Создание реактивных аналитических веб-приложений с использованием Python и библиотеки Dash

Библиотека Dash будет полезна тем, кто использует Python для анализа и исследования данных, визуализации, моделирования и отчётности.

78113

Dash — библиотека для языка Python с открытым исходным кодом, предназначенная для создания реактивных веб-приложений. Она была загружена на GitHub два года назад в тестовом режиме. Команда разработчиков Dash решила оставить этот прототип в сети, однако продолжила вести работу над проектом уже вне платформы GitHub. Благодаря обратной связи от банков и лабораторий, а также от команд, работающих с анализом данных, разработчики определили курс развития библиотеки. Сегодня уже представлена первая публичная версия Dash, которая подходит как для корпоративных клиентов, так для клиентов премиум-класса продукции Plotly. Библиотека может быть использована как с Plotly, так и самостоятельно.

Создание веб-приложений на Python с помощью Dash

В настоящее время Dash можно загрузить, используя диспетчер пакетов Python, с помощью команды pip install dash. Dash распространяется с открытым исходным кодом и под лицензией MIT. На официальном сайте вы сможете ознакомиться с руководством по библиотеке, и на GitHub вы найдёте исходный код.

Dash — библиотека пользовательского интерфейса для создания аналитических веб-приложений. Она будет полезна для тех, кто использует Python для анализа и исследования данных, визуализации, моделирования и отчётности.

Dash значительно упрощает создание GUI (графических пользовательских интерфейсов) для анализа данных. Вот пример приложения на Dash из 43 строк кода, который связывает выпадающее меню с графиком D3.js. Когда пользователь выбирает значение в выпадающем списке, код динамически экспортирует данные из Google Finance в Pandas DataFrame:

Код Dash является декларативным и реактивным, что упрощает создание сложных приложений, содержащих множество интерактивных элементов. Вот пример с 5 входными данными, 3 — выходными и с перекрёстной фильтрацией. Это приложение было написано на Python, и в нём всего лишь 160 строк кода:

На данный момент этот блок не поддерживается, но мы не забыли о нём!Наша команда уже занята его разработкой, он будет доступен в ближайшее время.

Для каждого элемента приложения можно задать собственные параметры размера, расположения, цвета и шрифта. Приложения на Dash создаются и публикуются в Сети, поэтому к ним можно применить всё, на что способен CSS. Ниже иллюстрируется пример тонко настраиваемого интерактивного приложения отчётности на Dash, выполненного в стиле отчёта финансовой организации Goldman Sachs.

Вам не нужно писать какой-либо код на JavaScript или HTML, когда ваше приложение на Dash запущено в веб-браузере. Dash предоставляет богатый набор интерактивных веб-компонентов.

			import dash_core_components as dcc
dcc.Slider(value=4, min=-10, max=20, step=0.5,
           labels={-5: '-5 Degrees', 0: '0', 10: '10 Degrees'})

Dash предоставляет простой реактивный декоратор для привязки вашего кода анализа данных к пользовательскому интерфейсу Dash.

			@dash_app.callback(Output('graph-id', 'figure'),
                   [Input('slider-id', 'value')])
def your_data_analysis_function(new_slider_value):
    new_figure = your_compute_figure_function(new_slider_value)
    return new_figure

Когда изменяется входной элемент (например, при выборе элемента в выпадающем списке или при передвижении ползунка), декоратор Dash предоставляет вашему коду Python новое входное значение.

Ваша функция Python может выполнять различные действия с новым входным значением: может фильтровать объект DataFrame библиотеки Pandas, выполнять SQL-запрос, запускать симуляцию, выполнять вычисления или запускать тестирование. Dash рассчитывает, что ваша функция вернёт новое свойство для какого-нибудь элемента пользовательского интерфейса, будь то новый график, новая таблица или новый текст.

В качестве примера ниже представлено приложение на Dash, которое обновляет текстовый элемент при взаимодействии с графиком. Код приложения фильтрует данные в Pandas DataFrame на основе выбранной точки:

Приложение ниже отображает метаинформацию о лекарственных веществах при наведении курсора на точки в графике. Код приложения также добавляет строки в таблицу, когда появляются новые компоненты в выпадающем списке.

