Le migliori librerie di frontend Python per data science

Sviluppare applicazioni web e desktop richiede una conoscenza di diversi linguaggi di programmazione. La definizione delle interfacce utente è un aspetto fondamentale per fornire una user experience (UX) buona e una visione delle informazioni in modo efficace e accattivante. Per chi si occupa di analizzare i dati o di raccoglierli, questo aspetto risulta, però, critico. Infatti, molti sviluppatori si specializzano in un linguaggio e sono restii ad espandere le loro conoscenze su altri linguaggi o tasks che non sono il loro core business. Per questo motivo, in questo articolo presentiamo 5 librerie in python che possono facilitare e velocizzare lo sviluppo di interfacce utente.

Firebase: come integrare un database real-time in Python

Firebase è un prodotto di Google Cloud che può. essere utilizzato per costruire applicazioni web in modo semplice e veloce. Tra le sue funzionalità vi è la possibilità di creare un database NoSQL realtime. Scopriamo come interagire con il database in un programma python.

Plotly Go: visualizzazione avanzata in Python

Visualizzare i dati è fondamentale per comprendere al meglio i dati e le analisi effettuate. Esistono diversi strumenti, gratuiti e a pagamento, che permettono di creare fantastiche dashboard. E’ possibile però scrivere poche riche in Python per ottenere degli ottimi risultati ed essere più flessibili in base al progetto di interesse. Scopriamo come creare grafici Scatter Bubble interattivi con Plotly Go su un progetto reale.

Clustering: un vero progetto per esplorare i dati

Il clustering è uno strumento molto potente per raggruppare i dati. Esistono molti algoritmi che possono essere applicati e pertanto la scelta risulta sempre difficile. Inoltre, tutti gli algoritmi di clustering richiedono dei parametri per funzionare. Mediante un caso di studio reale, applicato ai dati immobiliari, combineremo PCA, clustering gerarchico e K-means per fornire soluzioni di clustering ottimali.

OpenCV e Streamlit: creare un’app di photo editing

Manipolare le immagini è un task che è molto utile in diversi campi applicativi. OpenCV, una libreria Python, permette facilmente di modificare le immagini a seconda delle nostre esigenze. In questo tutorial scopriamo come costruire una semplice web app mediante Streamlit per applicare alcuni effetti alle nostre foto.

Streamlit: costruire una Web App in pochi minuti

Sviluppare web app richiede molte competenze non solo legate alla gestione e manipolazione dei dati, ma sopratutto alla loro visualizzazione. L’utilizzo di software di visualizzazione quali Kibana e Tableau può essere, in alcuni casi, la salvezza per ridurre i tempi di sviluppo. Con Streamlit, un framewrok Python, è possibile sviluppare molto velocemente una web app o una dashboard interattiva senza nessuna competenza di programmazione frontend. Questo tutorial illustrerà come è possibile farlo in pochi minuti.

GPT-2: generazione automatica di testi con Python

Generare del contenuto testuale è un lavoro impegnativo che richiede tempo e risorse. Con l’intelligenza artificiale, ad oggi, è possibile generare del contenuto semplicemente partendo da poche parole. Le tecnologie sviluppate da OpenAI, tra cui GPT-2, hanno aperto nuove frontiere di applicazione legate al Natural Language Generation. Scopriamo come generare automaticamente dei brevi testi mediante poche linee di codice Python.

Pillow: ottimizzare le immagini con Python

Ottimizzare le immagini è fondamentale per rendere più veloce i siti web e migliorare il SEO. Con l’avvento del formato WebP è possibile fornire immagini di qualità ma molto più “leggere”. In questo articolo scopriamo come trasformare immagini jpg e/o png nel formato webp mediante poche linee di codice scritte in Python e la libreria Pillow.

Node.js vs Python: confronto tra le due tecnologie per il backend

La scelta di un linguaggio di programmazione per lo sviluppo del backend di un’applicazione è un passo cruciale. Esistono diversi linguaggi che rispondono alle esigenze dei vari progetti. In questo articolo analizziamo Node.js e Python, i due linguaggi più utilizzati, per scoprire le loro caratteristiche e fornire una guida per una scelta consapevole.

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