Python 交互式数据可视化框架：Dash（上）

现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。您将使用这些软件包的特定版本，以确保与本教程中使用的环境具有相同的环境。在本节中，您将了解布局，在下一节中，将学习如何使仪表板具有交互性

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593人浏览 · 2024-09-12 02:14:38

2401_86454672 · 2024-09-12 02:14:38 发布

Plotly还为Dash提供了称为Dash Enterprise的商业伙伴付费服务。这项付费服务为商业公司提供了以下支持服务，例如在Dash应用程序上托管、部署和处理身份验证。但是这些功能不在Dash的开源生态系统中。

Dash将帮助您快速构建dashboard仪表板。如果您习惯于使用Python分析数据或建立数据可视化效果，那么Dash将是您工具箱中的有用补充。以下是一些您可以使用Dash制作的示例：

可实时分析交易头寸的dashboard仪表盘https://dash-gallery.plotly.host/dash-web-trader/
数百万个 Uber 行程的可视化

https://dash-gallery.plotly.host/dash-uber-rides-demo/

一个交互式的财务报告

https://dash-gallery.plotly.host/dash-financial-report/

这只是很简单的几个样例。如果您想查看其他有趣的用例，请查看Dash App Gallery（https://dash-gallery.plotly.host/Portal/）。

Python中的Dash入门

在本教程中，您将学习使用Dash构建仪表板的详细过程。如果遵循这些示例，那么您将从本地计算机上的准系统仪表板转到部署在Heroku上的样式化仪表板。

要构建仪表板，您将使用2015年至2018年期间美国鳄梨销售和价格数据集（https://www.kaggle.com/neuromusic/avocado-prices）。该数据集由Justin Kiggins使用Hass Avocado Board(https://www.hassavocadoboard.com/retail/volume-and-price-data)提供的数据整理而来。

如何设置本地环境

要开发应用，您需要一个新目录来存储代码和数据，以及一个干净的Python 3 虚拟环境。要创建这个环境，请按照以下说明进行操作，选择与您的操作系统匹配的版本。

如果您使用的是Windows系统，请打开命令提示符并执行以下命令：

c:\> mkdir avocado_analytics && cd avocado_analytics
c:\> c:\path\to\python\launcher\python -m venv venv
c:\> venv\Scripts\activate.bat

第一个命令为您的项目创建一个目录，并将当前位置移动到该目录。第二条命令在该位置创建一个虚拟环境。最后一条命令激活虚拟环境。确保将第二个命令中的路径替换为Python 3启动器的路径。

如果您使用的是macOS或Linux系统，请从终端执行以下步骤：

$ mkdir avocado_analytics && cd avocado_analytics
$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate

前两个命令执行以下操作：

1、创建一个名为avocado_analytics的目录

2、将您当前的位置移动到avocado_analytics目录

3、在该目录中创建一个干净的虚拟环境venv

最后一条命令激活您刚刚创建的虚拟环境。

接下来，您需要安装所需的库。您可以在虚拟环境中使用pip来实现。如下安装库：

(venv) $ python -m pip install dash==1.13.3 pandas==1.0.5

此命令将在您的虚拟环境中安装Dash和pandas。您将使用这些软件包的特定版本，以确保与本教程中使用的环境具有相同的环境。除了Dash之外，pandas还可以帮助您读取和处理将在应用程序中使用的数据。

最后，您需要一些数据以将其输入到仪表板中。将数据另存为avocado.csv在项目的根目录中。到目前为止，您应该已经有了一个虚拟环境，其中包含必需的库以及项目根文件夹中的数据。您项目的结构应如下所示：

avocado_analytics/
|
├── venv/
|
└── avocado.csv

接下来，您将构建第一个Dash应用程序。

如何构建Dash应用程序

分两个步骤考虑构建Dash应用程序的过程：

根据应用的布局来定义应用的外观。
使用回调函数来确定应用程序的哪些部分是交互式的，以及它们如何响应。

在本节中，您将了解布局，在下一节中，将学习如何使仪表板具有交互性。首先，设置初始化应用程序所需的所有内容，然后定义应用程序的布局。

初始化您的Dash应用程序

在项目的根目录中创建一个名为app.py的空文件，然后在本节中查看app.py的代码。

这是app.py的前几行：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd

data = pd.read_csv("avocado.csv")
data = data.query("type == 'conventional' and region == 'Albany'")
data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"], format="%Y-%m-%d")
data.sort_values("Date", inplace=True)

app = dash.Dash(__name__)

