(cache) Python spyre によるデータ分析結果のWebアプリ化

R を使っている方はご存知だと思うが、R には {Shiny} というパッケージがあり、データ分析の結果をインタラクティブな Web アプリとして共有することができる。{Shiny} って何？という方にはこちらの説明がわかりやすい。

<a href="http://qiita.com/hoxo_m/items/c8365117f3444fb51df4">RStudio Shiny チュートリアルレッスン1 ようこそ Shiny へ - Qiita</a>qiita.com

Python でも {Shiny} のようなお手軽可視化フレームワークがあるといいよね、とたびたび言われていたのだが、spyre というなんかそれっぽいパッケージがあったので触ってみたい。

<a href="https://github.com/adamhajari/spyre">adamhajari/spyre</a>github.com

インストール

pip で。

pip install dataspyre

使い方

現時点で ドキュメンテーションはない ので、README と examples フォルダを見る。サンプルとして株価を取得してプロットするWebアプリを作ってみたい。spyre で Webアプリを作る手順は以下の3つ。

spyre.server.App を継承したクラスを作る。
描画をコントロール/指示するクラス変数を指定する。
描画を行うメソッド getData, getPlot を書く。メソッド名は描画内容 (output_type) ごとに固定。

最初は examples のものを書き換えながら作るのが楽。各クラス変数/メソッドは相互に関連するため、プログラム全体を示した上で必要と思われる箇所にコメントを入れた。

補足株価の取得には以下のパッケージを使う。

Python pandas 日本語環境向けのちょっとしたパッケージ作った - StatsFragments

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from spyre import server

import pandas as pd
pd.options.display.mpl_style = 'default'

# あらかじめデータを取得しておく
# 終値のみを取得し、一つのDataFrameに結合
import japandas as jpd
toyota = jpd.DataReader(7203, 'yahoojp', start='2015-01-01')[[u'終値']]
toyota.columns = [u'トヨタ']
honda = jpd.DataReader(7267, 'yahoojp', start='2015-01-01')[[u'終値']]
honda.columns = [u'ホンダ']
df = toyota.join(honda)


class StockExample(server.App):
    title = u"株価のプロット"

    # 左側のペインに表示するUIを指定
    inputs = [{"input_type":'dropdown',
               "label": 'Frequency',
               # label は UI に表示されるラベル
               # value はそれが選択された時にプログラム中で利用される値
               "options" : [ {"label": "月次", "value":"M"},
                             {"label": "週次", "value":"W"},
                             {"label": "日次", "value":"B"}],
               # 変数のキー名
               # 変数は各描画メソッド (getData, getPlot) に 引数 params として渡される
               "variable_name": 'freq',
               "action_id": "update_data" }]

    # 画面を更新する設定
    controls = [{"control_type" : "hidden",
                 "label" : "update",
                 "control_id" : "update_data"}]

    # 描画するタブ数とその名前を指定
    tabs = [u"トヨタ", u"ホンダ", u"データ"]

    # tabs で指定したそれぞれのタブに描画する内容を指定
    outputs = [{"output_type" : "plot", # matplotlib のプロットを描画する
                "output_id" : "toyota", # 描画時の id
                "control_id" : "update_data",
                "tab" : u"トヨタ",       # 描画先のタブ名
                "on_page_load" : True },

               {"output_type" : "plot",
                "output_id" : "honda",
                "control_id" : "update_data",
                "tab" : u"ホンダ",
                "on_page_load" : True },

               {"output_type" : "table", # DataFrameを描画する
                "output_id" : "table_id",
                "control_id" : "update_data",
                "tab" : u"データ",
                "on_page_load" : True }]

    def getData(self, params):
        """
        output_type="table" のときに呼ばれる。DataFrameを返すこと。
        """
        # inputs で指定した variable_name をキーとして、対応する変数を読み込める
        # freq にはユーザの選択に応じて、value として指定された M, W, B いずれかが入る
        freq = params['freq']
        # freq でグループ化し平均をとる
        tmp = df.groupby(pd.TimeGrouper(freq)).mean()
        return tmp

    def getPlot(self, params):
        """
        output_type="plot" のときに呼ばれる。matplotlib.figureを返すこと。
        """
        tmp = self.getData(params)

        # 同じ output_type で複数のタブを描画したい場合は、 output_id で分岐
        if params['output_id'] == 'toyota':
            ax = tmp[[u'トヨタ']].plot(legend=False)
            return ax.get_figure()
        elif params['output_id'] == 'honda':
            ax = tmp[[u'ホンダ']].plot(legend=False)
            return ax.get_figure()
        else:
            raise ValueError


app = StockExample()
# port 9093 で Webサーバ + アプリを起動
app.launch(port=9093)