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【小沐学Python】Python实现Web图表功能(Dash)

文章目录

  • 1、简介
  • 2、安装
  • 3、功能示例
    • 3.1 Hello World
    • 3.2 连接到数据
    • 3.3 可视化数据
    • 3.4 控件和回调
    • 3.5 设置应用的样式
      • 3.5.1 HTML and CSS
      • 3.5.2 Dash Design Kit (DDK)
      • 3.5.3 Dash Bootstrap Components
      • 3.5.4 Dash Mantine Components
  • 4、更多示例
    • 4.1 Basic Dashboard
    • 4.2 Using Callbacks
    • 4.3 使用Dash生成HTML
    • 4.4 可复用组件
    • 4.5 可视化示例
    • 4.6 Dash与Markdown
    • 4.7 核心组件
  • 结语

1、简介

https://dash.plotly.com/
https://dash.gallery/Portal/

Dash 是一个用于构建Web应用程序的 Python 库,无需 JavaScript 。

Dash是下载量最大,最值得信赖的Python框架,用于构建ML和数据科学Web应用程序。

Dash是一个用来创建 web 应用的 python 库,它建立在 Plotly.js(同一个团队开发)、React 和 Flask 之上,主要的用户群体是数据分析者、AI 从业者,可以帮助他们快速搭建非常美观的网页应用,而且不需要你懂 javascript。

Dash 建立在 Plotly.js、React 和 Flask 之上,将现代 UI 元素(如下拉列表、滑块和图形)与你的分析 Python 代码相结合。

Dash使用pip即可安装。用它可以启动一个http server, python调用它做图,而它内部将这些图置换成JavaScript显示,进行数据分析和展示。

在这里插入图片描述

2、安装

pip install pandas
pip install dash
# pip install dash --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

在这里插入图片描述

  • 最小 Dash 应用
    一个最小的Dash 应用程序通常如下所示:
from dash import Dash, html, dcc, callback, Output, Input
import plotly.express as px
import pandas as pddf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder_unfiltered.csv')app = Dash(__name__)app.layout = html.Div([html.H1(children='Title of Dash App', style={'textAlign':'center'}),dcc.Dropdown(df.country.unique(), 'Canada', id='dropdown-selection'),dcc.Graph(id='graph-content')
])@callback(Output('graph-content', 'figure'),Input('dropdown-selection', 'value')
)
def update_graph(value):dff = df[df.country==value]return px.line(dff, x='year', y='pop')if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在这里插入图片描述

3、功能示例

3.1 Hello World

下面的代码创建了一个非常小的“Hello World”Dash应用程序。

from dash import Dash, htmlapp = Dash(__name__)app.layout = html.Div([html.Div(children='Hello World, 爱看书的小沐!')
])if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在这里插入图片描述

3.2 连接到数据

向应用添加数据的方法有很多种:API、外部数据库、本地文件、JSON 文件等。 在此示例中,我们将重点介绍合并 CSV 工作表中数据的最常见方法之一。

from dash import Dash, html, dash_table
import pandas as pd# Incorporate data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder2007.csv')# Initialize the app
app = Dash(__name__)# App layout
app.layout = html.Div([html.Div(children='My First App with Data'),dash_table.DataTable(data=df.to_dict('records'), page_size=10)
])# Run the app
if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在这里插入图片描述

3.3 可视化数据

Plotly 图形库有 50 多种图表类型可供选择。 在此示例中,我们将使用直方图。

from dash import Dash, html, dash_table, dcc
import pandas as pd
import plotly.express as px# Incorporate data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder2007.csv')# Initialize the app
app = Dash(__name__)# App layout
app.layout = html.Div([html.Div(children='My First App with Data and a Graph'),dash_table.DataTable(data=df.to_dict('records'), page_size=10),dcc.Graph(figure=px.histogram(df, x='continent', y='lifeExp', histfunc='avg'))
])# Run the app
if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在这里插入图片描述

3.4 控件和回调

到目前为止,你已构建了一个显示表格数据和图形的静态应用。 但是,当您开发更复杂的Dash应用程序时,您可能希望为应用程序用户提供更多的自由来与应用程序交互并更深入地探索数据。 为此,需要使用回调函数向应用添加控件。

