1. <strong id="7actg"></strong>
    2. <table id="7actg"></table>

    3. <address id="7actg"></address>
      <address id="7actg"></address>
      1. <object id="7actg"><tt id="7actg"></tt></object>

        純Python輕松開發(fā)實(shí)時(shí)可視化儀表盤

        共 15056字,需瀏覽 31分鐘

         ·

        2021-04-29 05:30

        ?

        本文示例代碼已上傳至我的Github倉(cāng)庫(kù)https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes

        ?

        1 簡(jiǎn)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(duì)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(shí)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」。

        圖1

        2 Dash中的常用特殊功能部件

        2.1 用Store()來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)

        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(jiǎn)單,就是用來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的,譬如存儲(chǔ)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(shí)關(guān)注的屬性;

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

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

        話不多說,直接來看一個(gè)直觀的例子:

        ?

        app1.py

        ?
        import dash
        import dash_core_components as dcc
        import dash_bootstrap_components as dbc
        from dash.dependencies import Input, Output

        app = dash.Dash(__name__)

        app.layout = dbc.Container(
            [
                dbc.Form(
                    [
                        dbc.FormGroup(
                            [
                                dbc.Label('storage = "memory"時(shí)'),
                                dbc.Input(id='input-memory1', autoComplete='off'),
                                dbc.Input(id='input-memory2', style={'margin-top''3px'}),
                                dcc.Store(id='data-in-memory')
                            ]
                        ),
                        dbc.FormGroup(
                            [
                                dbc.Label('storage = "session"時(shí)'),
                                dbc.Input(id='input-session1', autoComplete='off'),
                                dbc.Input(id='input-session2', style={'margin-top''3px'}),
                                dcc.Store(id='data-in-session', storage_type='session')
                            ]
                        ),
                        dbc.FormGroup(
                            [
                                dbc.Label('storage = "local"時(shí)'),
                                dbc.Input(id='input-local1', autoComplete='off'),
                                dbc.Input(id='input-local2', style={'margin-top''3px'}),
                                dcc.Store(id='data-in-local', storage_type='local')
                            ]
                        ),
                    ]
                )
            ],
            style={
                'margin-top''100px',
                'max-width''600px'
            }
        )


        # memory對(duì)應(yīng)回調(diào)
        @app.callback(
            Output('data-in-memory''data'),
            Input('input-memory1''value')
        )
        def data_in_memory_save_data(value):
            if value:
                return value

            return dash.no_update


        @app.callback(
            Output('input-memory2''placeholder'),
            Input('data-in-memory''data')
        )
        def data_in_memory_placeholder(data):
            if data:
                return data

            return dash.no_update


        # session對(duì)應(yīng)回調(diào)
        @app.callback(
            Output('data-in-session''data'),
            Input('input-session1''value')
        )
        def data_in_session_save_data(value):
            if value:
                return value

            return dash.no_update


        @app.callback(
            Output('input-session2''placeholder'),
            Input('data-in-session''data')
        )
        def data_in_session_placeholder(data):
            if data:
                return data

            return dash.no_update


        # local對(duì)應(yīng)回調(diào)
        @app.callback(
            Output('data-in-local''data'),
            Input('input-local1''value')
        )
        def data_in_local_save_data(value):
            if value:
                return value

            return dash.no_update


        @app.callback(
            Output('input-local2''placeholder'),
            Input('data-in-local''data')
        )
        def data_in_local_placeholder(data):
            if data:
                return data

            return dash.no_update


        if __name__ == '__main__':
            app.run_server(debug=True)

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


        圖2

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

        2.2 用Interval()實(shí)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(shí)現(xiàn)周期性自動(dòng)回調(diào),譬如開發(fā)一個(gè)實(shí)時(shí)股價(jià)系統(tǒng),每隔一段時(shí)間就從后臺(tái)獲取最新的數(shù)據(jù),無需我們手動(dòng)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(dòng)更新實(shí)際上就是自動(dòng)對(duì)n_intervals的遞增過程;

        interval,數(shù)值型,用于設(shè)置每隔多少毫秒對(duì)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(dòng)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(gè)偽造數(shù)據(jù)的股價(jià)實(shí)時(shí)更新系統(tǒng)例子中進(jìn)一步理解Interval()的作用:

        ?

        app2.py

        ?
        import dash
        import numpy as np
        import dash_core_components as dcc
        import dash_html_components as html
        import dash_bootstrap_components as dbc
        from dash.dependencies import Input, Output, State

        app = dash.Dash(__name__)

        app.layout = dbc.Container(
        [
        html.P(
        [
        html.Strong('貴州茅臺(tái)(600519)'),
        '最新股價(jià):',
        html.Span('2108.94', id='latest-price')
        ]
        ),
        dcc.Interval(id='demo-interval', interval=1000)
        ],
        style={
        'margin-top': '100px'
        }
        )


