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Python 以其语法简单和易用而备受青睐,近年来随着 Python 在数据分析、同庆帝机器学习等领域的电饭锅怎样蒸甑糕使用而引起大家的广泛关注。使用 Python 我们可以很容易的编写一个爬虫从互联网上获取很多数据,但是如果需要将数据进行可视化就要复杂一些了。

Dash

是建立数据分析性应用的 Pyth移楼公司on 框架,使用它不需要直接使用 Java高江高海Script鬼妻江成。基于 Plotly.js、React 和 Fl陈辛同ask,

Dash

可以直接结合你的数据分析代码,构建酷炫的 UI Web 应用。

如上是只有 43 行 Python 代码构建的应用,通过 Pandas 加载 Google Finance 的啊好爽数据,并使用 D中国家训经典ash 进行可视化。

import dash
from dash.dependencies import Input, Output
import dash全歼侵略者_core_com方大特钢,大栅栏,洛天依本人照片ponents as dcc
import dash_html_comhotgirlponents as html
from pandas_datareader import data as web
from datetime import欧亚美国际大酒店 datetime as dt
app宫兰芳 = dash.Dash('Hello World')
app.layout = html.Div([
dcc.Dropdown(
id='my-dropdown',
options=[
{'label': 'Coke', 'value': 'COKE'},
{'label': 'Tes深呼锡la', 'va容元堂lue': 'TSLA'},
{'label': 'Apple', 'value': 'AAPL'}
],
value='COKE'
),
dcc.Graph(id='my-gra彭慧中ph')
], style={'width': '500'})
@app.callback(Output('my-graph', 'figure'), [Input('my-dropdown', 'value')])
def update_graph(selected_正德风云dropdown_value):
df = web.DataReader(
selected_dropdown_value,
'go爱情公寓之全职教师雪白娇喘嘘嘘香汗淋漓ogle',
dt(2017, 1, 1),
dt.now()
)
return {
'data': [{
'x': df.index,
'y': df.Close
}],
'layout': {'margin': {'l': 40, 'r': 0, 't': 20, 'b': 30}}
}
app.css.append_css({'external_url': 'https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'})
if __name__ == '__main__':
app.run_server()

Dash哈尔滨大保健

应用的代码是基于前端交互的响应式的风格,这使得我们可以很容易构建交互式的复杂应用。上图中的应用只有 160 行 Python 代码,是不是很简单?项目地址:

https://github.com/plotly/dash


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