在此示例中,我们将向应用布局添加单选按钮。然后,我们将构建回调以创建单选按钮和直方图之间的交互。

from dash import Dash, html, dash_table, dcc, callback, Output, Input
import pandas as pd
import plotly.express as px# Incorporate data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder2007.csv')# Initialize the app
app = Dash(__name__)# App layout
app.layout = html.Div([html.Div(children='My First App with Data, Graph, and Controls'),html.Hr(),dcc.RadioItems(options=['pop', 'lifeExp', 'gdpPercap'], value='lifeExp', id='controls-and-radio-item'),dash_table.DataTable(data=df.to_dict('records'), page_size=6),dcc.Graph(figure={}, id='controls-and-graph')
])# Add controls to build the interaction
@callback(Output(component_id='controls-and-graph', component_property='figure'),Input(component_id='controls-and-radio-item', component_property='value')
)
def update_graph(col_chosen):fig = px.histogram(df, x='continent', y=col_chosen, histfunc='avg')return fig# Run the app
if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在这里插入图片描述

3.5 设置应用的样式

上一节中的示例使用Dash HTML组件来构建简单的应用程序布局,但您可以设置应用程序的样式以使其看起来更专业。

  • 本节将简要概述可用于增强达世币应用程序布局样式的多种工具:
    • HTML and CSS
    • Dash Design Kit (DDK)
    • Dash Bootstrap Components
    • Dash Mantine Components

3.5.1 HTML and CSS

HTML 和 CSS 是在 Web 上呈现内容的最低级别的界面。 HTML 是一组组件,CSS 是应用于这些组件的一组样式。 CSS 样式可以通过属性在组件中应用,也可以将它们定义为引用属性的单独 CSS 文件.

from dash import Dash, html, dash_table, dcc, callback, Output, Input
import pandas as pd
import plotly.express as px# Incorporate data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder2007.csv')# Initialize the app - incorporate css
external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']
app = Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)# App layout
app.layout = html.Div([html.Div(className='row', children='My First App with Data, Graph, and Controls',style={'textAlign': 'center', 'color': 'blue', 'fontSize': 30}),html.Div(className='row', children=[dcc.RadioItems(options=['pop', 'lifeExp', 'gdpPercap'],value='lifeExp',inline=True,id='my-radio-buttons-final')]),html.Div(className='row', children=[html.Div(className='six columns', children=[dash_table.DataTable(data=df.to_dict('records'), page_size=11, style_table={'overflowX': 'auto'})]),html.Div(className='six columns', children=[dcc.Graph(figure={}, id='histo-chart-final')])])
])# Add controls to build the interaction
@callback(Output(component_id='histo-chart-final', component_property='figure'),Input(component_id='my-radio-buttons-final', component_property='value')
)
def update_graph(col_chosen):fig = px.histogram(df, x='continent', y=col_chosen, histfunc='avg')return fig# Run the app
if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在这里插入图片描述

3.5.2 Dash Design Kit (DDK)

Dash 设计工具包是我们专为Dash 构建的高级UI框架。 使用Dash设计工具包,您无需使用HTML或CSS。默认情况下,应用程序是移动响应式的,并且一切都是主题化的。
请注意,如果没有Dash企业许可证,您将无法运行此示例。

from dash import Dash, html, dash_table, dcc, callback, Output, Input
import pandas as pd
import plotly.express as px
import dash_design_kit as ddk# Incorporate data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder2007.csv')# Initialize the app
app = Dash(__name__)# App layout
app.layout = ddk.App([ddk.Header(ddk.Title('My First App with Data, Graph, and Controls')),dcc.RadioItems(options=['pop', 'lifeExp', 'gdpPercap'],value='lifeExp',inline=True,id='my-ddk-radio-items-final'),ddk.Row([ddk.Card([dash_table.DataTable(data=df.to_dict('records'), page_size=12, style_table={'overflowX': 'auto'})], width=50),ddk.Card([ddk.Graph(figure={}, id='graph-placeholder-ddk-final')], width=50),]),])# Add controls to build the interaction
@callback(Output(component_id='graph-placeholder-ddk-final', component_property='figure'),Input(component_id='my-ddk-radio-items-final', component_property='value')
)
def update_graph(col_chosen):fig = px.histogram(df, x='continent', y=col_chosen, histfunc='avg')return fig# Run the app
if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

