


Comment créer une vue de données intéressante avec Python et ReactJS à l'aide de Solara
Salut ! Si vous cherchez à créer une vue de données élégante à l’aide de Python et React, vous êtes au bon endroit. Aujourd'hui, nous nous penchons sur Solara, un framework qui permet de créer très facilement des applications interactives sans avoir besoin d'être un assistant front-end. Alors, prenez votre boisson préférée et commençons !
Ceci n'est pas du tout sponsorisé par Solara, je partage juste quelque chose de sympa que j'ai récemment découvert.
De toute façon, qu’est-ce que Solara ?
Solara est comme un pont magique entre Python et React. Il vous permet de créer des applications Web interactives à l'aide de Python tout en exploitant la puissance de React pour votre interface utilisateur. C'est parfait pour ceux qui aiment Python mais qui souhaitent créer quelque chose de visuellement attrayant sans se perdre dans JavaScript.
Premiers pas : configuration de votre environnement
Avant de nous lancer dans le codage, assurons-nous que tout est configuré :
- Installer Solara : Tout d'abord, vous devez installer Solara. Ouvrez votre terminal et exécutez :
pip install solara
- Créez votre répertoire de projets :
mkdir my-solara-app cd my-solara-app
- Configurer une application Solara de base : créez un nouveau fichier appelé app.py et ajoutez ce code simple :
import solara @solara.component def App(): return solara.h1("Welcome to My Data View!") if __name__ == "__main__": solara.run(App)
- Exécutez votre application : voyons-la maintenant en action ! Exécutez cette commande :
python app.py
Ouvrez votre navigateur et rendez-vous sur http://localhost:8080, et voilà ! Vous devriez voir votre application !
Ajouter un peu de magie React
Bien que Solara ait certains composants intégrés, vous souhaitez parfois égayer les choses avec vos propres composants React. Faisons ça !
- Créer un composant React : Dans votre dossier de projet, créez un nouveau dossier appelé frontend et ajoutez un fichier nommé DataView.js :
import React from 'react'; const DataView = ({ data }) => { return ( <div> <h2>Data View</h2> <ul> {data.map((item, index) => ( <li key={index}>{item}</li> ))} </ul> </div> ); }; export default DataView;
- Connectez votre composant React à Solara : mettez à jour votre fichier app.py pour inclure le composant React :
import solara from solara.react import use_react @solara.component def App(): data = ["Item 1", "Item 2", "Item 3"] DataView = use_react("DataView") return solara.Column( [ solara.h1("Welcome to My Data View!"), DataView(data=data), ] ) if __name__ == "__main__": solara.run(App)
Récupérer des données à partir d'une API
Rendons les choses plus excitantes en récupérant des données réelles à partir d'une API. Voici comment procéder :
- Récupérer des données : modifiez le composant de votre application pour extraire des données d'une API (utilisons une API d'espace réservé pour le plaisir) :
import requests @solara.component def App(): response = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/posts") data = response.json() titles = [post["title"] for post in data] DataView = use_react("DataView") return solara.Column( [ solara.h1("Welcome to My Data View!"), DataView(data=titles), ] )
Il est temps de déployer !
Une fois que vous êtes satisfait de votre application, il est temps de la partager avec le monde ! Voici comment vous pouvez le déployer à l'aide d'Heroku :
- Créez un fichier exigences.txt :
solara requests
- Créer un profil :
web: python app.py
-
Déploiement sur Heroku :
- Initialisez un dépôt Git dans votre dossier de projet.
- Créez une nouvelle application Heroku.
- Envoyez votre code à Heroku.
Envelopper le tout
Et voilà ! Vous venez de créer une application intéressante d'affichage des données à l'aide de Python, React et Solara. Cette configuration vous donne la puissance de Python tout en créant une interface utilisateur attrayante avec React.
Découvrez la vitrine Solara.
Bon codage ! ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est meilleur que C dans l'efficacité du développement, mais C est plus élevé dans les performances d'exécution. 1. La syntaxe concise de Python et les bibliothèques riches améliorent l'efficacité du développement. Les caractéristiques de type compilation et le contrôle du matériel de CC améliorent les performances d'exécution. Lorsque vous faites un choix, vous devez peser la vitesse de développement et l'efficacité de l'exécution en fonction des besoins du projet.

Est-ce suffisant pour apprendre Python pendant deux heures par jour? Cela dépend de vos objectifs et de vos méthodes d'apprentissage. 1) Élaborer un plan d'apprentissage clair, 2) Sélectionnez les ressources et méthodes d'apprentissage appropriées, 3) la pratique et l'examen et la consolidation de la pratique pratique et de l'examen et de la consolidation, et vous pouvez progressivement maîtriser les connaissances de base et les fonctions avancées de Python au cours de cette période.

Python et C ont chacun leurs propres avantages, et le choix doit être basé sur les exigences du projet. 1) Python convient au développement rapide et au traitement des données en raison de sa syntaxe concise et de son typage dynamique. 2) C convient à des performances élevées et à une programmation système en raison de son typage statique et de sa gestion de la mémoire manuelle.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Les applications clés de Python dans le développement Web incluent l'utilisation des cadres Django et Flask, le développement de l'API, l'analyse et la visualisation des données, l'apprentissage automatique et l'IA et l'optimisation des performances. 1. Framework Django et Flask: Django convient au développement rapide d'applications complexes, et Flask convient aux projets petits ou hautement personnalisés. 2. Développement de l'API: Utilisez Flask ou DjangorestFramework pour construire RestulAPI. 3. Analyse et visualisation des données: utilisez Python pour traiter les données et les afficher via l'interface Web. 4. Apprentissage automatique et AI: Python est utilisé pour créer des applications Web intelligentes. 5. Optimisation des performances: optimisée par la programmation, la mise en cache et le code asynchrones
