


Erstellen Sie mit Dash plotly eine To-Do-App in Python (kein JavaScript erforderlich!)
Erstellen Sie mühelos interaktive Webanwendungen in Python! Dieses Tutorial zeigt die Erstellung einer voll funktionsfähigen To-Do-App mit Dash, einem Python-Framework, das JavaScript oder andere Frontend-Technologien überflüssig macht.
Eine ausführliche Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie auf meinem Blog: ? Erstellen Sie eine To-Do-App in Python mit Dash (Teil 1/3)
Der Quellcode ist auch auf GitHub zugänglich: ? https://www.php.cn/link/57e249d780392f6757229ae62dc68318
Highlights des Tutorials:
Dieses Tutorial führt Sie durch die Erstellung einer einfachen To-Do-App mit folgenden Funktionen:
- Aufgabenergänzung
- Verwaltung mehrerer Aufgabenlisten
- Persistente Datenspeicherung über Seitenaktualisierungen hinweg (Speicheraufgaben)
Die gesamte Entwicklung erfolgt ausschließlich in Python. Wir werden Dash Plotly und Mustervergleichsrückrufe untersuchen, um die Interaktivität zu verwalten (Aufgaben hinzufügen, entfernen usw.).
Warum Dash wählen?
Dash Plotly, ein Python-Framework, das Flask und React nutzt, ermöglicht Entwicklern die Erstellung interaktiver und optisch ansprechender Webanwendungen für verschiedene Zwecke, einschließlich Data Science-Dashboards oder Hilfsanwendungen wie dieser To-Do-App.
Wenn Sie eine Web-App entwickeln möchten, ohne JavaScript zu lernen, ist Dash Ihre ideale Lösung!
Vorteile der Erstellung einer To-Do-App:
?️ Vereinfachte Einrichtung: Es sind nur Python und Dash erforderlich. ? Moderne Benutzeroberfläche: Nutzt die Open-Source-Komponentenbibliothek Mantine. ? Keine Frontend-Kenntnisse erforderlich: Die App basiert hauptsächlich auf Python (95 %), mit minimalem CSS (5 %) für das Styling.
To-Do-Apps dienen als hervorragende Beispiele für CRUD-Operationen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen).
Dieses Projekt ist perfekt für Python-Entwickler, die sich für Webentwicklung interessieren, aber zögern, sich mit HTML, CSS oder JavaScript zu befassen. Dash vereinfacht den Prozess der Integration Ihrer Python-Kenntnisse in die Web-App-Erstellung!
Teilen Sie Ihre Gedanken und Ihr Feedback! Viel Spaß beim Codieren! ?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie mit Dash plotly eine To-Do-App in Python (kein JavaScript erforderlich!). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
