摘要：而大多數數據科學研究的場景下，更快的速度也意味著更早地發現問題和完成檢驗假設的閉環。通常，數據科學被認為研究成果立即應用到生產環境都是比較緩慢的一個過程。

在數據科學研究中，快速驗證想法是非常關鍵的一環，而如何快速開發出數據產品則可以有效推動整個數據科學項目研究成果在生產環境中的應用速度。

而大多數數據科學研究的場景下，更快的速度也意味著更早地發現問題和完成檢驗假設的閉環。

本文將介紹如何通過Docker+Django技術打造數據產品的快速原型，并通過實戰案例進行演示。

最初起源于美國芝加哥Python用戶組的Django框架，使得Python的使用者不必寫大量的css、js就可以快速數據管理系統的開發，且Django集成了模板系統、ORM、數據遷移版本控制、模糊搜索、過濾器、用戶鑒權等特性，同時Django提供了松耦合的設計，并且內置了國際化支持和后臺管理界面等實用功能。Django 使得非傳統程序員的數據科學家不必依賴于前端、后端工程師就可以自己依照業務完成一些簡單的數據管理工作，快速驗證想法的可靠性。

給樣本打標簽是機器學習中非常常見的一項工作，通過Django打造數據產品的快速原型，可以極大方便我們給樣本打標簽的過程，為機器學習的冷啟動爭取到更多時間。

參考前文 容器定義應用：數據科學的容器革命，隨著容器化技術的興起，數據科學現在最大的一場運動已經不是由一個新的算法或者統計方法發起的了，而是來自Docker的容器化技術。通常，數據科學被認為研究成果立即應用到生產環境都是比較緩慢的一個過程。利用容器技術將加速數據科學在生產環境中的實際應用。

由于Docker的標準交付特性使得 Django 應用在運維、部署、交付時都是標準化的，這就使得研究成果可以快速標準化地分享，通過docker-compose我們還可以很容易地管理單機容器集群的編排。

此外，通常，數據科學團隊都是一個5人以內的小團隊，從研發序列到生產運維的一條龍輸出使得團隊成員在技能樹異構的情況下必須盡量掌握全棧能力，因為技能樹或者專業背景的異構將使得整體分析視野更加開闊，類似于多個弱分類器的模型融合對分類器整體會有提升作用。

數據科學的小團隊可以理解為一個小型的分布式系統，由一個 Team Leader 作為 Master，其余成員作為 Worker，為了保證容錯性，在Master或者Worker的其中一個節點掛掉時，其他節點必須具備替代其他節點成為Master的能力。

根據DockerCon2016的最新消息，我們已經可以在Mac、Windows、Linux同時部署原生的docker容器，而不需要再借助于虛擬機。

所以，本次案例將采用 Mac 作為實驗環境，并采用最新的 docker native。

下載軟件

打開安裝包后根據提示完成安裝即可。

考慮到國內的實際情況，這里采用了時速云提供帶有國內apt-get源的Ubuntu鏡像作為基礎鏡像，在此基礎上更新pip源后進行后續開發，這樣就保證了整個軟件更新時的速度不會受到限制。
安裝ubuntu OS

docker pull index.tenxcloud.com/tenxcloud/docker-ubuntu

生成容器

docker run -d -p 8000:8000 -v /home:/home --name django index.tenxcloud.com/tenxcloud/docker-ubuntu

進入容器

docker exec -it django bash

安裝pip

sudo apt-get install python-pip 
mkdir ~/.pip
echo "[global]

timeout = 60

index-url = http://pypi.douban.com/simple
" > ~/.pip.conf

安裝 django

pip install django

創建項目工作目錄

django-admin startproject FinanceR

初始化應用

django-admin startapp RiskManagement

修改數據模型

vi RiskManagement/models.py

# -*- coding: UTF-8 -*-

from django.db import models
import uuid

SIZES = (
("0","大盤股" ),
("1","中小盤股" ),
)

MARKETS = (
("0","滬深"),
("1","港股"),
("2","美股"),
("3","其他"),
)

LABELS = (
("0","未知"),
("1","看空"),
("2","看多"),
)

STATUS = (
("0","盈利"),
("1","虧損"),
("2","持平"),
("3","停牌"),
("4","關閉"),
)

class portfolio(models.Model):
    portfolio_id =  models.UUIDField(verbose_name="組合ID",primary_key=True, default=uuid.uuid4, editable=False)
    name = models.CharField(max_length = 255,verbose_name="組合名稱")
    introduction = models.CharField(max_length = 255,verbose_name="組合介紹")
    label = models.IntegerField(blank=False,verbose_name="組合標簽",choices=LABELS)
    status = models.IntegerField(blank=False,verbose_name="組合狀態",choices=STATUS)
    size = models.IntegerField(verbose_name="組合大小盤",choices=SIZES)
    market = models.IntegerField(verbose_name="組合所在市場",choices=MARKETS)
    create_time = models.DateTimeField(verbose_name="組合創建時間",auto_now_add= True)
    portfolio_return = models.DecimalField(verbose_name="組合收益", max_digits=19, decimal_places=10)

接著定義一下后臺顯示的形式

vi RiskManagement/admin.py

# -*- coding: UTF-8 -*-
from django.contrib import admin
from .models import portfolio

@admin.register(portfolio)
class portfolioAdmin(portfolio,admin.ModelAdmin):
    model = portfolio

    list_display = ["name","introduction","label","market","size","portfolio_return","create_time"]
    list_display_links = ["name"]
    search_fields = ["id","portfolio_id"]
    list_filter = ["label","size","market"]
    ordering = ["create_time"]

    # 全站默認去處 刪除選項
    admin.site.disable_action("delete_selected")
    
    fieldsets = [
        ("基礎信息",{"fields": ["portfolio_name","introduction",]}),
        ("其他信息", {"fields": ["market","size","status"], "classes": ["collapse"]}),
    ]

python manage.py makemigrations auth
python manage.py migrate auth
python manage.py makemigrations RiskManagement
python manage.py migrate RiskManagement

python manage.py createsuperuser

vi settings.py

在配置文件中相應的位置注冊剛才完成的應用

INSTALLED_APPS = (
    "django.contrib.admin",
    "django.contrib.auth",
    "django.contrib.contenttypes",
    "django.contrib.sessions",
    "django.contrib.messages",
    "django.contrib.staticfiles",
    "RiskManagement",
)

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

在瀏覽器中輸入 localhost:8000/admin 就可以進入到你想要的數據管理系統啦

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