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Dash Python 教程(7):输入状态

某些时候，你需要读取用户输入的值，当不希望用户一按键就读取，而是需要等用户输入所有信息后，再读取用户输入。比如之前我们使用Input,Output的一个例子：

app.layout = html.Div(
    [
        dcc.Input(id="input-1", type="text", value="Montréal"),
        dcc.Input(id="input-2", type="text", value="Canada"),
        html.Div(id="number-output"),
    ]
)


@app.callback(
    Output("number-output", "children"),
    [Input("input-1", "value"), Input("input-2", "value")],
)
def update_output(input1, input2):
    return u'Input 1 is "{}" and Input 2 is "{}"'.format(input1, input2)

用户在两个输入框输入时，下面的提示都会改变。
针对这种情况，dash.dependencies.State可以把UI组件当前的状态属性作为额外参数传给回调函数，而不会触发回调函数，比如我们把什么两个Input修改成State，添加一个按钮作为Input

app.layout = html.Div([
    dcc.Input(id='input-1-state', type='text', value='Montréal'),
    dcc.Input(id='input-2-state', type='text', value='Canada'),
    html.Button(id='submit-button-state', n_clicks=0, children='Submit'),
    html.Div(id='output-state')
])


@app.callback(Output('output-state', 'children'),
              [Input('submit-button-state', 'n_clicks')],
              [State('input-1-state', 'value'),
               State('input-2-state', 'value')])
def update_output(n_clicks, input1, input2):
    return u'''
        The Button has been pressed {} times,
        Input 1 is "{}",
        and Input 2 is "{}"
    '''.format(n_clicks, input1, input2)

使用State，用户输入城市和国家时Dash不会调用回调函数，而用户点击按钮时才过调用函数，但Input1和Inpupt2的当前值会作为参数传给回调函数。

Dash Python 教程(6): 多个输出以及串联回调函数

Dash 通用支持多个输出UI组件的属性。比如下面的例子给出一个数x的2次方，3次方，2的指数，3的指数，x的x指数

app.layout = html.Div([
    dcc.Input(
        id='num-multi',
        type='number',
        value=5
    ),
    html.Table([
        html.Tr([html.Td(['x', html.Sup(2)]), html.Td(id='square')]),
        html.Tr([html.Td(['x', html.Sup(3)]), html.Td(id='cube')]),
        html.Tr([html.Td([2, html.Sup('x')]), html.Td(id='twos')]),
        html.Tr([html.Td([3, html.Sup('x')]), html.Td(id='threes')]),
        html.Tr([html.Td(['x', html.Sup('x')]), html.Td(id='x^x')]),
    ]),
])


@app.callback(
    [Output('square', 'children'),
     Output('cube', 'children'),
     Output('twos', 'children'),
     Output('threes', 'children'),
     Output('x^x', 'children')],
    [Input('num-multi', 'value')])
def callback_a(x):
    return x ** 2, x ** 3, 2 ** x, 3 ** x, x ** x

此外也可以把多个回调函数串联起来，前一个函数的输出做为下个函数的输入：实现某些关联操作，比如选择城市，选择好国家后，城市列表应该和所选择的国家匹配：

Dash Python 教程(5):多个输入用户交互

Dash 定义回调函数时，一个输出可以对应多个输入，比如可以使用多个参数来过滤数据用来显示：比如我们使用两个下来框，两个单选框和一个滑条对应一个Graph的figure属性。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://plotly.github.io/datasets/country_indicators.csv')

available_indicators = df['Indicator Name'].unique()

app.layout = html.Div([
    html.Div([

        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='xaxis-column',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_indicators],
                value='Fertility rate, total (births per woman)'
            ),
            dcc.RadioItems(
                id='xaxis-type',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linear', 'Log']],
                value='Linear',
                labelStyle={'display': 'inline-block'}
            )
        ],
        style={'width': '48%', 'display': 'inline-block'}),

        html.Div([
            dcc.Dropdown(
                id='yaxis-column',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in available_indicators],
                value='Life expectancy at birth, total (years)'
            ),
            dcc.RadioItems(
                id='yaxis-type',
                options=[{'label': i, 'value': i} for i in ['Linear', 'Log']],
                value='Linear',
                labelStyle={'display': 'inline-block'}
            )
        ],style={'width': '48%', 'float': 'right', 'display': 'inline-block'})
    ]),

    dcc.Graph(id='indicator-graphic'),

    dcc.Slider(
        id='year--slider',
        min=df['Year'].min(),
        max=df['Year'].max(),
        value=df['Year'].max(),
        marks={str(year): str(year) for year in df['Year'].unique()},
        step=None
    )
])

@app.callback(
    Output('indicator-graphic', 'figure'),
    [Input('xaxis-column', 'value'),
     Input('yaxis-column', 'value'),
     Input('xaxis-type', 'value'),
     Input('yaxis-type', 'value'),
     Input('year--slider', 'value')])
def update_graph(xaxis_column_name, yaxis_column_name,
                 xaxis_type, yaxis_type,
                 year_value):
    dff = df[df['Year'] == year_value]

    return {
        'data': [dict(
            x=dff[dff['Indicator Name'] == xaxis_column_name]['Value'],
            y=dff[dff['Indicator Name'] == yaxis_column_name]['Value'],
            text=dff[dff['Indicator Name'] == yaxis_column_name]['Country Name'],
            mode='markers',
            marker={
                'size': 15,
                'opacity': 0.5,
                'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}
            }
        )],
        'layout': dict(
            xaxis={
                'title': xaxis_column_name,
                'type': 'linear' if xaxis_type == 'Linear' else 'log'
            },
            yaxis={
                'title': yaxis_column_name,
                'type': 'linear' if yaxis_type == 'Linear' else 'log'
            },
            margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 0},
            hovermode='closest'
        )
    }

