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图1
图2
图3
本文示例代码已上传至我的
Github仓库 https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes1 简介
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十八期，通过前面十七期的内容，如果你有用心学习的话，那么恭喜你已经具备使用
Dash编写常规web应用的能力了。而在使用
Dash开发web应用时，页面内容和功能逻辑简单倒还好，一旦你的功能内容开始复杂化系统化起来，那么像过往文章示例中简单一个 app.py存放所有功能代码就不适用了。而在今天的教程中，我就将为大家介绍我在日常使用过程中总结出的一套针对
Dash项目的前后端分离的项目结构基础范式，并以搭建 全国七普部分数据可视化看板为例，供大家参考借鉴，从而更有条理的编写和管理 Dash应用项目。 图1
2 Dash项目结构基础范式
2.1 总体结构一览
开门见山，我们直接先来一览今天要介绍的
Dash基础项目结构： + dash_demo_project/ + assets/ + css/ + img/ + js/ • favicon.ico + callbacks/ + models/ + views/ • app.py • server.py在不考虑外部参数导入、用户登陆验证、应用部署等额外配置文件及功能内容的前提下，上面的结构就可以满足常规
Dash应用的需求了。下面我们基于和鲸上获取到的第七次全国人口普查公开数据集，以搭建下面这个简单的数据可视化看板为例，介绍上述各部分的实际功能意义（完整项目源码见文章开头链接）。
图2
2.2 各部分结构介绍
2.2.1 再谈assets
在页面布局篇中我们提到过
assets目录，它是官方推荐的用于存放我们的 Dash应用所依赖静态资源文件的目录，如依赖的 css、 js、 favicon.ico、各种图片及字体等静态资源，在本文的可视化看板案例中， assets目录资源放置情况如下： + assets/ + css/ • bootstrap.min.css • custom.css + img/ • wxgzh.png • zsxq.png + js/ • favicon.ico其中
img目录下存放的是首页的两张二维码图片，在 Dash中可以配合 Img()与 get_asset_url()来获取 assets目录下指定文件路径并渲染： html.Img(s 56c rc=app.get_asset_url('img/zsxq.png'), style={'width': '100%'})而
css目录下则放置了 dash_bootstrap-components所依赖的 css文件，而 custom.css则是我自己编写的一些用于样式美化的 css代码： .nav-link.active { background-color: #4fc3f7!important; } #index-desc > * { font-size: 26px; } .table td, .table th { text-align: center; }直接放置于
assets根目录下的 favicon.ico则用来替换 Dash默认的网页图标： 图3
你可以根据自己
Dash项目的实际需求灵活变通，譬如需要用到 echarts就可以在 js目录下放置 echarts.min.js文件。2.2.2 在server.py中实例化配置Dash对象
跟以往的例子不同，在严谨的
Dash工程下，推荐构建单独的 server.py文件来完成对 Dash对象的实例化配置等工作，在今天的可视化看板案例中 server.py比较简单，内容如下： [code]import dash
app = dash.Dash(
__name__,
suppress_callback_exceptions=True
)
# 设置网页title
app.title = '七普部分数据看板'
server = app.server
2.2.3 在app.py中编写前端骨架与路由
如果你的
Dash项目非常简单，那么from server import app之后，就可以像往常一样在app.py中组织你的前端与回调部分内容。 但如果你的
Dash项目功能较为复杂，亦或是url联结的页面较多时，就可以只在app.py中编写前端layout骨架，包含了必要的Location()部件、保持不变的前端部分以及由url变化所触发的页面内容容器，譬如今天的可视化看板中左侧边栏部分以及Location()监听部件： app.layout = html.Div(
[
# 监听url变化
dcc.Location(id='url'),
html.Div(
[
# 标题区域
html.Div(
html.H3(
'七普部分数据看板',
style={
'marginTop': '20px',
ad8
'fontFamily': 'SimSun',
'fontWeight': 'bold'
}
),
style={
'textAlign': 'center',
'margin': '0 10px 0 10px',
'borderBottom': '2px solid black'
}
),
# 子页面区域
html.Hr(),
dbc.Nav(
[
dbc.NavLink('首页', href='/', active="exact"),
dbc.NavLink('年龄结构', href='/age', active="exact"),
dbc.NavLink('性别结构', href='/sex', active="exact"),
dbc.NavLink('六普vs七普', href='/statistics', active="exact"),
],
vertical=True,
pills=True
)
],
style={
'flex': 'none',
'width': '300px',
'backgroundColor': '#fafafa'
}
),
html.Div(
id='page-content',
style={
'flex': 'auto'
}
)
],
style={
'width': '100vw',
'height': '100vh',
'display': 'flex'
}
) 同样地，也推荐将监听url变化从而渲染不同页面的路由回调一并写在
app.py中，方便后续的管理与升级： # 路由总控
@app.callback(
Output('page-content', 'children'),
Input('url', 'pathname')
)
def render_page_content(pathname):
if pathname == '/':
return index_page
elif pathname == '/age':
return age_page
elif pathname == '/sex':
return sex_page
elif pathname == '/statistics':
return statistics_page
return html.H1('您访问的页面不存在！') 2.2.4 在views子模块中构建多页面前端内容
在上一小节的路由回调中你可能会好奇不同url下的返回值
index_page、age_page等都是什么，这些都构建在子模块views下： + views/
• age.py
• index.py
• sex.py
• statistics.py
• __init__.py 譬如其中之一的
age.py内容如下： import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
import dash_bootstrap_components as dbc
import pandas as pd
import plotly.express as px
from models.age import Age
age_data = (
pd.DataFrame(Age.
