过去，创建分析型Web应用程序需要开发人员的丰富经验，这些开发人员需要掌握多种编程语言和框架知识。如今，您只需使用Python编程语言即可制作数据可视化界面。而其中一种流行的工具就是Dash(https://dash.plotly.com/introduction)。Dash使数据科学家能够在交互式Web应用程序中展示其结果。您无需成为网页开发专家。可能只需一个下午的时间，您就可以构建和部署Dash应用程序，并与他人共享。在本教程中，您将学习下列内容：

　　创建一个Dash应用程序

　　如何使用Dash核心组件和HTML组件

　　自定义Dash应用程序的样式

　　使用回调函数构建交互式应用程序

　　在Heroku上部署您的应用程序

　　Dash 是什么?Dash是用于构建数据可视化界面的开源框架。它于2017年作为Python第三方库发布，现已发展为包含R语言和Julia语言的版本。Dash使数据分析师无需掌握高级Web开发知识即可构建Web数据可视化应用。下面三种技术构成Dash的核心：

　　1、Flask提供了Web服务器功能。

　　2、React.js呈现网页的用户界面。

　　3、Plotly.js生成您在应用程序中使用的图表。

　　但是您不必担心如何使这些技术进行协同工作。Dash将帮助您，您只需要会编写Python、R或Julia语言，以及一些CSS知识即可。加拿大的Plotly(https://plotly.com/)公司建立了Dash并支持其发展。您可能从共享其名称的流行图形库(https://plotly.com/graphing-libraries/)中了解该公司。Plotly公司开放了Dash的源代码，并根据MIT许可证发布了它，因此您可以免费使用Dash。Plotly还为Dash提供了称为Dash Enterprise的商业伙伴付费服务。这项付费服务为商业公司提供了以下支持服务，例如在Dash应用程序上托管、部署和处理身份验证。但是这些功能不在Dash的开源生态系统中。Dash将帮助您快速构建dashboard仪表板。如果您习惯于使用Python分析数据或建立数据可视化效果，那么Dash将是您工具箱中的有用补充。以下是一些您可以使用Dash制作的示例：

　　可实时分析交易头寸的dashboard仪表盘https://dash-gallery.plotly.host/dash-web-trader/

　　数百万个 Uber 行程的可视化

　　https://dash-gallery.plotly.host/dash-uber-rides-demo/

　　一个交互式的财务报告

　　https://dash-gallery.plotly.host/dash-financial-report/这只是很简单的几个样例。如果您想查看其他有趣的用例，请查看Dash App Gallery(https://dash-gallery.plotly.host/Portal/)。Python中的Dash入门在本教程中，您将学习使用Dash构建仪表板的详细过程。如果遵循这些示例，那么您将从本地计算机上的准系统仪表板转到部署在Heroku上的样式化仪表板。要构建仪表板，您将使用2015年至2018年期间美国鳄梨销售和价格数据集(https://kaggle.com/neuromusic/avocado-prices)。该数据集由Justin Kiggins使用Hass Avocado Board(https://hassavocadoboard.com/retail/volume-and-price-data)提供的数据整理而来。如何设置本地环境要开发应用，您需要一个新目录来存储代码和数据，以及一个干净的Python 3 虚拟环境。要创建这个环境，请按照以下说明进行操作，选择与您的操作系统匹配的版本。如果您使用的是Windows系统，请打开命令提示符并执行以下命令：c:\> mkdir avocado_analytics && cd avocado_analytics

　　c:\> c:\path\to\python\launcher\python -m venv venv

　　c:\> venv\Scripts\activate.bat

　　第一个命令为您的项目创建一个目录，并将当前位置移动到该目录。第二条命令在该位置创建一个虚拟环境。最后一条命令激活虚拟环境。确保将第二个命令中的路径替换为Python 3启动器的路径。如果您使用的是macOS或Linux系统，请从终端执行以下步骤：$ mkdir avocado_analytics && cd avocado_analytics

