Автоматический прокси из другого языка к Python (летняя практика)

Автор	Рогожников Алексей Михаилович [- Профиль на сайте ВШЭ] Электронная почта
Организация	Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA)
Учебный год	2015

Задание

Разработать минималистичный автоматический прокси из другого языка к Python.

Схема:

1. веб-сервер на питоне. Он умеет а) принимать json запросы и б) отдавать листинг доступных классов и информацию об их конструкторах (IPython, например, так работает)
2. ""клиент"" на другом языке, скажем, на R или Ruby. Ожидаемое поведение в другом языке:

box = PythonProxy('http://гдесервер') 
clf = box.sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=box.sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier())
clf.fit(X, y)

В первой строке произошло подключение к серверу, выкачка данных о доступных классах (она может происходить лениво, как в IPython), во второй конструируется объект с использованием проксей к этим классам (использовались классы из библиотеки sklearn), в третьей вызывается метод, на сервер передается json-представление текущего объекта и параметры X,y. На сервере происходит обучение и возвращается обратно новый clf. На второй и третьей строках должно работать автодополнение (intellisense).

Зачем это надо?

Чтобы классификаторы, которые есть на питоне (или имеются питон-обертки), легко было использовать из других языков.

Какие начальные требования?

• знать python (знакомство с IPython желательно),
• быть знакомым с R или Ruby или F#,
• минимальный опыт работы с веб-сервисами.

Какие будут использоваться технологии?

• Python + второй язык
• Понимание работы pickle
• Веб-фреймворк (django, например)
• Библиотека sklearn будет выступать в роли пробного камня.