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连接到数据库

相关空间：https://huggingface.co/spaces/gradio/chicago-bike-share-dashboard 标签：TABULAR, PLOTS

介绍

本指南介绍如何使用 Gradio 连接您的应用程序到数据库。我们将会 连接到在 AWS 上托管的 PostgreSQL 数据库，但 Gradio 对于您连接的数据库类型和托管位置没有任何限制。因此，只要您能编写 Python 代码来连接 您的数据，您就可以使用 Gradio 在 Web 界面中显示它 💪

概述

我们将分析来自芝加哥的自行车共享数据。数据托管在 kaggle 这里。 我们的目标是创建一个仪表盘，让我们的业务利益相关者能够回答以下问题：

1. 电动自行车是否比普通自行车更受欢迎？
2. 哪些出发自行车站点最受欢迎？

在本指南结束时，我们将拥有一个如下所示的功能齐全的应用程序：

步骤 1 - 创建数据库

我们将在 Amazon 的 RDS 服务上托管我们的数据。如果还没有 AWS 账号，请创建一个 并在免费层级上创建一个 PostgreSQL 数据库。

重要提示：如果您计划在 HuggingFace Spaces 上托管此演示，请确保数据库在 8080 端口上。Spaces 将阻止除端口 80、443 或 8080 之外的所有外部连接，如此处所示。 RDS 不允许您在 80 或 443 端口上创建 postgreSQL 实例。

创建完数据库后，从 Kaggle 下载数据集并将其上传到数据库中。 为了演示的目的，我们只会上传 2022 年 3 月的数据。

步骤 2.a - 编写 ETL 代码

我们将查询数据库，按自行车类型（电动、标准或有码）进行分组，并获取总骑行次数。 我们还将查询每个站点的出发骑行次数，并获取前 5 个。

然后，我们将使用 matplotlib 将查询结果可视化。

我们将使用 pandas 的read_sql 方法来连接数据库。这需要安装 psycopg2 库。

为了连接到数据库，我们将指定数据库的用户名、密码和主机作为环境变量。 这样可以通过避免将敏感信息以明文形式存储在应用程序文件中，使我们的应用程序更安全。

import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

DB_USER = os.getenv("DB_USER")
DB_PASSWORD = os.getenv("DB_PASSWORD")
DB_HOST = os.getenv("DB_HOST")
PORT = 8080
DB_NAME = "bikeshare"

connection_string = f"postgresql://{DB_USER}:{DB_PASSWORD}@{DB_HOST}?port={PORT}&dbname={DB_NAME}"

def get_count_ride_type():
    df = pd.read_sql(
    """
        SELECT COUNT(ride_id) as n, rideable_type
        FROM rides
        GROUP BY rideable_type
        ORDER BY n DESC
    """,
    con=connection_string
    )
    fig_m, ax = plt.subplots()
    ax.bar(x=df['rideable_type'], height=df['n'])
    ax.set_title("Number of rides by bycycle type")
    ax.set_ylabel("Number of Rides")
    ax.set_xlabel("Bicycle Type")
    return fig_m


def get_most_popular_stations():

    df = pd.read_sql(
        """
    SELECT COUNT(ride_id) as n, MAX(start_station_name) as station
    FROM RIDES
    WHERE start_station_name is NOT NULL
    GROUP BY start_station_id
    ORDER BY n DESC
    LIMIT 5
    """,
    con=connection_string
    )
    fig_m, ax = plt.subplots()
    ax.bar(x=df['station'], height=df['n'])
    ax.set_title("Most popular stations")
    ax.set_ylabel("Number of Rides")
    ax.set_xlabel("Station Name")
    ax.set_xticklabels(
        df['station'], rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor"
    )
    ax.tick_params(axis="x", labelsize=8)
    fig_m.tight_layout()
    return fig_m

如果您在本地运行我们的脚本，可以像下面这样将凭据作为环境变量传递：

DB_USER='username' DB_PASSWORD='password' DB_HOST='host' python app.py

步骤 2.c - 编写您的 gradio 应用程序

我们将使用两个单独的 gr.Plot 组件将我们的 matplotlib 图表并排显示在一起，使用 gr.Row()。 因为我们已经在 demo.load() 事件触发器中封装了获取数据的函数， 我们的演示将在每次网页加载时从数据库动态获取最新数据。🪄

import gradio as gr

with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Row():
        bike_type = gr.Plot()
        station = gr.Plot()

    demo.load(get_count_ride_type, inputs=None, outputs=bike_type)
    demo.load(get_most_popular_stations, inputs=None, outputs=station)

demo.launch()

步骤 3 - 部署

如果您运行上述代码，您的应用程序将在本地运行。 您甚至可以通过将 share=True 参数传递给 launch 来获得一个临时共享链接。

但是如果您想要一个永久的部署解决方案呢？ 让我们将我们的 Gradio 应用程序部署到免费的 HuggingFace Spaces 平台上。

如果您之前没有使用过 Spaces，请按照之前的指南这里进行操作。 您将需要将 DB_USER、DB_PASSWORD 和 DB_HOST 变量添加为 "Repo Secrets"。您可以在 " 设置 " 选项卡中进行此操作。

结论

恭喜你！您知道如何将您的 Gradio 应用程序连接到云端托管的数据库！☁️

我们的仪表板现在正在Spaces上运行。 完整代码在这里

正如您所见，Gradio 使您可以连接到您的数据并以您想要的方式显示！🔥