Dash 是一个用于创建交互式 Web 应用程序的 Python 框架，它非常适合用于数据分析和可视化的项目。Dash 基于 Flask、Plotly.js 和 React.js 构建，因此可以轻松地创建美观且响应迅速的应用界面。下面是一个 Dash 框架的基本入门教程，展示如何从零开始构建一个简单的 Dash 应用。
安装 Dash
首先确保你的环境中已安装了 Python。然后，可以通过 pip 安装 Dash 和它的依赖项：
bash深色版本
1pip install dash
2pip install dash-core-components
3pip install dash-html-components
4pip install plotly注意：dash-core-components 和 dash-html-components 已经被包含在 dash 包中，但在旧版本或特定情况下可能需要单独安装。
创建一个简单的 Dash 应用
接下来我们将创建一个简单的 Dash 应用，该应用会显示一个图表，并允许用户通过滑块选择数据点。
- 编写应用代码:
- 创建一个新的 Python 文件（例如 app.py），并在其中添加以下代码：
import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
import pandas as pd
# 初始化 Dash 应用
app = dash.Dash(__name__)
# 创建一些示例数据
df = pd.DataFrame({
"Fruit": ["Apples", "Oranges", "Bananas", "Apples", "Oranges", "Bananas"],
"Amount": [4, 1, 2, 2, 4, 5],
"City": ["SF", "SF", "SF", "Montreal", "Montreal", "Montreal"]
})
# 创建一个图表
fig = px.bar(df, x="Fruit", y="Amount", color="City", barmode="group")
# Dash 应用布局
app.layout = html.Div(children=[
html.H1(children='Hello Dash'),
html.Div(children='''
A web application framework for Python.
'''),
dcc.Graph(
id='example-graph',
figure=fig
),
# 添加一个滑块
dcc.Slider(
id='year-slider',
min=df['Year'].min(),
max=df['Year'].max(),
value=df['Year'].min(),
marks={str(year): str(year) for year in df['Year'].unique()},
step=None
)
])
# 如果你想根据滑块值动态更新图表，可以添加回调函数
@app.callback(
dash.dependencies.Output('example-graph', 'figure'),
[dash.dependencies.Input('year-slider', 'value')])
def update_figure(selected_year):
filtered_df = df[df.Year == selected_year]
fig = px.bar(filtered_df, x="Fruit", y="Amount", color="City", barmode="group")
return fig
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)- 运行应用:
- 保存文件后，在命令行中运行你的 Dash 应用：
- 这将在本地启动一个开发服务器，并打开默认浏览器显示你的应用。
- 访问应用:
- 你可以在浏览器中看到一个带有标题 "Hello Dash" 的网页，其中包括一个条形图和一个滑块。通过拖动滑块，可以看到条形图的变化。
扩展你的应用
- 添加更多的图表和组件：你可以添加更多的 dcc 或者 html 组件来丰富你的应用。
- 样式定制：使用 CSS 来定制应用的外观。
- 部署应用：可以使用 Heroku、Docker 或其他平台将你的 Dash 应用部署到线上。
以上就是一个基本的 Dash 应用的创建过程。通过这个例子，你可以了解如何设置 Dash 应用的基本结构，并且知道如何添加数据可视化组件。随着你对 Dash 的熟悉程度增加，你可以创建更加复杂和专业的数据可视化应用。