一.介绍 1.dash 是什么 dash 是一个基于 Flask (Python) + React 的 web 框架. 入门指南:https://dash.plot.ly/getting-started> 二.安装 1.安装 pip install dash==0.39.0 # The core dash backend pip install dash-daq==0.1.0 # DAQ components (newly open-sourced!) 2.启动 $ python app.py…

简单收集了以下开源dashboard 的项目,记录下 plotly-dash 基于python 的dash 开发工具,很不错 项目地址 https://github.com/plotly/dash keen-dashboards 一个响应式dashboard 开发模版 项目地址 https://github.com/keen/dashboards Shopify-dashing 尽管项目不在维护了,但是有一个fork 版本smashing 项目地址: https://github.com/Sho…

原文地址:https://www.cnblogs.com/stoker/p/9101825.html No 1:Home-assistant (v0.6+) 基于Python 3的开源家庭自动化平台[Github 11357 stars,由Paulus Schoutsen提供] https://github.com/home-assistant/home-assistant No 2:Pytorch PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库,基于Python语言编写.[Github…

如果你是一名数据科学家或数据分析师,或者只是对这一行业感兴趣,那下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库你一定得知道. 从数据收集.清理转化,到数据可视化.图像识别和网页相关,这15个Python库涵盖广泛,本文将对它们进行简介. 想必其中一些你已经熟知,但如果有不知道的,强烈建议你一定要好好了解一下. 数据收集 大部分数据分析项目都始于数据收集和提取.在一些情况下,当为公司处理现存问题时,公司可能会提供相关的数据组.但有些时候,可能并没有现成的数据,需要数据工程师自行收集.最常见的情况就是…

为什么我喜欢Python?对于初学者来说,这是一种简单易学的编程语言,另一个原因:大量开箱即用的第三方库,正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行. 在本文中,我挑选了15个最有用的软件包,介绍它们的功能和特点. 1. Dash 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…

目录 Streamlit简介 Streamlit使用指南 常用命令 显示文本 显示数据 显示图表 显示媒体 交互组件 侧边栏 缓存机制 Streamlit使用Hack Streamlit的替代品 相关文章: Streamlit简介 Streamlit是一个基于Python的可视化工具,和其他可视化工具不同的是,它生成的是一个可交互的站点(页面).但同时它又不是我们常接触的类似Django.Flask这样的WEB框架.当前使用下来的感受: 缺点: 自带服务器,且需要从命令行启动服务方能查看页面,不…

通过爬虫 获取 官方文档库 如果想获取 相应的库 修改对应配置即可 代码如下 from urllib.parse import urljoin import requests from lxml import etree def get_data(page_num, key, file_name): """ 解析 page_num: 爬取页数 key: 爬取的关键字 file_name: 存入的文件 """ headers = { 'author…

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/FNpNJSMK5Vs8pwi0PbbBzw 说明:图片无法直接复制,请查看原文 导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法. 受 Seaborn 和 ggplot2 的启发,它专门设计为具有简洁,一致且易于学习的 API :只需一次导入,你就可以在一个函数调用中创建丰富的交互式绘图,包括分面绘图(faceting).地图.动画和趋…

从事数据科学工作,少不了使用Pandas.scikit-learn这些Python生态系统中的利器,还有就是控制工作流的Jupyter Notebooks,没的说,你和同事都爱用.但是,要想将工作成果分享给不会用这些工具的人,那该怎么办?怎么才能构建一个人人都能够轻松上手的界面,操控数据和可视化?以前,为实现这一目的,需要一个精通Javascript的专职前端团队来搭建GUI,以后就用不着啦. 今年发布的Dash是在纯Python环境中构建数据可视化Web APP的开源库.该库基于Flask.P…

plotly 基于dash-component-boilerplate给我们提供了可以快速生成基于使用python 调用的react 组件 以下是一个简单的使用脚手架生成一个组件,同时可以了解组件的工作原理 创建一个简单组件的方法 安装依赖 推荐基于venv 进行环境处理   pip install cookiecutter pip install virtualenv clone 脚手架代码 会有提示组件的名称以及相关信息 cookiecutter https://github.com/plo…