Благодаря этим двум разделениям между компонентами Python и реактивными функциональными декораторами, Dash разграничивает все технологии и протоколы, необходимые для создания интерактивного веб-приложения. Dash достаточно прост, чтобы привязать пользовательский интерфейс к коду Python за один вечер.

Архитектура

Flask и React.js

Приложения на Dash — веб-серверы, которые запускают Flask и связывают пакеты JSON через HTTP-запросы. Интерфейс Dash формирует компоненты, используя React.js.

Flask — великолепный фреймворк, который широко используется сообществом разработчиков Python во многих проектах. Основной экземпляр Flask и все его настраиваемые свойства доступны разработчикам приложений на Dash. Продвинутые разработчики могут расширить возможности приложений с помощью богатой коллекции плагинов Flask.

React.js также великолепен, например, мы переписали всю нашу веб-платформу и наш онлайн-редактор диаграмм с помощью React. Но есть кое-что, что действительно радует насчёт React — активный и талантливый состав сообщества разработчиков, который опубликовал тысячи высококачественных компонентов, начиная с выпадающих списков и слайдеров, заканчивая календарями и интерактивными таблицами. И всё это публикуется с открытым исходным кодом!

Dash использует мощь Flask и React, подстраивая их под работу с Python для специалистов по анализу и обработке данных, которые могут не быть экспертами в области веб-разработки.

От React.js к компонентам Python

Компоненты Dash — это классы Python, которые кодируют свойства и значения конкретного компонента React и упорядочиваются как JSON. Dash предоставляет набор инструментов для лёгкой упаковки компонентов React в вид компонентов, которые могут быть использованы в Dash. Этот набор инструментов использует динамическое программирования для автоматического создания классов Python из аннотированного свойства React — propTypes. На выходе классы Python, которые представляют компоненты Dash, являются удобными для пользователя, так как они имеют автоматическую проверку аргументов, строк документации и прочее.

Вот пример динамически сгенерированной проверки ошибочного аргумента:

			>>> import dash_core_components as dcc
>>> dcc.Dropdown(valu=3)
Ошибка: неизвестный ключевой аргумент `valu`
Допустимые аргументы: id, className, disabled, multi, options, placeholder, value

Пример динамически создаваемых строк документации:

			>>> help(dcc.Dropdown)
class Dropdown(dash.development.base_component.Component)
 |  Компонент выпадающего списка.
 |  Компонент выпадающего списка служит для выбора одного или более
 |  элементов.
 |  значения и названия элементов выпадающего списка определяются в `options`
 |  свойство и выбранный элемент(ы) определяются свойством `value`.
 |
 |  используйте выпадающий список, только если у вас много вариантов выбора (больше 5), или
 | когда вы ограничены пространством. В противном случае вы можете использовать переключатели или чекбоксы,
 |  Которые покажут сразу все элементы пользователю.
 |
 |  Аргументы ключевых слов:
 |  - id (строка; необязательный)
 |  - className (строка; необязательный)
 |  - disabled (логический тип; необязательный): если true, выбор блокируется
 |  - multi (логический тип; необязательный): если true, пользователь может выбрать несколько значений
 |  - options (список; необязательный)
 |  - placeholder (строка; необязательный): серый текст по умолчанию, если ничего не выбрано
 |  - value (строка | список; необязательный): значение поля ввода. Если `multi` false (по умолчанию),
 |  то value — строка, соответствующая своим значениям,
 |  указанным в свойстве `options`. Если `multi` — true, то
 |  можно выбрать сразу несколько значений, а `value` — 
 |  массив элементов со значениями, соответствующими в свойстве 
 |  `options`.
 |
 |  Доступные события: 'change

Полный набор HTML-тегов (наподобие div, img, table) также обрабатывается с помощью React, а их классы Python доступны через библиотеку dash_html_component. Основной набор интерактивных компонентов, таких как Dropdown, Graph, Slider, будет поддерживаться командой Dash через dash_core_components. Обе библиотеки используют стандартный набор инструментальных средств React-to-Dash с открытым исходным кодом, который вы могли бы использовать при необходимости написания своей собственной библиотеки компонентов.

