Python Dash開發Web應用的控制項基礎
#本文主要透過Dash的Checklist元件,簡單介紹使用Dash開發的Web應用程式
展示效果如下:
python dash簡單基礎
Dash應用程式由兩部分組成:
- 第一部分是應用程式的佈局(Layout),它描述了應用程式的外觀。
- 第二部分描述了應用程式的互動性。
一、Dash的佈局Layout
Dash應用的佈局描述了應用的外觀。佈局是一個分層的元件樹。
Dash HTML Components(dash.html)為所有HTML tags和HTML屬性關鍵字參數描述提供類,如style, class和id。
Dash核心元件(dash .dcc)產生進階元件,如控制項和圖形。
Dash Layout有幾個特點:
- #佈局由元件樹組成。
- 可建立複雜的可重複使用的元件。
- 核心元件模組dash .dcc包含一個名為Graph的元件,Graph使用開源的plotly.js JavaScript圖形庫呈現互動式資料視覺化。 js支援超過35種圖表類型,並以向量品質的SVG和高效能的WebGL呈現圖表,詳細可參考: plotly.py documentation and gallery。
- 對於寫文字區塊,可以使用dash.dcc中的Markdown元件。
- Dash核心元件(dash .dcc)包含一組較進階的元件,如下拉選單、圖形、標記區塊等。
1、Dash的HTML元件
Dash是一個web應用程式框架,它提供了圍繞HTML、CSS和JavaScript的純Python抽象。而不是寫HTML或使用HTML模板引擎,用Python和Dash HTML Components模組組成佈局。
Dash HTML元件模組是Dash的一部分,可以在https://github.com/plotly/dash 找到它的原始碼。
2、Dash的Core元件
Dash配備了互動使用者介面的動態元件。
Dash核心元件模組可以被導入和使用,透過from dash import dcc 並允許存取許多互動式元件,包括下拉式選單、檢查清單和滑桿。
dcc模組是Dash的一部分,可以在#https://github.com/plotly/dash找到它的原始碼。
二、Dash Core中的Checklist
dcc.Checklist是用來呈現一組複選框的元件。
下面我們借助Checklist控件,組成一個簡單工程,以說明Dash開發Web應用的一些簡單內容
Demo的目錄結構如下:
. └── dash_demo ├── app.py └── assets ├── favicon.ico └── img ├── julia_50px_icon.png ├── python_50px_icon.png └── r_50px_icon.png
app.py的內容如下:
from dash import Dash, html, dcc app = Dash(__name__) app.title = 'Dash控件教程' app.layout = html.Div(children=[ dcc.Checklist( options=['Python语言', 'Julia语言', 'R语言'], value=['Python语言', 'R语言'] ), dcc.Checklist( options=[ {'label': 'Python语言', 'value': '1'}, {'label': 'Julia语言', 'value': '2'}, {'label': 'R语言', 'value': '3'}, ], value=['1', '3'] ), dcc.Checklist( options={ '1': 'Python语言', '2': 'Julia语言', '3': 'R语言', }, value=['1', '3'] ), dcc.Checklist( options=[ { 'label': html.Img(src=app.get_asset_url('img/python_50px_icon.png')), 'value': 'Python语言', }, { 'label': html.Img(src=app.get_asset_url('img/julia_50px_icon.png')), 'value': 'Julia语言', }, { 'label': html.Img(src=app.get_asset_url('img/r_50px_icon.png')), 'value': 'R语言', }, ], value=['Python语言', 'R语言'] ), ]) if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)
運行工程:python app.py。
瀏覽器存取:http://127.0.0.1:8050。
Dash Demo
簡單說明:
- assets目錄,是官方推薦的用於存放我們的Dash應用所依賴靜態資源檔案的目錄,如依賴的css、js、favicon.ico、各種圖片及字體等靜態資源。
- Dash控制項有多種使用形式,很靈活,例如文中的Checklist,選項的標籤(使用者看到的)和值(傳遞給回呼的)是等價的。使用時,我們更傾向於將它們分開,這樣我們就可以輕鬆地更改標籤,而不更改使用該值的回調邏輯。
以上是Python使用Dash開發網頁應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

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