　　$ python3 -m venv venv

　　$ source venv/bin/activate

　　前两个命令执行以下操作：1、创建一个名为avocado_analytics的目录 2、将您当前的位置移动到avocado_analytics目录 3、在该目录中创建一个干净的虚拟环境venv最后一条命令激活您刚刚创建的虚拟环境。接下来，您需要安装所需的库。您可以在虚拟环境中使用pip来实现。如下安装库：(venv) $ python -m pip install dash==1.13.3 pandas==1.0.5

　　此命令将在您的虚拟环境中安装Dash和pandas。您将使用这些软件包的特定版本，以确保与本教程中使用的环境具有相同的环境。除了Dash之外，pandas还可以帮助您读取和处理将在应用程序中使用的数据。最后，您需要一些数据以将其输入到仪表板中。将数据另存为avocado.csv在项目的根目录中。到目前为止，您应该已经有了一个虚拟环境，其中包含必需的库以及项目根文件夹中的数据。您项目的结构应如下所示：avocado_analytics/

　　|

　　├── venv/

　　|

　　└── avocado.csv

　　接下来，您将构建第一个Dash应用程序。如何构建Dash应用程序分两个步骤考虑构建Dash应用程序的过程：

　　根据应用的布局来定义应用的外观。

　　使用回调函数来确定应用程序的哪些部分是交互式的，以及它们如何响应。

　　在本节中，您将了解布局，在下一节中，将学习如何使仪表板具有交互性。首先，设置初始化应用程序所需的所有内容，然后定义应用程序的布局。初始化您的Dash应用程序在项目的根目录中创建一个名为app.py的空文件，然后在本节中查看app.py的代码。这是app.py的前几行：import dash

　　import dash_core_components as dcc

　　import dash_html_components as html

　　import pandas as pd

　　data = pd.read_csv("avocado.csv")

　　data = data.query("type == 'conventional' and region == 'Albany'")

　　data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"], format="%Y-%m-%d")

　　data.sort_values("Date", inplace=True)

　　app = dash.Dash(__name__)

　　在第1至4行中，导入所需的库：dash，dash_core_components，dash_html_components和pandas。每个库都为您的应用程序提供了一个构建模块：

　　dash可帮助您初始化应用程序。

　　dash_core_components允许您创建交互式组件，例如图形，下拉列表或日期范围。

　　dash_html_components使您可以访问HTML标记。

　　pandas可以帮助您阅读和整理数据。

　　在第6到9行中，您将读取数据并对其进行预处理以在仪表板中使用。之所以要过滤掉某些数据，是因为当前版本的仪表板不是交互式的，否则绘制的值就没有意义了。在第11行上，创建Dash类的实例。如果您以前使用过Flask，则初始化Dash类可能看起来很熟悉。在Flask中，通常使用Flask(__ name__)初始化WSGI应用程序。同样，对于Dash应用程序，您可以使用Dash(__ name__)。定义Dash应用程序的布局接下来，您将定义应用程序的layout属性。此属性决定了您应用的外观。在这种情况下，您将使用标题下方带有说明的标题和两个图表。定义方式如下：app.layout = html.Div(

　　children=[

　　html.H1(children="Avocado Analytics",),

　　html.P(

　　children="Analyze the behavior of avocado prices"

　　" and the number of avocados sold in the US"

　　" between 2015 and 2018",

　　),

　　dcc.Graph(

　　figure={

　　"data": [

　　{

　　"x": data["Date"],

　　"y": data["AveragePrice"],

　　"type": "lines",

　　},

　　],

　　"layout": {"title": "Average Price of Avocados"},

　　},

　　),

　　dcc.Graph(

　　figure={

　　"data": [

　　{

　　"x": data["Date"],

　　"y": data["Total Volume"],

　　"type": "lines",

　　},

　　],

　　"layout": {"title": "Avocados Sold"},

　　},

　　),

　　]

　　)