可以看到回调函数使用了5个参数。@app.callback 定义了5个Input，对应于5个不同的UI组件的属性。

Dash Python 教程(4): 使用回调函数实现界面交互

前面我们使用dash_html_components和dash_core_components构造了用户界面，但没有添加任何用户互动。

Dash中是通过回调函数(callback)来实现用户界面用户的。

from dash.dependencies import Input, Output

dash.dependencies 定义了Input,和Output 代表输入和输出，这里的Input和dash_html_components里的Input是不一样的。
dash_html_components里的Input为一文本输入框。而dash.dependencies里的Input,Output用来描述用户界面交互的回调函数。

我们先看一个简单的例子

app.layout = html.Div([
    dcc.Input(id='my-id', value='initial value', type='text'),
    html.Div(id='my-div')
])


@app.callback(
    Output(component_id='my-div', component_property='children'),
    [Input(component_id='my-id', component_property='value')]
)
def update_output_div(input_value):
    return 'You\'ve entered "{}"'.format(input_value)

可以试着在文本框中输入字符，可以看到下面的字符跟着变换。

Dash 中，输入输出代表了UI组件的某些属性，在本例中，输入为文本框的value属性，而输出为div的children属性。当输入属性发生变化时，Dash会调用由@app.callback修饰过的函数，如本例update_output_div。函数的参数为输入文本框的value属性。而函数的输出用来设置输出UI部件对应的属性。component_id和component_property的参数名称是可以省略的。每个UI组件需要指定id来标明。

下面在看一个稍微复杂些的回调函数，用户可以通过拉动Slider来选择显示某一年GDP的图像：

本例的输入为Slider的value属性，而输出为Graph的figure 属性。Figure的transition = {‘duration’: 500},表示动画转换不同年份GDP。

Dash Python 教程(3): 更多的关于用户界面布局

dash_html_components 定义了所有的HTML元素，这包括了这些HTML元素的所有属性，比如CSS风格属性。

比如我们可以定义一些inline CSS属性：

colors = {
    'background': '#111111',
    'text': '#7FDBFF'
}

app.layout = html.Div(style={'backgroundColor': colors['background']}, children=[
    html.H1(
        children='Hello Dash',
        style={
            'textAlign': 'center',
            'color': colors['text']
        }
    ),

    html.Div(children='Dash: A web application framework for Python.', style={
        'textAlign': 'center',
        'color': colors['text']
    }),

    dcc.Graph(
        id='example-graph-2',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': u'Montréal'},
            ],
            'layout': {
                'plot_bgcolor': colors['background'],
                'paper_bgcolor': colors['background'],
                'font': {
                    'color': colors['text']
                }
            }
        }
    )
])

这个例子我们修改了Div和H1的 CSS 风格，比如：html.H1(‘Hello Dash’, style={‘textAlign’: ‘center’, ‘color’: ‘#7FDBFF’}) 渲染成
<h1 style=”text-align: center; color: #7fdbff;”>Hello Dash</h1>
要注意的是style风格定义和HTML的style定义稍有不同，比如css中class在Dash中使用className, 属性的名称使用camelCased,比如 text-align 代替textAlign.

dash_core_components 中的一个Graph可以用来显示各种图表，它是基于plotlt.js开发，支持多达35种不同样式的图表：

df = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/chriddyp/5d1ea79569ed194d432e56108a04d188/raw/a9f9e8076b837d541398e999dcbac2b2826a81f8/gdp-life-exp-2007.csv')


app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(
        id='life-exp-vs-gdp',
        figure={
            'data': [
                dict(
                    x=df[df['continent'] == i]['gdp per capita'],
                    y=df[df['continent'] == i]['life expectancy'],
                    text=df[df['continent'] == i]['country'],
                    mode='markers',
                    opacity=0.7,
                    marker={
                        'size': 15,
                        'line': {'width': 0.5, 'color': 'white'}
                    },
                    name=i
                ) for i in df.continent.unique()
            ],
            'layout': dict(
                xaxis={'type': 'log', 'title': 'GDP Per Capita'},
                yaxis={'title': 'Life Expectancy'},
                margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 10},
                legend={'x': 0, 'y': 1},
                hovermode='closest'
            )
        }
    )
])

Markdown支持

markdown_text = '''
### Dash and Markdown

Dash apps can be written in Markdown.
Dash uses the [CommonMark](http://commonmark.org/)
specification of Markdown.
Check out their [60 Second Markdown Tutorial](http://commonmark.org/help/)
if this is your first introduction to Markdown!
'''

app.layout = html.Div([
    dcc.Markdown(children=markdown_text)
])

其它一些常用的UI部件

app.layout = html.Div([
    html.Label('Dropdown'),
    dcc.Dropdown(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': u'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        value='MTL'
    ),

    html.Label('Multi-Select Dropdown'),
    dcc.Dropdown(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': u'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        value=['MTL', 'SF'],
        multi=True
    ),

    html.Label('Radio Items'),
    dcc.RadioItems(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': u'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        value='MTL'
    ),

    html.Label('Checkboxes'),
    dcc.Checklist(
        options=[
            {'label': 'New York City', 'value': 'NYC'},
            {'label': u'Montréal', 'value': 'MTL'},
            {'label': 'San Francisco', 'value': 'SF'}
        ],
        value=['MTL', 'SF']
    ),

    html.Label('Text Input'),
    dcc.Input(value='MTL', type='text'),

    html.Label('Slider'),
    dcc.Slider(
        min=0,
        max=9,
        marks={i: 'Label {}'.format(i) if i == 1 else str(i) for i in range(1, 6)},
        value=5,
    ),
], style={'columnCount': 2})

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				1	2	3
4	5	6	7	8	9	10
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