


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 convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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 largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

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.
