Как создать приложение на python через html

Создаём веб-приложение с помощью Python

Создание веб-приложений с использованием Python представляет собой мощный и эффективный способ разработки функциональных и динамических веб-сайтов. В статье рассмотрим процесс создания веб-приложения с помощью Python и расскажем о ключевых аспектах этого процесса.

Подготовлено_выпускником —>

Получите востребованную профессию бесплатно. Обучение от 1 до 4 месяцев

Веб-разработка и Python

Python — универсальный и гибкий язык программирования, который идеально подходит для веб-разработки. Он обладает простым и понятным синтаксисом, а также широким набором инструментов и библиотек, которые делают его отличным выбором для создания веб-приложений.

Язык Python поддерживает различные веб-технологии и позволяет разработчикам создавать высококачественные и масштабируемые веб-сайты.

Python и фреймворки

Одним из ключевых преимуществ Python в веб-разработке является наличие множества фреймворков.

Фреймворки — набор инструментов и библиотек, которые упрощают разработку веб-приложений. Некоторые из наиболее популярных фреймворков Python: Django, Flask и Pyramid. Эти фреймворки предоставляют различные возможности, такие как маршрутизация URL, обработка запросов и шаблонизация, что позволяет разработчикам более эффективно создавать и поддерживать веб-приложения.

Установка библиотек

Установка Python выполняется с официального веб-сайта Python. Для установки библиотек и фреймворков Python рекомендуется использовать инструмент управления пакетами, такой как pip.

При помощи pip вы можете легко установить необходимые библиотеки и фреймворки, например, командой pip install flask для установки фреймворка Flask. Это позволит использовать все возможности фреймворка при разработке вашего веб-приложения.

Разработка веб-приложения

Процесс разработки веб-приложения с использованием Python включает несколько ключевых шагов. Сначала вы должны определить цели и требования вашего веб-приложения. Это поможет создать план разработки и структуру приложения. Затем вы можете приступить к проектированию базы данных, если приложение требует хранения данных.

После этого вы можете приступить к созданию компонентов веб-приложения, таких как модели данных, представления (views) и шаблоны (templates). Модели данных определяют структуру и отношения между данными, представления определяют логику обработки запросов и отображения данных, а шаблоны отвечают за визуальное представление данных на веб-странице.

Python-фреймворки, такие как Django, предлагают готовые инструменты и абстракции для обработки этих компонентов. Например, Django предоставляет ORM (Object-Relational Mapping), который позволяет вам взаимодействовать с базой данных с помощью объектов Python, а также систему маршрутизации URL, которая помогает определить, какой код будет обрабатывать каждый запрос.

Вам потребуется создать статические файлы, такие как CSS-стили и JavaScript, для обеспечения внешнего вида и функциональности вашего веб-приложения. Python позволяет легко интегрировать эти файлы в приложение и использовать их вместе с шаблонами для создания интерактивных и привлекательных пользовательских интерфейсов.

Запуск веб-приложения

Python предлагает различные варианты веб-серверов, включая встроенные серверы во многих фреймворках, таких как Flask или Django, а также сторонние серверы, такие как Gunicorn или uWSGI. Выбор веб-сервера зависит от ваших потребностей в производительности и масштабируемости.

После запуска веб-сервера ваше веб-приложение будет доступно по определенному адресу (например, localhost:8000). Вы можете открыть его веб-браузере и убедиться, что ваше веб-приложение работает корректно и отображает данные и функциональность, которые вы разработали. Вы также можете провести тестирование приложения, чтобы убедиться в его надежности и безопасности.

При разработке веб-приложения с использованием Python важно учитывать некоторые особенности. Веб-разработка требует знания HTML, CSS и JavaScript, поэтому рекомендуется ознакомиться с этими технологиями. Кроме того, важно следовать лучшим практикам безопасности при разработке веб-приложений, чтобы защитить данные пользователей и предотвратить возможные уязвимости.

