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DATADEER/BA-GAME-RECOMMENDER

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Repository files navigation

Um den Python Code der Arbeit ausführen zu können müssen folgende Schritte befolgt werden.

Es existiert eine gehostete Version des Jupyter Notebooks auf https://mybinder.org/v2/gh/DATADEER/BA-GAME-RECOMMENDER.git/master Wer die gehostete Version verwendet, kann gleich bei "Ausführung Schritt 2." der Anleitung einsteigen. Der Start des "Binder" Servers kann mehrere Minuten brauchen.

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Repository

Dependencies

  1. Es wird Python 3.7 zur Ausführung des Codes benötigt. https://www.python.org/downloads/

  2. Die Dependcies können mit Pipenv installiert werden. https://github.com/pypa/pipenv Zur Installation von Pipenv wird möglicherweise der Paketmanager Pip benötigt.

  3. Die Dependencies des Python Scripts können nun mithilfe von Pipenv installiert werden. Dafür müssen lediglich folgende Befehle ausgeführt werden.

  • pipenv install um eine neue virtuelle Umgebung mit Python 3.7 zu erstellen und alle dependencies aus dem Pipfile darin zu installieren.

Ausführung

  • pipenv shell um eine shell in der virtuellen Umgebung zu öffnen und Zugriff auf die installierten dependencies zu erhalten.
  • jupyter notebook um den Jupyter Notebook Server zu starten, der das Python Script beinhaltet und ausführen kann.
  1. Der Jupyter Notebook Server sollte nun von alleine die richtige Seite im Standard-Browser geöffnet haben. Wenn dem nicht so ist, sollte die benötigte URL bei Server Start in der Shell als The Jupyter Notebook is running at:http://localhost:8888/?token=420765c8cab3af627b6dcea4ddb8aadc7c48394e0cb9d3ab zu finden sein.

  2. Um das Beispielscript für Spielempfehlungen auszuführen muss folgendes Notebook geöffnet werden. http://localhost:8888/notebooks/notebooks/get_game_recommendations.ipynb

  3. Zum Ausführen des Notebooks auf Kernel -> Restart & Run All klicken.

Navigation

Der Code und das ausführbare Script können mithilfe des Jupyter Notebooks erkundet werden.

  • Das ausführbare Script befindet sich in /CODE/notebooks/get_game_recommendations.ipynb/
  • Alle selbstgeschriebenen Module befinden sich in /CODE/modules/
  • Die verwendeten Rohdaten liegen in /CODE/sample_data/

About

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Releases

No releases published

Packages

No packages published