本文小编为大家详细介绍“怎么用纯Python开发实时可视化仪表盘”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“怎么用纯Python开发实时可视化仪表盘”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
在宜秀等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供网站制作、网站设计 网站设计制作定制网站开发,公司网站建设,企业网站建设,成都品牌网站建设,成都全网营销推广,外贸营销网站建设,宜秀网站建设费用合理。
在dash_core_components中有着很多功能特殊的部件，Store()就是其中之一，它的功能十分的简单，就是用来存储数据的，譬如存储一些数值、字符串等基础数据类型或者把Python中的列表、字典等作为json格式数据存进去。
Store()的主要参数/属性除了id之外，还有：
data，代表其所存放的数据，也是我们编写回调函数时关注的属性;
modified_timestamp，用于记录最后一次data属性被修改的时间戳，通常用不到;
storage_type，用于设置存储数据的生命周期，有3种，storage_type='memory'时生命周期最短，只要页面一刷新，data就会恢复初始状态;storage_type='session'时，只有浏览器被关闭时data才会被重置;而最后一种storage_type='local'时，会将数据存储在本地缓存中，只有手动清除，data才会被重置。
话不多说，直接来看一个直观的例子：
app1.py
import dash import dash_core_components as dcc import dash_bootstrap_components as dbc from dash.dependencies import Input, Output app = dash.Dash(__name__) app.layout = dbc.Container( [ dbc.Form( [ dbc.FormGroup( [ dbc.Label('storage = "memory"时'), dbc.Input(id='input-memory1', autoComplete='off'), dbc.Input(id='input-memory2', style={'margin-top': '3px'}), dcc.Store(id='data-in-memory') ] ), dbc.FormGroup( [ dbc.Label('storage = "session"时'), dbc.Input(id='input-session1', autoComplete='off'), dbc.Input(id='input-session2', style={'margin-top': '3px'}), dcc.Store(id='data-in-session', storage_type='session') ] ), dbc.FormGroup( [ dbc.Label('storage = "local"时'), dbc.Input(id='input-local1', autoComplete='off'), dbc.Input(id='input-local2', style={'margin-top': '3px'}), dcc.Store(id='data-in-local', storage_type='local') ] ), ] ) ], style={ 'margin-top': '100px', 'max-width': '600px' } ) # memory对应回调 @app.callback( Output('data-in-memory', 'data'), Input('input-memory1', 'value') ) def data_in_memory_save_data(value): if value: return value return dash.no_update @app.callback( Output('input-memory2', 'placeholder'), Input('data-in-memory', 'data') ) def data_in_memory_placeholder(data): if data: return data return dash.no_update # session对应回调 @app.callback( Output('data-in-session', 'data'), Input('input-session1', 'value') ) def data_in_session_save_data(value): if value: return value return dash.no_update @app.callback( Output('input-session2', 'placeholder'), Input('data-in-session', 'data') ) def data_in_session_placeholder(data): if data: return data return dash.no_update # local对应回调 @app.callback( Output('data-in-local', 'data'), Input('input-local1', 'value') ) def data_in_local_save_data(value): if value: return value return dash.no_update @app.callback( Output('input-local2', 'placeholder'), Input('data-in-local', 'data') ) def data_in_local_placeholder(data): if data: return data return dash.no_update if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)可以看到，不同storage参数对应的数据，生命周期有着很大的区别：
就是凭借着这种自由存储数据的特性，Store()可以帮助我们完成很多非常实用的功能，我们会在本文最后的例子里进行展示。
同样是dash_core_components中的组件，Interval()的功能也很有意思，它可以帮助我们实现周期性自动回调，譬如开发一个实时股价系统，每隔一段时间就从后台获取最新的数据，无需我们手动刷新页面，其主要的参数/属性有：
n_intervals，Interval()的核心属性，所谓的自动更新实际上就是自动对n_intervals的递增过程;
interval，数值型，用于设置每隔多少毫秒对n_intervals的值进行一次递增，默认为1000即1秒;
max_intervals，int型，用于设置在经历多少次递增后，不再继续自动更新，默认为-1即不限制;
disabled，bool型，默认为False，用于设置是否停止递增更新过程，如果说max_intervals控制的过程是for循环的话，disabled就是while循环，我们可以利用它自行编写逻辑在特定的条件下停止Interval()的递增过程。
下面我们从一个伪造数据的股价实时更新系统例子中进一步理解Interval()的作用：
app2.py
