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純Python輕松開發(fā)實時可視化儀表盤

開發(fā) 后端
在Dash生態(tài)中還有一系列功能比較特殊但又非常實用的部件,今天的文章我們就來學(xué)習(xí)這些常用的「特殊部件」。

1 簡介

這是我的系列教程「Python+Dash快速web應(yīng)用開發(fā)」的第十五期,在前面的一系列教程中,我們針對Dash中的各種常用基礎(chǔ)概念作了比較詳細(xì)的介紹,如果前面的教程你有認(rèn)真學(xué)習(xí),那么相信到今天你已經(jīng)有能力開發(fā)初具規(guī)模的Dash應(yīng)用了。

而在Dash生態(tài)中還有一系列功能比較特殊但又非常實用的部件,今天的文章我們就來學(xué)習(xí)這些常用的「特殊部件」。

 

 

 

[[395483]]

 

圖1

2 Dash中的常用特殊功能部件

2.1 用Store()來存儲數(shù)據(jù)

在dash_core_components中有著很多功能特殊的部件,Store()就是其中之一,它的功能十分的簡單,就是用來存儲數(shù)據(jù)的,譬如存儲一些數(shù)值、字符串等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型或者把Python中的列表、字典等作為json格式數(shù)據(jù)存進(jìn)去。

Store()的主要參數(shù)/屬性除了id之外,還有:

data,代表其所存放的數(shù)據(jù),也是我們編寫回調(diào)函數(shù)時關(guān)注的屬性;

modified_timestamp,用于記錄最后一次data屬性被修改的時間戳,通常用不到;

storage_type,用于設(shè)置存儲數(shù)據(jù)的生命周期,有3種,storage_type='memory'時生命周期最短,只要頁面一刷新,data就會恢復(fù)初始狀態(tài);storage_type='session'時,只有瀏覽器被關(guān)閉時data才會被重置;而最后一種storage_type='local'時,會將數(shù)據(jù)存儲在本地緩存中,只有手動清除,data才會被重置。

話不多說,直接來看一個直觀的例子:

app1.py

 

  1. import dash 
  2. import dash_core_components as dcc 
  3. import dash_bootstrap_components as dbc 
  4. from dash.dependencies import Input, Output 
  5.  
  6. app = dash.Dash(__name__) 
  7.  
  8. app.layout = dbc.Container( 
  9.     [ 
  10.         dbc.Form( 
  11.             [ 
  12.                 dbc.FormGroup( 
  13.                     [ 
  14.                         dbc.Label('storage = "memory"時'), 
  15.                         dbc.Input(id='input-memory1', autoComplete='off'), 
  16.                         dbc.Input(id='input-memory2', style={'margin-top''3px'}), 
  17.                         dcc.Store(id='data-in-memory'
  18.                     ] 
  19.                 ), 
  20.                 dbc.FormGroup( 
  21.                     [ 
  22.                         dbc.Label('storage = "session"時'), 
  23.                         dbc.Input(id='input-session1', autoComplete='off'), 
  24.                         dbc.Input(id='input-session2', style={'margin-top''3px'}), 
  25.                         dcc.Store(id='data-in-session', storage_type='session'
  26.                     ] 
  27.                 ), 
  28.                 dbc.FormGroup( 
  29.                     [ 
  30.                         dbc.Label('storage = "local"時'), 
  31.                         dbc.Input(id='input-local1', autoComplete='off'), 
  32.                         dbc.Input(id='input-local2', style={'margin-top''3px'}), 
  33.                         dcc.Store(id='data-in-local', storage_type='local'
  34.                     ] 
  35.                 ), 
  36.             ] 
  37.         ) 
  38.     ], 
  39.     style={ 
  40.         'margin-top''100px'
  41.         'max-width''600px' 
  42.     } 
  43.  
  44.  
  45. # memory對應(yīng)回調(diào) 
  46. @app.callback( 
  47.     Output('data-in-memory''data'), 
  48.     Input('input-memory1''value'
  49. def data_in_memory_save_data(value): 
  50.     if value: 
  51.         return value 
  52.  
  53.     return dash.no_update 
  54.  
  55.  
  56. @app.callback( 
  57.     Output('input-memory2''placeholder'), 
  58.     Input('data-in-memory''data'
  59. def data_in_memory_placeholder(data): 
  60.     if data: 
  61.         return data 
  62.  
  63.     return dash.no_update 
  64.  
  65.  
  66. # session對應(yīng)回調(diào) 
  67. @app.callback( 
  68.     Output('data-in-session''data'), 
  69.     Input('input-session1''value'
  70. def data_in_session_save_data(value): 
  71.     if value: 
  72.         return value 
  73.  
  74.     return dash.no_update 
  75.  
  76.  
  77. @app.callback( 
  78.     Output('input-session2''placeholder'), 
  79.     Input('data-in-session''data'
  80. def data_in_session_placeholder(data): 
  81.     if data: 
  82.         return data 
  83.  
  84.     return dash.no_update 
  85.  
  86.  
  87. local對應(yīng)回調(diào) 
  88. @app.callback( 
  89.     Output('data-in-local''data'), 
  90.     Input('input-local1''value'
  91. def data_in_local_save_data(value): 
  92.     if value: 
  93.         return value 
  94.  
  95.     return dash.no_update 
  96.  
  97.  
  98. @app.callback( 
  99.     Output('input-local2''placeholder'), 
  100.     Input('data-in-local''data'
  101. def data_in_local_placeholder(data): 
  102.     if data: 
  103.         return data 
  104.  
  105.     return dash.no_update 
  106.  
  107.  
  108. if __name__ == '__main__'
  109.     app.run_server(debug=True

