Lorsque vous analysez des données, il est courant de devoir présenter vos résultats à vos collègues ou à vos clients, notamment via des visualisations.
Cependant, si vous souhaitez présenter un algorithme ou rendre vos visualisations interactives, un diaporama ne sera pas suffisant… Alors, une option courante est de créer une application web (web App) intégrant le résultat de votre travail.
Traditionnellement, le développement d’application web est du ressort d’un développeur « front-end », c’est-à-dire un spécialiste de langages de programmation tels que HTML, CSS et surtout JavaScript. C’est très éloigné des compétences classiques d’un spécialiste data.
Et pourtant, différents outils existent pour justement faciliter la vie des équipes data et leur permettre de développer des applications simples sans ressources ou compétences externes. C’est ce que nous allons voir dans cet article.
Les outils à votre disposition pour développer une web App en tant que data scientist
JavaScript est le langage roi en développement web, mais peu de data scientist lle maîtrisent.
Nous allons donc nous intéresser aux outils s’appuyant sur les langages courants en data science ou ne nécessitant que peu de connaissance dans un langage de programmation particulier (outils « no-code » ou « low-code »).
Commençons avec Python, le langage le plus utilisé en data science. On citera deux librairies :
- Streamlit, très facile d’utilisation et s’intégrant très bien avec les librairies classiques de visualisation (telle que Matplotlib, Bokeh…) ;
- Dash, créée par l’équipe qui a développé la librairie de visualisation Plotly. Plus complexe à prendre en main que Streamlit, Dash offre cependant une meilleure maîtrise de la partie frontend.
Il existe aussi une très bonne librairie du côté de R, langage très populaire pour l’analyse de données, en particulier dans le milieu académique et dans les laboratoires : il s’agit de ShinyApp.
Enfin, parmi les outils no-code ou low-code, on peut citer notamment :
La plupart de ces outils « no-code » offrent la possibilité de concevoir et développer vos visualisations dans le cloud pour les rendre accessibles à d’autres personnes. Cependant, ces outils sont moins souples et sont cantonnés à la partie visualisation, tandis qu’un outil comme Dash offre de nombreuses autres possibilités : ajout de boutons, d’inputs, upload de fichiers…
Nous allons justement nous intéresser plus en détail à Dash dans la suite de cet article, pour vous donner les clés nécessaires pour déployer une application web avec cet outil.
Les bases de Dash pour développer votre première web App
Dash est construit autour de trois piliers essentiels : le « layout », les « callbacks » et les composants.
Le layout permet de définir la structure de votre application web
Le layout joue le même rôle que le code HTML d’une page web.
Pour ceux qui seraient peu familiers avec le langage HTML, le layout permet de définir l’agencement des différents composants les uns par rapport aux autres sur la page.
Pour cette raison, la librairie Dash contient des classes représentant chaque tag HTML (div, table, span…). Cela permet de définir précisément la structure HTML de votre appli web, comme le ferait les développeurs « frontend ».
N. B. : gardez en tête que Dash est un outil adapté pour créer des applications relativement simples et mono-page (« single page app » en anglais). Si vous avez besoin de développer une application complexe, tournez-vous vers un développeur frontend
Les « callbacks », le mécanisme rendant votre application Dash interactive
L’un des points forts de Dash est son aspect interactif. Pour vous en convaincre, vous pouvez jeter un coup d’œil aux exemples donnés sur leur site.
Cela est rendu possible par le mécanisme de « callbacks ». Un callback permet de déclencher une fonction lorsqu’un utilisateur fait une action précise.
Un callback est un décorateur Python composé :
- d’une fonction à exécuter (comme tout décorateur Python) ;
- d’un déclencheur (Input) – il s’agit d’un composant du layout dont le changement déclenchera la fonction – ;
- d’une ou plusieurs sorties (Output) qui sont des composants du layout qui recevront la ou les valeurs retournées par la fonction – donc il doit y avoir autant de sorties dans le callback que de valeurs retournées par la fonction – ;
- optionnellement d’autres composants du layout, dont les états (State) seront passés comme arguments à la fonction – donc la fonction doit prendre en entrée autant de paramètres qu’il y a d’états + 1 pour le déclencheur.
Chaque attribut d’un composant du layout peut être utilisé dans un callback. Le contenu, bien sûr, mais aussi le style CSS ou des attributs spécifiques au composant en question, tel le nombre de clics pour un bouton.
Les composants Dash pour enrichir votre application web
Dash permet d’ajouter de nombreux composants à vos web apps. Des tags HTML dont on a déjà parlé, mais aussi des graphes, des tableaux interactifs (Data Table), des menus déroulants en tous genres…, avec beaucoup d’options de customisation à chaque fois.
Cette diversité de composants toujours croissante rend Dash très flexible et permet de réaliser des applications web aux fonctionnalités riches et variées.
Après avoir compris le fonctionnement d’une application Dash, vous êtes armé pour développer votre première application web et plonger dans la documentation plutôt dense de cet outil.
On vous invite aussi à lire nos articles sur Docker pour vous familiariser avec la conteneurisation et être capable de déployer votre web application une fois qu’elle sera prête.
Dash & Saagie
Dash et Saagie forment une alliance puissante pour les professionnels de la data. Alors que Dash est un framework de développement d’applications de visualisation de données interactives en Python, Saagie offre une plateforme DataOps complète pour la gestion et l’orchestration des projets data.
L’intégration de Dash dans Saagie permet aux utilisateurs de tirer parti des fonctionnalités avancées de Dash tout en bénéficiant des capacités d’orchestration et de gestion de projet de Saagie. Les applications de visualisation de données interactives développées dans Dash peuvent être déployées directement dans l’infrastructure de Saagie, facilitant ainsi la collecte, le traitement et la visualisation cohérente des données.
