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Python数据可视化工具Dash

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Python数据可视化工具Dash
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10,11,2018 | dengwen168 |

我们都知道Python数据可视化工具pyecharts,不过今天蜗牛博客(http://www.snailtoday.com)要介绍的是另一个工具:Dash。

我最开始是在一个flask开发的网站上看到使用它,看到那个网站的作者对Dash充满喜欢,也忍不住去了解一下。

Dash是建立在Flask, Plotly.js, and React.js之上,它的官网在这儿,这里还有实例

两分钟测试Dash

既然Dash这么好用,那么我们就来测试一下吧,令人开心的是,这个过程只需要花费两分钟。

测试环境:

win7 英文版
Anaconda(python3.x)

一、安装Dash
执行以下三条命令安装即可。

1 pip install dash
2
3 pip install dash-html-components
4
5 pip install dash-core-components

二、执行代码

1 #!/usr/bin/env python
2 # python3.5
3 # -*- coding: utf8 -*-
4 import dash
5 from dash.dependencies import Input, Output
6 import dash_core_components as dcc
7 import dash_html_components as html
8 from datetime import datetime as dt
9 import tushare as ts
10
11 app = dash.Dash()
12
13 app.layout = html.Div([
14     html.H1('股票图'),
15     dcc.Dropdown(
16         id='my-dropdown',
17         options=[
18             {'label': '爱柯迪', 'value': '600933'},
19             {'label': '赣锋锂业', 'value': '002460'},
20             {'label': '中国神华', 'value': '601088'},
21             {'label': '广汽集团', 'value': '601238'},
22             {'label': '春秋航空', 'value': '601021'},
23         ],
24         value='600933'
25     ),
26     dcc.Graph(id='my-graph')
27 ])
28
29
30 @app.callback(Output('my-graph', 'figure'), [Input('my-dropdown', 'value')])
31 def update_graph(selected_dropdown_value):
32     # df = web.DataReader(
33     #     selected_dropdown_value, data_source='yahoo',
34     #     start=dt(2018, 1, 1), end=dt.now()
35     # )
36
37     df = ts.get_k_data(selected_dropdown_value, ktype='30')
38
39     return {
40         'data': [
41             {
42                 'x': df.index,
43                 'y': df.close
44             }
45         ]
46     }
47
48
49 if __name__ == '__main__':
50     app.run_server(host="0.0.0.0")

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