cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonCara Membuat Paparan Data Hebat dengan Python dan ReactJS Menggunakan Solara

How to Create a Cool Data View with Python and ReactJS Using Solara

Hei! Jika anda ingin menghasilkan paparan data yang menarik menggunakan Python dan React, anda telah datang ke tempat yang betul. Hari ini, kami menyelami Solara, rangka kerja yang menjadikannya sangat mudah untuk mencipta aplikasi interaktif tanpa perlu menjadi ahli sihir bahagian hadapan. Jadi, dapatkan minuman kegemaran anda, dan mari mulakan!

Ini tidak ditaja sama sekali oleh Solara btw, cuma berkongsi sesuatu yang menarik yang saya temui baru-baru ini.

Apa itu Solara?

Solara adalah seperti jambatan ajaib antara Python dan React. Ia membolehkan anda membina aplikasi web interaktif menggunakan Python sambil masih menggunakan kuasa React untuk antara muka pengguna anda. Ia sesuai untuk mereka yang menggemari Python tetapi ingin mencipta sesuatu yang menarik secara visual tanpa tersesat dalam JavaScript.

Bermula: Sediakan Persekitaran Anda

Sebelum kita mendalami pengekodan, mari pastikan anda telah menyediakan segala-galanya:

  1. Pasang Solara: Perkara pertama dahulu, anda perlu memasang Solara. Buka terminal anda dan jalankan:
   pip install solara
  1. Buat Direktori Projek Anda:
   mkdir my-solara-app
   cd my-solara-app
  1. Sediakan Apl Solara Asas: Buat fail baharu bernama app.py dan tambah kod mudah ini:
   import solara

   @solara.component
   def App():
       return solara.h1("Welcome to My Data View!")

   if __name__ == "__main__":
       solara.run(App)
  1. Jalankan Aplikasi Anda: Sekarang, mari lihat ia beraksi! Jalankan arahan ini:
   python app.py

Buka penyemak imbas anda dan pergi ke http://localhost:8080, dan voilà! Anda sepatutnya melihat apl anda!

Menambah Beberapa React Magic

Walaupun Solara mempunyai beberapa komponen terbina dalam, kadangkala anda ingin menceriakan perkara dengan komponen React anda sendiri. Mari lakukannya!

  1. Buat Komponen React: Dalam folder projek anda, buat folder baharu yang dipanggil frontend dan tambahkan fail bernama DataView.js:
   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;
  1. Sambungkan Komponen Reaksi Anda ke Solara: Kemas kini fail app.py anda untuk memasukkan komponen React:
   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)

Mengambil Data daripada API

Mari kita jadikan perkara lebih menarik dengan mengambil beberapa data sebenar daripada API. Begini cara anda boleh melakukannya:

  1. Ambil Data: Ubah suai komponen Apl anda untuk menarik data daripada API (mari gunakan API pemegang tempat untuk berseronok):
   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),
           ]
       )

Masa untuk Digunakan!

Setelah anda berpuas hati dengan apl anda, tiba masanya untuk berkongsi dengan dunia! Begini cara anda boleh menggunakan ia menggunakan Heroku:

  1. Buat Fail requirements.txt:
   solara
   requests
  1. Buat Profil:
   web: python app.py
  1. Menggunakan Heroku:
    • Mulakan repositori Git dalam folder projek anda.
    • Buat apl Heroku baharu.
    • Tolak kod anda ke Heroku.

Membungkusnya

Dan begitulah! Anda baru sahaja mencipta aplikasi paparan data yang menarik menggunakan Python, React dan Solara. Persediaan ini memberi anda kuasa python sambil masih mencipta antara muka pengguna yang menarik dengan React.

Lihat Pameran Solara.
Selamat mengekod! ?

Atas ialah kandungan terperinci Cara Membuat Paparan Data Hebat dengan Python dan ReactJS Menggunakan Solara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Python vs C: Memahami perbezaan utamaPython vs C: Memahami perbezaan utamaApr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariMencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariApr 20, 2025 am 12:21 AM

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Memaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanMemaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanApr 20, 2025 am 12:20 AM

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Memilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaMemilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaApr 20, 2025 am 12:20 AM

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanPython vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanApr 20, 2025 am 12:14 AM

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

2 jam sehari: potensi pembelajaran python2 jam sehari: potensi pembelajaran pythonApr 20, 2025 am 12:14 AM

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris

SublimeText3 versi Inggeris

Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa