{"id":341104,"date":"2022-11-10T21:00:20","date_gmt":"2022-11-10T21:00:20","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=341104"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=341104","title":{"rendered":"Voila: \u0438\u0437 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430 \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n

\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438: https:\/\/github.com\/voila-dashboards\/voila<\/u>
<\/a>\u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f: https:\/\/voila.readthedocs.io\/en\/stable\/<\/u>
<\/a>\u0413\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044f: https:\/\/voila-gallery.org\/<\/u><\/a><\/p>\n

Voil\u00e0 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c Jupyter Notebook\u2019\u0438 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u044b. \u0412 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u043c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441.<\/p>\n

\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442 Voil\u00e0 \u2013 Streamlit. \u041d\u043e \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b. \u0412 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0440\u0438\u043c\u043b\u0438\u0442\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u201c\u0432\u0443\u0430\u043b\u044f\u201d (\u0442\u0430\u043a \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Voil\u00e0) \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430 \u0438 \u201c\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u201d \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043d\u0438\u0445. \u0418 \u0445\u043e\u0442\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c Streamlit \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0435\u0435, \u0441\u0438\u043b\u0430 Voil\u00e0 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u201c\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u201d (\u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 Voil\u00e0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043a \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0443).<\/p>\n

\n

\u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 HTML-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446, \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u0432 Voil\u00e0 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u044f\u0434\u0440\u043e Jupyter, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n<\/blockquote>\n

