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Jupyter Notebook應(yīng)該很多同學(xué)都或多或少有所了解，但是，很多同學(xué) 還停留在Python、數(shù)據(jù)分析、交互式開發(fā)。
成都創(chuàng)新互聯(lián)為客戶提供專業(yè)的成都網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作、程序、域名、空間一條龍服務(wù)，提供基于WEB的系統(tǒng)開發(fā). 服務(wù)項(xiàng)目涵蓋了網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、網(wǎng)站程序開發(fā)、WEB系統(tǒng)開發(fā)、微信二次開發(fā)、手機(jī)網(wǎng)站制作設(shè)計(jì)等網(wǎng)站方面業(yè)務(wù)。
其實(shí)，除了這些之外，Jupyter Notebook還可以完成很多你意想不到的事情。
例如，Python工具包開發(fā)、創(chuàng)建幻燈片、創(chuàng)建電子書、寫博客、寫報告、數(shù)據(jù)看板、REST API、網(wǎng)頁應(yīng)用等。
以網(wǎng)頁應(yīng)用為例，提起開發(fā)一個網(wǎng)頁應(yīng)用，很多同學(xué)第一印象都會想到需要前端、后端、服務(wù)部署等繁瑣的步驟，需要具備html、JavaScript、Java或者Python、Django知識。
其實(shí)，通過Jupyter Notebook就可以開發(fā)一款可部署的網(wǎng)頁應(yīng)用。
下面，就以一個圖像處理的網(wǎng)頁應(yīng)用為例給大家演示一下。
準(zhǔn)備工作
在正式的開發(fā)之前，先把開發(fā)環(huán)境配置、Python工具包這些基本的準(zhǔn)備工作做一下。
環(huán)境配置
創(chuàng)建一個虛擬環(huán)境，單獨(dú)的用于這個網(wǎng)頁應(yīng)用，虛擬環(huán)境的好處就可以實(shí)現(xiàn)不同應(yīng)用之間的環(huán)境隔離，避免不同項(xiàng)目/應(yīng)用依賴不同版本的工具包導(dǎo)致沖突。
virtualenv sketchenv
source sketchenv/bin/activate
這里的sketchenv是虛擬環(huán)境 的名稱，你也可以起其他名稱。
安裝工具包
下面，就是按照開發(fā)網(wǎng)頁應(yīng)用需要的一些工具包：
mljar-mercury
opencv-python-headless
pillow
matplotlib
其中，mercury是一款能夠?qū)upyter notebook轉(zhuǎn)換成網(wǎng)頁 應(yīng)用的框架，其余的幾款都是用于圖像處理的工具包。
正式開始
下面，就正式開始開發(fā)工具。
首先，打開一個Jupyter Notebook的窗口：
jupyter notebook
然后，導(dǎo)入一些需要用到的Python工具包并對圖像進(jìn)行一下初始設(shè)置：
import os
import cv2
from PIL import Image
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (12,12)
mpl.rcParams['axes.grid'] = False
在Jupyter Notebook打開一個新的單元格，輸出以下代碼，謹(jǐn)記，需要新打開一個，不能和其他單元格的代碼放在一起：
image_path = "/home/jackpop/Downloads/house.jpg"
output_dir = "output_images"
image_path是一個要處理圖像的路徑，output_dir是目錄名，用于保存處理好的新圖像。
在下一個單元中，將定義一個顯示圖像的函數(shù)：
def imshow(image, title=None, fname=None):
if len(image.shape) > 3:
image = tf.squeeze(image, axis=0)
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
if title:
plt.title(title)
if fname:
plt.savefig(fname)
然后，載入圖像并顯示：
img = cv2.imread(image_path)
RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
imshow(RGB_img)
你會看到下圖：
現(xiàn)在開始對圖像進(jìn)行處理，生成藝術(shù)素描圖像：
# 圖像轉(zhuǎn)化
grayed = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
inverted = cv2.bitwise_not(grayed)
blurred = cv2.GaussianBlur(inverted, (19, 19), sigmaX=0, sigmaY=0)
def blend(x, y):
return cv2.divide(x, 255 - y, scale=256)
final_result = blend(grayed, blurred)
# 保存圖像
_ = cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, "sketch_photo.jpg"), final_result)
# 顯示圖像
RGB_img = cv2.cvtColor(final_result, cv2.COLOR_BGR2RGB)
imshow(RGB_img)
經(jīng)過處理之后，你會看到如下圖像：
到這里，核心的代碼都已經(jīng)完成了，已經(jīng)有了Jupyter Notebook代碼，那么，該怎么編程網(wǎng)頁應(yīng)用呢？
這就用到前面安裝的工具包mercury，前面 已經(jīng)介紹，它可以將Jupyter Notebook轉(zhuǎn)化成網(wǎng)頁應(yīng)用。
首先，執(zhí)行如下命令：
mercury watch sketch_app.ipynb
在瀏覽器中打開http://127.0.0.1:8000/鏈接，會看到一個卡片，如下所示：
請點(diǎn)擊卡片，你會看到它的警告信息，告訴你缺少YAML頭。
這就涉及到mercury中的一個比較重要的東西，配置信息，它是一種yaml格式的配置信息 ，主要包含標(biāo)題、配置參數(shù)等內(nèi)容。
下面，就在Jupyter Notebook開頭創(chuàng)建一個RAW格式的單元，輸入相關(guān)的yaml配置信息：
---
title: Convert Photo to Sketch ?
description: Create sketch from uploaded a photo
show-code: False
params:
image_path:
input: file
label: Please upload a photo
output_dir:
output: dir
---
YAML配置包含如下信息：
- title：應(yīng)用程序的標(biāo)題
- description：描述應(yīng)用程序的文本
- show-code：是否顯示或隱藏Notebook代碼
- params：Jupyter Notebook代碼用到的參數(shù)以及相關(guān)組件，這里面用到2個組件：
- image_path：文件小組件，變量image_path將被替換成上傳文件的路徑
- output_dir：目錄小組件，對應(yīng)代碼中輸出目錄的變量
然后，再打開http://127.0.0.1:8000/，就可以看到，這個網(wǎng)頁應(yīng)用就可以用了，可以選擇圖片、上傳圖片并處理圖片。
如果你想持久化部署，可以通過docker等工具進(jìn)行打包部署到服務(wù)器或者云上，然后隨時就都可以用了。
這里只是一個圖像處理工具的例子，除此之外，我們還可以通過調(diào)用api實(shí)現(xiàn)翻譯工具、數(shù)據(jù)看板、pdf編輯等工具，都變得非常簡單。
網(wǎng)站題目：超強(qiáng)Python數(shù)據(jù)分析工具！JupyterNotebook，竟還有這個功能！
本文路徑：http://www.dlmjj.cn/article/dhsjojp.html