在第1至4行中，导入所需的库：dash，dash_core_components，dash_html_components和pandas。每个库都为您的应用程序提供了一个构建模块：

dash可帮助您初始化应用程序。
dash_core_components允许您创建交互式组件，例如图形，下拉列表或日期范围。
dash_html_components使您可以访问HTML标记。
pandas可以帮助您阅读和整理数据。

在第6到9行中，您将读取数据并对其进行预处理以在仪表板中使用。之所以要过滤掉某些数据，是因为当前版本的仪表板不是交互式的，否则绘制的值就没有意义了。

在第11行上，创建Dash类的实例。如果您以前使用过Flask，则初始化Dash类可能看起来很熟悉。在Flask中，通常使用Flask（__ name__）初始化WSGI应用程序。同样，对于Dash应用程序，您可以使用Dash（__ name__）。

定义Dash应用程序的布局

接下来，您将定义应用程序的layout属性。此属性决定了您应用的外观。在这种情况下，您将使用标题下方带有说明的标题和两个图表。定义方式如下：

app.layout = html.Div(
    children=[
        html.H1(children="Avocado Analytics",),
        html.P(
            children="Analyze the behavior of avocado prices"
            " and the number of avocados sold in the US"
            " between 2015 and 2018",
        ),
        dcc.Graph(
            figure={
                "data": [
                    {
                        "x": data["Date"],
                        "y": data["AveragePrice"],
                        "type": "lines",
                    },
                ],
                "layout": {"title": "Average Price of Avocados"},
            },
        ),
        dcc.Graph(
            figure={
                "data": [
                    {
                        "x": data["Date"],
                        "y": data["Total Volume"],
                        "type": "lines",
                    },
                ],
                "layout": {"title": "Avocados Sold"},
            },
        ),
    ]
)

这段代码定义了app对象的layout属性。此属性使用由Dash组件组成的树结构确定应用程序的外观。

Dash组件预先包装在Python库中。在安装Dash时，其中一些会附带Dash。其余的您必须单独安装。几乎每个应用程序中都会看到两组组件：

1、Dash HTML Components(https://dash.plotly.com/dash-html-components)为HTML元素提供Python包装器。例如，您可以使用此库来创建元素，例如段落，标题或列表。

2、Dash Core Components(https://dash.plotly.com/dash-core-components)组件为您提供了用于创建交互式用户界面的Python模块。您可以使用它来创建交互式元素，例如图形，滑块或下拉菜单。

在第13至20行，您可以在实践中看到Dash HTML组件。首先定义父组件html.Div。然后，再添加两个元素，即标题（html.H1）和段落（html.P）作为其子元素。

这些组件等效于div，h1和p HTML标签。您可以使用组件的参数来修改标签的属性或内容。例如，要指定div标记内的内容，请使用html.Div中的children参数。

组件中还有其他参数，例如style，className或id，它们引用HTML标签的属性。在下一部分中，您将看到如何使用其中的一些属性来设置仪表板的样式。

第13至20行所示的部分布局将转换为以下HTML代码：

<div>
  <h1>Avocado Analytics</h1>
  <p>
    Analyze the behavior of avocado prices and the number
    of avocados sold in the US between 2015 and 2018
  </p>
  <!-- Rest of the app -->
</div>

当您在浏览器中打开应用程序时，将呈现此HTML代码。它遵循与Python代码相同的结构，带有div标记，其中包含h1和p元素。

在布局代码段的第21至24行中，您实际上可以从Dash 核心组件中看到图形组件。app.layout中有两个dcc.Graph组件。第一个绘制了研究期间鳄梨的平均价格，第二个绘制了同期美国鳄梨的销售数量。

现在能在网上找到很多很多的学习资源，有免费的也有收费的，当我拿到1套比较全的学习资源之前，我并没着急去看第1节，我而是去审视这套资源是否值得学习，有时候也会去问一些学长的意见，如果可以之后，我会对这套学习资源做1个学习计划，我的学习计划主要包括规划图和学习进度表。

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