103c
fetch_all()).rename(columns={
'region': '地区',
'prop_0_to_14': '0到14岁人口占比',
'prop_15_59': '15到59岁人口占比',
'prop_60_above': '60岁以上人口占比',
'prop_65_above': '65岁以上人口占比'
})
)
fig = px.bar(age_data.melt(id_vars=['地区'],
value_vars=['0到14岁人口占比', '15到59岁人口占比', '60岁以上人口占比'],
var_name='年龄段',
value_name='占比(%)'),
y="地区", x="占比(%)", color="年龄段", title="七普各地区人口年龄结构",
color_discrete_map={
'0到14岁人口占比': '#0868ac',
'15到59岁人口占比': '#43a2ca',
'60岁以上人口占比': '#a8ddb5'
},
orientation='h')
fig.update_layout(
font=dict(
family="Times New Roman, SimSun"
)
)
fig.update_layout(xaxis_range=[0, 100])
fig.update_layout(
margin=dict(t=50, b=10)
)
age_page = html.Div(
[
html.Div(
dbc.Table.from_dataframe(age_data, striped=True),
style={
'overflowY': 'auto',
'flex': '1'
}
),
html.Div(
dcc.Graph(figure=fig, style={'height': '100%'}),
style={
'flex': '1',
'height': '100%'
}
)
],
style={
'display': 'flex',
'height': '100%'
}
) 通过这种方式针对不同页面构建相应的前端对象，从而在
app.py中按照下列方式导入就可以使用了： from views.index import index_page
from views.age import age_page
from views.sex import sex_page
from views.statistics import statistics_page 2.2.5 在callbacks子模块中构建多页面后端逻辑
当你在
views下构建的页面内容中涉及到回调交互的功能时，我推荐将对应的后端回调逻辑拆分到callbacks子模块下同名文件中，这样非常便于编写与维护。 同时一定要记住在
views下对应的前端子模块中，一定要导入callbacks中对应的回调子模块内部的至少一个对象，否则Dash在打包应用时是扫描不到相应的回调函数内容进行编译的，进而会导致应用启动时回调无效，譬如在views/statistics.py中我们就执行了from callbacks.statistics import statistics_data。 2.2.6 在models子模块下定义数据模型
前面说的很多内容都关乎
Dash应用的构建，而当你的Dash应用依赖外部数据时，推荐的方式是类似flask项目那样构建子模块models来定义数据模型，实现与数据库的关联。 而我们今天的可视化看板案例中就配合整合数据库篇介绍的
peewee相关知识，分别定义了数据模型对应了七普中的年龄结构、性别结构以及六普七普对比数据表，并在views、callbacks等涉及的子模块中导入并调用，以年龄结构models/age.py为例： from peewee import SqliteDatabase, Model
from peewee import CharField, FloatField
db = SqliteDatabase('models/age.db')
class Age(Model):
# 地区，唯一
region = CharField(unique=True)
# 0-14岁占比
prop_0_to_14 = FloatField()
# 15-59岁占比
prop_15_59 = FloatField()
# 60岁及以上占比
prop_60_above = FloatField()
# 65岁及以上占比
prop_65_above = FloatField()
class Meta:
database = db
primary_key = False # 禁止自动生成唯一id列
@classmethod
de
1435
f fetch_all(cls):
return list(cls.select().dicts()) 而本文案例中涉及到的数据可视化内容均由
plotly及plotly.express实现，关于这部分内容我会在之后的进阶教程中加以概括。 本文完整项目案例
源码+附件你可以在文章开头链接页面查看和下载。 下期我将带大家学习如何在
Linux、Windows等系统中正式部署Dash应用，敬请期待。 以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区发表你的意见和想法。
