わずか数行のコードで最初のウェブアプリを作成

データサイエンスプロジェクトの展開は、データサイエンティストと機械学習エンジニアの両方に必要な重要なスキルです。機械学習モデルを展開する従来の方法は、Django や Flask などの確立されたフレームワークを使用することです。ただし、この方法は非常に時間がかかり、困難な場合が多くあります。もっと簡単な方法はありますか？

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株価ウェブアプリの概要

ここでは、Python ライブラリ streamlit と yfinance を使用して、株価と株式取引量を表示するシンプルな Web アプリを構築します。このアプリは理論的には yfinance ライブラリを使用して Yahoo Finance から過去の市場データを取得し、そのデータをデータフレームに保存し、最後に streamlit の入力パラメータとして折れ線グラフを表示します。

必要なライブラリをインストールする

このチュートリアルでは、インストールする必要がある 2 つの Python ライブラリ、streamlit と yfinance を使用します。 Streamlit は、pip install コマンドを使用して簡単にインストールできます。

 pip インストール streamlit

同様に、次のコマンドを実行して yfinance のインストールを完了します。

 pip インストール yfinance

ウェブアプリコード

Web アプリを構築するためのコードの合計は 20 行未満で、コメントを除けば 14 行だけです。

 yfinance を yf としてインポートします
        streamlit を st としてインポートする
  
             st.write("""
        # シンプルな株価アプリ
        Googleの株価終値と出来高を表示しています。
        """) 
  
             # https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75
        #ティッカーシンボルを定義する
ティッカーシンボル= 'GOOGL'  
        #thisticker のデータを取得
ティッカーデータ= yf.Ticker (ティッカーシンボル)
        #このティッカーの過去の価格を取得する
tickerDf = tickerData .history(期間= '1d' 、開始= '2010-5-31' 、終了= '2020-5-31' )
        # 始値 高値 安値 終値 出来高 配当 株式分割
  
             st.line_chart(tickerDf.Close)
        st.line_chart(ティッカーDf.ボリューム)

コードを1行ずつ説明する

それでは、上記のコードを詳しく見てみましょう。

1 行目と 2 行目 - yf という名前の yfinance と st という名前の streamlit を入力します。
4 行目から 7 行目 - st.write() 関数を使用して、テキストコンテンツをマークダウン形式で出力します。
9 行目から 16 行目 — yfinance ライブラリを使用して、Yahoo Finance から過去の市場データを取得します。
行 11 - 株価シンボルを GOOGL として定義します。
行 13 - yf.Ticker() 関数を使用して tickerData 変数を作成します。この変数には、名前が示すように、株式コードデータが含まれます。 tickerDataは株式コードオブジェクトであることに注意してください。tickerDataをコマンドとして実行すると、次の出力が得られます: yfinance.Tickerオブジェクト。
行 15 — tickerDf データフレームを作成し、日付範囲 (2010 年 5 月 31 日から 2020 年 5 月 31 日まで) と期間 (1 日) を定義します。

18 行目から 19 行目 - st.line_chart() 関数を使用して線形チャートを描画します (終値データは、コードの 15 行目に定義されている tickerDf データフレームの終値データと出来高データから取得されます)。

ウェブアプリの実行

コードを myapp.py というファイルに保存した後、コマンドプロンプト (または Microsoft Windows の場合は PowerShell) を起動し、次のコマンドを実行します。

 streamlit で myapp.py を実行する

すると、次の情報が表示されます。

 > streamlit run myapp.py これで、ブラウザでStreamlitアプリを表示できます。ローカルURL: http://localhost:8501
ネットワーク URL: http://10.0.0.11:8501

すぐに Web ウィンドウがポップアップ表示されるので、以下に示すように、http://localhost:8501 にある作成された Web アプリに直接ジャンプします。

株価ウェブアプリのスクリーンショット

ビンゴ！ Python を使用して最初の Web アプリを正常に作成できました。

カスタムウェブアプリ

上記は基本的な内容ですが、カスタム Web アプリをもっと面白くしたい場合はどうすればよいでしょうか?

 yfinance を yf としてインポートします
        streamlit を st としてインポートする
  
             st.write("""
        # シンプルな株価アプリ
        Google の株価**終値**と***取引量***が表示されます。
        """) 
  
             #https://towardsdatascience.com/how-to-get-stock-data-using-python-c0de1df17e75
        #ティッカーシンボルを定義する
ティッカーシンボル= 'GOOGL'  
        #thisticker のデータを取得
ティッカーデータ= yf.Ticker (ティッカーシンボル)
        #このティッカーの過去の価格を取得する
tickerDf = tickerData .history(期間= '1d' 、開始= '2010-5-31' 、終了= '2020-5-31' )
        # 始値 高値 安値 終値 出来高 配当 株式分割
  
             st.write("""
        ## 終値
        """)
        st.line_chart(tickerDf.Close)
        st.write("""
        ＃＃ 音量
        """)
        st.line_chart(ティッカーDf.ボリューム)

少し時間を取って上記のコードを理解してみましょう。

6 行目 - ここでは、「closing price」の前後に 2 つのアスタリスクを使用して、「closing price」という単語を太字にする必要があることに注意してください (以下を参照)。**closingprice**。また、「volume」は斜体で太字になっており、前後に 3 つのアスタリスクが付きます (例: ***volume***)。
行 18 ～ 20 および 22 ～ 25 - 終値と出来高のチャートの上にマークダウン形式のタイトルを追加します。

更新されたウェブアプリのスクリーンショット

成功しました。これで、Web アプリは自動的に更新されます。最初の Web アプリを構築するのはとても簡単です。ぜひ試してみてください。

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