Data Science and Machine Learning - #16 Aplicação Real I

01/08/2021

No tutorial de hoje vamos utilizar a lib Pandas na prática através de uma aplicação real utilizando framework Django.

Usando Pandas do Python

Vamos acessar a nossa venv e instalar o Pandas e o Numpy:

cd c:/Python/venv/scripts
activate
cd ..
cd ..
pip install numpy
pip install pandas
python manage.py runserver

app/templates/main.html

No arquivo principal do template vamos linkar o bootstrap e vamos criar um banner de exemplo:

{% load static %}
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Netflix</title>
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@4.6.0/dist/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-B0vP5xmATw1+K9KRQjQERJvTumQW0nPEzvF6L/Z6nronJ3oUOFUFpCjEUQouq2+l" crossorigin="anonymous">
</head>
<body>

    <div class="col-12">
        <img style="width:100%;" src="{% static 'img/banner.png'  %}" alt="Banner Netflix">
    </div>

    {% block content %}
    {% endblock %}

</body>
</html>

Vamos criar a pasta static e dentro dela as pastas data e img.

app/templates/index.html

A index vai receber os dados visuais da nossa aplicação:

{% extends 'main.html' %}
{% block content %}

    {% autoescape off %}
        {{dados}}
    {% endautoescape %}

{% endblock %}

app/views.py

No arquivo views implementamos a lógica da aplicação, inclusive usando o Pandas e o Numpy.

from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import numpy as np
import pandas as pd

# Create your views here.
def home(request):
    df = pd.read_csv('app/static/data/netflix_titles.csv')
    data = {}
    data['dados']=df.head().to_html()
    return render(request,'index.html',data)

Por hoje é só! Sucesso nos códigos e na vida!

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