Ваше приложение автоматически не привязывается к библиотеке компонентов Dash. Библиотека компонентов импортируется отдельно от основной библиотеки Dash. С помощью набора инструментальных средств React-to-Dash можно легко записать или перенести компонент React.js в класс Python, который можно использовать в приложении Dash. На официальном сайте вы найдёте руководство по созданию собственных компонентов или можете попросить команду разработчиков Dash написать их для вас.

Многопользовательские приложения

Свойства приложения на Dash хранятся в интерфейсе (в браузере). Это позволяет использовать приложения, написанные с использованием Dash, в многопользовательском режиме: может быть открыто несколько независимых друг от друга сессий, в которых действия одних пользователей не будут влиять на данные других пользователей. Код приложения на Dash является функциональным: он может считывать значения из глобальных свойств Python, но не может вносить в них изменения. Этот функциональный подход можно легко обосновать и протестировать — это просто входные и выходные данные без каких-либо побочных эффектов или свойств.

CSS и стили

CSS и стили по умолчанию хранятся вне базовой библиотеки, чтобы сохранить принцип модульности и независимого управления версиями и чтобы подтолкнуть разработчиков Dash-приложений настраивать вид своих приложений. Команда Dash разместила руководство по основным стилям.

Визуализация данных

Библиотека Dash поставляется с компонентом Graph, который отвечает за отображение диаграмм с помощью Plotly.js. Библиотека Plotly.js отлично подходит к Dash (отличное дополнение), так как она декларативна и имеет открытый исходный код. Кроме того, она поддерживает полный спектр научных, финансовых и деловых диаграмм. Она создана на основе D3.js (для диаграмм типографического качества и экспорта векторных изображений) и WebGL (для высокопроизводительной визуализации).

В библиотеке Dash элемент Graph использует тот же синтаксис, что и библиотека Plotly.py с открытым исходным кодом, что даёт вам возможность легко переключаться между ними. Компонент Graph подключается к системе событий Plotly.js, позволяя авторам писать приложения, которые реагируют на наведение курсора, щелчки и выбор определённых точек на графиках Plotly.

Репозитории с открытым исходным кодом

бэкенд библиотеки Dash;
фронтенд библиотеки Dash;
библиотека основных компонентов Dash;
библиотека HTML-компонентов Dash;
набор инструментальных средств React-to-Dash;
документация и руководство по Dash;
Plotly.js —JavaScript- библиотека, используемая Dash.

Прототипирование

Dash — это новая библиотека в среде Python, однако концепции и идеи, на которых строится Dash, существуют в течение десятилетий на разных языках и в разных приложениях.

Если вы разбираетесь в Excel, значит, вам будет проще разобраться и в Dash. Ведь они оба используют «реактивную» модель программирования. В Excel ячейки с выходными данными обновляются автоматически при изменении параметров ячеек с входными данными. Любая ячейка может быть входной или выходной или и тем, и другим. В ячейках с входными данными нет информации о том, какие ячейки с выходными данными зависят от них, что упрощает добавление новых ячеек с выходными данными или позволяет связать несколько ячеек. Вот пример Excel-приложения:

Можно провести аналогию для Dash. Вместо ячеек у нас есть богатый спектр веб-компонентов, таких как ползунки, поля ввода, выпадающие списки и графики. Вместо написания сценария Excel или VBA мы пишем код Python. Ниже представлено то же самое приложение, но в этот раз оно написано на Dash:

			app.layout = html.Div([
    html.Label('Hours per Day'),
    dcc.Slider(id='hours', value=5, min=0, max=24, step=1),
    html.Label('Rate'),
    dcc.Input(id='rate', value=2, type='number'),
    html.Label('Amount per Day'),
    html.Div(id='amount'),
    html.Label('Amount per Week'),
    html.Div(id='amount-per-week')
])
@app.callback(Output('amount', 'children'),
              [Input('hours', 'value'), Input('rate', 'value')])
def compute_amount(hours, rate):
    return float(hours) * float(rate)
@app.callback(Output('amount-per-week', 'children'),
              [Input('amount', 'children')])
def compute_amount(amount):
    return float(amount) * 7

Некоторым разработчикам нравится этот пример, потому что Excel по-прежнему занимает доминирующее положение даже в технических вычислениях и в финансовой математике. Я не думаю, что доминирующее положение Excel — это технический вопрос. В конце концов, есть легионы программистов, которые изучили нюансы Excel, VBA и даже SQL.

