Référence rapide pour Python interactif - Fiche de contrôle

Configuration de l’environnement interactif Python

Installation de Quarto Live

Installer l’extension Quarto Live:

quarto add r-wasm/quarto-live

Configurer l’en-tête YAML pour Python interactif:

---
format: live-html
---

Guide détaillé : Installation des moteurs Quarto Live et WebAssembly

Scripting Python interactif de base

Bloc de code interactif simple

Source Code

```{pyodide}
#| autorun : true
print("Hello, Python interactif!")
```

Source Code

Options de la cellule Python Référence rapide

Option Name	Description de l’option	Valeur par défaut
autorun	Exécuter automatiquement le code au chargement de la page.	false
edit	Permet d’éditer des blocs de code.	true
runbutton	Affiche le bouton Run Code.	true
completion	Activation des suggestions d’autocomplétion.	true
startover	Affiche le bouton Start Over.	true
persist	Conserve les modifications de l’utilisateur.	false
timelimit	Limite de temps pour l’exécution du code (secondes).	30
include	Afficher la sortie du bloc de code et la source.	true

Tutoriel détaillé : Blocs de code interactifs expliqués

Les bases du traçage en Python (Matplotlib, Plotly, Seaborn)

Exemple Matplotlib

Source Code

```{pyodide}
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title("Interactive Matplotlib Plot")
plt.show()
```

Source Code

Plotly Exemple

Source Code

```{pyodide}
import plotly.express as px
import pandas as pd

# Echantillon de données
df = pd.DataFrame({
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [10, 20, 15, 25, 30]
})

fig = px.line(df, x='x', y='y', title='Interactive Plotly Line Plot')
fig.show()
```

Source Code

Exemple Seaborn

Source Code

```{pyodide}
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Charger un jeu de données
df = sns.load_dataset("iris")

sns.scatterplot(data=df, x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species")
plt.title("Interactive Seaborn Plot")
plt.show()
```

Source Code

Utiliser Pyodide efficacement

Chargement des paquets

Inclure les paquets Python dans le document YAML:

---
format: live-html
pyodide:
  packages:
    - numpy
    - matplotlib
    - seaborn
---

Accéder aux données d’autres cellules

Définir les données dans une variable OJS et les importer:

```{pyodide}
#| define:
#|   - dataset

import seaborn as sns
dataset = sns.load_dataset("iris").to_dict()
```

```{pyodide}
#| input:
#|   - dataset

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dataset)
df.head()
```

Options avancées des cellules Python

• Persistance:

  #| persist: true

  (Sauvegarde localement les modifications apportées par l’utilisateur)

• Exécution immédiate:

  #| runbutton: false

  (Exécuter le code immédiatement après l’avoir tapé)

Tutoriel détaillé : Gérer les environnements d’exécution

Plus d’informations

• Python interactif pour débutants : votre premier script
• Cours interactif sur Python : leçons pas à pas
• Intégrer Shinylive avec Python

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Note

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