Plotly से Dash तक

Dash और Plotly के साथ डैशबोर्ड बनाना

Alex Scriven

Data Scientist

पहला Dash ऐप

एक पूर्ण Dash ऐप:

from dash import Dash, dcc
app = Dash()
app.layout = [dcc.Graph(id='example-graph', figure=bar_fig)]
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Python की सभी क्षमताएँ संभव
- जैसे, String interpolation print("f{my_variable}")

मुख्य Dash इम्पोर्ट्स

from dash import Dash, dcc

Dash ऐप को initialize करता है
dcc में ग्राफ़ और इनपुट जैसे UI components होते हैं
- हमारे ऐप में एक component
- कोर्स में आगे और components

ऐप लेआउट

app = Dash()

app.layout = [dcc.Graph(
  id='example-graph',
  figure=bar_fig)]

Dash() से एक app ऑब्जेक्ट बनाएँ
app.layout सेट करें
- dcc.Graph() का उपयोग करें
  - figure = रेंडर होने वाली Plotly figure
  - id = आगे callbacks के लिए जरूरी

ऐप चलाना

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

स्क्रिप्ट कमांड-लाइन से चलती है
- जैसे, कमांड-लाइन में python my_app.py
परीक्षण के समय फीडबैक के लिए debug

हमारा ऐप

Google Chrome जैसे वेब ब्राउज़र से एक्सेस करें
सर्व होते समय, .py फ़ाइल अपडेट कर सेव करें और ब्राउज़र में लाइव अपडेट देखें

जब एक dash ऐप चलाया जाता है तो टर्मिनल में क्या दिखता है इसका स्क्रीनशॉट। काली पृष्ठभूमि पर सफेद टेक्स्ट में स्क्रिप्ट में बताए गए विवरण दिखते हैं.

ब्राउज़र में हमारा ऐप

क्षैतिज बार चार्ट का एक GIF, जिसमें x-axis पर total sales और y-axis पर country है। यह वही ग्राफ़ है जो पिछले लेसन में था; फर्क बस इतना है कि यह Chrome वेब ब्राउज़र में है और URL बार में सर्वर एड्रेस दिख रहा है। माउस ग्राफ़ पर hover करता है और सर्वर दिखाने के लिए URL बार पर क्लिक करता है.

DataCamp में Dash

अन्य DataCamp अभ्यासों से कुछ फर्क:
- अभ्यासों के शीर्ष पर setup लाइन्स।
- सब एक साथ execute होते हैं (लाइन-बाय-लाइन नहीं)
- कोड (काफी) लंबा
फुली-फंक्शनल डैशबोर्ड्स (विंडो बढ़ाकर देखें!)

एक dash कोडिंग अभ्यास के शीर्ष का स्क्रीनशॉट, जिसे चलाया गया है, जहाँ HTML आउटपुट को expand कर ऐप को फुल स्क्रीन में देखने वाले बटन को हाइलाइट किया गया है.

अभ्यास करते हैं!

Dash और Plotly के साथ डैशबोर्ड बनाना