3.5.3 Dash Bootstrap Components

Dash Bootstrap是一个基于引导组件系统构建的社区维护库。 虽然它没有被Plotly官方维护或支持,但Dash Bootstrap是构建优雅应用程序布局的强大方式。 请注意,我们首先定义一行,然后使用 and 组件定义行内列的宽度。

pip install dash-bootstrap-components
# Import packages
from dash import Dash, html, dash_table, dcc, callback, Output, Input
import pandas as pd
import plotly.express as px
import dash_bootstrap_components as dbc# Incorporate data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder2007.csv')# Initialize the app - incorporate a Dash Bootstrap theme
external_stylesheets = [dbc.themes.CERULEAN]
app = Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)# App layout
app.layout = dbc.Container([dbc.Row([html.Div('My First App with Data, Graph, and Controls', className="text-primary text-center fs-3")]),dbc.Row([dbc.RadioItems(options=[{"label": x, "value": x} for x in ['pop', 'lifeExp', 'gdpPercap']],value='lifeExp',inline=True,id='radio-buttons-final')]),dbc.Row([dbc.Col([dash_table.DataTable(data=df.to_dict('records'), page_size=12, style_table={'overflowX': 'auto'})], width=6),dbc.Col([dcc.Graph(figure={}, id='my-first-graph-final')], width=6),]),], fluid=True)# Add controls to build the interaction
@callback(Output(component_id='my-first-graph-final', component_property='figure'),Input(component_id='radio-buttons-final', component_property='value')
)
def update_graph(col_chosen):fig = px.histogram(df, x='continent', y=col_chosen, histfunc='avg')return fig# Run the app
if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在这里插入图片描述

3.5.4 Dash Mantine Components

Dash Mantine是一个社区维护的库,建立在Mantine组件系统之上。 虽然它没有得到Plotly团队的官方维护或支持,但Dash Mantine是另一种自定义应用程序布局的强大方式。 破折号组件使用网格模块来构建布局。

pip install dash-mantine-components

在这里插入图片描述

from dash import Dash, html, dash_table, dcc, callback, Output, Input
import pandas as pd
import plotly.express as px
import dash_mantine_components as dmc# Incorporate data
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder2007.csv')# Initialize the app - incorporate a Dash Mantine theme
external_stylesheets = [dmc.theme.DEFAULT_COLORS]
app = Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)# App layout
app.layout = dmc.Container([dmc.Title('My First App with Data, Graph, and Controls', color="blue", size="h3"),dmc.RadioGroup([dmc.Radio(i, value=i) for i in  ['pop', 'lifeExp', 'gdpPercap']],id='my-dmc-radio-item',value='lifeExp',size="sm"),dmc.Grid([dmc.Col([dash_table.DataTable(data=df.to_dict('records'), page_size=12, style_table={'overflowX': 'auto'})], span=6),dmc.Col([dcc.Graph(figure={}, id='graph-placeholder')], span=6),]),], fluid=True)# Add controls to build the interaction
@callback(Output(component_id='graph-placeholder', component_property='figure'),Input(component_id='my-dmc-radio-item', component_property='value')
)
def update_graph(col_chosen):fig = px.histogram(df, x='continent', y=col_chosen, histfunc='avg')return fig# Run the App
if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

在这里插入图片描述

4、更多示例

4.1 Basic Dashboard

import dash 
import dash_core_components as dcc     
import dash_html_components as html app = dash.Dash() app.layout = html.Div(children =[ html.H1("Dash Tutorial"), dcc.Graph( id ="example", figure ={ 'data':[ {'x':[1, 2, 3, 4, 5], 'y':[5, 4, 7, 4, 8], 'type':'line',  'name':'Trucks'}, {'x':[1, 2, 3, 4, 5],  'y':[6, 3, 5, 3, 7],  'type':'bar', 'name':'Ships'} ], 'layout':{ 'title':'Basic Dashboard'} } ) 
]) if __name__ == '__main__': app.run_server() 

