让数据、模型和分析变得更棒

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我对交互式数据探索和数据应用程序充满热情。我想让科学家、工程师、分析师、数据科学家、领域专家以及你更容易地使用你熟悉和喜爱的工具开发出棒极了、交互式的数据工具和应用程序。

因此，我对Panel和HoloViz生态系统做出了许多贡献。这些贡献包括

• 以下FastGridTemplate

 

• 两个非常受欢迎的网站：awesome-streamlit.org 和awesome-panel.org

• 流行的 Python 包，如panel-highcharts和panel-chemistry

一切的开始

2019 年，我从项目经理职位过渡到Ørsted的首席数据科学家职位。我开始学习 Python，这一旅程的第一步是弄清楚如何使用 Python 将数据和模型投入生产。我开始使用 Django REST API 在后端创建应用程序，并在前端使用 Angular。

我很快意识到这不是一个很好的解决方案。主要问题是

• 上市时间延长（TTM）

• 学习、开发和维护两个技术栈的复杂性

• 用户、领域专家和数据科学家远离最终产品

  • 他们无法使用他们熟悉和喜爱的工具

  • 我们无法协作

为了解决这些问题，我开始研究纯 Python 数据应用程序框架。我查看了Bokeh、Dash、Streamlit和Voila。在此过程中，我创建了 awesome-streamlit.org，它帮助许多用户开始使用 Streamlit，并在 Github 上获得了 +1100 个星标。

但是这些框架都没有支持我们所有的用例。最后，我查看了Panel，发现它有潜力支持我们所有的需求。（查看这篇博客文章了解详细信息。）

让 Panel 更好地工作

2020 年初，Panel 与今天完全不同。它需要反馈和改进。因此，我对 Panel 做出的第一个贡献是Github 问题。带有上下文和最小可重复示例的准备充分的 Github 问题是开源项目的礼物。幸运的是，Panel 的主要开发人员 Philipp Rudiger 和其他维护人员有时间和精力进行改进。

我最早的请求之一（#831）是为了Panel 和 HoloViz 生态系统的讨论网站，以便我们可以开始建立社区和知识库。从那时起，我一直帮助 Discourse 上的用户创建很棒的工具和数据应用程序。例如，查看这个是否存在与轮播等效的小部件？主题。

在初步探索之后，下一步是创建awesome-panel.org，以展示可能的应用并推动 Panel 的发展。当然，awesome-panel.org 是一个使用 Panel 构建的大型多页面应用程序。

该网站现在包含大量的数据应用程序，并提供代码供您参考。查看应用程序库。

该网站还包含一个强大的灵感清单。查看 Awesome List。

在此过程中，我创建或贡献了许多 Panel 组件，例如以下右侧的趋势指标。

请注意，左侧当然是我制作的流式 Panel 应用程序。

让 Panel 看起来更好

阻碍 Panel 的其中一点是它的外观和感觉。Streamlit 拥有一个易于使用、吸引人的模板。Panel 也需要一个。因此，我强迫自己进入 HTML、CSS 和 Javascript 的世界，为FastListTemplate做出贡献。您可以在下面看到它的实际应用。

后来我贡献了FastGridTemplate。查看与之相关的深入视频。

结交朋友

独自完成这一切是不可能的。有时只有我有想法，而其他人是执行者，反之亦然。现在，社区中许多人都是我的朋友。

例如，我特别高兴–autoreload标志，它在 .py 文件中工作时可以加快您的开发过程，以及Jupyter Panel 预览，它在笔记本中工作时也能做到这一点。Philipp Rudiger 是执行者；我只提供想法。

如今，我是 Ørsted 市场交易 Jupyter Hub 的所有者，也是在 VS Code 和 PyCharm 中开发数据平台和应用程序的团队的一员。我非常高兴 Panel 可以支持跨技能水平和开发环境的用例。我们可以开始合作了！让 PyData 和 Jupyter 生态系统像 Excel 一样易于使用且快速是一个长期的过程。

我要感谢 Maxime Liquet 和 Simon Høxbro Hansen 对 HoloViz 生态系统，特别是 Panel 做出了许多不那么显眼但必要的改进。

我还想感谢 Sophia Yang，她通过社交媒体分享了她对 Panel 和 HoloViz 生态系统的热情。您一定要查看她的博客文章“在 Python 中创建交互式仪表板的最简单方法”，并在Medium和Twitter上关注她。

最后的行动号召

请在 Github 上为 Panel 和 awesome-panel.org 点赞⭐。

• Panel Github

• awesome-panel.org Github

如果您想了解更多关于我制作的东西，请关注我的Twitter和LinkedIn。如果您热衷于文档，请考虑帮助 Panel 制作出色的文档。这是需要采取的下一步。

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关于作者

Mark Skov Madsen，博士，CFA，是 Ørsted 的首席交易分析师。他的团队为 Ørsted 的交易员端到端开发数据、模型和分析。他们在基于 Azure DevOps、Kubernetes、JupyterHub 和 Python 的分析环境中工作。

自 2004 年以来，Marc 一直在金融和实体资产管理行业（金融和能源领域）工作，担任过量化研究主管、创新经理、BI 专家、数据科学开发人员等职位。

Marc 长期以来一直在架构和开发数据驱动的框架、平台、工具和应用程序。他在“它们成为主流之前”就创建了 BI 工具，并为管理资产、情报、风险和绩效创建了各种自定义工具和系统。

在空闲时间，Marc 致力于帮助使 Python 和开源软件功能强大且易于使用，以便更多人可以从 Excel、Matlab 等过渡到 Python。

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