超强Python数据分析工具！Jupyter Notebook，竟还有这个功能！

发布时间：2025-11-05 01:28:10 来源：云智核 作者：系统运维

Jupyter Notebook应该很多同学都或多或少有所了解，超强但是数据，很多同学 还停留在Python、分析数据分析、工具个功交互式开发。超强

其实，数据除了这些之外，分析Jupyter Notebook还可以完成很多你意想不到的工具个功事情。

例如，超强Python工具包开发、数据创建幻灯片、分析创建电子书、工具个功写博客、超强写报告、数据数据看板、分析REST API、网页应用等。

以网页应用为例，提起开发一个网页应用，很多同学第一印象都会想到需要前端、后端、服务部署等繁琐的步骤，需要具备html、JavaScript、Java或者Python、Django知识。

其实，通过Jupyter Notebook就可以开发一款可部署的网页应用。

下面，就以一个图像处理的源码下载网页应用为例给大家演示一下。

准备工作

在正式的开发之前，先把开发环境配置、Python工具包这些基本的准备工作做一下。

环境配置

创建一个虚拟环境，单独的用于这个网页应用，虚拟环境的好处就可以实现不同应用之间的环境隔离，避免不同项目/应用依赖不同版本的工具包导致冲突。

virtualenv sketchenv

这里的sketchenv是虚拟环境 的名称，你也可以起其他名称。

安装工具包

下面，就是按照开发网页应用需要的一些工具包：

mljar-mercury

opencv-python-headless

pillow

其中，mercury是一款能够将jupyter notebook转换成网页 应用的框架，其余的几款都是用于图像处理的工具包。

正式开始

下面，就正式开始开发工具。

首先，企商汇打开一个Jupyter Notebook的窗口：

然后，导入一些需要用到的Python工具包并对图像进行一下初始设置：

import os

import cv2

from PIL import Image

from matplotlib import pyplot as plt

import matplotlib as mpl

mpl.rcParams[figure.figsize] = (12,12)

在Jupyter Notebook打开一个新的单元格，输出以下代码，谨记，需要新打开一个，不能和其他单元格的代码放在一起：

image_path = "/home/jackpop/Downloads/house.jpg"

image_path是一个要处理图像的路径，output_dir是目录名，用于保存处理好的新图像。

在下一个单元中，将定义一个显示图像的函数：

def imshow(image, title=None, fname=None):

if len(image.shape) > 3:

image = tf.squeeze(image, axis=0)

plt.imshow(image)

plt.axis(off)

if title:

plt.title(title)

if fname:

然后，载入图像并显示：

img = cv2.imread(image_path)

RGB_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

你会看到下图：

现在开始对图像进行处理，生成艺术素描图像：

# 图像转化

grayed = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

inverted = cv2.bitwise_not(grayed)

blurred = cv2.GaussianBlur(inverted, (19, 19), sigmaX=0, sigmaY=0)

def blend(x, y):

return cv2.divide(x, 255 - y, scale=256)

final_result = blend(grayed, blurred)

# 保存图像

_ = cv2.imwrite(os.path.join(output_dir, "sketch_photo.jpg"), final_result)

# 显示图像

RGB_img = cv2.cvtColor(final_result, cv2.COLOR_BGR2RGB)

经过处理之后，你会看到如下图像：

到这里，核心的代码都已经完成了，已经有了Jupyter Notebook代码，那么，该怎么编程网页应用呢？

这就用到前面安装的工具包mercury，前面 已经介绍，它可以将Jupyter Notebook转化成网页应用。

首先，执行如下命令：

在浏览器中打开http://127.0.0.1:8000/链接，会看到一个卡片，云服务器提供商如下所示：

请点击卡片，你会看到它的警告信息，告诉你缺少YAML头。

这就涉及到mercury中的一个比较重要的东西，配置信息，它是一种yaml格式的配置信息 ，主要包含标题、配置参数等内容。

下面，就在Jupyter Notebook开头创建一个RAW格式的单元，输入相关的yaml配置信息：

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