在这里插入图片描述

4.2 Using Callbacks

import dash 
import dash_core_components as dcc     
import dash_html_components as html 
from dash.dependencies import Input, Output  app = dash.Dash() app.layout = html.Div(children =[ dcc.Input(id ='input',  value ='Enter a number',  type ='text'), html.Div(id ='output') 
]) @app.callback( Output(component_id ='output', component_property ='children'), [Input(component_id ='input', component_property ='value')] 
) def update_value(input_data): try: return str(float(input_data)**2) except: return "Error, the input is not a number"if __name__ == '__main__': app.run_server() 

在这里插入图片描述

4.3 使用Dash生成HTML

# -*- coding: utf-8 -*-
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as htmlapp = dash.Dash()app.layout = html.Div(children=[html.H1(children='你好,Dash'),html.Div(children='''Dash: Python测试示例'''),dcc.Graph(id='example-graph',figure={'data': [{'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': '北京'},{'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': '天津'},],'layout': {'title': 'Dash数据可视化'}})
])if __name__ == '__main__':app.run_server(debug=True)

在这里插入图片描述

4.4 可复用组件

# -*- coding: utf-8 -*-
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pddf = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/chriddyp/''c78bf172206ce24f77d6363a2d754b59/raw/''c353e8ef842413cae56ae3920b8fd78468aa4cb2/''usa-agricultural-exports-2011.csv')def generate_talbe(dataframe, max_rows=10):return html.Table(# Header[html.Tr([html.Th(col) for col in dataframe.columns])] +# Body[html.Tr([html.Td(dataframe.iloc[i][col]) for col in dataframe.columns]) for i in range(min(len(dataframe), max_rows))])app = dash.Dash()app.css.append_css({"external_url": "https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css"})app.layout = html.Div(children=[html.H4(children='2011年美国农业出口数据表'),generate_talbe(df)
])
if __name__ == '__main__':app.run_server(debug=True)

在这里插入图片描述

4.5 可视化示例

# -*- coding: utf-8 -*-
import dash
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as htmlapp = dash.Dash()df = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/chriddyp/' +'5d1ea79569ed194d432e56108a04d188/raw/' +'a9f9e8076b837d541398e999dcbac2b2826a81f8/' +'gdp-life-exp-2007.csv')app.layout = html.Div([dcc.Graph(id='life-exp-vs-gdp',figure={'data': [go.Scatter(x=df[df['continent'] == i]['gdp per capita'],y=df[df['continent'] == i]['life expectancy'],text=df[df['continent'] == i]['country'],mode='markers',opacity=0.7,marker={'size': 15,'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}},name=i) for i in df.continent.unique()],'layout': go.Layout(xaxis={'type': 'log', 'title': '人均GDP'},yaxis={'title': '平均寿命'},margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 10},legend={'x': 0, 'y': 1},hovermode='closest')})
])if __name__ == '__main__':app.run_server()

在这里插入图片描述

4.6 Dash与Markdown

# -*- coding: utf-8 -*-
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import dashapp = dash.Dash()Markdown_text = '''
#### 标题
# 1级标题 \#
## 2级标题 \###### 分割线
***### 粗体斜体
*斜体*,文字两边各写一个\*星号**粗体**,文字两边各写两个\*星号1. [有提示的链接](http://url.com/ "有提示的链接")
2. [没有提示的链接](http://url.com/)#### 表格 不支持
姓名|语文|数学|总成绩
---|:---|:---:|---:
张三|100|90|190#### 引用文字
使用\>是一级引用,使用两个>,即>>,是引用里面的引用
>引用文字
>>引用里面的引用
'''app.css.append_css({"external_url": "https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css"})app.layout = html.Div([dcc.Markdown(children=Markdown_text)
])if __name__ == '__main__':app.run_server()

