Vizro — это инструмент Python с открытым исходным кодом от McKinsey, который упрощает создание красивых, готовых к использованию приложений для визуализации данных. С помощью всего нескольких строк конфигурации (через JSON, YAML или словари Python) можно создать многостраничные информационные панели, для которых обычно требуются тысячи строк кода.
Vizro, созданный на основе Plotly, Dash и Pydantic, сочетает в себе гибкость открытого исходного кода с встроенными передовыми практиками проектирования и масштабируемости. Его легко освоить, он настраивается для опытных пользователей и достаточно мощен, чтобы плавно перейти от прототипа к производству.
Установка зависимостей
Для запуска сервера Vizro нам понадобится менеджер пакетов uv. Установите его с помощью следующих команд:
Для Mac/Linux:
“`
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
“`
Для Windows:
“`
powershell -ExecutionPolicy Bypass -c “irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex”
“`
После загрузки uv выполните следующую команду, чтобы узнать местоположение uvx:
Для Mac/Linux:
“`
which uvx
“`
Для Windows:
“`
where uvx
“`
Сохраните местоположение uvx, оно понадобится вам для файла конфигурации Claude.
Claude Desktop
Вы можете скачать Claude Desktop с [https://claude.ai/download](https://claude.ai/download). Затем откройте файл `claudedesktopconfig.json`, расположенный в каталоге установки Claude, с помощью любого текстового редактора. Если файла нет, вы можете создать его вручную.
Mac/Linux:
“`
{
“mcpServers”: {
“vizro-mcp”: {
“command”: “/placeholder-path/uvx”,
“args”: [
“vizro-mcp”
]
}
}
}
“`
Windows:
“`
{
“mcpServers”: {
“vizro-mcp”: {
“command”: “placeholder-path//uvx”,
“args”: [
“vizro-mcp”
]
}
}
}
“`
Замените `placeholder-path` на путь к uvx.
Запуск сервера
После настройки файла сервер Vizro MCP должен быть виден в списке серверов.
Vizro поставляется с несколькими примерами наборов данных. Вы можете попробовать следующую подсказку, чтобы начать работу:
«create a vizro dashboard using tips dataset»
Claude будет использовать vizro-mcp для генерации информационной панели и откроет её в вашем браузере через PyCafe, демонстрируя интерактивные диаграммы, такие как зависимость чаевых от общей суммы счёта, средние чаевые по дням, распределение чаевых по полу и чаевые в зависимости от размера группы, а также фильтры по дням, полу и статусу курильщика для удобного анализа с перекрёстными фильтрами.
Эта статья впервые опубликована на MarkTechPost.
1. Какие преимущества предлагает инструмент Vizro для создания информационных панелей?
Vizro упрощает создание информационных панелей, позволяя создавать их с помощью нескольких строк конфигурации через JSON, YAML или словари Python. Это сокращает время разработки и упрощает процесс создания красивых и готовых к использованию приложений для визуализации данных.
2. Какие технологии лежат в основе Vizro?
Vizro создан на основе Plotly, Dash и Pydantic.
3. Какие шаги необходимо выполнить для установки зависимостей для запуска сервера Vizro?
Для запуска сервера Vizro необходимо установить менеджер пакетов uv с помощью соответствующих команд для Mac/Linux или Windows. Затем нужно выполнить команду для определения местоположения uvx и сохранить его для использования в файле конфигурации Claude.
4. Какие возможности предоставляет Vizro для визуализации данных?
Vizro позволяет создавать многостраничные информационные панели с интерактивными диаграммами, такими как зависимость чаевых от общей суммы счёта, средние чаевые по дням, распределение чаевых по полу и чаевые в зависимости от размера группы. Также предусмотрены фильтры по дням, полу и статусу курильщика для удобного анализа с перекрёстными фильтрами.
5. Какие примеры наборов данных доступны в Vizro для тестирования и демонстрации его возможностей?
В Vizro доступно несколько примеров наборов данных, которые можно использовать для тестирования и демонстрации его возможностей. Например, можно попробовать создать информационную панель с использованием набора данных tips.