Освоить разработку и начать карьеру в IT вы можете на бесплатном обучении в проекте «Содействие занятости».

Получите востребованную профессию бесплатно. Обучение от 1 до 4 месяцев

Как создать веб-приложение на Python

Создание веб-приложения на Python – это интересный и полезный процесс, который позволяет разработчику создать функциональный и эффективный продукт. В этой статье мы рассмотрим основные этапы создания веб-приложения с использованием Python.

Выбор фреймворка

Для начала работы над веб-приложением необходимо выбрать подходящий фреймворк. Python предлагает множество вариантов, среди которых наиболее популярными являются:

Каждый из них имеет свои особенности, преимущества и недостатки. Изучите их и выберите тот, который подходит для ваших целей.

Python-разработчик: новая работа через 9 месяцев
Получится, даже если у вас нет опыта в IT

Установка и настройка фреймворка

После выбора фреймворка установите его с помощью пакетного менеджера pip:

pip install django # для Django pip install flask # для Flask pip install pyramid # для Pyramid

Затем создайте новый проект и выполните настройку фреймворка в соответствии с его документацией.

Разработка структуры приложения

Следующим шагом является определение структуры вашего веб-приложения. Разбейте его на составные части, такие как:

• Модели (для работы с данными)
• Представления (для обработки запросов и формирования ответов)
• Шаблоны (для отображения информации)
• Стили и скрипты (для внешнего вида и интерактивности)

Реализация функционала

Теперь приступите к реализации функционала вашего веб-приложения. Для этого:

1. Создайте модели для работы с данными, используя возможности выбранного фреймворка.
2. Реализуйте представления, которые будут обрабатывать запросы пользователей и формировать ответы на основе моделей и шаблонов.
3. Создайте шаблоны, которые будут отображать информацию пользователю с использованием данных из представлений.
4. Добавьте стили и скрипты для улучшения внешнего вида и интерактивности вашего веб-приложения.

�� Не забывайте тестировать свое приложение на каждом этапе разработки, чтобы убедиться в его правильной работе.

Деплой и публикация

После завершения разработки и тестирования вашего веб-приложения необходимо опубликовать его в интернете. Для этого выберите подходящий хостинг и выполните деплой вашего приложения согласно инструкциям хостинг-провайдера и документации фреймворка.

Вот и все! Теперь вы знаете, как создать веб-приложение на Python с использованием одного из популярных фреймворков. Удачи вам в разработке и не забывайте постоянно учиться и совершенствоваться!

Создание простого веб-приложения: шаги и примеры

Интернет и веб-приложения стали неотъемлемой частью современной жизни. Каждый день мы используем множество приложений, работающих через браузеры, чтобы упростить нашу жизнь. Однако многие из нас не задумываются о том, как эти приложения создаются. В этой статье мы рассмотрим, как создать простое веб-приложение и пошагово объясним основные шаги, необходимые для создания такого приложения.

Чтобы научиться создавать мобильные приложения и зарабатывать на этом, приходите на наш бесплатный вебинар по разработке без кода. Вы сможете задать вопросы, узнать больше про зерокодинг и попробовать себя в новой профессии!

Подготовка к созданию веб-приложения

Первым шагом при создании веб-приложения является выбор языка программирования и фреймворка. Для создания веб-приложения можно использовать множество языков программирования, таких как JavaScript, Python, Ruby и многие другие. Кроме того, необходимо выбрать фреймворк, который облегчит создание приложения и предоставит необходимую функциональность.

Далее необходимо настроить среду разработки. Например, для разработки веб-приложений на Python можно использовать PyCharm, а для разработки на JavaScript — Visual Studio Code. Кроме того, необходимо выбрать базу данных, которая будет использоваться в приложении.

Есть несколько важных факторов, которые следует учитывать при выборе языка программирования и фреймворка.