在这里插入图片描述

4.7 核心组件

from dash import dcc, html, Dash
from dash.dependencies import Input, Outputapp = Dash(__name__)# 定义下拉选项
dropdown_options = [{'label': 'Blue', 'value': 'blue'},{'label': 'Red', 'value': 'red'},{'label': 'Yellow', 'value': 'yellow'},{'label': 'Green', 'value': 'green'}]# 定义app布局
app.layout = html.Div([dcc.Dropdown(options=dropdown_options,  value='blue', id='color-dropdown'),html.Div('Hello, world!', id='output-div', style={'padding': '20px'}) 
], style={'backgroundColor': 'blue'})  # Set the initial background color# Define the app callback
@app.callback(Output('output-div', 'style'), [Input('color-dropdown', 'value')])
def update_output_background_color(selected_color):if selected_color:# 更新div的背景色return {'backgroundColor': selected_color} if __name__ == '__main__':app.run_server(debug=True)

在这里插入图片描述

结语

如果您觉得该方法或代码有一点点用处,可以给作者点个赞,或打赏杯咖啡;╮( ̄▽ ̄)╭
如果您感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//,就在评论处留言,作者继续改进;o_O???
如果您需要相关功能的代码定制化开发,可以留言私信作者;(✿◡‿◡)
感谢各位大佬童鞋们的支持!( ´ ▽´ )ノ ( ´ ▽´)っ!!!

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现代密码学 | 椭圆曲线密码学—附py代码

Elliptic Curve Cryptography 椭圆曲线密码学&#xff08;ECC&#xff09;是一种基于有限域上椭圆曲线数学特性的公钥加密技术。其核心原理涉及椭圆曲线的代数性质、离散对数问题以及有限域上的运算。 椭圆曲线密码学是多种数字签名算法的基础&#xff0c;例如椭圆曲线数字签…...

项目部署到Linux上时遇到的错误(Redis,MySQL,无法正确连接,地址占用问题)

Redis无法正确连接 在运行jar包时出现了这样的错误 查询得知问题核心在于Redis连接失败&#xff0c;具体原因是客户端发送了密码认证请求&#xff0c;但Redis服务器未设置密码 1.为Redis设置密码&#xff08;匹配客户端配置&#xff09; 步骤&#xff1a; 1&#xff09;.修…...

【Java学习笔记】BigInteger 和 BigDecimal 类

BigInteger 和 BigDecimal 类 二者共有的常见方法 方法功能add加subtract减multiply乘divide除 注意点&#xff1a;传参类型必须是类对象 一、BigInteger 1. 作用&#xff1a;适合保存比较大的整型数 2. 使用说明 创建BigInteger对象 传入字符串 3. 代码示例 import j…...

蓝桥杯 冶炼金属

原题目链接 &#x1f527; 冶炼金属转换率推测题解 &#x1f4dc; 原题描述 小蓝有一个神奇的炉子用于将普通金属 O O O 冶炼成为一种特殊金属 X X X。这个炉子有一个属性叫转换率 V V V&#xff0c;是一个正整数&#xff0c;表示每 V V V 个普通金属 O O O 可以冶炼出 …...

让回归模型不再被异常值“带跑偏“,MSE和Cauchy损失函数在噪声数据环境下的实战对比

在机器学习的回归分析中&#xff0c;损失函数的选择对模型性能具有决定性影响。均方误差&#xff08;MSE&#xff09;作为经典的损失函数&#xff0c;在处理干净数据时表现优异&#xff0c;但在面对包含异常值的噪声数据时&#xff0c;其对大误差的二次惩罚机制往往导致模型参数…...

日常一水C

多态 言简意赅&#xff1a;就是一个对象面对同一事件时做出的不同反应 而之前的继承中说过&#xff0c;当子类和父类的函数名相同时&#xff0c;会隐藏父类的同名函数转而调用子类的同名函数&#xff0c;如果要调用父类的同名函数&#xff0c;那么就需要对父类进行引用&#…...

tauri项目,如何在rust端读取电脑环境变量

如果想在前端通过调用来获取环境变量的值&#xff0c;可以通过标准的依赖&#xff1a; std::env::var(name).ok() 想在前端通过调用来获取&#xff0c;可以写一个command函数&#xff1a; #[tauri::command] pub fn get_env_var(name: String) -> Result<String, Stri…...