recherche
Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonBibliothèques ython pour créer des tableaux de bord de données dynamiques en temps réel

ython Libraries for Building Dynamic Real-Time Data Dashboards

Explorez mes livres Amazon et suivez-moi sur Medium pour plus d'informations sur la science des données ! Votre soutien est grandement apprécié !

Les capacités de Python en matière d'analyse et de visualisation de données sont indéniables. La création de tableaux de bord en temps réel est une compétence cruciale pour les data scientists qui naviguent dans le monde actuel axé sur les données. Cet article explore sept bibliothèques Python puissantes, idéales pour créer des tableaux de bord dynamiques et interactifs.

Dash est ma bibliothèque préférée pour les applications analytiques basées sur le Web. Tirant parti de Flask, Plotly.js et React.js, il fournit une base solide pour les tableaux de bord avec des composants réactifs. Une application Dash de base présentant un graphique mis à jour en direct est présentée ci-dessous :

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='live-update-graph'),
    dcc.Interval(
       # ... (rest of the code)

Ce code génère un nuage de points qui se met à jour chaque seconde, incorporant de nouveaux points de données. Le mécanisme de rappel de Dash simplifie la création d'éléments interactifs réagissant aux entrées de l'utilisateur ou aux modifications de données.

Bokeh est une autre excellente bibliothèque de tracés et de tableaux de bord interactifs, particulièrement adaptée au streaming de données. Sa force réside dans la gestion de grands ensembles de données et la création de tracés liés. Voici une application serveur Bokeh illustrant un tracé de streaming en temps réel :

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.driving import linear
import random

# ... (rest of the code)

Ce code produit un tracé linéaire mis à jour toutes les 100 millisecondes avec de nouvelles données aléatoires. Le serveur de Bokeh facilite les mises à jour et l'interactivité en temps réel.

Streamlit est un favori pour le prototypage et le déploiement rapides de tableaux de bord. Son API conviviale simplifie la création d'applications Web interactives. Une simple application Streamlit générant un graphique linéaire en temps réel est présentée ci-dessous :

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

# ... (rest of the code)

Ce code crée un graphique linéaire ajoutant continuellement des points de données aléatoires. La fonctionnalité de réexécution automatique de Streamlit rationalise le développement de la visualisation en temps réel.

Panel excelle dans la création de tableaux de bord en combinant des tracés de diverses bibliothèques de visualisation. Ceci est particulièrement utile lors de l'intégration de visualisations de Matplotlib, Bokeh et Plotly. Un exemple de tableau de bord Panel avec un Matplotlib et un tracé Bokeh est :

import panel as pn
import matplotlib.pyplot as plt
from bokeh.plotting import figure

# ... (rest of the code)

Ce code affiche un tableau de bord avec un tracé Matplotlib et un tracé Bokeh disposés verticalement. La flexibilité du panneau simplifie la création de mises en page complexes et de widgets interactifs.

Plotly est idéal pour générer des graphiques interactifs de qualité publication. Son API Plotly Express simplifie la création de visualisations complexes avec un code concis. Un exemple de nuage de points animé Plotly Express est :

import plotly.express as px
import pandas as pd

# ... (rest of the code)

Ce code génère un nuage de points animé illustrant la relation entre le PIB par habitant et l'espérance de vie au fil du temps pour différents pays.

Flask-SocketIO améliore les tableaux de bord Web avec une communication bidirectionnelle en temps réel. C'est particulièrement utile pour transmettre des données du serveur au client en temps réel. Une simple application Flask-SocketIO envoyant des données aléatoires au client est :

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='live-update-graph'),
    dcc.Interval(
       # ... (rest of the code)

Ce code crée un serveur Flask-SocketIO transmettant des données aléatoires au client chaque seconde. Un modèle HTML d'accompagnement avec JavaScript est nécessaire pour recevoir et afficher ces données.

HoloViz (anciennement PyViz) simplifie la visualisation des données en Python. Il comprend des bibliothèques telles que HoloViews, GeoViews et Datashader, permettant la création de tableaux de bord complexes avec des visualisations liées. Voici un exemple utilisant HoloViews :

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.driving import linear
import random

# ... (rest of the code)

Ce code crée une mise en page avec des courbes sinus et cosinus interactives.

Meilleures pratiques d'optimisation des performances et de conception réactive :

Pour des performances optimales, en particulier avec de grands ensembles de données, pensez : aux structures de données efficaces, à la mise en cache des données, à la programmation asynchrone, à l'agrégation de données, aux connexions WebSocket, à l'optimisation des requêtes de base de données, au chargement paresseux et à une gestion robuste des erreurs.