1. JavaScript: Язык программирования JavaScript широко используется для разработки веб-приложений. Он работает на стороне клиента (в браузере) и может использоваться для создания интерактивных пользовательских интерфейсов. Он также может использоваться для разработки серверной части веб-приложений с использованием фреймворков, таких как Node.js.
2. Python: Python является популярным языком программирования, который может использоваться для создания веб-приложений. Он имеет широкий выбор фреймворков, таких как Django и Flask, которые облегчают процесс разработки и предоставляют мощные инструменты для создания функциональных веб-приложений.
3. Ruby: Язык программирования Ruby также может быть использован для создания веб-приложений. Фреймворк Ruby on Rails является популярным выбором для разработки веб-приложений на Ruby. Он обладает элегантным синтаксисом и предлагает широкий набор инструментов для разработки.

Выбор языка программирования зависит от ваших предпочтений, опыта и требований проекта. JavaScript является универсальным языком, который используется на клиентской и серверной сторонах. Python имеет хорошую поддержку для научных вычислений и анализа данных, а также богатое сообщество и множество библиотек. Ruby может быть хорошим выбором для быстрой разработки веб-приложений с помощью фреймворка Ruby on Rails.

Относительно баз данных, выбор зависит от требований вашего приложения. Некоторые популярные базы данных для веб-приложений включают MySQL, PostgreSQL и MongoDB. MySQL и PostgreSQL являются реляционными базами данных, подходящими для структурированных данных. MongoDB предлагает документоориентированную модель, что может быть полезно для приложений с неструктурированными данными или требующих гибкости.

Важно также учитывать экосистему и сообщество языка и фреймворка. Широкое сообщество разработчиков может предоставить поддержку, документацию, руководства и сторонние библиотеки, что упростит разработку и позволит быстро решать возникающие задачи. Рекомендуется исследовать доступные ресурсы, форумы и сообщества для выбранного языка и фреймворка, чтобы быть в курсе последних разработок и получить помощь, если это необходимо.

После выбора языка программирования и фреймворка, следующим шагом является настройка среды разработки. Рекомендуется выбрать среду, которая облегчит процесс разработки и предоставит необходимые инструменты и функциональность. Например, для разработки на Python вы можете использовать популярные среды разработки, такие как PyCharm, Visual Studio Code, Sublime Text и другие. Для разработки на JavaScript также популярны Visual Studio Code, Atom, WebStorm и другие.

Кроме выбора языка программирования, фреймворка и среды разработки, необходимо также рассмотреть вопрос о выборе хостинга для вашего веб-приложения. Вы можете выбрать между различными хостинг-провайдерами, которые предлагают различные планы и функциональность. Некоторые популярные хостинг-провайдеры включают Heroku, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и другие.

Не забывайте также о безопасности вашего веб-приложения. Включение соответствующих мер безопасности, таких как проверка ввода данных пользователей, защита от атак, шифрование данных и другие, является важной частью процесса разработки.

В целом, подготовка к созданию веб-приложения включает выбор языка программирования и фреймворка, настройку среды разработки, выбор базы данных, хостинга и обеспечение безопасности. Это лишь общий обзор, и детали будут зависеть от конкретных требований и контекста вашего проекта.

Создание структуры приложения

После подготовки окружения необходимо определить функциональность приложения и создать базовую структуру проекта. Для этого можно использовать фреймворки, такие, как Flask для Python или Express.js для JavaScript.

Следующим шагом является создание маршрутов и контроллеров. Маршруты определяют, какие страницы и функциональность будут доступны в приложении, а контроллеры обрабатывают запросы пользователя и выполняют необходимые действия.

