初识Dash -- 构建一个人人都能够轻松上手的界面，操控数据和可视化

从事数据科学工作，少不了使用Pandas、scikit-learn这些Python生态系统中的利器，还有就是控制工作流的Jupyter Notebooks，没的说，你和同事都爱用。但是，要想将工作成果分享给不会用这些工具的人，那该怎么办？怎么才能构建一个人人都能够轻松上手的界面，操控数据和可视化？以前，为实现这一目的，需要一个精通Javascript的专职前端团队来搭建GUI，以后就用不着啦。

今年发布的Dash是在纯Python环境中构建数据可视化Web APP的开源库。该库基于Flask、Plotly.js和React构建，提供抽象层，无需学习上述框架即可快速上手开发。它在浏览器中进行渲染和响应，因此适用移动端。

如果你想知道Dash都能实现什么效果，这个样例库可以让你大饱眼福。

pip install dash

pip install dash-renderer

pip install dash-html-components

pip install dash-core-components

#!/usr/bin/env python

# Version = 3.5.2

# __auth__ = '无名小妖'

import dash

import dash_core_components

import dash_html_components

import numpy

t = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 100)

x = 10 * (2 * numpy.sin(t) - numpy.sin(2 * t))

y = 10 * (2 * numpy.cos(t) - numpy.cos(2 * t))

app = dash.Dash()

app.layout = dash_html_components.Div(children=[

    dash_html_components.H1(children='Hello! Dash love you! '),

    dash_core_components.Graph(

        id='heart-curve',

        figure={

            'data': [

                {'x': x, 'y': y, 'type': 'Scatter', 'name': 'Heart'},

            ],

            'layout': {

                'title': 'Heart Curve'

            }

        }

    )

])

if __name__ == '__main__':

    app.run_server(debug=True)

　　运行：

eg2.

#!/usr/bin/env python

# python2.7

# -*- coding: utf8 -*-

import dash

from dash.dependencies import Input, Output

import dash_core_components as dcc

import dash_html_components as html

from datetime import datetime as dt

import tushare as ts

app = dash.Dash()

app.layout = html.Div([

    html.H1('k-30'),

    dcc.Dropdown(

        id='my-dropdown',

        options=[

            {'label': '爱柯迪', 'value':'600933'},

            {'label': '赣锋锂业', 'value':'002460'},

            {'label': '中国神华', 'value':'601088'},

            {'label': '广汽集团', 'value':'601238'},

            {'label': '春秋航空', 'value':'601021'},

        ],

        value='600933'

    ),

    dcc.Graph(id='my-graph')

])

@app.callback(Output('my-graph', 'figure'), [Input('my-dropdown', 'value')])

def update_graph(selected_dropdown_value):

    # df = web.DataReader(

    #     selected_dropdown_value, data_source='yahoo',

    #     start=dt(2018, 1, 1), end=dt.now()

    # )

    df = ts.get_k_data(selected_dropdown_value, ktype='30')

    return {

        'data': [

            {

            'x': df.index,

            'y': df.close

            }

        ]

    }

if __name__ == '__main__':

    app.run_server(host="0.0.0.0")

　　

其他参考：

http://blog.csdn.net/hu_zhenghui/article/details/78378844

http://blog.csdn.net/zhangjianjaEE/article/details/76572327

https://pypi.python.org/pypi/django-dash/

初识Dash -- 构建一个人人都能够轻松上手的界面，操控数据和可视化的相关教程结束。