原文：
www.kdnuggets.com/2018/05/overview-dash-python-framework-plotly-dashboards.html
评论
作者：Damian Rodziewicz，Appsilon。
Appsilon 技术讲座 - 每周三我们举行内部会议，讨论技术。通过与社区分享我们的技术讲座并贡献开源，我们激发了讨论和成长，让其他人从我们的成就中学习并与我们分享。
最近，我有机会做一个关于Dash Python 框架的技术演讲。Dash 是一个用于构建仪表板的反应式框架。它们类似于使用Shiny R 框架构建的仪表板。在 Appsilon，我们已经在 Shiny 中构建了复杂的仪表板。我们还为成千上万的用户进行了部署。
Python 社区正在赶上，我们很高兴探索这些机会。值得比较这两者。我们已经进行了若干内部测试。我们已经为最具创新性的客户交付了 Dash 项目。从今天开始，我们为更广泛的受众交付用 Dash 编写的业务项目。以下是我们经验教训的快速总结！
本次技术演讲涵盖了基础知识和更高级的主题。你将从简单的开始，逐步完成自定义组件的构建和扩展。
技术演讲中涵盖的主题广泛列表：
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Dash 是一个用于构建 web 应用程序的高效 Python 框架。
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由 Plotly 创建和维护。 https://plot.ly/products/dash/。
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基于 Flask、Plotly.js 和 React.js 上层构建。
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仪表板使用纯 Python 实现。
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Dash 是一个开源库，发布在宽松的 MIT 许可证下。
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前端用 Python 生成
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反应式计算抽象
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每个 HTML 标签的组件类以及在 dash_html_components 包中实现的所有 HTML 参数的关键字参数
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在 dash-core-components 中实现的交互式 HTML 元素
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Dash-core-components 中实现的 Plotly python API，通过 Graph 类提供
更深入地了解 Dash 的交互性以及重新计算的工作原理。
你可以在 Dash 中实现自己的组件。有关如何做到这一点的信息，请访问 dash.plot.ly/plugins
我们已经开始实施自己的组件和助手：
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Leaflet 地图
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时间线（反应式水平时间线移植）
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Mixpanel 钩子（允许使用 Mixpanel 的前端插件通过 cookie 识别用户）
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IncludeScript（按需包含并运行外部脚本 - 如果应用在本地模式下运行则很有用）
图形的重新计算是阻塞的且是单线程的。然而，我们可以提取生成的 Flask 服务器，并使用 Gunicorn 来使计算并发。
Gunicorn ‘Green Unicorn’ 是一个用于 UNIX 的 Python WSGI HTTP 服务器。它是一个预分叉工作模型。Gunicorn 服务器与各种网络框架广泛兼容，实现简单，占用服务器资源少，并且相当迅速。
似乎仍然对并发用户数量有一定限制。
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我们仍在探索它在众多并发用户下的可扩展性。
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在某些时候，你将需要比 Dash 默认提供的更复杂的组件。
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你将不得不在 React.js 中编写自己的组件。
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或者你将不得不将现有组件从 React.js 移植到 Dash。
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你很快会发现一些快速解决方案仍在开发中（Mapbox 栅格示例）。
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在反应图中没有中间值。
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你必须添加一个隐藏的 div 以存放中间数据（如 plotly 所建议的）。
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你必须为每一个输出编写单独的函数，这迫使你重构代码。
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有一些问题我们可能无法解决，除非深入了解 Dash 的工作方式。
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可能仍然存在一些我们不知道的 Dash 问题 - 我们必须为我们的工作留出余地。
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状态是保留在服务器上还是客户端上？与 Shiny 和 Dash 比较。
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使用记忆化作为一种变通方法。讨论带有记忆化的线程。
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在 Dash 和 Shiny 之间指定反应性有什么不同？每种模型的优缺点。
希望你喜欢！请在评论中告诉我你想接下来探索什么！
简介: Damian 喜欢称自己为技术狂热者，这一点很贴切，因为他是我们的联合创始人和首席数据科学家。他拥有计算机科学硕士学位和管理法律研究生学位。在创办 Appsilon 之前，他曾在 Accenture、UBS、Microsoft 和 Domino Data Lab 工作。他是一名热衷于游泳和心理学的爱好者。
原文。经许可转载。
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