Разработка структуры веб-приложения включает определение основных компонентов и организацию файлов и папок в проекте. Ниже приведена примерная таблица, показывающая типичную структуру веб-приложения:

Здесь представлены основные папки и файлы, которые могут быть включены в структуру веб-приложения:

• app/ : Это основная папка вашего приложения, в которой содержатся все его компоненты.
  • static/ : В этой папке хранятся статические файлы, такие как CSS-стили и JavaScript-скрипты.
    • css/ : Здесь располагаются файлы CSS, используемые для стилизации веб-страниц.
      • style.css : Пример файла CSS со стилями вашего приложения.
      • script.js : Пример файла JavaScript с клиентским скриптом вашего приложения.
      • base.html : Основной шаблон, который может быть использован как общий для всех страниц.
      • home.html : Пример шаблона для домашней страницы вашего приложения.
      • about.html : Пример шаблона для страницы «О нас» вашего приложения.
      • settings.py : Файл, содержащий основные настройки вашего приложения, такие как база данных, статические файлы, шаблоны и т.д.
      • urls.py : Файл, определяющий маршруты (URL-пути) вашего приложения и их связь с представ

      Создание пользовательского интерфейса

      Пользовательский интерфейс является важной частью любого веб-приложения, поскольку это то, что пользователь видит и с чем взаимодействует. Для создания пользовательского интерфейса необходимо выбрать дизайн и создать соответствующие шаблоны и страницы. Кроме того, CSS и JavaScript могут быть использованы для улучшения пользовательского интерфейса.

      Создание бизнес-логики

      Бизнес-логика является основной частью любого веб-приложения, которая выполняет необходимые действия. Для создания бизнес-логики необходимо определить функциональность приложения и создать соответствующие классы и методы. В зависимости от приложения это может включать в себя создание моделей данных, обработку пользовательского ввода и выполнение соответствующих действий, таких как обновление базы данных или отправка электронной почты.

      Тестирование приложения

      После создания основной функциональности приложения и пользовательского интерфейса необходимо протестировать приложение. Это поможет выявить ошибки и недоработки, а также убедиться, что приложение работает должным образом.

      Развертывание приложения

      После тестирования необходимо развернуть приложение, чтобы оно было доступно для использования. Существует множество вариантов развертывания, включая использование облачных сервисов, таких как AWS или Heroku, или установка на собственный сервер.

      Пример создания простого веб-приложения

      Давайте рассмотрим пример создания простого веб-приложения, которое позволит пользователям создавать заметки. Мы будем использовать Python и фреймворк Flask.

      • Установка Flask и необходимых зависимостей:

      pip install Flask

      • Создание базовой структуры проекта:
      • Создание базового приложения в файле app.py:
      • Создание шаблонов для пользовательского интерфейса в файлах index.html, new_note.html и view_note.html.
      • Запуск приложения:

      makefile FLASK_APP=app.py flask run

      Этот пример представляет собой простое веб-приложение, которое позволяет пользователям создавать заметки и просматривать их. Однако, с помощью Flask и Python можно создавать гораздо более сложные приложения с различной функциональностью.

      В заключение, создание веб-приложения может быть сложным и трудоемким процессом.

      Создание реактивных аналитических веб-приложений с использованием Python и библиотеки Dash

      Библиотека Dash будет полезна тем, кто использует Python для анализа и исследования данных, визуализации, моделирования и отчётности.

      Dash — библиотека для языка Python с открытым исходным кодом, предназначенная для создания реактивных веб-приложений. Она была загружена на GitHub два года назад в тестовом режиме. Команда разработчиков Dash решила оставить этот прототип в сети, однако продолжила вести работу над проектом уже вне платформы GitHub. Благодаря обратной связи от банков и лабораторий, а также от команд, работающих с анализом данных, разработчики определили курс развития библиотеки. Сегодня уже представлена первая публичная версия Dash, которая подходит как для корпоративных клиентов, так для клиентов премиум-класса продукции Plotly. Библиотека может быть использована как с Plotly, так и самостоятельно.

