Appliquer le principe DRY au style des composants Dash
Votre dernier tableau de bord profitait de composants réutilisables. Allons plus loin : utilisez une fonction utilitaire pour insérer des sauts de ligne et simplifier le style dupliqué grâce à une fonction de style partagée.
Les éléments de style communs que vous avez remarqués sont : 'display':'inline-block','margin':'0 auto','padding':'20px'
La fonction make_break() a été définie pour vous à la ligne 14. Elle prend un argument qui précise combien de balises HTML de saut de ligne créer et les retourne dans une liste.
Cette activité fait partie du cours
Créer des tableaux de bord avec Dash et Plotly
Instructions de l’exercice
- Créez une fonction appelée
style_c()qui retournera un dictionnairelayout_styleavec tous les éléments de style communs ('display':'inline-block','margin':'0 auto','padding':'20px') sous la ligne21. - Utilisez la fonction
make_break()pour insérer le nombre de sauts de ligne indiqué dans les commentaires sous les lignes28,31et29. - Utilisez la fonction
style_c()pour ajouter du style au composanthtml.H2()sous la ligne35. - Utilisez la fonction
style_c()pour ajouter au style spécifique déjà présent sur le composantDatePickerSingle()sous la ligne47.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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()
def make_break(num_breaks):
br_list = [html.Br()] * num_breaks
return br_list
def add_logo():
corp_logo = html.Img(
src=logo_link,
style={'width':'75px','margin':'20px 20px 5px 5px','border':'1px dashed lightblue','display':'inline-block'})
return corp_logo
# Create a function to add corporate styling
def style_c():
layout_style = {____}
return layout_style
app.layout = [
add_logo(),
# Insert two HTML breaks
____,
html.H1('Sales breakdowns'),
# Insert three HTML breaks
____,
html.Div([
add_logo(),
# Style using the styling function
html.H2('Controls', style=____),
add_logo(),
html.H3('Sale Date Select'),
# Insert two HTML breaks
____,
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),
# Add styling using the styling function
style={'width':'200px'}.____(____))],
style={'width':'350px', 'height':'350px', 'vertical-align':'top', 'border':'1px solid black',
'display':'inline-block', 'margin':'0px 40px'}),
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'}),
add_logo()
]
@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)