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数据科学家，您可能不知道API和Docker
我们必须阅读大量有关开发分析模型和从数据块中找到信息/见解的文献。通常，此活动可以在您的系统上独立运行，而无需强迫与其他计算机进行交互。但是，随着企业面临日益激烈的竞争，保持敬业度过的成本以及已实现利润的负斜率，产品化已不是什么时髦的词汇，尚待时日。它正在发生，并且将继续存在。福布斯》的这篇文章重点介绍了Salesforce和Uber等一些巨头如何利用它。
作为数据分析师/科学家，很可能希望您在集群或推荐解决方案之外创建自助服务产品或Web应用程序。如果您是产品经理，希望通过Amazon，Spotify和Netflix等推荐功能来扩展现有产品，则必须将统计模型链接到您的应用程序。
基于这种背景和认真，让我向您介绍API –应用程序流程接口。API是网关和通道，两个不同的应用程序/代码/平台/工具/软件可以通过它们相互进行对话和交换信息。API是从您的计算机调用另一台计算机上的函数的工具。我知道，如果您是应用程序开发人员，那么阅读此书到现在已经带来了熟悉的微笑。是的，API对开发人员而言并不是什么新鲜事物。但是，对于崭露头角的数据科学家来说，可能是这样。不知不觉中，如果您已经将python / R代码与任何数据库连接来直接提取数据，或者已将Tableau仪表板设置为自动刷新Google Analytics（分析）数据，则已经使用过。像URL一样用网页或HTML响应，而API则通过发送数据或更改数据库中的数据来响应。
R和Python都提供了多个预先存在的API软件包，例如R平台的googleAnalyticsR和RSiteCatalyst以及Python的googleanalytics和omn??iture，以通过连接到各自的工具来帮助导入数据。但是，对于自定义要求，您将必须编写一个。Rserve，rApache和Plumber是R中的一些软件包，可用于自定义API。在本文中，我将专注于通过Plumber在R中创建API ，然后简要介绍Docker设置。
水管工
在R中，可以使用Plumber软件包创建API。Plumber允许您通过仅以特殊注释（以＃*或＃'开头）修饰现有R代码来创建API。
以下代码将分为两部分。首先是模型的创建，其次是端点的创建（端点是生成对API请求的响应的逻辑）。@ get，@ post，@ put，@ delete，@ head是5个管道工注释，它们指示如果服务器收到带有相应路径的HTTP请求，则调用R函数。
示例代码框架：  
注意：模型创建可以单独保存在.rds文件中，可以在预测代码文件中调用该文件，但是我将它们组合在一起。
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＃将文件另存为sample_model.R ＃在虹膜数据集上创建回归模型
irisData <-iris reg_model <
-lm（Petal.Length?Petal.Width，data = irisData）
＃现在已经创建了模型，通过基于浏览器的“花瓣宽度”输入。这也称为定义“端点”。由于我们正在接受输入，因此GET将很有用。
＃* @get / petal_length_prediction
Forecast_length < -function （width_of_petal）{
＃转换为数字
width_of_petal <-as.numeric（width_of_petal）
＃预测的输入数据帧
input_data <-data.frame（Petal.Width = as.numeric（width_of_petal） ））
＃预测
Forecast（model，input_data）
}
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对plumb（）函数使用一个单独的代码文件，该文件会将先前的R文件sample_model.R转换为service。此代码将接受HTTP请求并将其转换为可执行的R代码。
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＃将文件另存为plumb.R
图书馆（水管工）
new_plumb <-plumb（“ sample_model.R”）
#Port 80是计算机从中发送/接收基于Web客户端的通信，来自Web服务器的消息以及发送/接收HTML页面或数据的默认端口。
＃0.0.0.0是“没有特定地址”的占位符。在服务器的上下文中，这意味着本地计算机上的所有IPv4地址
＃在端口80上启动API服务
new_plumb $ run（端口= 80，主机=“ 0.0.0.0”）
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运行plumb.R文件后，您应该看到
>`启动服务器以监听端口80`
现在打开浏览器，并访问API，点击：
http://127.0.0.1/petal_length_prediction？width_of_petal = 1
瞧！
浏览器应显示“ 3.3135”作为预测的花瓣长度。
这种方法可以帮助您在R中创建API，但是除非有兴趣将您的系统用作服务器，始终保持80端口开放并允许所有传入请求，否则该方法将无用。
因此，输入Docker：将有助于将此代码托管在服务器计算机上。
DOCKER
