Terokai buku Amazon saya dan ikuti saya di Medium untuk mendapatkan lebih banyak cerapan sains data! Sokongan anda amat dihargai!

Keupayaan Python dalam analisis data dan visualisasi tidak dapat dinafikan. Membina papan pemuka masa nyata ialah kemahiran penting untuk saintis data mengemudi dunia dipacu data hari ini. Artikel ini meneroka tujuh perpustakaan Python berkuasa yang sesuai untuk mencipta papan pemuka dinamik dan interaktif.

Dash ialah perpustakaan pilihan saya untuk aplikasi analisis berasaskan web. Memanfaatkan Flask, Plotly.js dan React.js, ia menyediakan asas yang teguh untuk papan pemuka dengan komponen responsif. Aplikasi Dash asas yang mempamerkan graf pengemaskinian langsung ditunjukkan di bawah:

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='live-update-graph'),
    dcc.Interval(
       # ... (rest of the code)

Kod ini menjana plot taburan yang mengemas kini setiap saat, menggabungkan titik data baharu. Mekanisme panggil balik Dash memudahkan penciptaan elemen interaktif yang bertindak balas kepada input pengguna atau perubahan data.

Bokeh ialah satu lagi perpustakaan yang sangat baik untuk plot interaktif dan papan pemuka, terutamanya sesuai untuk penstriman data. Kekuatannya terletak pada pengendalian set data yang besar dan mencipta plot yang dipautkan. Berikut ialah aplikasi pelayan Bokeh yang menggambarkan plot penstriman masa nyata:

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.driving import linear
import random

# ... (rest of the code)

Kod ini menghasilkan plot garis yang dikemas kini setiap 100 milisaat dengan data rawak baharu. Pelayan Bokeh memudahkan kemas kini masa nyata dan interaktiviti.

Streamlit ialah kegemaran untuk prototaip dan penggunaan papan pemuka pantas. API mesra penggunanya memudahkan penciptaan aplikasi web interaktif. Apl Streamlit ringkas yang menjana carta garis masa nyata ditunjukkan di bawah:

import streamlit as st
import pandas as pd
import numpy as np

# ... (rest of the code)

Kod ini mencipta carta garis secara berterusan menambah titik data rawak. Ciri siaran semula automatik Streamlit memperkemas pembangunan visualisasi masa nyata.

Panel cemerlang dalam mencipta papan pemuka dengan menggabungkan plot daripada pelbagai perpustakaan visualisasi. Ini amat membantu apabila menyepadukan visualisasi daripada Matplotlib, Bokeh dan Plotly. Contoh papan pemuka Panel dengan Matplotlib dan plot Bokeh ialah:

import panel as pn
import matplotlib.pyplot as plt
from bokeh.plotting import figure

# ... (rest of the code)

Kod ini memaparkan papan pemuka dengan plot Matplotlib dan plot Bokeh yang disusun secara menegak. Fleksibiliti Panel memudahkan penciptaan reka letak yang kompleks dan widget interaktif.

Plotly sesuai untuk menjana graf interaktif dan berkualiti penerbitan. API Plotly Expressnya memudahkan penciptaan visualisasi kompleks dengan kod ringkas. Contoh plot taburan Plotly Express animasi ialah:

import plotly.express as px
import pandas as pd

# ... (rest of the code)

Kod ini menghasilkan plot taburan animasi yang menggambarkan hubungan antara KDNK per kapita dan jangka hayat dari semasa ke semasa untuk pelbagai negara.

Flask-SocketIO mempertingkatkan papan pemuka berasaskan web dengan komunikasi dua arah masa nyata. Ia amat berguna untuk menolak data dari pelayan ke klien dalam masa nyata. Aplikasi Flask-SocketIO yang mudah menghantar data rawak kepada pelanggan ialah:

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='live-update-graph'),
    dcc.Interval(
       # ... (rest of the code)

Kod ini mencipta pelayan Flask-SocketIO yang menghantar data rawak kepada pelanggan setiap saat. Templat HTML yang disertakan dengan JavaScript diperlukan untuk menerima dan memaparkan data ini.

HoloViz (dahulunya PyViz) memudahkan visualisasi data dalam Python. Ia termasuk perpustakaan seperti HoloViews, GeoViews dan Datashader, yang membolehkan penciptaan papan pemuka yang kompleks dengan visualisasi terpaut. Berikut ialah contoh menggunakan HoloViews:

from bokeh.plotting import figure, curdoc
from bokeh.driving import linear
import random

# ... (rest of the code)

Kod ini mencipta reka letak dengan lengkung sinus dan kosinus interaktif.

Amalan Terbaik Pengoptimuman Prestasi dan Reka Bentuk Responsif:

Untuk prestasi optimum, terutamanya dengan set data yang besar, pertimbangkan: struktur data yang cekap, caching data, pengaturcaraan tak segerak, pengagregatan data, sambungan WebSocket, pengoptimuman pertanyaan pangkalan data, pemuatan malas dan pengendalian ralat yang mantap.

Untuk antara muka pengguna yang responsif, gunakan prinsip reka bentuk responsif, penunjuk pemuatan, nyahlantun/pendikit, penomboran/penatalan tak terhingga, pemaparan sisi pelanggan yang cekap dan kod JavaScript yang dioptimumkan.

Ringkasnya, tujuh perpustakaan Python ini menawarkan alatan berkuasa untuk membina papan pemuka data masa nyata. Pilihan terbaik bergantung pada keperluan khusus anda. Dengan menggabungkan perpustakaan ini dan melaksanakan amalan terbaik, anda boleh mencipta papan pemuka data masa nyata yang cekap dan mesra pengguna—kemahiran yang berharga dalam dunia tertumpu data hari ini.

101 Buku

(Bahagian ini kekal tidak berubah kerana ia tidak berkaitan secara langsung dengan kandungan teknikal artikel.)

Kami berada di Sederhana

(Bahagian ini kekal tidak berubah kerana ia tidak berkaitan secara langsung dengan kandungan teknikal artikel.)

Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan ython untuk Membina Papan Pemuka Data Masa Nyata Dinamik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!