Dash-Komponenten wiederverwenden

Deine Dashboards kommen gut an, besonders deine letzte App mit Date Picker. Eine Führungskraft war begeistert, hat aber ein paar Updates angefragt: Verwende das corporate-stylte Logo und zeige es an mehreren Stellen an.

Um deinen Code sauber zu halten, ist es Zeit für eine wiederverwendbare Python-Funktion für das Logo.

Der freigegebene Logo-Stil ist: 'width':'75px', 'margin':'20px 20px 5px 5px', 'border':'1px dashed lightblue', 'display':'inline-block'

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Dashboards mit Dash und Plotly erstellen</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erstelle unter Zeile 11 eine Funktion für eine wiederverwendbare Komponente namens add_logo(), die die Komponente corp_logo zurückgibt.
Erzeuge innerhalb dieser Funktion unter Zeile 13 ein Dash-Bildelement namens corp_logo mit der passenden HTML-Komponente und dem angegebenen Stil.
Rufe die Funktion add_logo() an jeder der 4 markierten Stellen unter den Zeilen 20, 27, 30 und 46 auf.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

from dash import Dash, dcc, html, Input, Output, callback
import plotly.express as px
import pandas as pd
from datetime import datetime, date
ecom_sales = pd.read_csv('/usr/local/share/datasets/ecom_sales.csv')
logo_link = 'https://assets.datacamp.com/production/repositories/5893/datasets/fdbe0accd2581a0c505dab4b29ebb66cf72a1803/e-comlogo.png'
ecom_sales['InvoiceDate'] = pd.to_datetime(ecom_sales['InvoiceDate'])

app = Dash()

# Create a reusable component function called add_logo
____ ____():
    # Create a Dash image element
    corp_logo = ____(
        src=logo_link, 
        style={'width':'75px', 'margin':'20px 20px 5px 5px', 'border':'1px dashed lightblue', 'display':'inline-block'})
    return corp_logo

app.layout = [
  # Insert the logo (1)
  ____,
  html.Br(),
  html.H1('Sales breakdowns'),
  html.Br(),
  html.Br(),
  html.Div([
        # Insert the logo (2)
        ____,
        html.H2('Controls', style={'margin':'0 10px','display':'inline-block'}),
        # Insert the logo (3)
        ____,
        html.H3('Sale Date Select'),
        html.Br(),
        dcc.DatePickerSingle(
            id='sale_date',
            min_date_allowed=ecom_sales.InvoiceDate.min(),
            max_date_allowed=ecom_sales.InvoiceDate.max(),
            initial_visible_month=date(2011, 4, 1),
            date=date(2011, 4, 11),
            style={'width':'200px', 'margin':'0 auto'})],   
        style={'width':'350px', 'height':'350px', 'display':'inline-block', 'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black', 'padding':'20px'}),
  html.Div([
            dcc.Graph(id='sales_cat'),
            html.H2('Daily Sales by Major Category', style={'border':'2px solid black', 'width':'400px', 'margin':'0 auto'})],
            style={'width':'700px','display':'inline-block'}),
  # Insert the logo (4)
  ____
]
@callback(
    Output(component_id='sales_cat', component_property='figure'),
    Input(component_id='sale_date', component_property='date')
)
def update_plot(input_date):
    sales = ecom_sales.copy(deep=True)
    if input_date:
        sales = sales[sales['InvoiceDate'] == input_date]
    ecom_bar_major_cat = sales.groupby('Major Category')['OrderValue'].agg('sum').reset_index(name='Total Sales ($)')
    bar_fig_major_cat = px.bar(
        title=f'Sales on: {input_date}',data_frame=ecom_bar_major_cat, orientation='h', 
        x='Total Sales ($)', y='Major Category')
    return bar_fig_major_cat

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Code bearbeiten und ausführen