PywebIO の概要
Python の PywebIO モジュールは、開発者が HTML や JavaScript を使用せずに Web アプリケーションやブラウザベースのアプリケーションを迅速に構築するのに役立ちます。GUI アプリケーションの場合、PywebIO はまた、一般的に使用されるいくつかの視覚化モジュールと組み合わせて使用して、大きなビジュアル画面を作成できます。
まず、使用する必要があるモジュールをインストールしましょう。
pip install pywebio pip install cutecharts
上記の Cutecharts モジュールは、Python の手描きスタイルの視覚化アーティファクトです。誰もがこれに精通していると思います。これを PywebIO モジュールと組み合わせてグラフを描画する効果を見てみましょう。コードは次のとおりです:
from cutecharts.charts import Bar from cutecharts.faker import Faker from pywebio import start_server from pywebio.output import put_html def bar_base(): chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%") chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel") chart.add_series("series-A", Faker.values()) put_html(chart.render_notebook()) if __name__ == '__main__': start_server(bar_base, debug=True, port=8080)
output
上記のコードのロジックを理解するのは難しくありません。最初にヒストグラム Bar() オブジェクトをインスタンス化し、次にX 軸に対応するラベルと対応する Y 軸の値を入力し、最後に PywebIO モジュールの put_html() メソッドを呼び出すと、URL が表示されます。
#ブラウザに URL を入力すると、作成したグラフが表示されます。もちろん、cutecharts モジュールには、さまざまなチャートを接続して大きなビジュアル画面を作成するための Page() メソッドがあります。コードは次のとおりです。
#PywebIO と Pyecharts の組み合わせPywebIO モジュールが Pyecharts モジュールと出会うとき、コードのロジックは基本的に Cutecharts のロジックと同じです。最初にチャート オブジェクトがインスタンス化され、次にデータの追加とチャートの設定 スタイル設定後、最後に put_html() メソッドが呼び出され、最終結果がブラウザに表示されます。def bar_base(): chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%") chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel") chart.add_series("series-A", Faker.values()) return chart def pie_base() -> Pie: chart = Pie("标题", width="100%") ........ return chart def radar_base() -> Radar: chart = Radar("标题", width="100%") ...... return chart def line_base() -> Line: chart = Line("标题", width="100%") ...... return chart def main(): page = Page() page.add(pie_base(), pie_base(), radar_base(), line_base(), bar_base()) put_html(page.render_notebook()) if __name__ == '__main__': start_server(main, debug=True, port=8080)

# `chart` 是你的图表的实例 pywebio.output.put_html(chart.render_notebook())
output
#PywebIO と Bokeh の組み合わせ
PywebIO と Bokeh の組み合わせは、コード構文の点で上記とは若干異なります。具体的な違いは次のとおりです:
def bar_plots(): bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")) ) return bar def line_plots(): line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values()) .add_yaxis("商家B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"), ) ) return line def main(): c = ( Grid() .add(bar_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) .add(line_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")) ) c.width = "100%" put_html(c.render_notebook()) if __name__ == '__main__': start_server(main, debug=True, port=8080)
Forたとえば、単純なヒストグラムを描画するためのコードは次のとおりです。
from bokeh.io import output_notebook from bokeh.io import show output_notebook(notebook_type='pywebio') fig = figure(...) ... show(fig)output
#ブラウザベースの GUI アプリケーション
さらにPywebio モジュールへのさまざまなチャートを描画するために一般的に使用される視覚化モジュールと組み合わせることに加えて、ブラウジング ベースのグラフィカル インターフェイスを構築するためにも使用できます。まず最も単純なアプリケーションを作成しましょう。コードは次のとおりです:
def bar_plots(): output_notebook(notebook_type='pywebio') fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries'] counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6] p = figure(x_range=fruits, plot_height=350, title="Fruit Counts", toolbar_location=None, tools="") p.vbar(x=fruits, top=counts, width=0.9) p.xgrid.grid_line_color = None p.y_range.start = 0 show(p) if __name__ == "__main__": start_server(bar_plots, debug=True, port=8080)
output
関数メソッドの一部の説明は次のとおりです。
input(): テキスト コンテンツの入力 radio(): 単一選択ボックスを表します
checkbox(): 複数選択ボックスを表します
- input_group(): 入力グループを表します
- put_table (): 出力グループを表します
- put_text(): 出力テキストを表します
以上が50 行の Python コードで大きなデータ画面を作成できます。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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