      Создание веб-приложений на Python с помощью Dash

      В настоящее время Dash можно загрузить, используя диспетчер пакетов Python, с помощью команды pip install dash . Dash распространяется с открытым исходным кодом и под лицензией MIT. На официальном сайте вы сможете ознакомиться с руководством по библиотеке, и на GitHub вы найдёте исходный код.

      Dash — библиотека пользовательского интерфейса для создания аналитических веб-приложений. Она будет полезна для тех, кто использует Python для анализа и исследования данных, визуализации, моделирования и отчётности.

      Dash значительно упрощает создание GUI (графических пользовательских интерфейсов) для анализа данных. Вот пример приложения на Dash из 43 строк кода, который связывает выпадающее меню с графиком D3.js. Когда пользователь выбирает значение в выпадающем списке, код динамически экспортирует данные из Google Finance в Pandas DataFrame:

      Код Dash является декларативным и реактивным, что упрощает создание сложных приложений, содержащих множество интерактивных элементов. Вот пример с 5 входными данными, 3 — выходными и с перекрёстной фильтрацией. Это приложение было написано на Python, и в нём всего лишь 160 строк кода:

      На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

      Для каждого элемента приложения можно задать собственные параметры размера, расположения, цвета и шрифта. Приложения на Dash создаются и публикуются в Сети, поэтому к ним можно применить всё, на что способен CSS. Ниже иллюстрируется пример тонко настраиваемого интерактивного приложения отчётности на Dash, выполненного в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.

      На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

      Вам не нужно писать какой-либо код на JavaScript или HTML, когда ваше приложение на Dash запущено в веб-браузере. Dash предоставляет богатый набор интерактивных веб-компонентов.

      import dash_core_components as dcc dcc.Slider(value=4, min=-10, max=20, step=0.5, labels=) 

      На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

      Dash предоставляет простой реактивный декоратор для привязки вашего кода анализа данных к пользовательскому интерфейсу Dash.

      @dash_app.callback(Output('graph-id', 'figure'), [Input('slider-id', 'value')]) def your_data_analysis_function(new_slider_value): new_figure = your_compute_figure_function(new_slider_value) return new_figure 

      Когда изменяется входной элемент (например, при выборе элемента в выпадающем списке или при передвижении ползунка), декоратор Dash предоставляет вашему коду Python новое входное значение.

      Ваша функция Python может выполнять различные действия с новым входным значением: может фильтровать объект DataFrame библиотеки Pandas, выполнять SQL-запрос, запускать симуляцию, выполнять вычисления или запускать тестирование. Dash рассчитывает, что ваша функция вернёт новое свойство для какого-нибудь элемента пользовательского интерфейса, будь то новый график, новая таблица или новый текст.

      В качестве примера ниже представлено приложение на Dash, которое обновляет текстовый элемент при взаимодействии с графиком. Код приложения фильтрует данные в Pandas DataFrame на основе выбранной точки:

      Приложение ниже отображает метаинформацию о лекарственных веществах при наведении курсора на точки в графике. Код приложения также добавляет строки в таблицу, когда появляются новые компоненты в выпадающем списке.

      Благодаря этим двум разделениям между компонентами Python и реактивными функциональными декораторами, Dash разграничивает все технологии и протоколы, необходимые для создания интерактивного веб-приложения. Dash достаточно прост, чтобы привязать пользовательский интерфейс к коду Python за один вечер.

      Архитектура

      Flask и React.js

      Приложения на Dash — веб-серверы, которые запускают Flask и связывают пакеты JSON через HTTP-запросы. Интерфейс Dash формирует компоненты, используя React.js.

      Flask — великолепный фреймворк, который широко используется сообществом разработчиков Python во многих проектах. Основной экземпляр Flask и все его настраиваемые свойства доступны разработчикам приложений на Dash. Продвинутые разработчики могут расширить возможности приложений с помощью богатой коллекции плагинов Flask.

