API de Pronóstico Un Ejemplo con Django y Google Trends

API Pronóstico - Ejemplo Django y Google Trends

Crear una aplicación web para predecir la evolución de Google Trends.

Imagen de Myriams-Fotos en Pixabay
  • Introducción
  • Modelos de Django
  • Servicios: Fuentes de datos, Preprocesamiento, Aprendizaje automático, Tareas
  • Capa de interacción: Serializadores, Vistas, Puntos finales
  • Conclusiones

Introducción

¿Qué es Django?

Django es un marco de trabajo web de alto nivel en Python. Está diseñado para ser rápido, seguro y escalable, lo que lo convierte en una opción popular para desarrollar aplicaciones web robustas que se espera que crezcan en complejidad. Para una introducción a Django, puedes consultar este tutorial.

En este ejemplo vamos a utilizar Django Rest Framework (DRF), que es una extensión de Django que facilita el desarrollo de APIs REST. Para una introducción a DRF, puedes consultar este tutorial.

Requisitos

Comenzaremos a diseñar nuestra aplicación enumerando algunos requisitos hipotéticos:

  • Objetivo general: Implementar un sistema para pronosticar valores futuros de series de tiempo.
  • Datos: Google Trends con una frecuencia semanal tanto para características como para objetivos, es probable que se amplíe en el futuro. Los datos deben descargarse según sea necesario.
  • Preprocesamiento: Utilizar solo valores rezagados.
  • Modelo de Aprendizaje Automático: Un modelo global de LightGBM (consulta este artículo si quieres saber más sobre modelos globales frente a locales).
  • Inferencia: Generar predicciones en línea (en lugar de por lotes), pero sin tener que proporcionar características de entrada.

El código completo utilizado en este tutorial está disponible aquí.

Configurar el entorno

Comencemos por enumerar las dependencias necesarias.

python = "^3.8"Django = "^4.2.1"lightgbm = "^3.3.5"pandas = "^2.0.1"djangorestframework = "^3.14.0"pytrends = "^4.9.2"drf-extensions = "^0.7.1"

Vamos a utilizar Poetry para gestionar las dependencias y Docker para contenerizar el proyecto. Puedes consultar los archivos de poetry y docker utilizados en este proyecto aquí.

Inicio rápido

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