使用Dash快速构建你的数据可视化前端

还记得上篇文章我们采用Plotly去画出各式各样的图，这次我们就来讲讲，如何把这些图片展示在你的前端上。

Dash也是Plotly制作团队开源出来的一款dashboard开发平台，主要使用python写的，它主要可以将我们画出来的数据展示在网页上。Dash最大的优点就是你在生成前端的时候不需要写任何javascript代码（已经全在底层封装好，画图特效是react.js写的，有兴趣可以去研究一下源码），它可以直接使用Python代码将你之前在Plotly画出的图在网页上直接展示出来。

需要安装的库：

pip install plotly
pip install dash

下面我们来演示一个Dash的demo：

新建一个app.py文件，复制以下代码：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Dash Demo', style={"text-align": "center"}),

    html.Div(children='''
        一款牛逼的Python开发的应用程序---------Dash
    ''',
             style={"text-align": "center", "color": "red"}),

    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [3, 4, 2], 'type': 'bar', 'name': '数据源A'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 3, 5], 'type': 'bar', 'name': '数据源B'},
            ],
            'layout': {
                'title': '数据展示'
            }
        }
    )
])

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

运行效果：

下面来说明一下,如何去使用Dash这个框架：

S1: 初始化

app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)

这句话主要用来初始化渲染Dash，可以按照你制定的样式进行渲染。

external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']

代码中引用的网址是plotly自己的css样式，你也可以修改成你自己想要的其他样式，把这个css文件down到本地然后你可以对他进行修改。具体参考：

https://dash.plotly.com/external-resources

下面重点来了！

在页面上添加你想要添加的元素，首先我们需要初始化页面的布局：

app.layout = html.Div(children=[])

初始化完毕后我们就可以向这个布局中添加元素了，我们只需要在childern这个list中添加相应的页面元素即可：（注意：每个元素都在list中）

S2: 添加标签

添加h1标题

html.H1(children='Dash Demo', style={"text-align": "center"}),

添加一个div

html.Div(children='一款牛逼的Python开发的应用程序---------Dash',
             style={"text-align": "center", "color": "red"}),

我们可以在里面添加style参数来制定它的样式。

S3: 添加你画的图

Graph对象主要就是用来进行画图的，你只需要将画图的数据传递给figure参数即可。

 dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [3, 4, 2], 'type': 'bar', 'name': '数据源A'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 3, 5], 'type': 'bar', 'name': '数据源B'},
            ],
            'layout': {
                'title': '数据展示'
            }
        }
    )

这里说一下，plotly画出的每个对象都能直接当成参数传入。

我们看一个例子：选择我们上次画等高线图,直接插入画好的fig对象。

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(data=
        go.Contour(
            z=[[10, 10.625, 12.5, 15.625, 20],
               [5.625, 6.25, 8.125, 11.25, 15.625],
               [2.5, 3.125, 5., 8.125, 12.5],
               [0.625, 1.25, 3.125, 6.25, 10.625],
               [0, 0.625, 2.5, 5.625, 10]]
        ))
......... dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure=fig
    )

添加多个图:

S4: 添加常见的网页控件

输入框:

dcc.Input(id='my-id',
              value='2333',
              type='text'
              ),

下拉框：

dcc.Dropdown(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': 'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        value='MTL'
    ),

滑动条:

dcc.Slider(
        min=0,
        max=9,
        marks={i: 'level{}'.format(i) for i in range(10)},
        value=5,
    ),

复选框:

dcc.Checklist(
    options=[
        {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
        {'label': 'Montréal', 'value': 'MTL'},
        {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
    ],
    values=['MTL', 'SF']
)

MarkDown格式:

dcc.Markdown('''
Dash and Markdown

Dash supports [Markdown](http://commonmark.org/help).

Markdown is a simple way to write and format text.
It includes a syntax for things like **bold text** and *italics*,
[links](http://commonmark.org/help), inline `code` snippets, lists,
quotes, and more.
''')

S5: 启动你的应用

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

debug在调试的时候可以打开，部署在生产环境的时候记得改成Fasle，还有个参数use_reloader,如果你是在jupyter写代码，该参数需要设置成False。

最后附上我画的dashboard：

以上，便是今天的内容，希望大家喜欢，欢迎「转发」或者点击「在看」支持，谢谢各位。




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