      React.js также великолепен, например, мы переписали всю нашу веб-платформу и наш онлайн-редактор диаграмм с помощью React. Но есть кое-что, что действительно радует насчёт React — активный и талантливый состав сообщества разработчиков, который опубликовал тысячи высококачественных компонентов, начиная с выпадающих списков и слайдеров, заканчивая календарями и интерактивными таблицами. И всё это публикуется с открытым исходным кодом!

      Dash использует мощь Flask и React, подстраивая их под работу с Python для специалистов по анализу и обработке данных, которые могут не быть экспертами в области веб-разработки.

      От React.js к компонентам Python

      Компоненты Dash — это классы Python, которые кодируют свойства и значения конкретного компонента React и упорядочиваются как JSON. Dash предоставляет набор инструментов для лёгкой упаковки компонентов React в вид компонентов, которые могут быть использованы в Dash. Этот набор инструментов использует динамическое программирования для автоматического создания классов Python из аннотированного свойства React — propTypes . На выходе классы Python, которые представляют компоненты Dash, являются удобными для пользователя, так как они имеют автоматическую проверку аргументов, строк документации и прочее.

      Вот пример динамически сгенерированной проверки ошибочного аргумента:

      >>> import dash_core_components as dcc >>> dcc.Dropdown(valu=3) Ошибка: неизвестный ключевой аргумент `valu` Допустимые аргументы: id, className, disabled, multi, options, placeholder, value 

      Пример динамически создаваемых строк документации:

      >>> help(dcc.Dropdown) class Dropdown(dash.development.base_component.Component) | Компонент выпадающего списка. | Компонент выпадающего списка служит для выбора одного или более | элементов. | значения и названия элементов выпадающего списка определяются в `options` | свойство и выбранный элемент(ы) определяются свойством `value`. | | используйте выпадающий список, только если у вас много вариантов выбора (больше 5), или | когда вы ограничены пространством. В противном случае вы можете использовать переключатели или чекбоксы, | Которые покажут сразу все элементы пользователю. | | Аргументы ключевых слов: | - id (строка; необязательный) | - className (строка; необязательный) | - disabled (логический тип; необязательный): если true, выбор блокируется | - multi (логический тип; необязательный): если true, пользователь может выбрать несколько значений | - options (список; необязательный) | - placeholder (строка; необязательный): серый текст по умолчанию, если ничего не выбрано | - value (строка | список; необязательный): значение поля ввода. Если `multi` false (по умолчанию), | то value — строка, соответствующая своим значениям, | указанным в свойстве `options`. Если `multi` — true, то | можно выбрать сразу несколько значений, а `value` — | массив элементов со значениями, соответствующими в свойстве | `options`. | | Доступные события: 'change 

      Полный набор HTML-тегов (наподобие div , img , table ) также обрабатывается с помощью React, а их классы Python доступны через библиотеку dash_html_component . Основной набор интерактивных компонентов, таких как Dropdown , Graph , Slider , будет поддерживаться командой Dash через dash_core_components . Обе библиотеки используют стандартный набор инструментальных средств React-to-Dash с открытым исходным кодом, который вы могли бы использовать при необходимости написания своей собственной библиотеки компонентов.

      Ваше приложение автоматически не привязывается к библиотеке компонентов Dash. Библиотека компонентов импортируется отдельно от основной библиотеки Dash. С помощью набора инструментальных средств React-to-Dash можно легко записать или перенести компонент React.js в класс Python, который можно использовать в приложении Dash. На официальном сайте вы найдёте руководство по созданию собственных компонентов или можете попросить команду разработчиков Dash написать их для вас.

      Многопользовательские приложения

      Свойства приложения на Dash хранятся в интерфейсе (в браузере). Это позволяет использовать приложения, написанные с использованием Dash, в многопользовательском режиме: может быть открыто несколько независимых друг от друга сессий, в которых действия одних пользователей не будут влиять на данные других пользователей. Код приложения на Dash является функциональным: он может считывать значения из глобальных свойств Python, но не может вносить в них изменения. Этот функциональный подход можно легко обосновать и протестировать — это просто входные и выходные данные без каких-либо побочных эффектов или свойств.

