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。
2、安装
pip install pandas
pip install dash
# pip install dash --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
- 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 pd
df = 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)
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!!!