\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a<\/h2>\n

\u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n

pip install voila<\/code><\/pre>\n
\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c Voil\u00e0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n
\u041a\u0430\u043a \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n
\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n
voila <path-to-notebook> <options><\/code><\/pre>\n
\u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0441 \u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u043c.<\/p>\n
\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 voila<\/code>, \u0442\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u043e\u0443\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 (\u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438) \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435. \u0429\u0435\u043b\u043a\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0443 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e.<\/p>\n
\u041a \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c Jupyter-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430<\/strong><\/p>\n
\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\/\u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448 \u044e\u043f\u0438\u0442\u0435\u0440 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440. \u0414\u043e\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u043a \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 URL «\u0441\u0443\u0444\u0444\u0438\u043a\u0441» \/voila<\/em>:<\/p>\n
<url-of-my-server>\/voila<\/code><\/pre>\n
\u0412\u0430\u043c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 — \u0449\u0435\u043b\u043a\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n
\u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c Voil\u00e0 \u2013\u00a0\u043f\u043e \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0435 \u0438\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430.<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0417.\u042b. \u0414\u043b\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a Voil\u00e0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438:<\/p>\n
voila <filename>.ipynb --debug<\/code><\/pre>\n
\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 Voil\u00e0. \u0422\u0443\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0438 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430\u2026<\/p>\n
\u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430<\/h3>\n
\u0422\u0443\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u0412\u0441\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n
\n
\u0412\u0435\u0437\u0434\u0435 \u0433\u0434\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0442\u0438\u043f \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0442\u0438\u043f Markdown<\/p>\n<\/blockquote>\n
> \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_1 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_2 (Markdown) \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442..  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_3 (Markdown) ## \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_4 df = load_iris(as_frame=True)['frame'] df  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_5 (Markdown) ## \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_6 plt.figure(figsize=(11,6)); sns.scatterplot( \u00a0\u00a0\u00a0 data=df, \u00a0\u00a0\u00a0 x='petal width (cm)', \u00a0\u00a0\u00a0 y='petal length (cm)', \u00a0\u00a0\u00a0 hue='target', \u00a0\u00a0\u00a0 palette='jet_r' );<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b<\/h3>\n
\u0420\u044f\u0434 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 Python \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a (\u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e) \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0435 Voil\u00e0. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 Plotly, Bokeh, Folium, KeplerGL \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0417\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0438\u0445 \u043d\u0438\u0445…<\/p>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 Plotly:<\/p>\n
import plotly.graph_objects as go import pandas as pd  df = pd.read_csv('biocon.csv')  fig1 = go.Figure(data=[go.Candlestick( \u00a0\u00a0\u00a0 x=df['Date'], \u00a0\u00a0\u00a0 open=df['Open'], \u00a0\u00a0\u00a0 high=df['High'], \u00a0\u00a0\u00a0 low=df['Low'], \u00a0\u00a0\u00a0 close=df['Close'])])  fig1.show()<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 Folium:<\/p>\n
import folium from branca.element import Figure  fig = Figure(width=800, height=500) m = folium.Map(location=[55.5236, 52.6750],width=800,height=500) fig.add_child(m)<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b<\/h3>\n
\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b, \u0442\u043e \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 ipywidgets, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u044e\u043f\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430. \u0412 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 ipywidgets \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b: https:\/\/ipywidgets.readthedocs.io\/en\/7.x\/examples\/Widget%20List.html<\/u><\/a><\/p>\n
\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 EDA \u2013 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0441\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n
