基于Panel构建的监控解决方案。
项目描述
Lumen
照亮您的数据
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为什么选择Lumen？
Lumen项目提供了一个用于可视分析的框架，使用户能够从简单的yaml规范构建数据驱动仪表板。Lumen的强大之处在于能够利用PyData生态系统中可用的强大数据获取、数据处理和数据可视化库。
- 数据获取：一个灵活的系统，用于声明数据源，与Intake有强大集成，允许Lumen从包括CSV或Parquet等多种文件格式以及SQL和其他许多来源查询数据。
- 数据处理：Lumen内部以DataFrame对象存储数据，允许用户使用Pandas提供的熟悉API进行数据过滤和转换，同时提供使用Dask扩展这些转换到集群的能力。
- 数据可视化：由于 Lumen 基于 Panel，所有最受欢迎的绘图库以及许多其他组件，如强大的数据网格和 BI 指标都得到了支持。
Lumen 的核心优势包括
- 灵活性：Lumen 的设计允许灵活地将数据采集、数据处理和数据可视化组合成一个简单的声明性管道。
- 可扩展性：Lumen 的每个部分都设计为可扩展，让您可以定义自定义的源、筛选、转换和视图组件。
- 可伸缩性：Lumen 考虑性能进行设计，并支持开箱即用的可伸缩 Dask 数据帧，让您可以扩展到比内存大的数据集，甚至扩展到集群。
- 安全性：Lumen 内置了广泛的 OAuth 提供者，使得在应用程序中添加身份验证变得轻而易举。
示例
伦敦自行车点 |
纽约出租车 |
帕默企鹅 |
美国地质调查局地震 |
西雅图天气 |
风力涡轮机 |
入门指南
Lumen 支持在 Linux、Windows 或 Mac 上运行 Python 3 及以上版本。安装 Lumen 的推荐方法是使用 Anaconda 或 Miniconda 提供的 conda 命令。
conda install -c pyviz lumen
或者使用 PyPI
pip install lumen
安装完成后，您可以通过运行以下命令启动 Lumen 服务器
lumen serve dashboard.yaml --show
这将打开一个浏览器，在浏览器窗口中提供您通过 yaml 文件声明的应用程序或仪表板。在开发过程中，使用 --autoreload 标志非常有帮助，该标志会在您编辑仪表板 yaml 规范时自动刷新并更新浏览器窗口中的应用程序。这样，您可以快速迭代仪表板。
试试看！点击下面的示例之一，复制 yaml 规范并启动您的第一个 Lumen 应用程序。
下载文件
下载您平台对应的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装包的信息。
源代码分布
lumen-0.6.3.tar.gz (410.4 kB 查看哈希值)
构建分布
lumen-0.6.3-py2.py3-none-any.whl (444.2 kB 查看哈希值)
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lumen-0.6.3.tar.gz的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 4bc77e95cd204bcf394c24243f270090272570644255fddb0b7ab2d3924604d6 |
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| MD5 | 24be7e85d7a16176e9c28b7779fba675 |
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| BLAKE2b-256 | 617db08b3bbd2ee4938ffc9b7f6b88a5f0bcdb6e1a5e00fa15965703231c992f |
关闭
lumen-0.6.3-py2.py3-none-any.whl的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 7ab19a080c7dbab34cc1fddf1884f4180c7759c9c75949e79a028f11c2ca4a8f |
|
| MD5 | e432ab942668f3e4cecd4c815e92eb4e |
|
| BLAKE2b-256 | 32e22839e9e784b1fe545c1810188df4d3463257654c5f8efba08c8b28f3d66a |
