Skip to content
Esta página aún no está disponible en su idioma. Se muestra la versión en inglés.

Lokale Entwicklung

Potato für lokale Entwicklung und Tests einrichten.

Lokale Entwicklung

Bringen Sie Potato auf Ihrem lokalen Rechner für Entwicklung und Tests zum Laufen.

Voraussetzungen

  • Python 3.7 oder höher
  • pip-Paketmanager
  • Git (optional, zum Klonen von Beispielen)

Installation

Mit pip (Empfohlen)

bash
pip install potato-annotation

Aus dem Quellcode

bash
git clone https://github.com/davidjurgens/potato.git
cd potato
pip install -e .

Mit optionalen Abhängigkeiten

bash
# For audio annotation support
pip install potato-annotation[audio]
 
# For all optional features
pip install potato-annotation[all]

Schnellstart

1. Konfigurationsdatei erstellen

Erstellen Sie config.yaml:

yaml
task_name: "My First Annotation Task"
 
server:
  port: 8000
 
data_files:
  - path: data.json
    text_field: text
 
annotation_schemes:
  - annotation_type: radio
    name: sentiment
    description: "What is the sentiment?"
    labels:
      - Positive
      - Negative
      - Neutral
 
output:
  path: annotations/

2. Beispieldaten vorbereiten

Erstellen Sie data.json:

json
[
  {"id": "1", "text": "I love this product!"},
  {"id": "2", "text": "This is terrible."},
  {"id": "3", "text": "It's okay, nothing special."}
]

3. Server starten

bash
potato start config.yaml

4. Auf die Oberfläche zugreifen

Öffnen Sie Ihren Browser unter http://localhost:8000

Entwicklungsmodus

Hot Reloading

Auto-Neustart bei Konfigurationsänderungen aktivieren:

bash
potato start config.yaml --reload

Debug-Modus

Detaillierte Protokollierung aktivieren:

bash
potato start config.yaml --debug

Ausführliche Ausgabe

Alle Serveraktivitäten anzeigen:

bash
potato start config.yaml --verbose

Verzeichnisstruktur

Empfohlenes Projektlayout:

text
my-annotation-project/
├── config.yaml           # Main configuration
├── data/
│   ├── train.json        # Training data
│   └── main.json         # Annotation data
├── annotations/          # Output directory
├── templates/            # Custom HTML templates
└── static/               # Custom CSS/JS

Konfiguration testen

Konfiguration validieren

Auf Syntaxfehler prüfen:

bash
potato validate config.yaml

Vorschaumodus

Ohne Annotationen zu speichern starten:

bash
potato start config.yaml --preview

Mit Beispieldaten testen

Testdaten generieren:

bash
potato generate-data --count 10 --output test_data.json

Häufige Probleme

Port bereits in Verwendung

bash
# Use a different port
potato start config.yaml --port 8080
 
# Or in config.yaml
server:
  port: 8080

Datendatei nicht gefunden

Stellen Sie sicher, dass Pfade relativ zum Speicherort der Konfigurationsdatei sind:

yaml
# If data is in subdirectory
data_files:
  - path: data/main.json
 
# Or use absolute path
data_files:
  - path: /full/path/to/data.json

Zugriff verweigert

Dateiberechtigungen prüfen:

bash
chmod 755 annotations/
chmod 644 data/*.json

Mehrere Benutzer lokal

Für das Testen von Mehrbenutzerszenarien:

yaml
allow_all_users: true
url_user_id_param: user_id

Mit verschiedenen Benutzern zugreifen:

  • http://localhost:8000/?user_id=annotator1
  • http://localhost:8000/?user_id=annotator2

Annotationen zurücksetzen

Alle Annotationen löschen und neu beginnen:

bash
# Remove annotation files
rm -rf annotations/*
 
# Restart server
potato start config.yaml

Umgebungsvariablen

Über die Umgebung konfigurieren:

bash
export POTATO_PORT=8000
export POTATO_DEBUG=true
export POTATO_DATA_PATH=/path/to/data
 
potato start config.yaml

Mit virtuellen Umgebungen verwenden

venv

bash
python -m venv potato-env
source potato-env/bin/activate  # Linux/Mac
potato-env\Scripts\activate     # Windows
pip install potato-annotation

Conda

bash
conda create -n potato python=3.10
conda activate potato
pip install potato-annotation

IDE-Integration

VS Code

Installieren Sie die YAML-Erweiterung für die Unterstützung von Konfigurationsdateien:

json
// settings.json
{
  "yaml.schemas": {
    "https://potato-annotation.com/schema.json": "config.yaml"
  }
}

PyCharm

Führen Sie eine Ausführungskonfiguration ein:

  1. Hinzufügen → Python
  2. Skript: potato
  3. Parameter: start config.yaml
  4. Arbeitsverzeichnis: Ihr Projektpfad

Nächste Schritte