> \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_1 from ipywidgets import interact, FloatSlider from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings('ignore')  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_2 df = load_iris(as_frame=True)['frame'] X = df.drop(columns='target') y = df['target']  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_3 def get_graf(select_x, select_y):     df0 = go.Scatter(         x=df.query('target == 0')[select_x],         y=df.query('target == 0')[select_y],         mode='markers',         name='0')      df1= go.Scatter(         x=df.query('target == 1')[select_x],         y=df.query('target == 1')[select_y],         mode='markers',         name='1')      df3 = go.Scatter(         x=df.query('target == 2')[select_x],         y=df.query('target == 2')[select_y],         mode='markers',         name='2')      g = go.FigureWidget(         data=[df0, df1, df3],         layout=go.Layout(             title={                 'text': 'Iris Measurements',                 'y':0.85,                 'x':0.5,                 'xanchor': 'center',                 'yanchor': 'top'},             xaxis_title=select_x,             yaxis_title=select_y,             legend_title = 'Iris Species'         ))     g.show()  select_x = Dropdown(   options=list(X.columns), layout=Layout(width = '160px')) select_y = Dropdown(   options=list(X.columns[::-1]), layout=Layout(width = '160px'))  ui = HBox([select_x, select_y]) out = interactive_output(   get_graf, {'select_x': select_x, 'select_y': select_y}) display(ui, out)<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u043c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n
> \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_2 model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y);  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_3 def get_pred(sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width):     sample = [sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width]     pred_class = model.predict(np.array([sample]))[0]          out = Output(layout={'border': '1px solid white'})     with out:         display(HTML(value=f'<b>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 - {pred_class}<\/b>'))     return out\u00a0\u00a0  interact( \u00a0\u00a0\u00a0 get_pred, \u00a0\u00a0\u00a0 sepal_length = FloatSlider( \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 min = 4.0, max = 8.0, step = 0.1, description = 'Sepal length'), \u00a0\u00a0\u00a0 sepal_width = FloatSlider( \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 min = 1.8, max = 4.6, step = 0.1, description = 'Sepal width'), \u00a0\u00a0\u00a0 petal_length = FloatSlider( \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 min = 0.8, max = 7, step = 0.1, description = 'Petal length'), \u00a0\u00a0\u00a0 petal_width = FloatSlider( \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 min = 0.0, max = 2.8, step = 0.1, description = 'Petal width') );<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f Voil\u00e0 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u041d\u043e Voil\u00e0 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n
\u0422\u0435\u043c\u044b<\/strong> \u2013 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043e\u0442\u0441\u0442\u0443\u043f\u044b \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
voila <filename>.ipynb --theme=dark<\/code><\/pre>\n
\u0428\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b<\/strong> \u2013 \u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 nbconvert \u0438 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 Jinja, \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0430\u0434\u044b, \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u043c \u043d\u0430\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
voila <filename>.ipynb --template=gridstack<\/code><\/pre>\n
\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e \u0441\u043e\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043c \u0438 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 (\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438) \u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438: https:\/\/voila.readthedocs.io\/en\/stable\/customize.html<\/u><\/a><\/p>\n
\n
\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b \u0433\u043e\u0440\u044f\u0447\u0438\u0445 \u044f\u0434\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/blockquote>\n
\u041f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h2>\n
\u0412 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 Voil\u00e0 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0440\u0435\u0445 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432: Binder, Heroku \u0438r GCP App Engine. \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Voil\u00e0 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0442\u044b ngrok.<\/p>\n
\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432: https:\/\/voila.readthedocs.io\/en\/stable\/deploy.html#cloud-service-providers<\/u><\/a><\/p>\n
\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435\u2026<\/h2>\n
\u041c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432 Voil\u00e0 \u0438 Jupyter: https:\/\/voila-gallery.org<\/u><\/a>. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u0445 ipywidgets, ipyleaflet, ipyvolume, bqplot and ipympl \u0438 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n
\u041d\u0430 \u0433\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438\u0437 requirements): https:\/\/github.com\/voila-dashboards\/voila\/tree\/main\/notebooks<\/u><\/a><\/p>\n
—————-<\/p>\n
\u041c\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/a><\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n<\/div>\n
  
