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/