50 行の Python コードで大きなデータ画面を作成できます。

PywebIO の概要

Python の PywebIO モジュールは、開発者が HTML や JavaScript を使用せずに Web アプリケーションやブラウザベースのアプリケーションを迅速に構築するのに役立ちます。GUI アプリケーションの場合、PywebIO はまた、一般的に使用されるいくつかの視覚化モジュールと組み合わせて使用​​して、大きなビジュアル画面を作成できます。

まず、使用する必要があるモジュールをインストールしましょう。

pip install pywebio
pip install cutecharts

上記の Cutecharts モジュールは、Python の手描きスタイルの視覚化アーティファクトです。誰もがこれに精通していると思います。これを PywebIO モジュールと組み合わせてグラフを描画する効果を見てみましょう。コードは次のとおりです:

from cutecharts.charts import Bar
from cutecharts.faker import Faker
from pywebio import start_server
from pywebio.output import put_html
def bar_base():
chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")
chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
chart.add_series("series-A", Faker.values())
put_html(chart.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(bar_base, debug=True, port=8080)

output

上記のコードのロジックを理解するのは難しくありません。最初にヒストグラム Bar() オブジェクトをインスタンス化し、次にX 軸に対応するラベルと対応する Y 軸の値を入力し、最後に PywebIO モジュールの put_html() メソッドを呼び出すと、URL が表示されます。

#ブラウザに URL を入力すると、作成したグラフが表示されます。もちろん、cutecharts モジュールには、さまざまなチャートを接続して大きなビジュアル画面を作成するための Page() メソッドがあります。コードは次のとおりです。

#PywebIO と Pyecharts の組み合わせ

PywebIO モジュールが Pyecharts モジュールと出会うとき、コードのロジックは基本的に Cutecharts のロジックと同じです。最初にチャート オブジェクトがインスタンス化され、次にデータの追加とチャートの設定 スタイル設定後、最後に put_html() メソッドが呼び出され、最終結果がブラウザに表示されます。

def bar_base():
chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")
chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")
chart.add_series("series-A", Faker.values())
return chart
def pie_base() -> Pie:
chart = Pie("标题", width="100%")
........
return chart
def radar_base() -> Radar:
chart = Radar("标题", width="100%")
......
return chart
def line_base() -> Line:
chart = Line("标题", width="100%")
......
return chart
def main():
page = Page()
page.add(pie_base(), pie_base(), radar_base(), line_base(), bar_base())
put_html(page.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(main, debug=True, port=8080)

この場合、Pyecharts の組み合わせコンポーネントを呼び出して、完成したチャートをそれぞれ表示します。コードは次のとおりです:

# `chart` 是你的图表的实例
pywebio.output.put_html(chart.render_notebook())

output

#PywebIO と Bokeh の組み合わせ

PywebIO と Bokeh の組み合わせは、コード構文の点で上記とは若干異なります。具体的な違いは次のとおりです:

def bar_plots():
bar = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar"))
)
return bar
def line_plots():
line = (
Line()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"),
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"),
)
)
return line
def main():
c = (
Grid()
.add(bar_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))
.add(line_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))
)
c.width = "100%"
put_html(c.render_notebook())
if __name__ == '__main__':
start_server(main, debug=True, port=8080)

Forたとえば、単純なヒストグラムを描画するためのコードは次のとおりです。

from bokeh.io import output_notebook
from bokeh.io import show
output_notebook(notebook_type='pywebio')
fig = figure(...)
...
show(fig)

output

#ブラウザベースの GUI アプリケーション

さらにPywebio モジュールへのさまざまなチャートを描画するために一般的に使用される視覚化モジュールと組み合わせることに加えて、ブラウジング ベースのグラフィカル インターフェイスを構築するためにも使用できます。まず最も単純なアプリケーションを作成しましょう。コードは次のとおりです:

def bar_plots():
output_notebook(notebook_type='pywebio')
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6]
p = figure(x_range=fruits, plot_height=350, title="Fruit Counts",
 toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x=fruits, top=counts, width=0.9)
p.xgrid.grid_line_color = None
p.y_range.start = 0
show(p)
if __name__ == "__main__":
start_server(bar_plots, debug=True, port=8080)

output

関数メソッドの一部の説明は次のとおりです。

input(): テキスト コンテンツの入力

radio(): 単一選択ボックスを表します

checkbox(): 複数選択ボックスを表します

input_group(): 入力グループを表します
• put_table (): 出力グループを表します
• put_text(): 出力テキストを表します

以上が50 行の Python コードで大きなデータ画面を作成できます。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。