　　这段代码定义了app对象的layout属性。此属性使用由Dash组件组成的树结构确定应用程序的外观。Dash组件预先包装在Python库中。在安装Dash时，其中一些会附带Dash。其余的您必须单独安装。几乎每个应用程序中都会看到两组组件：1、Dash HTML Components(https://dash.plotly.com/dash-html-components)为HTML元素提供Python包装器。例如，您可以使用此库来创建元素，例如段落，标题或列表。2、Dash Core Components(https://dash.plotly.com/dash-core-components)组件为您提供了用于创建交互式用户界面的Python模块。您可以使用它来创建交互式元素，例如图形，滑块或下拉菜单。在第13至20行，您可以在实践中看到Dash HTML组件。首先定义父组件html.Div。然后，再添加两个元素，即标题(html.H1)和段落(html.P)作为其子元素。这些组件等效于div，h1和p HTML标签。您可以使用组件的参数来修改标签的属性或内容。例如，要指定div标记内的内容，请使用html.Div中的children参数。组件中还有其他参数，例如style，className或id，它们引用HTML标签的属性。在下一部分中，您将看到如何使用其中的一些属性来设置仪表板的样式。第13至20行所示的部分布局将转换为以下HTML代码：

Avocado Analytics

　　Analyze the behavior of avocado prices and the number

　　of avocados sold in the US between 2015 and 2018

　　当您在浏览器中打开应用程序时，将呈现此HTML代码。它遵循与Python代码相同的结构，带有div标记，其中包含h1和p元素。在布局代码段的第21至24行中，您实际上可以从Dash 核心组件中看到图形组件。app.layout中有两个dcc.Graph组件。第一个绘制了研究期间鳄梨的平均价格，第二个绘制了同期美国鳄梨的销售数量。在后台，Dash使用Plotly.js生成图形。dcc.Graph组件需要一个包含绘图数据和布局的图形对象或Python字典。在这种情况下，请提供后者。最后，这两行代码可帮助您运行应用程序：if __name__ == "__main__":

　　app.run_server(debug=True)

　　第48和49行使您可以使用Flask的内置服务器在本地运行Dash应用程序。来自app.run_server的debug = True参数在您的应用程序中启用热重载(hot-reloading)选项。这意味着当您对应用程序进行更改时，它会自动重新加载，而无需重新启动服务器。最后，这是app.py的完整版本。您可以将此代码复制到之前创建的空app.py文件中。import dash

　　import dash_core_components as dcc

　　import dash_html_components as html

　　import pandas as pd

　　data = pd.read_csv("avocado.csv")

　　data = data.query("type == 'conventional' and region == 'Albany'")

　　data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"], format="%Y-%m-%d")

　　data.sort_values("Date", inplace=True)

　　app = dash.Dash(__name__)

　　app.layout = html.Div(

　　children=[

　　html.H1(children="Avocado Analytics",),

　　html.P(

　　children="Analyze the behavior of avocado prices"

　　" and the number of avocados sold in the US"

　　" between 2015 and 2018",

　　),

　　dcc.Graph(

　　figure={

　　"data": [

　　{

　　"x": data["Date"],

　　"y": data["AveragePrice"],

　　"type": "lines",

　　},

　　],

　　"layout": {"title": "Average Price of Avocados"},

　　},

　　),

　　dcc.Graph(

　　figure={

　　"data": [

　　{

　　"x": data["Date"],

　　"y": data["Total Volume"],

　　"type": "lines",

　　},

　　],

　　"layout": {"title": "Avocados Sold"},

　　},

　　),

　　]

　　)

　　if __name__ == "__main__":

　　app.run_server(debug=True)

　　这是准系统仪表板的代码。它包括您在本节前面检查过的所有代码片段。现在该运行您的应用程序了。在项目的根目录内和项目的虚拟环境中打开一个终端。运行python app.py，然后使用您喜欢的浏览器访问http：// localhost：8050。成功运行!您的仪表板应如下所示：

　　好的方面是，您现在已经拥有仪表板的工作版本。坏的方面是，您还需要做一些工作才能向他人展示。仪表板远不只是视觉上令人愉悦，您仍然需要为其添加一些交互性。但是请放心，您将在下一节中学习如何解决这些问题。

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