      CSS и стили

      CSS и стили по умолчанию хранятся вне базовой библиотеки, чтобы сохранить принцип модульности и независимого управления версиями и чтобы подтолкнуть разработчиков Dash-приложений настраивать вид своих приложений. Команда Dash разместила руководство по основным стилям.

      Визуализация данных

      Библиотека Dash поставляется с компонентом Graph, который отвечает за отображение диаграмм с помощью Plotly.js. Библиотека Plotly.js отлично подходит к Dash (отличное дополнение), так как она декларативна и имеет открытый исходный код. Кроме того, она поддерживает полный спектр научных, финансовых и деловых диаграмм. Она создана на основе D3.js (для диаграмм типографического качества и экспорта векторных изображений) и WebGL (для высокопроизводительной визуализации).

      В библиотеке Dash элемент Graph использует тот же синтаксис, что и библиотека Plotly.py с открытым исходным кодом, что даёт вам возможность легко переключаться между ними. Компонент Graph подключается к системе событий Plotly.js, позволяя авторам писать приложения, которые реагируют на наведение курсора, щелчки и выбор определённых точек на графиках Plotly.

      Репозитории с открытым исходным кодом

      • бэкенд библиотеки Dash;
      • фронтенд библиотеки Dash;
      • библиотека основных компонентов Dash;
      • библиотека HTML-компонентов Dash;
      • набор инструментальных средств React-to-Dash;
      • документация и руководство по Dash;
      • Plotly.js —JavaScript- библиотека, используемая Dash.

      Прототипирование

      Dash — это новая библиотека в среде Python, однако концепции и идеи, на которых строится Dash, существуют в течение десятилетий на разных языках и в разных приложениях.

      Если вы разбираетесь в Excel, значит, вам будет проще разобраться и в Dash. Ведь они оба используют «реактивную» модель программирования. В Excel ячейки с выходными данными обновляются автоматически при изменении параметров ячеек с входными данными. Любая ячейка может быть входной или выходной или и тем, и другим. В ячейках с входными данными нет информации о том, какие ячейки с выходными данными зависят от них, что упрощает добавление новых ячеек с выходными данными или позволяет связать несколько ячеек. Вот пример Excel-приложения:

      Можно провести аналогию для Dash. Вместо ячеек у нас есть богатый спектр веб-компонентов, таких как ползунки, поля ввода, выпадающие списки и графики. Вместо написания сценария Excel или VBA мы пишем код Python. Ниже представлено то же самое приложение, но в этот раз оно написано на Dash:

      app.layout = html.Div([ html.Label('Hours per Day'), dcc.Slider(id='hours', value=5, min=0, max=24, step=1), html.Label('Rate'), dcc.Input(id='rate', value=2, type='number'), html.Label('Amount per Day'), html.Div(id='amount'), html.Label('Amount per Week'), html.Div(id='amount-per-week') ]) @app.callback(Output('amount', 'children'), [Input('hours', 'value'), Input('rate', 'value')]) def compute_amount(hours, rate): return float(hours) * float(rate) @app.callback(Output('amount-per-week', 'children'), [Input('amount', 'children')]) def compute_amount(amount): return float(amount) * 7 

      Некоторым разработчикам нравится этот пример, потому что Excel по-прежнему занимает доминирующее положение даже в технических вычислениях и в финансовой математике. Я не думаю, что доминирующее положение Excel — это технический вопрос. В конце концов, есть легионы программистов, которые изучили нюансы Excel, VBA и даже SQL.

      Более того, таблицы Excel легче распространять, чем программы на Python, а ячейки Excel легче редактировать, чем аргументы командной строки.

