Menukar carta Plot kepada imej secara selari

Kami menggunakan carta Plotly secara meluas dalam syarikat tempat saya bekerja. Mereka memudahkan untuk membuat grafik interaktif yang kelihatan bagus. Pengalaman Python melalui perpustakaan Plotly Express sangat bagus dan bar untuk bermula adalah rendah.

Kami mempunyai dua kes penggunaan utama untuk graf Plotly:

• Untuk papan pemuka interaktif kami dengan Plotly Dash. Penyepaduan carta Plotly ke dalam Dash jelas sekali hebat.
• Untuk laporan PDF kami yang mana kami menukar carta kepada imej sebelum memaparkan PDF.

Untuk laporan PDF biasa, kami menggunakan 5-20 angka untuk menunjukkan evolusi metrik tertentu dari semasa ke semasa, taburan beberapa nilai ke atas beberapa kategori atau perbandingan kategori berbeza bersebelahan antara satu sama lain.

Untuk membuat laporan PDF kami, kami menggunakan gabungan carta Weasyprint, Jinja dan Plotly. Untuk memaparkan laporan sebagai PDF, kami perlu memaparkan semua graf sebagai imej terlebih dahulu.

Memaparkan graf dengan Kaleido

Untuk berbuat demikian, kami menggunakan pakej Kaleido yang hebat. Ia menggunakan penyemak imbas Chrome untuk memaparkan graf dan menyimpannya sebagai imej. API adalah terus ke hadapan untuk digunakan.

from kaleido.scopes.plotly import PlotlyScope

scope = PlotlyScope()
img_bytes = scope.transform(
    figure=figure, format="png", width=1000, height=1000, scale=4,
)

Ini menjadikan angka dalam rajah sebagai imej dengan ketinggian dan lebar 1000px dan skala pemaparan 4 (iaitu imej sebenarnya mempunyai dimensi 4000px x 4000px). Lebih tinggi skala, lebih banyak DPI imej akhir, lebih baik ia kelihatan dan lebih besar PDF akhir.

Memaparkan banyak graf

Memaparkan graf mengambil sedikit masa dan jika anda memaparkannya dalam jumlah yang banyak (10-20), ia akan menjadi sebahagian besar daripada masa jalan program anda. Untuk mempercepatkan saluran pemaparan PDF kami, kami menggunakan penyelesaian berikut.

Secara dalaman, Kaleido hanya menyumber luar masalah memaparkan graf sebagai imej kepada penyemak imbas web Chrome yang disertakan. Ini bermakna, untuk Python sendiri memaparkan imej ini pada asasnya menunggu I/O.

Untuk mempercepatkan proses tertentu ini dan kerana kami hanya menunggu I/O, kami boleh menggunakan multithreading.

Mencipta graf rawak

Mari kita mulakan dengan mencipta angka rawak, seperti:

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go

def get_random_figure() -> go.Figure:
    n_bars = 50
    dates = pd.date_range(start="2021-01-01", end="2021-12-31", freq="M")

    figure = go.Figure()
    for i in range(n_bars):
        values = np.random.rand(len(dates))
        figure.add_trace(go.Bar(x=dates, y=values, name=f"Label {i+1}"))

    figure.update_layout(
        dict(
            barmode="group",
            legend=dict(orientation="h", yanchor="top", xanchor="left"),
        )
    )
    figure.update_layout(yaxis=dict(tickformat=".0%"), xaxis=dict(showgrid=False))
    return figure

Kini, menukar angka kepada imej boleh dilakukan menggunakan kod dari atas:

from kaleido.scopes.plotly import PlotlyScope
import plotly.graph_objects as go

def figure_to_bytes(figure: go.Figure) -> bytes:
    scope = PlotlyScope()
    return scope.transform(figure=figure, format="png", width=1000, height=1000, scale=4)

Dan akhirnya kami juga menentukan untuk kemudian:

def transform_random_figure() -> bytes:
    return figure_to_bytes(get_random_figure())

Menjalankan transformasi imej dalam benang

Anda mungkin tahu atau mungkin tidak tahu bahawa disebabkan GIL (kunci penterjemah global) dalam Python, hanya satu utas boleh melaksanakan kod Python pada masa yang sama. Memandangkan transformasi graf kepada imej bukan kod Python, kita boleh menggunakan benang untuk memulakan transformasi banyak graf pada masa yang sama dan kemudian mengumpul hasilnya.

Untuk itu, kami mentakrifkan kelas pembantu:

from kaleido.scopes.plotly import PlotlyScope

scope = PlotlyScope()
img_bytes = scope.transform(
    figure=figure, format="png", width=1000, height=1000, scale=4,
)

Kelas ini akan membantu kami mendapatkan semula hasil transformasi (iaitu bait imej).

Perkara seterusnya yang perlu kita lakukan ialah mengikut corak standard untuk bekerja dengan benang dalam Python:

1. Mulakan urutan yang anda mahu mulakan dengan kaedah mula().
2. Menggunakan kaedah join() untuk menunggu urutan mengembalikan hasilnya.

Urut kami hendaklah setiap satu memanggil transform_random_figure() dan kemudian mengembalikan bait. Kami memulakan 10 utas dalam kes ini.

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go

def get_random_figure() -> go.Figure:
    n_bars = 50
    dates = pd.date_range(start="2021-01-01", end="2021-12-31", freq="M")

    figure = go.Figure()
    for i in range(n_bars):
        values = np.random.rand(len(dates))
        figure.add_trace(go.Bar(x=dates, y=values, name=f"Label {i+1}"))

    figure.update_layout(
        dict(
            barmode="group",
            legend=dict(orientation="h", yanchor="top", xanchor="left"),
        )
    )
    figure.update_layout(yaxis=dict(tickformat=".0%"), xaxis=dict(showgrid=False))
    return figure

Kaedah start() juga akan memanggil kaedah run() thread yang memulakan logik sebenar (iaitu melaksanakan fungsi yang diberikan, yang dalam kes kami bermaksud transform_random_figure()).

Untuk mengumpul hasil, kami menggunakan kaedah join() pada benang dan menulis hasilnya ke dalam fail.

from kaleido.scopes.plotly import PlotlyScope
import plotly.graph_objects as go

def figure_to_bytes(figure: go.Figure) -> bytes:
    scope = PlotlyScope()
    return scope.transform(figure=figure, format="png", width=1000, height=1000, scale=4)

Bagaimana ia berfungsi

Idea utama di sini ialah, apabila kita ingin menukar graf kepada imej, kita memulakan utas dan urutan ini akan menunggu sehingga graf selesai di latar belakang.

Setelah kami mengumpulkan keseluruhan laporan, kami memanggil join() pada semua urutan dan mendapatkan semula imej untuk semua graf dan kemudian memasukkannya ke dalam laporan.

Dengan cara ini, kami sudah boleh menjana keseluruhan laporan tanpa graf dan menjimatkan masa dengan tidak menunggu setiap graf sendiri diubah.

Ringkasan

Ringkasnya, jika anda ingin menukar berbilang carta Plotly kepada imej, gunakan modul multithreading dalam perpustakaan standard Python untuk mempercepatkan proses penukaran anda.

Anda boleh melakukannya dengan mudah hanya dengan mengalihkan panggilan transform() ke dalam urutan dan kemudian menunggu semua urutan selesai.

Lampiran: Kod

def transform_random_figure() -> bytes:
    return figure_to_bytes(get_random_figure())

Atas ialah kandungan terperinci Menukar carta Plot kepada imej secara selari. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!