社内勉強会で使用した資料です。

1. Python機械学習プログラミング
読み会
第9章
機械学習の適用2 - Webアプリケーション
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[第2版]
基盤 江口春紀

2. 目次
● 学習済みのscikit-learn推定器をシリアライズする
● データストレージとしてSQLiteデータベースを設定する
● Flaskを使ってWebアプリケーションを開発する
● 映画レビュー分類器をWebアプリケーションとして実装する
● WebアプリケーションをパブリックWebサーバにデプロイする
2

3. 3
学習済みのscikit-learn推定器を
シリアライズする

4. 学習済みのscikit-learn推定器をシリアライズする
● モデル永続化
● pickleモジュールを使うことで、Pythonオブジェクトの構造をシリアライズする。
4
import pickle
clf = SGDClassifier(loss='log', random_state=1, max_iter=1)
clf.partial_fit(X_train, y_train, classes=classes)
pickle.dump(clf, open(filename, protocol=4)
clf = pickle.load(open(filename), 'rb'))

5. 5
データストレージとして
SQLiteデータベースを設定する

6. データストレージとしてSQLiteデータベースを設定する
● SQLite
● 軽量コンパクトなリレーショナルデータベースシステムで、主に組み込み用途や、
小規模システムのデータストアとして利用される。
● 外部依存関係がない自己完結型で、セットアップも不要。
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7. データストレージとしてSQLiteデータベースを設定する
● PythonからSQLiteへのアクセス
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conn = sqlite3.connect('reviews.sqlite')
c = conn.cursor()
c.execute('SELECT * FROM review_db')
c.fetchall()
[
('I love this movie', 1, '2018-10-26 03:17:27'),
('I disliked this movie', 0, '2018-10-26 03:17:27')
]

8. 8
Flaskを使って
Webアプリケーションを開発する

9. Flaskを使ってWebアプリケーションを開発する
● Flask
● Pythonで書かれた、Webアプリケーションフレームワークで、
他にもDjangoやBottleなども人気がある。
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GitHub star
Flask 39,704
django 37,251
Bottle 5,776
2018/10/29現在

10. Flaskを使ってWebアプリケーションを開発する
● Flaskを始める
● 以下の構成からはじめることが可能で、templateを増やしていけばview数も増えていく。
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.
├── app.py
└── templates
└── first_app.html

11. Flaskを使ってWebアプリケーションを開発する
● Jinja2を使ってマクロを実装する
● Jinja2はテンプレートエンジンで、pythonの結果からHTMLを作成することができる。
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{% macro render_field(field) %}
<dt>{{ field.label }}
<dd>{{ field(**kwargs)|safe }}
{% if field.errors %}
<ul class=errors>
{% for error in field.errors %}
<li>{{ error }}</li>
{% endfor %}
</ul>
{% endif %}
</dd>
</dt>
{% endmacro %}
<dl>
{{ render_field(form.sayhello) }}
</dl>
HTMLマクロ

12. 12
映画レビュー分類器を
Webアプリケーションとして実装する

13. 映画レビュー分類器をWebアプリケーションとして実装する
● 映画レビュー分類器
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14. 映画レビュー分類器をWebアプリケーションとして実装する
● ディレクトリ構成
● Flaskアプリケーション本体
● app.py
● templates/*
● バックエンド（分類器）
● vectorizer.py
● pkl_objects/*
● reviews.sqlite
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.
├── app.py
├── pkl_objects
│ ├── classifier.pkl
│ └── stopwords.pkl
├── reviews.sqlite
├── static
│ └── style.css
├── templates
│ ├── _formhelpers.html
│ ├── results.html
│ ├── reviewform.html
│ └── thanks.html
└── vectorizer.py

15. 15
Webアプリケーションを
パブリックWebサーバにデプロイする

16. WebアプリケーションをパブリックWebサーバにデプロイする
● python anywhere
● パブリックWebサーバで、無料枠だと制限があるが、
簡単にアプリケーションの設置ができる。
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17. WebアプリケーションをパブリックWebサーバにデプロイする
● アプリケーションの作成とアップロード
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18. まとめ
● Pythonオブジェクトのシリアライズ
● 学習済みのモデルをシリアライズすることで、
再学習せずにモデルを使用することができる。
● Flaskを使ったWebアプリケーションの作成
● フレームワークを使うことで、簡単にWebアプリケーションを簡単に作成できる。
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