1 简介
Dash
制作一个系列教程呢?
Dash
是一个高效简洁的Python
框架,建立在Flask
、Poltly.js
以及React.js
的基础上,设计之初是为了帮助「前端知识匮乏」的数据分析人员,以纯Python
编程的方式快速开发出交互式的数据可视化web应用。Dash
已经过数年的迭代发展,早期的Dash
我也体验过,但当时还比较简陋,很多问题亟待解决,因此并没有引起我的多大注意。Dash
已经是一个相当成熟的框架,且其功能已经丰富到不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品,即使是轻量级的数据仪表盘、BI应用,甚至是搭建文档说明、博客或常规的网站,都驾驭得住,配合丰富的第三方拓展,只会Python
的你可以开发出相当精美正式的web应用。
Dash
的像样的中文教程几乎没有(其实英文教程也没多少😅),有的也大多只是在照搬官方文档,因此类似之前写作完成反响不错的geopandas教程那样,我来写一个看得过去的系列教程吧~下面开始我们的Dash
之旅吧!2 Dash中的基础概念
Dash
的一开始,我们需要对Dash
的若干基础概念进行了解,首先我们来从头开始搭建Dash
环境,因为主要是面向数据分析处理人员,所以我推荐使用conda
进行环境管理,参考下列命令即可完成环境的初始化:conda activate dash-dev
pip install dash -U
Dash
运行所需环境了,你可以创建代码如下的py
脚本并执行(推荐使用pycharm
、vscode
等工具进行Dash
开发):import dash_html_components as html
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.H1(‘第一个Dash应用!’)
if __name__ == ‘__main__’:
app.run_server()

Dash
环境的搭建,下面我们来了解Dash
应用中的一些基础概念:2.1 用layout设计页面内容
Dash
中我们通过对其layout
属性进行定义,从而自由设计页面内容。app1.py
中,我们设置了app.layout = html.H1('第一个Dash应用!')
,这里的html
即开头导入的dash_html_components
,它是dash
的自带依赖库,用于在Dash
应用中定义常见的html
元素,就像前面用到的H1
对应一级标题标签。
html.XX
对象,其接收的第一个位置上的参数都是children
,它用于表示对应html
标签所包裹的内容,譬如上文的'第一个Dash应用!'
,也可以通过传入多元素列表或进行多层嵌套,从而构建结构更复杂的页面内容,就像下面的例子一样:import dash_html_components as html
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
[
html.H1(‘标题1’),
html.H1(‘标题2’),
html.P([‘测试’, html.Br(), ‘测试’]),
html.Table(
html.Tr(
[
html.Td(‘第一列’),
html.Td(‘第二列’)
]
)
)
]
)
if __name__ == ‘__main__’:
app.run_server()

html
元素之外,Dash
还在其官方依赖库dash_core_components
中内置了众多常见网页小部件,是我们实现交互式所依托的重要元素,就像下面的例子一样我们利用其Dropdown
部件创建出一个下拉选择部件:import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
[
html.H1(‘下拉选择’),
html.Br(),
dcc.Dropdown(
options=[
{‘label’: ‘选项一’, ‘value’: 1},
{‘label’: ‘选项二’, ‘value’: 2},
{‘label’: ‘选项三’, ‘value’: 3}
]
)
]
)
if __name__ == ‘__main__’:
app.run_server()

Dash
与plotly
既然“师出同门”,自然已经相互打通,我们同样可以非常轻松的在网页中插入数据可视化的内容,这里我们使用到plotly.express
,它简化了诸多plotly
图表的创建过程,将创建好的图表对象作为figure
参数传入dcc.Graph()
中即可:import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
import plotly.express as px
app = dash.Dash(__name__)
fig = px.scatter(x=range(10), y=range(10))
app.layout = html.Div(
[
html.H1(‘嵌入plotly图表’),
dcc.Graph(figure=fig)
]
)
if __name__ == ‘__main__’:
app.run_server()

Dash
依赖库以外,还有很多优秀的第三方库都可以帮助我们快速创建出效果惊人的前端内容,关于这部分的详细内容我将会在本系列之后的文章中分主题详细介绍,敬请期待。2.2 用callback实现交互
Dash
最大的优点之一就是其高度封装了React.js
,使得我们无需编写js
代码即可实现前端与后端之间的异步交互,为了实现这一步,我们需要使用到dash.dependencies
中的Input
与Output
,再配合自定义回调函数来实现所需交互功能。import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
from dash.dependencies import Input, Output
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
[
html.H1(‘根据省名查询省会城市:’),
html.Br(),
dcc.Dropdown(
id=‘province’,
options=[
{‘label’: ‘四川省’, ‘value’: ‘四川省’},
{‘label’: ‘陕西省’, ‘value’: ‘陕西省’},
{‘label’: ‘广东省’, ‘value’: ‘广东省’}
],
value=‘四川省’
),
html.P(id=‘city’)
]
)
province2city_dict = {
‘四川省’: ‘成都市’,
‘陕西省’: ‘西安市’,
‘广东省’: ‘广州市’
}
@app.callback(Output(‘city’, ‘children’),
Input(‘province’, ‘value’))
def province2city(province):
return province2city_dict[province]
if __name__ == ‘__main__’:
app.run_server()

Dash
,你就得书写相应的js
语句,较为繁琐:
Dash
目前已经支持「多输入多输出」的回调函数书写方式,以及「阻止初次回调」、「基于表单提交状态的回调」等诸多特性,理论上你可以创建出任何形式的页面交互行为,这些内容我们都会在之后的系列文章中详细教授给大家。2.3 监听图表交互式选择行为
Dash
与plotly
的高度耦合,还体现在其可以监听针对plotly
图表的悬浮、选择、框选等行为,广泛适用于plotly
中的大量常规图表与地图,这一点懂的朋友应该都明白,借助这个特性,我们可以创建出交互能力强大的web应用,就像我下面的这个典型的例子:import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
app = dash.Dash(__name__)
fig = px.scatter(x=range(10), y=range(10), height=400)
fig.update_layout(clickmode=‘event+select’) # 设置点击模式
app.layout = html.Div(
[
dcc.Graph(figure=fig, id=‘scatter’),
html.Hr(),
html.Div([
‘悬浮事件:’,
html.P(id=‘hover’)
]),
html.Hr(),
html.Div([
‘点击事件:’,
html.P(id=‘click’)
]),
html.Hr(),
html.Div([
‘选择事件:’,
html.P(id=‘select’)
]),
html.Hr(),
html.Div([
‘框选事件:’,
html.P(id=‘zoom’)
])
]
)
# 多对多的回调函数
@app.callback([Output(‘hover’, ‘children’),
Output(‘click’, ‘children’),
Output(‘select’, ‘children’),
Output(‘zoom’, ‘children’),],
[Input(‘scatter’, ‘hoverData’),
Input(‘scatter’, ‘clickData’),
Input(‘scatter’, ‘selectedData’),
Input(‘scatter’, ‘relayoutData’)])
def listen_to_hover(hoverData, clickData, selectedData, relayoutData):
return str(hoverData), str(clickData), str(selectedData), str(relayoutData)
if __name__ == ‘__main__’:
app.run_server()

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