import dash import numpy as np import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import dash_bootstrap_components as dbc from dash.dependencies import Input, Output, State app = dash.Dash(__name__) app.layout = dbc.Container( [ html.P( [ html.Strong('贵州茅台(600519)'), '最新股价：', html.Span('2108.94', id='latest-price') ] ), dcc.Interval(id='demo-interval', interval=1000) ], style={ 'margin-top': '100px' } ) @app.callback( [Output('latest-price', 'children'), Output('latest-price', 'style')], Input('demo-interval', 'n_intervals'), State('latest-price', 'children') ) def fake_price_generator(n_intervals, latest_price): fake_price = float(latest_price) + np.random.normal(0, 0.1) if fake_price > float(latest_price): return f'{fake_price:.2f}', {'color': 'red', 'background-color': 'rgba(195, 8, 26, 0.2)'} elif fake_price < float(latest_price): return f'{fake_price:.2f}', {'color': 'green', 'background-color': 'rgba(50, 115, 80, 0.2)'} return f'{fake_price:.2f}', {'background-color': 'rgba(113, 120, 117, 0.2)'} if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)哈哈，是不是非常的实用~
接下来我们要介绍的这个很有意思的部件来自Dash的官方依赖dash_daq，它并不是自带的，我们需要用pip进行安装。
ColorPicker()的功能是渲染出一个交互式的色彩选择部件，使得我们可以更方便更直观地选择色彩值，其主要参数/属性有：
label，字符串或字典，若只传入字符串，则传入的文字会作为渲染出的色彩选择器的标题，若传入字典，其label键值对用于设置标题文本内容，style参数用于自定义css样式;
labelPosition，字符型，top时标题会置于顶部，bottom时会置于底部;
size，设置部件整体的像素宽度
value，字典型，作为参数时可以用来设定色彩选择器的初始色彩，作为属性时可以获取当前色彩选择器的选定色彩，hex键值对可以直接获取十六进制色彩值，rgb键对应的值为包含r、g、b和a四个键值对的字典，即构成rgba色彩值的三通道+透明度值。
让我们通过下面这个简单的例子来认识它的工作过程：
app3.py
import dash import dash_daq as daq import dash_html_components as html import dash_bootstrap_components as dbc from dash.dependencies import Input, Output app = dash.Dash(__name__) app.layout = dbc.Container( [ daq.ColorPicker( id='color-picker', label={ 'label': '色彩选择器', 'style': { 'font-size': '18px', 'font-family': 'SimHei', 'font-weight': 'bold' } }, size=400, value=dict(hex="#120E03") ), html.P( '测试'*100, id='demo-p', style={ 'margin-top': '20px' } ) ], style={ 'margin-top': '30px', 'max-width': '500px' } ) app.clientside_callback( """ function(color) { return {'color': color.hex, 'margin-top': '20px'}; } """, Output('demo-p', 'style'), Input('color-picker', 'value') ) if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)动图录制出来因为被压缩了所以色彩区域看起来跟打了码似得：
实际上是这样的：
接下来我要给大家介绍的这个部件DashDatetimepicker()也是来自第三方库，它基于react-datetime，可以帮助我们创建进行日期选择功能的部件(其实dash-core_components中也有类似功能的DatePickerRange()部件，但是太丑了，而且对中文支持的不好)。
使用pip install dash_datetimepicker完成安装之后，默认的部件月份和星期的名称显示都是英文的，我通过对相关的js源码略加修改之后，便可以使用中文了，大家使用的时候把本期附件中的dash_datetimepicker.min.js放到assets目录下即可。
DashDatetimepicker()使用起来非常简单，除了id之外，我们只需要在回调中获取它的startDate与endDate属性即可捕获到用户设置的日期时间范围(在回调中我们接收到的开始结束时间需要加上8个小时，这是个bug)：
app4.py
import dash import pandas as pd import dash_datetimepicker import dash_html_components as html import dash_bootstrap_components as dbc from dash.dependencies import Input, Output app = dash.Dash(__name__) app.layout = dbc.Container( [ dash_datetimepicker.DashDatetimepicker(id="datetime-picker"), html.H6(id='datetime-output', style={'margin-top': '20px'}) ], style={ 'margin-top': '100px', 'max-width': '600px' } ) @app.callback( Output('datetime-output', 'children'), [Input('datetime-picker', 'startDate'), Input('datetime-picker', 'endDate')] ) def datetime_range(startDate, endDate): # 修正8小时时间差bug并格式化为字符串 startDate = (pd.to_datetime(startDate) + pd.Timedelta(hours=8)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M') endDate = (pd.to_datetime(endDate) + pd.Timedelta(hours=8)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M') return f'从 {startDate} 到 {endDate}' if __name__ == "__main__": app.run_server(debug=True)
在学习完今天的内容之后，我们就可以做一些功能上很amazing的事情——搭建一个实时更新的可视化仪表盘。
思路其实很简单，主要用到今天学习到的Interval()与Store()，原理是先从官网静态的案例中移植js代码到Dash的浏览器端回调中，构建出输入为Store()的data的回调函数;
再利用Interval()的n_intervals触发Store()的data更新，从而实现这套从数据更新到图表更新的链式反应。效果如下：
读到这里，这篇“怎么用纯Python开发实时可视化仪表盘”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