Pour des interfaces utilisateur réactives, utilisez les principes de conception réactive, les indicateurs de chargement, l'anti-rebond/l'étranglement, la pagination/le défilement infini, le rendu efficace côté client et le code JavaScript optimisé.

En résumé, ces sept bibliothèques Python offrent des outils puissants pour créer des tableaux de bord de données en temps réel. Le meilleur choix dépend de vos besoins spécifiques. En combinant ces bibliothèques et en mettant en œuvre les meilleures pratiques, vous pouvez créer des tableaux de bord de données en temps réel efficaces et conviviaux : une compétence précieuse dans le monde actuel centré sur les données.


101 livres

(Cette section reste inchangée car elle n'est pas directement liée au contenu technique de l'article.)


Nous sommes sur Medium

(Cette section reste inchangée car elle n'est pas directement liée au contenu technique de l'article.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn
Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante?Apprendre Python: 2 heures d'étude quotidienne est-elle suffisante?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python pour le développement Web: applications clésPython pour le développement Web: applications clésApr 18, 2025 am 12:20 AM

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones

Python vs. C: Explorer les performances et l'efficacitéPython vs. C: Explorer les performances et l'efficacitéApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Python en action: exemples du monde réelPython en action: exemples du monde réelApr 18, 2025 am 12:18 AM

Les applications du monde réel de Python incluent l'analyse des données, le développement Web, l'intelligence artificielle et l'automatisation. 1) Dans l'analyse des données, Python utilise des pandas et du matplotlib pour traiter et visualiser les données. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient la création d'applications Web. 3) Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Tensorflow et Pytorch sont utilisés pour construire et former des modèles. 4) En termes d'automatisation, les scripts Python peuvent être utilisés pour des tâches telles que la copie de fichiers.

Les principales utilisations de Python: un aperçu completLes principales utilisations de Python: un aperçu completApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python est largement utilisé dans les domaines de la science des données, du développement Web et des scripts d'automatisation. 1) Dans la science des données, Python simplifie le traitement et l'analyse des données à travers des bibliothèques telles que Numpy et Pandas. 2) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask permettent aux développeurs de créer rapidement des applications. 3) Dans les scripts automatisés, la simplicité de Python et la bibliothèque standard le rendent idéal.

Le but principal de Python: flexibilité et facilité d'utilisationLe but principal de Python: flexibilité et facilité d'utilisationApr 17, 2025 am 12:14 AM

La flexibilité de Python se reflète dans les systèmes de prise en charge et de type dynamique multi-paradigmes, tandis que la facilité d'utilisation provient d'une syntaxe simple et d'une bibliothèque standard riche. 1. Flexibilité: prend en charge la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale, et les systèmes de type dynamique améliorent l'efficacité de développement. 2. Facilité d'utilisation: La grammaire est proche du langage naturel, la bibliothèque standard couvre un large éventail de fonctions et simplifie le processus de développement.

Python: la puissance de la programmation polyvalentePython: la puissance de la programmation polyvalenteApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.

Apprendre le python en 2 heures par jour: un guide pratiqueApprendre le python en 2 heures par jour: un guide pratiqueApr 17, 2025 am 12:05 AM

Oui, apprenez Python en deux heures par jour. 1. Élaborer un plan d'étude raisonnable, 2. Sélectionnez les bonnes ressources d'apprentissage, 3. Consolider les connaissances apprises par la pratique. Ces étapes peuvent vous aider à maîtriser Python en peu de temps.

See all articles

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
1 Il y a quelques moisBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
1 Il y a quelques moisBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. Vous avez un jeu croisé?
1 Il y a quelques moisBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom

Télécharger la version Mac de l'éditeur Atom

L'éditeur open source le plus populaire

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) est une application Web PHP/MySQL très vulnérable. Ses principaux objectifs sont d'aider les professionnels de la sécurité à tester leurs compétences et leurs outils dans un environnement juridique, d'aider les développeurs Web à mieux comprendre le processus de sécurisation des applications Web et d'aider les enseignants/étudiants à enseigner/apprendre dans un environnement de classe. Application Web sécurité. L'objectif de DVWA est de mettre en pratique certaines des vulnérabilités Web les plus courantes via une interface simple et directe, avec différents degrés de difficulté. Veuillez noter que ce logiciel