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/post\/698662\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438: https:\/\/github.com\/voila-dashboards\/voila<\/u>
<\/a>\u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f: https:\/\/voila.readthedocs.io\/en\/stable\/<\/u>
<\/a>\u0413\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u044f: https:\/\/voila-gallery.org\/<\/u><\/a><\/p>\n
Voil\u00e0 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c Jupyter Notebook\u2019\u0438 \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u044b. \u0412 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u044d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u043d\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u043c \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441.<\/p>\n
\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442 Voil\u00e0 \u2013 Streamlit. \u041d\u043e \u0443 \u043d\u0438\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b. \u0412 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0441\u0442\u0440\u0438\u043c\u043b\u0438\u0442\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u201c\u0432\u0443\u0430\u043b\u044f\u201d (\u0442\u0430\u043a \u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f Voil\u00e0) \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430 \u0438 \u201c\u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u201d \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u043d\u0438\u0445. \u0418 \u0445\u043e\u0442\u044f \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c Streamlit \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0432\u0435\u0435, \u0441\u0438\u043b\u0430 Voil\u00e0 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0435 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u201c\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u201d (\u0445\u043e\u0442\u044f \u0438 Voil\u00e0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043a \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c\u0443 \u0432\u0438\u0434\u0443).<\/p>\n
\n
\u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 HTML-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446, \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432, \u0432 Voil\u00e0 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u044f\u0434\u0440\u043e Jupyter, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n<\/blockquote>\n
\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a<\/h2>\n
\u0414\u043b\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n
pip install voila<\/code><\/pre>\n
\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c Voil\u00e0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n
\u041a\u0430\u043a \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong><\/p>\n
\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n
voila <path-to-notebook> <options><\/code><\/pre>\n
\u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0441 \u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u043c.<\/p>\n
\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 voila<\/code>, \u0442\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u043e\u0443\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0439 (\u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438) \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435. \u0429\u0435\u043b\u043a\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443-\u043b\u0438\u0431\u043e \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0443 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e.<\/p>\n
\u041a \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c Jupyter-\u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430<\/strong><\/p>\n
\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u0435\/\u043e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0430\u0448 \u044e\u043f\u0438\u0442\u0435\u0440 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440. \u0414\u043e\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u043a \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 URL «\u0441\u0443\u0444\u0444\u0438\u043a\u0441» \/voila<\/em>:<\/p>\n
<url-of-my-server>\/voila<\/code><\/pre>\n
\u0412\u0430\u043c \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u043e\u0432 — \u0449\u0435\u043b\u043a\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0430<\/strong><\/p>\n
\u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c Voil\u00e0 \u2013\u00a0\u043f\u043e \u043a\u043d\u043e\u043f\u043a\u0435 \u0438\u0437 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430.<\/p>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0417.\u042b. \u0414\u043b\u044f \u0434\u0438\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a Voil\u00e0 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438:<\/p>\n
voila <filename>.ipynb --debug<\/code><\/pre>\n
\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n
\u0410 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 Voil\u00e0. \u0422\u0443\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0438 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u0431\u043b\u043e\u043a\u0430\u2026<\/p>\n
\u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430<\/h3>\n
\u0422\u0443\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u0412\u0441\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c, \u043d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n
\n
\u0412\u0435\u0437\u0434\u0435 \u0433\u0434\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0438 \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0442\u0438\u043f \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0442\u0438\u043f Markdown<\/p>\n<\/blockquote>\n
> \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_1 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_2 (Markdown) \u041a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442..  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_3 (Markdown) ## \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_4 df = load_iris(as_frame=True)['frame'] df  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_5 (Markdown) ## \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_6 plt.figure(figsize=(11,6)); sns.scatterplot( \u00a0\u00a0\u00a0 data=df, \u00a0\u00a0\u00a0 x='petal width (cm)', \u00a0\u00a0\u00a0 y='petal length (cm)', \u00a0\u00a0\u00a0 hue='target', \u00a0\u00a0\u00a0 palette='jet_r' );<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b<\/h3>\n
\u0420\u044f\u0434 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 Python \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a (\u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e) \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0435 Voil\u00e0. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 Plotly, Bokeh, Folium, KeplerGL \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435. \u0417\u0430\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u043c \u043f\u0430\u0440\u043e\u0447\u043a\u0443 \u0438\u0445 \u043d\u0438\u0445…<\/p>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 Plotly:<\/p>\n
import plotly.graph_objects as go import pandas as pd  df = pd.read_csv('biocon.csv')  fig1 = go.Figure(data=[go.Candlestick( \u00a0\u00a0\u00a0 x=df['Date'], \u00a0\u00a0\u00a0 open=df['Open'], \u00a0\u00a0\u00a0 high=df['High'], \u00a0\u00a0\u00a0 low=df['Low'], \u00a0\u00a0\u00a0 close=df['Close'])])  fig1.show()<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 Folium:<\/p>\n
import folium from branca.element import Figure  fig = Figure(width=800, height=500) m = folium.Map(location=[55.5236, 52.6750],width=800,height=500) fig.add_child(m)<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u0412\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b<\/h3>\n
