Python でインタラクティブな Web アプリケーションを簡単に作成します。このチュートリアルでは、JavaScript やその他のフロントエンド テクノロジを必要としない Python フレームワークである Dash を使用して、完全に機能する To-Do アプリを構築する方法を示します。
包括的なステップバイステップのガイドは、私のブログでご覧いただけます。 ? Dash を使用して Python で ToDo アプリを構築する (パート 1/3)
ソース コードは GitHub でもアクセスできます。 ? https://www.php.cn/link/57e249d780392f6757229ae62dc68318
チュートリアルのハイライト:
このチュートリアルでは、以下の機能を備えた基本的な To-Do アプリの作成について説明します。
- タスクの追加
- 複数のタスクリスト管理
- ページが更新されても永続的なデータ ストレージ (タスクの保存)
すべての開発は Python のみで行われます。インタラクティブ性 (タスクの追加、削除など) を管理するための Dash Plotly とパターン マッチング コールバックについて説明します。
ダッシュを選ぶ理由
Flask と React を活用した Python フレームワークである Dash Plotly を使用すると、開発者は、データ サイエンス ダッシュボードやこの To Do アプリのようなユーティリティ アプリなど、さまざまな目的でインタラクティブで視覚的に魅力的な Web アプリケーションを構築できます。
JavaScript を学ばずに Web アプリ開発をしたい場合は、Dash が理想的なソリューションです!
ToDo アプリを構築する利点:
?️ 簡易セットアップ: 必要なのは Python と Dash のみです。 ? モダン ユーザー インターフェイス: オープンソースの Mantine コンポーネント ライブラリを利用します。 ? フロントエンドの専門知識は不要: アプリは主に Python (95%) であり、スタイル設定に最小限の CSS (5%) が使用されます。
To-Do アプリは、CRUD 操作 (作成、読み取り、更新、削除) の優れた例として機能します。
このプロジェクトは、Web 開発に興味はあるが、HTML、CSS、または JavaScript を深く掘り下げるのはためらっている Python 開発者に最適です。 Dash を使用すると、Python スキルを Web アプリ作成に統合するプロセスが簡素化されます!
ご意見やフィードバックを共有してください! コーディングを楽しんでください! ?
以上がDash Lotly を使用して Python で ToDo アプリを構築する (JavaScript は必要ありません!)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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