      Тем не менее, моделирование в Excel имеет известные ограничения: эти таблицы часто становятся слишком большими или уязвимыми, чтобы переводить их на производственный уровень, проводить экспертную оценку или тестировать и поддерживать. Вам ведь знаком случай со знаменитой опечаткой в 2013 году?

      Надеемся, что Dash сделает использование Python в проектах по обработке данных проще. Благодаря одним и тем же функциональным и реактивным принципам, можно так же легко написать приложение на Dash, как написать аналитическую таблицу. Это, безусловно, более мощный и презентабельный инструмент.

      Фреймворк Shiny

      Если вы программируете на R, вам повезло. Shiny — это реактивный фреймворк для создания веб-приложений на чистом R, и это отлично! Вы даже можете создавать интерактивные графики с библиотекой Shiny или Plotly для R. Dash и Shiny похожи, но Dash не стремится быть копией Shiny, так как философии Python и R достаточно различаются, что приводит к необходимости использования разного синтаксиса.

      На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

      Структурирование данных с MATLAB

      Если вы программируете на MATLAB, то вам, возможно, знакома GUIDE — библиотека пользовательского интерфейса для MATLAB. Компания Mathworks была одной из новаторов в области технических вычислений. GUIDE была написана в далёком 2004 году.

      На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

      Если ваши данные структурированы в базе данных, вы могли бы использовать Tableau или любой другой BI-инструмент. Tableau — восхитительный инструмент. Компания установила новый вектор развития в своей отрасли, согласно которому, у конечного пользователя должна быть автономия, чтобы он мог иметь возможность исследовать данные внутри своей организации. Компания также помогла сделать популярнее концепции детализации данных и перекрёстной фильтрации.

      На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём! Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

      Dash также служит дополнением к BI-инструментам, наподобие вышеупомянутых. Они отлично подходят для структурирования данных. Но когда дело доходит до преобразования данных и аналитики, превзойти размах и гибкость языков программирования и сообществ, вроде Python, становится труднее. Dash абстрагируется от множества сложностей в создании пользовательских интерфейсов, позволяя вам сделать это красиво для вашей аналитической базы данных.

      Виджеты Jupyter

      Наконец, пришло время рассказать о виджетах Jupyter. Они обеспечивают действительно приятный фреймворк внутри интерфейса Notebook. Вы можете добавлять ползунки к вашим графикам в Jupyter Notebook.

      Виджеты в Dash похожи на виджеты Jupyter. В Jupyter Notebooks есть возможность добавлять виджеты непосредственно рядом с кодом. В Dash элементы управления хранятся отдельно от вашего кода. Dash больше нацелена на приложения для распространения, чем на распространяемый код и документацию. Вы всегда можете смешивать и сопоставлять инструменты, создавая свои приложения на Dash в среде Jupyter Notebook.

      Команде разработчиков Dash также очень нравится проект nteract, который действительно снижает порог вхождения в Python и Jupyter Notebook, позволяя упаковать Jupyter Notebook в виде настольного приложения.

      Лицензирование и бизнес-модель с открытым исходным кодом

      Стартап поддерживает библиотеки с открытым исходным кодом для Python, R и MATLAB, которые взаимодействуют с plotly.js. Компания также поддерживает веб-приложение для создания диаграмм и подключения их к базам данных (стыковочные библиотеки также распространяются с открытым исходным кодом).

      Если вы используете локальную версию с открытым исходным кодом, в таком случае ограничений нет. Вы можете управлять развёртыванием Dash-приложений самостоятельно через платформы вроде Heroku или Digital Ocean.

      Если вы ищите вдохновение для создания своих пользовательских интерфейсов в области технических вычислений, рекомендуем прочитать статью Брета Виктора

      Вам также может понравиться проект Explorable Explanations, который специализируется на интерактивном обучении.

      Похожие публикации:

      1. Hp freedos как установить windows
      2. Как отключить cors в chrome
      3. Как разморозить облако mail ru
      4. Как скопировать текст из телеграмма