京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:咕隆先森
来源:Python 技术
前段时间刚接触到前端网页开发,但是对于刚入门的小白而言,像flask、Django等这类稍大型的框架确实不太适合,今天这个Dash是集众家之长于一体的轻量化Web开发库。
Dash 是一个用于构建基于 Web 的应用程序的 Python 库,无需 JavaScript 。
Dash 同时也是用于创建分析 Web 应用程序的用户界面库。那些使用 Python 进行数据分析、数据挖掘、可视化、建模、仪器控制和报告的人可以立即使用 Dash 。
Dash 建立在 Plotly.js、React 和 Flask 之上,将现代 UI 元素(如下拉列表、滑块和图形)与你的分析 Python 代码相结合。
提示:本文基于Windows 10、Anaconda 3、Sublime Text,Python版本为3.6.5 个人习惯单独新一个用于dash开发的虚拟环境,创建命令:
conda create -n myenv_dash python==3.6.5
安装Dash的第三方包:
pip install dash
因为是基于Flask,所以系统会自动安装相应的依赖,这里我建议也安装一个额外依赖:dash_bootstrap_components
pip install dash_bootstrap_components
此依赖包含Twitter的bootstrap组件。
from dash import Dash, html, dcc from dash.dependencies import Input, Output import dash_bootstrap_components as dbc
try: # 获取在线bootstrap.min.css app = Dash(__name__, external_stylesheets = ['https://cdn.staticfile.org/twitter-bootstrap/4.5.2/css/bootstrap.min.css'])
print('此网页渲染基于在线的CSS') except: # 获取本地bootstrap.min.css app = Dash(__name__, external_stylesheets = [r"E:DesktopMy_PythonDashcssbootstrap.min.css"])
print('此网页渲染基于本地的CSS')
app.title = '在线汇率计算器'
此处使用的css有在线的和本地的,利用try……except……防止在线的css文件无法加载而导致报错。
代码如下(示例):
# 输出函数,对于重复使用的,定义函数更快捷 def item(name, img_path): return dbc.ListGroupItem([html.H5(name), html.Img(src=img_path), html.H5('---', id=name, className='float-right')])
因为是单输入,多输出,构建item函数可以重复利用,优化代码, 函数参数有货币名称和国旗(提前准备好图片素材,大小建议不要太大,我的图片是160*110)。dbc.ListGroupItem组件可以很好的定位标签、文字; 其中的className='float-right'可以理解为显示样式,代表“靠右浮动”
代码如下(示例):
app.layout = dbc.Container(
children=[
dbc.ListGroup([
dbc.ListGroupItem(children=[
html.H1("汇率计算器-简单版",style={'textAlign': 'center','color':'#272528'}),
html.P('输入:用于兑换外币的人民币数;输出:能兑换到的外币数;单位:单位币值。',style={'textAlign': 'center','color':'#BB002D'}),
dbc.Input(value = 0, id = 'input', type='number')
],active=True),
item('JPY','./assets/Japan.jpg'),
item('USD','./assets/USA.jpg'),
item('GBP','./assets/UK.jpg'),
item('HKD','./assets/Hongkong.jpg'),
item('EUR','./assets/EU.png'),
item('CHF','./assets/France.png'),
item('INR','./assets/India.jpg')
],className='shadow')
],style={'padding':'2rem'}
)
layout为GUI布局,采用列表的模式,根据行列进行排布;style={'textAlign': 'center','color':'#272528'}为文字排布样式设定,为字典类型,可以设置字体,颜色等 dbc.Input(value = 0, id = 'input', type='number')默认value值为0,数据类型为number用于计算;style={'padding':'2rem'}为Container(容器)的居中显示样式,代表画布距离边界的宽度。
代码如下(示例):
@app.callback( output = [
Output('JPY', 'children'),
Output('USD', 'children'),
Output('GBP', 'children'),
Output('HKD', 'children'),
Output('EUR', 'children'),
Output('CHF', 'children'),
Output('INR', 'children')
],
inputs = [Input('input', 'value')]
) def rule(rmb): rmb = rmb if rmb is not None else 0 return ( f'{round(rmb/0.0501,2)} ¥', f'{round(rmb/6.7646,2)} $', f'{round(rmb/8.1682,2)} £', f'{round(rmb/0.8615,2)} ¥', f'{round(rmb/6.8881,2)} €', f'{round(rmb/7.0309,2)} €', f'{round(rmb/0.0852,2)} $' )
@app.callback可以理解为装饰器,用于网页的交互。rule函数用于计算汇率。ps:这里的货币符号不一定全对,意思一些,不用太较真哈!!!
本项目到这里,整个项目就已经完成了,涉及到的一些基础技能,还需要一点功力,好了,今天的分享就到这里,后续会更新如何使用requests爬虫获取实时汇率进行动态汇率换算。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27