        @app.callback(
        [Output('latest-price', 'children'),
        Output('latest-price', 'style')],
        Input('demo-interval', 'n_intervals'),
        State('latest-price', 'children')
        )
        def fake_price_generator(n_intervals, latest_price):
        fake_price = float(latest_price) + np.random.normal(0, 0.1)

        if fake_price > float(latest_price):
        return f'{fake_price:.2f}', {'color': 'red', 'background-color': 'rgba(195, 8, 26, 0.2)'}

        elif fake_price < float(latest_price):
        return f'{fake_price:.2f}', {'color': 'green', 'background-color': 'rgba(50, 115, 80, 0.2)'}

        return f'{fake_price:.2f}', {'background-color': 'rgba(113, 120, 117, 0.2)'}


        if __name__ == '__main__':
        app.run_server(debug=True)

        哈哈,是不是非常的實(shí)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(gè)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(gè)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(huì)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(duì)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(shí)標(biāo)題會(huì)置于頂部,bottom時(shí)會(huì)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(shí)可以用來設(shè)定色彩選擇器的初始色彩,作為屬性時(shí)可以獲取當(dāng)前色彩選擇器的選定色彩,hex鍵值對(duì)可以直接獲取十六進(jìn)制色彩值,rgb鍵對(duì)應(yīng)的值為包含r、g、ba四個(gè)鍵值對(duì)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(gè)簡(jiǎn)單的例子來認(rèn)識(shí)它的工作過程:

        ?

        app3.py

        ?
        import dash
        import dash_daq as daq
        import dash_html_components as html
        import dash_bootstrap_components as dbc
        from dash.dependencies import Input, Output

        app = dash.Dash(__name__)

        app.layout = dbc.Container(
            [
                daq.ColorPicker(
                    id='color-picker',
                    label={
                        'label''色彩選擇器',
                        'style': {
                            'font-size''18px',
                            'font-family''SimHei',
                            'font-weight''bold'
                        }
                    },
                    size=400,
                    value=dict(hex="#120E03")
                ),
                html.P(
                    '測(cè)試'*100,
                    id='demo-p',
                    style={
                        'margin-top''20px'
                    }
                )
            ],
            style={
                'margin-top''30px',
                'max-width''500px'
            }
        )

        app.clientside_callback(
            """
            function(color) {
                return {'color': color.hex, 'margin-top': '20px'};
            }
            """
        ,
            Output('demo-p''style'),
            Input('color-picker''value')
        )

        if __name__ == '__main__':
            app.run_server(debug=True)

        動(dòng)圖錄制出來因?yàn)楸粔嚎s了所以色彩區(qū)域看起來跟打了碼似得:

        圖4

        實(shí)際上是這樣的:

        圖5

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

        接下來我要給大家介紹的這個(gè)部件DashDatetimepicker()也是來自第三方庫(kù),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(shí)dash-core_components中也有類似功能的DatePickerRange()部件,但是太丑了,而且對(duì)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(duì)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(shí)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(jiǎn)單,除了id之外,我們只需要在回調(diào)中獲取它的startDateendDate屬性即可捕獲到用戶設(shè)置的日期時(shí)間范圍(在回調(diào)中我們接收到的開始結(jié)束時(shí)間需要加上8個(gè)小時(shí),這是個(gè)bug):

        ?

        app4.py

        ?
        import dash
        import pandas as pd
        import dash_datetimepicker
        import dash_html_components as html
        import dash_bootstrap_components as dbc
        from dash.dependencies import Input, Output

        app = dash.Dash(__name__)

        app.layout = dbc.Container(
            [
                dash_datetimepicker.DashDatetimepicker(id="datetime-picker"),
                html.H6(id='datetime-output', style={'margin-top''20px'})
            ],
            style={
                'margin-top''100px',
                'max-width''600px'
            }
        )


        @app.callback(
            Output('datetime-output''children'),
            [Input('datetime-picker''startDate'),
             Input('datetime-picker''endDate')]
        )
        def datetime_range(startDate, endDate):
            # 修正8小時(shí)時(shí)間差bug并格式化為字符串
            startDate = (pd.to_datetime(startDate) + pd.Timedelta(hours=8)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
            endDate = (pd.to_datetime(endDate) + pd.Timedelta(hours=8)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M')

            return f'從 {startDate} 到 {endDate}'


        if __name__ == "__main__":
            app.run_server(debug=True)

        圖6

        3 動(dòng)手打造一個(gè)實(shí)時(shí)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(gè)實(shí)時(shí)更新的可視化儀表盤。

        思路其實(shí)很簡(jiǎn)單,主要用到今天學(xué)習(xí)到的Interval()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()data的回調(diào)函數(shù);

        再利用Interval()n_intervals觸發(fā)Store()data更新,從而實(shí)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(gè)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(duì)應(yīng)本期的附件進(jìn)行學(xué)習(xí)。

        ·················END·················

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