


Bina Apl Tugasan dalam Python dengan Dash plotly (Tiada JavaScript Diperlukan!)
Buat aplikasi web interaktif dalam Python dengan mudah! Tutorial ini menunjukkan membina apl To-Do yang berfungsi sepenuhnya menggunakan Dash, rangka kerja Python yang menghapuskan keperluan untuk JavaScript atau teknologi frontend lain.
Panduan langkah demi langkah yang komprehensif tersedia di blog saya: ? Bina Apl Tugasan dalam Python dengan Dash (Bahagian 1/3)
Kod sumber juga boleh diakses di GitHub: ? https://www.php.cn/link/57e249d780392f6757229ae62dc68318
Sorotan Tutorial:
Tutorial ini membimbing anda membuat apl Tugasan asas yang menampilkan:
- Tambahan tugas
- Pengurusan senarai tugas berbilang
- Penyimpanan data yang berterusan merentas penyegaran halaman (menyimpan tugas)
Semua pembangunan dilakukan secara eksklusif dalam Python. Kami akan meneroka Dash Plotly dan panggil balik padanan corak untuk mengurus interaktiviti (menambah, mengalih keluar tugas, dsb.).
Mengapa Pilih Dash?
Dash Plotly, rangka kerja Python yang memanfaatkan Flask and React, memperkasakan pembangun untuk membina aplikasi web yang interaktif dan menarik secara visual untuk pelbagai tujuan, termasuk papan pemuka sains data atau apl utiliti seperti apl Tugasan ini.
Jika anda inginkan pembangunan apl web tanpa mempelajari JavaScript, Dash ialah penyelesaian ideal anda!
Faedah Membina Apl Tugasan:
?️ Persediaan Ringkas: Hanya Python dan Dash diperlukan. ? Antara Muka Pengguna Moden: Menggunakan perpustakaan komponen Mantine sumber terbuka. ? Tiada Kepakaran Frontend Diperlukan: Apl ini terutamanya Python (95%), dengan CSS minimum (5%) untuk penggayaan.
Apl To-Do berfungsi sebagai contoh terbaik operasi CRUD (buat, baca, kemas kini, padam).
Projek ini sesuai untuk pembangun Python yang berminat dalam pembangunan web tetapi teragak-agak untuk mendalami HTML, CSS atau JavaScript. Dash memudahkan proses menyepadukan kemahiran Python anda ke dalam penciptaan apl web!
Kongsi pendapat dan maklum balas anda! Selamat mengekod! ?
Atas ialah kandungan terperinci Bina Apl Tugasan dalam Python dengan Dash plotly (Tiada JavaScript Diperlukan!). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