可以看到,不同storage參數(shù)對應(yīng)的數(shù)據(jù),生命周期有著很大的區(qū)別:

 

圖片

 

圖2

就是憑借著這種自由存儲數(shù)據(jù)的特性,Store()可以幫助我們完成很多非常實用的功能,我們會在本文最后的例子里進(jìn)行展示。

2.2 用Interval()實現(xiàn)周期性回調(diào)

同樣是dash_core_components中的組件,Interval()的功能也很有意思,它可以幫助我們實現(xiàn)周期性自動回調(diào),譬如開發(fā)一個實時股價系統(tǒng),每隔一段時間就從后臺獲取最新的數(shù)據(jù),無需我們手動刷新頁面,其主要的參數(shù)/屬性有:

n_intervals,Interval()的核心屬性,所謂的自動更新實際上就是自動對n_intervals的遞增過程;

interval,數(shù)值型,用于設(shè)置每隔多少毫秒對n_intervals的值進(jìn)行一次遞增,默認(rèn)為1000即1秒;

max_intervals,int型,用于設(shè)置在經(jīng)歷多少次遞增后,不再繼續(xù)自動更新,默認(rèn)為-1即不限制;

disabled,bool型,默認(rèn)為False,用于設(shè)置是否停止遞增更新過程,如果說max_intervals控制的過程是for循環(huán)的話,disabled就是while循環(huán),我們可以利用它自行編寫邏輯在特定的條件下停止Interval()的遞增過程。

下面我們從一個偽造數(shù)據(jù)的股價實時更新系統(tǒng)例子中進(jìn)一步理解Interval()的作用:

app2.py

 

  1. import dash 
  2. import numpy as np 
  3. import dash_core_components as dcc 
  4. import dash_html_components as html 
  5. import dash_bootstrap_components as dbc 
  6. from dash.dependencies import Input, Output, State 
  7.  
  8. app = dash.Dash(__name__) 
  9.  
  10. app.layout = dbc.Container( 
  11.     [ 
  12.         html.P( 
  13.             [ 
  14.                 html.Strong('貴州茅臺(600519)'), 
  15.                 '最新股價:'
  16.                 html.Span('2108.94', id='latest-price'
  17.             ] 
  18.         ), 
  19.         dcc.Interval(id='demo-interval', interval=1000) 
  20.     ], 
  21.     style={ 
  22.         'margin-top''100px' 
  23.     } 
  24.  
  25.  
  26. @app.callback( 
  27.     [Output('latest-price''children'), 
  28.      Output('latest-price''style')], 
  29.     Input('demo-interval''n_intervals'), 
  30.     State('latest-price''children'
  31. def fake_price_generator(n_intervals, latest_price): 
  32.     fake_price = float(latest_price) + np.random.normal(0, 0.1) 
  33.  
  34.     if fake_price > float(latest_price): 
  35.         return f'{fake_price:.2f}', {'color''red''background-color''rgba(195, 8, 26, 0.2)'
  36.  
  37.     elif fake_price < float(latest_price): 
  38.         return f'{fake_price:.2f}', {'color''green''background-color''rgba(50, 115, 80, 0.2)'
  39.  
  40.     return f'{fake_price:.2f}', {'background-color''rgba(113, 120, 117, 0.2)'
  41.  
  42.  
  43. if __name__ == '__main__'
  44.     app.run_server(debug=True

哈哈,是不是非常的實用~

 

 

圖3

2.3 利用ColorPicker()進(jìn)行交互式色彩設(shè)置

接下來我們要介紹的這個很有意思的部件來自Dash的官方依賴dash_daq,它并不是自帶的,我們需要用pip進(jìn)行安裝。

ColorPicker()的功能是渲染出一個交互式的色彩選擇部件,使得我們可以更方便更直觀地選擇色彩值,其主要參數(shù)/屬性有:

label,字符串或字典,若只傳入字符串,則傳入的文字會作為渲染出的色彩選擇器的標(biāo)題,若傳入字典,其label鍵值對用于設(shè)置標(biāo)題文本內(nèi)容,style參數(shù)用于自定義css樣式;

labelPosition,字符型,top時標(biāo)題會置于頂部,bottom時會置于底部;

size,設(shè)置部件整體的像素寬度

value,字典型,作為參數(shù)時可以用來設(shè)定色彩選擇器的初始色彩,作為屬性時可以獲取當(dāng)前色彩選擇器的選定色彩,hex鍵值對可以直接獲取十六進(jìn)制色彩值,rgb鍵對應(yīng)的值為包含r、g、b和a四個鍵值對的字典,即構(gòu)成rgba色彩值的三通道+透明度值。

