


Hallo! Wenn Sie mit Python und React eine schicke Datenansicht erstellen möchten, sind Sie hier genau richtig. Heute tauchen wir in Solara ein, ein Framework, das es ganz einfach macht, interaktive Anwendungen zu erstellen, ohne dass man ein Front-End-Assistent sein muss. Schnappen Sie sich also Ihr Lieblingsgetränk und legen wir los!
Dies wird übrigens überhaupt nicht von Solara gesponsert, sondern ich teile nur etwas Cooles, das ich kürzlich entdeckt habe.
Was ist Solara überhaupt?
Solara ist wie eine magische Brücke zwischen Python und React. Sie können damit interaktive Webanwendungen mit Python erstellen und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit von React für Ihre Benutzeroberfläche nutzen. Es ist perfekt für diejenigen, die Python lieben, aber etwas optisch Ansprechendes erstellen möchten, ohne sich in JavaScript zu verlieren.
Erste Schritte: Einrichten Ihrer Umgebung
Bevor wir uns mit dem Codieren befassen, stellen wir sicher, dass Sie alles eingerichtet haben:
- Solara installieren: Das Wichtigste zuerst: Sie müssen Solara installieren. Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie Folgendes aus:
pip install solara
- Erstellen Sie Ihr Projektverzeichnis:
mkdir my-solara-app cd my-solara-app
- Einrichten einer einfachen Solara-App: Erstellen Sie eine neue Datei namens app.py und fügen Sie diesen einfachen Code hinzu:
import solara @solara.component def App(): return solara.h1("Welcome to My Data View!") if __name__ == "__main__": solara.run(App)
- Führen Sie Ihre Anwendung aus: Jetzt sehen wir sie in Aktion! Führen Sie diesen Befehl aus:
python app.py
Öffnen Sie Ihren Browser und gehen Sie zu http://localhost:8080, und voilà! Sie sollten Ihre App sehen!
Etwas Reaktionsmagie hinzufügen
Während Solara über einige integrierte Komponenten verfügt, möchten Sie manchmal die Dinge mit Ihren eigenen React-Komponenten aufpeppen. Lasst uns das tun!
- Erstellen Sie eine React-Komponente: Erstellen Sie in Ihrem Projektordner einen neuen Ordner mit dem Namen „frontend“ und fügen Sie eine Datei mit dem Namen „DataView.js“ hinzu:
import React from 'react'; const DataView = ({ data }) => { return ( <div> <h2 id="Data-View">Data View</h2> <ul> {data.map((item, index) => ( <li key="{index}">{item}</li> ))} </ul> </div> ); }; export default DataView;
- Verbinden Sie Ihre React-Komponente mit Solara: Aktualisieren Sie Ihre app.py-Datei, um die React-Komponente einzuschließen:
import solara from solara.react import use_react @solara.component def App(): data = ["Item 1", "Item 2", "Item 3"] DataView = use_react("DataView") return solara.Column( [ solara.h1("Welcome to My Data View!"), DataView(data=data), ] ) if __name__ == "__main__": solara.run(App)
Daten von einer API abrufen
Machen wir die Sache spannender, indem wir einige echte Daten von einer API abrufen. So können Sie das tun:
- Daten abrufen: Ändern Sie Ihre App-Komponente, um Daten von einer API abzurufen (verwenden wir zum Spaß eine Platzhalter-API):
import requests @solara.component def App(): response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts") data = response.json() titles = [post["title"] for post in data] DataView = use_react("DataView") return solara.Column( [ solara.h1("Welcome to My Data View!"), DataView(data=titles), ] )
Zeit für die Bereitstellung!
Sobald Sie mit Ihrer App zufrieden sind, ist es an der Zeit, sie mit der Welt zu teilen! So können Sie es mit Heroku bereitstellen:
- Erstellen Sie eine „requirements.txt“-Datei:
solara requests
- Erstellen Sie eine Profildatei:
web: python app.py
-
Bereitstellung auf Heroku:
- Initialisieren Sie ein Git-Repository in Ihrem Projektordner.
- Erstellen Sie eine neue Heroku-App.
- Übertragen Sie Ihren Code an Heroku.
Zum Abschluss
Und da haben Sie es! Sie haben gerade eine coole Datenansichtsanwendung mit Python, React und Solara erstellt. Dieses Setup bietet Ihnen Python-Power und erstellt gleichzeitig eine ansprechende Benutzeroberfläche mit React.
Schauen Sie sich den Solara Showcase an.
Viel Spaß beim Codieren! ?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo erstellen Sie mit Solara eine coole Datenansicht mit Python und ReactJS. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Die Auswahl von Python oder C hängt von den Projektanforderungen ab: 1) Wenn Sie eine schnelle Entwicklung, Datenverarbeitung und Prototypdesign benötigen, wählen Sie Python. 2) Wenn Sie eine hohe Leistung, eine geringe Latenz und eine schließende Hardwarekontrolle benötigen, wählen Sie C.

Indem Sie täglich 2 Stunden Python -Lernen investieren, können Sie Ihre Programmierkenntnisse effektiv verbessern. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lesen Sie Dokumente oder sehen Sie sich Tutorials an. 2. Üben: Schreiben Sie Code und vollständige Übungen. 3. Überprüfung: Konsolidieren Sie den Inhalt, den Sie gelernt haben. 4. Projektpraxis: Wenden Sie an, was Sie in den tatsächlichen Projekten gelernt haben. Ein solcher strukturierter Lernplan kann Ihnen helfen, Python systematisch zu meistern und Karriereziele zu erreichen.

Zu den Methoden zum effizienten Erlernen von Python innerhalb von zwei Stunden gehören: 1. Überprüfen Sie das Grundkenntnis und stellen Sie sicher, dass Sie mit der Python -Installation und der grundlegenden Syntax vertraut sind. 2. Verstehen Sie die Kernkonzepte von Python wie Variablen, Listen, Funktionen usw.; 3.. Master Basic und Advanced Nutzung unter Verwendung von Beispielen; 4.. Lernen Sie gemeinsame Fehler und Debugging -Techniken; 5. Wenden Sie Leistungsoptimierung und Best Practices an, z. B. die Verwendung von Listenfunktionen und dem Befolgen des Pep8 -Stilhandbuchs.

Python ist für Anfänger und Datenwissenschaften geeignet und C für Systemprogramme und Spieleentwicklung geeignet. 1. Python ist einfach und einfach zu bedienen, geeignet für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2.C bietet eine hohe Leistung und Kontrolle, geeignet für Spieleentwicklung und Systemprogrammierung. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Python eignet sich besser für Datenwissenschaft und schnelle Entwicklung, während C besser für Hochleistungen und Systemprogramme geeignet ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und leicht zu lernen, geeignet für die Datenverarbeitung und wissenschaftliches Computer. 2.C hat eine komplexe Syntax, aber eine hervorragende Leistung und wird häufig in der Spieleentwicklung und der Systemprogrammierung verwendet.

Es ist machbar, zwei Stunden am Tag zu investieren, um Python zu lernen. 1. Lernen Sie neues Wissen: Lernen Sie in einer Stunde neue Konzepte wie Listen und Wörterbücher. 2. Praxis und Übung: Verwenden Sie eine Stunde, um Programmierübungen durchzuführen, z. B. kleine Programme. Durch vernünftige Planung und Ausdauer können Sie die Kernkonzepte von Python in kurzer Zeit beherrschen.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.


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