项目概述
BlocklyML 是一个“无代码”编程平台，致力于简化 Python 和机器学习的实践。该工具特别适合那些想要入门机器学习或Python编程的用户。BlocklyML 项目是基于 Google 的 Blockly 进行二次开发的，专注于机器学习和数据分析的应用场景。
功能特点
无代码设计
BlocklyML 主要为用户提供了一种可视化的编程方式，通过拖拽模块来实现机器学习的各种操作，这种设计大大降低了编程的门槛，使得没有编程背景的用户也能够愉快地开展机器学习项目。
数据框查看器
该平台支持完全以 HTML 格式展示数据框的内容。用户可以在导航栏中通过选择查看选项来访问此功能，便于在开发流程中对数据进行快速检视和调试。
代码下载
对于希望将设计转化为代码的用户，BlocklyML 提供了将设计导出为 .py 和 .ipynb 格式的功能。这使得用户可以在本地或其他平台中继续他们的工作。
安装和运行
基于 Docker 的方法
- 首先，在终端中进入项目目录。
- 通过以下命令构建 Docker 镜像：
docker build . -t blocklyml/demo - 执行以下命令启动应用程序：
docker run -ti -p5000:5000 blockly_ml/demo - 应用程序启动后，可以通过浏览器访问
http://localhost:5000来使用。
基于 Flask 的方法
- 克隆项目代码库：
git clone https://github.com/chekoduadarsh/BlocklyML - 安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行应用程序：
python app.py
用户界面功能
用户界面提供了一系列快捷按钮，帮助用户快速完成特定任务，例如下载和上传 XML 布局、复制代码和启动 Google Colab 等操作。值得一提的是，目前运行功能尚未支持。
贡献
BlocklyML 项目欢迎各类贡献。如果用户遇到任何问题，或有好的功能建议，可以在代码库中创建 Issue 或提交 PR（Pull Request）以协助项目改进。
许可证
BlocklyML 使用 Apache License 2.0 授权，这意味着它是一款开源软件，用户可以在遵守相应条款的情况下自由使用和修改。
致谢
项目特别感谢所有给与过支持的贡献者。用户也可以通过一定的方式（如成为 Stargazer 或 Forker）继续支持该项目的发展。
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