Более того, таблицы Excel легче распространять, чем программы на Python, а ячейки Excel легче редактировать, чем аргументы командной строки.

Тем не менее, моделирование в Excel имеет известные ограничения: эти таблицы часто становятся слишком большими или уязвимыми, чтобы переводить их на производственный уровень, проводить экспертную оценку или тестировать и поддерживать. Вам ведь знаком случай со знаменитой опечаткой в 2013 году?

Надеемся, что Dash сделает использование Python в проектах по обработке данных проще. Благодаря одним и тем же функциональным и реактивным принципам, можно так же легко написать приложение на Dash, как написать аналитическую таблицу. Это, безусловно, более мощный и презентабельный инструмент.

Фреймворк Shiny

Если вы программируете на R, вам повезло. Shiny — это реактивный фреймворк для создания веб-приложений на чистом R, и это отлично! Вы даже можете создавать интерактивные графики с библиотекой Shiny или Plotly для R. Dash и Shiny похожи, но Dash не стремится быть копией Shiny, так как философии Python и R достаточно различаются, что приводит к необходимости использования разного синтаксиса.

Структурирование данных с MATLAB

Если вы программируете на MATLAB, то вам, возможно, знакома GUIDE — библиотека пользовательского интерфейса для MATLAB. Компания Mathworks была одной из новаторов в области технических вычислений. GUIDE была написана в далёком 2004 году.

Если ваши данные структурированы в базе данных, вы могли бы использовать Tableau или любой другой BI-инструмент. Tableau — восхитительный инструмент. Компания установила новый вектор развития в своей отрасли, согласно которому, у конечного пользователя должна быть автономия, чтобы он мог иметь возможность исследовать данные внутри своей организации. Компания также помогла сделать популярнее концепции детализации данных и перекрёстной фильтрации.

Dash также служит дополнением к BI-инструментам, наподобие вышеупомянутых. Они отлично подходят для структурирования данных. Но когда дело доходит до преобразования данных и аналитики, превзойти размах и гибкость языков программирования и сообществ, вроде Python, становится труднее. Dash абстрагируется от множества сложностей в создании пользовательских интерфейсов, позволяя вам сделать это красиво для вашей аналитической базы данных.

Виджеты Jupyter

Наконец, пришло время рассказать о виджетах Jupyter. Они обеспечивают действительно приятный фреймворк внутри интерфейса Notebook. Вы можете добавлять ползунки к вашим графикам в Jupyter Notebook.

Виджеты в Dash похожи на виджеты Jupyter. В Jupyter Notebooks есть возможность добавлять виджеты непосредственно рядом с кодом. В Dash элементы управления хранятся отдельно от вашего кода. Dash больше нацелена на приложения для распространения, чем на распространяемый код и документацию. Вы всегда можете смешивать и сопоставлять инструменты, создавая свои приложения на Dash в среде Jupyter Notebook.

Команде разработчиков Dash также очень нравится проект nteract, который действительно снижает порог вхождения в Python и Jupyter Notebook, позволяя упаковать Jupyter Notebook в виде настольного приложения.

Лицензирование и бизнес-модель с открытым исходным кодом

Стартап поддерживает библиотеки с открытым исходным кодом для Python, R и MATLAB, которые взаимодействуют с plotly.js. Компания также поддерживает веб-приложение для создания диаграмм и подключения их к базам данных (стыковочные библиотеки также распространяются с открытым исходным кодом).

Если вы используете локальную версию с открытым исходным кодом, в таком случае ограничений нет. Вы можете управлять развёртыванием Dash-приложений самостоятельно через платформы вроде Heroku или Digital Ocean.

Если вы ищите вдохновение для создания своих пользовательских интерфейсов в области технических вычислений, рекомендуем прочитать статью Брета Виктора

Вам также может понравиться проект Explorable Explanations, который специализируется на интерактивном обучении.

78113