\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b, \u0442\u043e \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 ipywidgets, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0432\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u044d\u043a\u043e\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u044e\u043f\u0438\u0442\u0435\u0440\u0430. \u0412 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 ipywidgets \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u044b \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u044b: https:\/\/ipywidgets.readthedocs.io\/en\/7.x\/examples\/Widget%20List.html<\/u><\/a><\/p>\n
\u0421\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 EDA \u2013 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u044f \u0434\u043b\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0441\u043f\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432:<\/p>\n
> \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_1 from ipywidgets import interact, FloatSlider from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import numpy as np import warnings warnings.filterwarnings('ignore')  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_2 df = load_iris(as_frame=True)['frame'] X = df.drop(columns='target') y = df['target']  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_3 def get_graf(select_x, select_y):     df0 = go.Scatter(         x=df.query('target == 0')[select_x],         y=df.query('target == 0')[select_y],         mode='markers',         name='0')      df1= go.Scatter(         x=df.query('target == 1')[select_x],         y=df.query('target == 1')[select_y],         mode='markers',         name='1')      df3 = go.Scatter(         x=df.query('target == 2')[select_x],         y=df.query('target == 2')[select_y],         mode='markers',         name='2')      g = go.FigureWidget(         data=[df0, df1, df3],         layout=go.Layout(             title={                 'text': 'Iris Measurements',                 'y':0.85,                 'x':0.5,                 'xanchor': 'center',                 'yanchor': 'top'},             xaxis_title=select_x,             yaxis_title=select_y,             legend_title = 'Iris Species'         ))     g.show()  select_x = Dropdown(   options=list(X.columns), layout=Layout(width = '160px')) select_y = Dropdown(   options=list(X.columns[::-1]), layout=Layout(width = '160px'))  ui = HBox([select_x, select_y]) out = interactive_output(   get_graf, {'select_x': select_x, 'select_y': select_y}) display(ui, out)<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u043c, \u043c\u044b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n
> \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_2 model = RandomForestClassifier() model.fit(X, y);  > \u042f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430_3 def get_pred(sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width):     sample = [sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width]     pred_class = model.predict(np.array([sample]))[0]          out = Output(layout={'border': '1px solid white'})     with out:         display(HTML(value=f'<b>\u041a\u043b\u0430\u0441\u0441 - {pred_class}<\/b>'))     return out\u00a0\u00a0  interact( \u00a0\u00a0\u00a0 get_pred, \u00a0\u00a0\u00a0 sepal_length = FloatSlider( \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 min = 4.0, max = 8.0, step = 0.1, description = 'Sepal length'), \u00a0\u00a0\u00a0 sepal_width = FloatSlider( \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 min = 1.8, max = 4.6, step = 0.1, description = 'Sepal width'), \u00a0\u00a0\u00a0 petal_length = FloatSlider( \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 min = 0.8, max = 7, step = 0.1, description = 'Petal length'), \u00a0\u00a0\u00a0 petal_width = FloatSlider( \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 min = 0.0, max = 2.8, step = 0.1, description = 'Petal width') );<\/code><\/pre>\n
<\/figcaption><\/figure>\n
\u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n
\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f Voil\u00e0 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u041d\u043e Voil\u00e0 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n
\u0422\u0435\u043c\u044b<\/strong> \u2013 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0432\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043e\u0442\u0441\u0442\u0443\u043f\u044b \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
voila <filename>.ipynb --theme=dark<\/code><\/pre>\n
\u0428\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b<\/strong> \u2013 \u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 nbconvert \u0438 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 Jinja, \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0430\u0434\u044b, \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u044f\u0447\u0435\u0435\u043a \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u043c \u043d\u0430\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u0430\u043c\u0438. \u0423\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d \u043f\u0440\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
voila <filename>.ipynb --template=gridstack<\/code><\/pre>\n
\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e \u0441\u043e\u0434\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0442\u0435\u043c \u0438 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u043e\u0432 (\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438) \u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438: https:\/\/voila.readthedocs.io\/en\/stable\/customize.html<\/u><\/a><\/p>\n
\n
\u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b \u0433\u043e\u0440\u044f\u0447\u0438\u0445 \u044f\u0434\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/blockquote>\n
\u041f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439<\/h2>\n
\u0412 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 Voil\u00e0 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0442\u0440\u0435\u0445 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u043e\u0432: Binder, Heroku \u0438r GCP App Engine. \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Voil\u00e0 \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0442\u044b ngrok.<\/p>\n
\u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432: https:\/\/voila.readthedocs.io\/en\/stable\/deploy.html#cloud-service-providers<\/u><\/a><\/p>\n
\u0427\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435\u2026<\/h2>\n
\u041c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0433\u0430\u043b\u0435\u0440\u0435\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0432\u0438\u0434\u0436\u0435\u0442\u043e\u0432 Voil\u00e0 \u0438 Jupyter: https:\/\/voila-gallery.org<\/u><\/a>. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u0445 ipywidgets, ipyleaflet, ipyvolume, bqplot and ipympl \u0438 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0431-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0431\u043b\u043e\u043a\u043d\u043e\u0442\u0430\u0445.<\/p>\n
\u041d\u0430 \u0433\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438\u0437 requirements): https:\/\/github.com\/voila-dashboards\/voila\/tree\/main\/notebooks<\/u><\/a><\/p>\n
—————-<\/p>\n
\u041c\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0433\u0440\u0430\u043c-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/a><\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
<\/div>\n<\/div>\n
  
 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/post\/698662\/<\/a>
<\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-341104","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/341104","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=341104"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/341104\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=341104"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=341104"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=341104"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}