Docker的徽标很好地概述了它的含义。将服务器计算机视为商船。商船有望运送成千上万种产品。容器通过带来统一性消除了这种复杂性。从外部看，它们都是相同的，以提供统一的存储和运输，但是在内部，它们都承载不同的产品并达到各自的目的。Docker是容器盒的同义词。就像商船一样，现在Linux服务器可以托管数十个应用程序，而不管其技术要求如何。
“ Docker是一种虚拟化工具，可帮助开发人员轻松地打包，运输和运行任何应用程序，使其成为轻便，可移植，自给自足的容器，几乎可以在任何地方运行。” 它是软件的标准单元，可以打包代码及其所有依赖项（类，库，CSS等），因此该应用程序可以在计算环境中快速可靠地运行，并可以传输到另一个环境。
要创建Docker容器，需要Docker映像。按照Techtarget的要求，Docker映像包含将应用程序作为容器运行所需的元素-例如代码，配置文件，环境变量，库和运行时间。如果将映像部署到Docker环境，则可以将其作为Docker容器执行。Docker run命令将根据给定的映像创建一个容器。Docker映像也是可重用的资产，可以部署在任何主机上。
为了在创建Docker的道路上启动，首先必须将其安装在系统上。使用以下mac和Windows链接进行安装。从初学者开始，我将专注于使用已经创建并管理的Docker映像来创建容器。您可以在此找到一些预配置的Docker映像，这些映像最适合我们的任务-Rocker项目和hub.docker。在这里，r-ver和trestletech / plumber是很好的开始。我们将使用的图像是trestletech /水管工。此图像已预安装了管道工。因此，即使您的系统上没有预装R，也不必担心。
因此，一旦安装了Docker，请打开PowerShell（windows）并运行以下命令。因此，一旦安装了Docker，请打开PowerShell（windows）并运行以下命令
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＃此命令将创建一个容器
docker pull tr??estletech / plumber
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现在已经创建了容器，我们将需要复制R文件，设置API控制器并创建与端口80的桥接。因此，为了补充此Docker映像，我们将需要Dockerfile。Dockerfile是一个文本文档，其中包含用户可以在命令行上调用以组装映像的所有命令。
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#example Dockerfile
FROM trestletech / plumber ＃指定基本容器
RUN R -e'install.packages （c（“ package_name”））'＃如果需要包含其他任何软件包，请＃
在指定目录中复制分析模型并评分R脚本/ newdir
运行mkdir / newdir
COPY sample_model.R / newdir
COPY plumb.r / newdir
WORKDIR / newdir
＃现在公开端口80进行通信
EXPOSE 80
＃现在我们指定启动容器时发生的情况。因此，我们将plumb.r文件设置为容器ENTRYPOINT [“ Rscript”，“ plumb.r”] 的入口点
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要使用此Dockerfile构建映像，请在Powershell中输入以下命令。请参阅此页面以获取有关Dockerfile构建的更多信息
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docker build -t demoplumb。
＃（这里。表示当前目录– Dockerfile的存储目录）
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该过程完成后，可以通过以下命令运行容器：
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泊坞窗运行--rm -p 80:80 demoplumb
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以下命令停止容器
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码头工人停止$（docker ps -a -q）
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如果要测试o / p，请转到浏览器窗口并键入
http://127.0.0.1/petal_length_prediction？width_of_petal = 1
预期的o / p应为'3.3135'，作为预测的花瓣长度。
即使到现在，整个设置对于您的计算机来说也是本地的。如果您希望互联网上的每个人都访问您的API，则必须在Web服务器上安装此Dockers容器，例如AWS-Amazon Elastic Container Service（ECS）或Google-Google Kubernetes Engine（GKE）。

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关键词：数据科学家 数据科学 不知道 doc API