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Python-Dash开发交互式数据大屏-介绍与安装-1

Dash介绍

Dash 每月下载 600,000 次,是原始的低代码框架,用于在 Python、R、Julia、F# 和 MATLAB® 中快速构建数据应用程序。

Dash 编写在 Plotly.js 和 React.js 之上,非常适合在纯 Python、R、Julia、F# 或 MATLAB® 中构建和部署具有自定义用户界面的数据应用程序。它特别适合处理数据的任何人。

通过几个简单的模式,Dash 抽象出了构建具有交互式数据可视化功能的全栈 Web 应用程序所需的所有技术和协议。

Dash 非常简单,您可以在 10 分钟内将用户界面绑定到您的 Python、R、Julia、F# 或 MATLAB® 代码。

Dash 应用程序在 Web 浏览器中呈现。您可以将应用程序部署到 VM 或 Kubernetes 集群,然后通过 URL 共享它们。由于 Dash 应用程序是在 Web 浏览器中查看的,因此 Dash 本质上是跨平台和移动就绪的。

框架背后有很多东西。要了解有关它是如何构建的以及 Dash 的动机的更多信息,请阅读我们的公告信或我们的帖子 Dash is React for Python。

Dash 是一个在 MIT 许可下发布的开源库。 Plotly 开发了 Dash,还提供了一个平台,用于在企业环境中编写和部署 Dash 应用程序。如果您有兴趣,请联系。

这些文档是在 Azure Kubernetes 服务上的 Dash Enterprise 上运行的 Dash 应用程序。

在 Dash Enterprise Kubernetes 集群上编写、部署和扩展 Dash 应用程序。

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Dash 教程

step1 安装

pip install dash

这也带来了plotly图形库。该库正在积极开发中,因此请经常安装和升级。

如果您更喜欢Jupyter notebook 或 JupyterLab 作为您的开发环境,我们建议您安装jupyter-dash:

pip install jupyter-dash

这些文档正在运行dash版本2.0.0.

此版本支持 Python 3。dash之前的版本2.0.0也支持 Python 2。我们还建议安装Pandas,这是Plotly Express所必需的,并在我们的许多示例中使用。

pip install pandas

准备好?现在,让我们制作您的第一个 Dash 应用程序。

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