讓我們通過下面這個簡單的例子來認(rèn)識它的工作過程:

app3.py

 

  1. import dash 
  2. import dash_daq as daq 
  3. import dash_html_components as html 
  4. import dash_bootstrap_components as dbc 
  5. from dash.dependencies import Input, Output 
  6.  
  7. app = dash.Dash(__name__) 
  8.  
  9. app.layout = dbc.Container( 
  10.     [ 
  11.         daq.ColorPicker( 
  12.             id='color-picker'
  13.             label={ 
  14.                 'label''色彩選擇器'
  15.                 'style': { 
  16.                     'font-size''18px'
  17.                     'font-family''SimHei'
  18.                     'font-weight''bold' 
  19.                 } 
  20.             }, 
  21.             size=400, 
  22.             value=dict(hex="#120E03"
  23.         ), 
  24.         html.P( 
  25.             '測試'*100, 
  26.             id='demo-p'
  27.             style={ 
  28.                 'margin-top''20px' 
  29.             } 
  30.         ) 
  31.     ], 
  32.     style={ 
  33.         'margin-top''30px'
  34.         'max-width''500px' 
  35.     } 
  36.  
  37. app.clientside_callback( 
  38.     ""
  39.     function(color) { 
  40.         return {'color': color.hex, 'margin-top''20px'}; 
  41.     } 
  42.     """, 
  43.     Output('demo-p''style'), 
  44.     Input('color-picker''value'
  45.  
  46. if __name__ == '__main__'
  47.     app.run_server(debug=True

動圖錄制出來因為被壓縮了所以色彩區(qū)域看起來跟打了碼似得:

 

 

圖4

實際上是這樣的:

 

 

 

 

圖5

2.4 利用DashDatetimepicker()進(jìn)行時間范圍選擇

接下來我要給大家介紹的這個部件DashDatetimepicker()也是來自第三方庫,它基于react-datetime,可以幫助我們創(chuàng)建進(jìn)行日期選擇功能的部件(其實dash-core_components中也有類似功能的DatePickerRange()部件,但是太丑了,而且對中文支持的不好)。

使用pip install dash_datetimepicker完成安裝之后,默認(rèn)的部件月份和星期的名稱顯示都是英文的,我通過對相關(guān)的js源碼略加修改之后,便可以使用中文了,大家使用的時候把本期附件中的dash_datetimepicker.min.js放到assets目錄下即可。

DashDatetimepicker()使用起來非常簡單,除了id之外,我們只需要在回調(diào)中獲取它的startDate與endDate屬性即可捕獲到用戶設(shè)置的日期時間范圍(在回調(diào)中我們接收到的開始結(jié)束時間需要加上8個小時,這是個bug):

app4.py

 

  1. import dash 
  2. import pandas as pd 
  3. import dash_datetimepicker 
  4. import dash_html_components as html 
  5. import dash_bootstrap_components as dbc 
  6. from dash.dependencies import Input, Output 
  7.  
  8. app = dash.Dash(__name__) 
  9.  
  10. app.layout = dbc.Container( 
  11.     [ 
  12.         dash_datetimepicker.DashDatetimepicker(id="datetime-picker"), 
  13.         html.H6(id='datetime-output', style={'margin-top''20px'}) 
  14.     ], 
  15.     style={ 
  16.         'margin-top''100px'
  17.         'max-width''600px' 
  18.     } 
  19.  
  20.  
  21. @app.callback( 
  22.     Output('datetime-output''children'), 
  23.     [Input('datetime-picker''startDate'), 
  24.      Input('datetime-picker''endDate')] 
  25. def datetime_range(startDate, endDate): 
  26.     # 修正8小時時間差bug并格式化為字符串 
  27.     startDate = (pd.to_datetime(startDate) + pd.Timedelta(hours=8)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M'
  28.     endDate = (pd.to_datetime(endDate) + pd.Timedelta(hours=8)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M'
  29.  
  30.     return f'從 {startDate} 到 {endDate}' 
  31.  
  32.  
  33. if __name__ == "__main__"
  34.     app.run_server(debug=True

 

 

 

圖6

3 動手打造一個實時可視化大屏

在學(xué)習(xí)完今天的內(nèi)容之后,我們就可以做一些功能上很amazing的事情——搭建一個實時更新的可視化儀表盤。

思路其實很簡單,主要用到今天學(xué)習(xí)到的Interval()與Store(),原理是先從官網(wǎng)靜態(tài)的案例中移植js代碼到Dash的瀏覽器端回調(diào)中,構(gòu)建出輸入為Store()的data的回調(diào)函數(shù);

再利用Interval()的n_intervals觸發(fā)Store()的data更新,從而實現(xiàn)這套從數(shù)據(jù)更新到圖表更新的鏈?zhǔn)椒磻?yīng)。效果如下:

圖7

而代碼涉及到多個文件,這里就不直接放出,你可以在文章開頭的地址中找到對應(yīng)本期的附件進(jìn)行學(xué)習(xí)。

 

責(zé)任編輯:華軒 來源: Python大數(shù)據(jù)分析
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