Teil IV. Die Bereitstellung der Daten
In diesem Teil des Buches werden wir sehen, wie wir unseren ausgewählten, kürzlich bereinigten und erforschten Nobelpreis-Datensatz in den Browser übertragen, wo JavaScript und D3 ihn in eine ansprechende, interaktive Visualisierung verwandeln (siehe Abbildung IV-1).
Das Tolle an einer Allzweckbibliothek wie Python ist, dass du mit ein paar wenigen Zeilen einen Webserver aufsetzen und deine Daten mit leistungsstarken Datenverarbeitungsbibliotheken auswerten kannst.
Das wichtigste Server-Tool in unserer Toolchain ist Flask, das mächtige, aber leichtgewichtige Web-Framework von Python. In Kapitel 12 werden wir sehen, wie du deine Daten statisch (als Systemdateien) und dynamisch, d.h. als eine in der Anfrage angegebene Datenbankauswahl, bereitstellen kannst. In Kapitel 13 werden wir sehen, wie zwei auf Flask basierende Bibliotheken die Erstellung einer RESTful-Web-API mit ein paar Zeilen Python ermöglichen.
Abbildung IV-1. Übermittlung der Daten
Tipp
Den Code für diesen Teil des Buches findest du im GitHub Repo des Buches.
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