonu. Mercury se stará o webovou vrstvu, takže nemusíte přepínat mezi Pythonem, HTML a JavaScriptem.

Interaktivita bez zbytečného kódu: Přidáváte ovládací prvky přes jednoduchou Python syntaxi – slidery, tlačítka, textové pole nebo nahrávání souborů.

Okamžitá zpětná vazba: Změny se projeví hned, jakmile je napíšete. Nedochází k dlouhým čekáním na rebuildy nebo restartování serverů.

Optimalizace pro data: Mercury rozumí datově vědeckým pracovním postupům. Grafy se vykreslují přehledně, datové rámce se zobrazují elegantně a podporuje většinu vizualizační libraries.

Kde se Mercury hodí v praxi

Rychlé prototypování pro kliente: Dashboarďy a explorační nástroje vytvoříte v několikách hodinách namísto dnů. Klienti tak mohve přímo interagovat s prototypy.

Interní nástroje a analytické dashboarďy: Analýzy bez nutnosti budovat celou webovou infrastrukturu. Vaše práce se tak stává hned úkolovatelné pro tým.

Výukové materiály: Interactive tutorials a assignments, které studenti mohou měnit a experimentovat s nimi.

Automatizované reporting: Statické zprávy se transformujou do interactive documents, kde uživatelé parametrů přesouvají a scénáren explore.

Technické zázemění

Mercury pracuje s strukturou notebooku. Markdown cells se stávají dokumentací, code cells se transformují jako logic a widgets se stávají web components, kde uživatelé interactují.

Mercury podporuje Matplotlib, Plotly, Altair a další. Tak že nejsou locked do jednoho ecosystemu.