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import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
def generate_table(dataframe, max_rows=30):
return html.Table(
# Header
[html.Tr([html.Th(col) for col in dataframe.columns])] +
# Body
[html.Tr([
html.Td(dataframe.iloc[i][col]) for col in dataframe.columns
]) for i in range(min(len(dataframe), max_rows))]
)
external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']
app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
app.layout = html.Div(children=[
html.H4(children='Title'),
generate_table(df, max_rows=len(df))
])
if __name__ == '__main__':
ADDRESS='100.100.100.100' #ipv4 address for computer code is run on
PORT=int(1000)
app.run_server(debug=True, host=ADDRESS, port=PORT)
最佳答案
我认为您不需要每隔几分钟杀死“旧”应用程序实例并运行一个新应用程序实例。您只需启动一次应用程序并将“更新间隔”设置为所需的时间(以毫秒为单位),以便应用程序在保持运行时在回调函数中下载新数据。
此代码演示了这一点(Dash v1.6.0):
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import dash_table
import pandas as pd
app = dash.Dash(__name__)
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/solar.csv')
app.layout = html.Div([
html.H4('Dashboard'),
dcc.Interval('graph-update', interval = 2000, n_intervals = 0),
dash_table.DataTable(
id = 'table',
data = df.to_dict('records'),
columns=[{"name": i, "id": i} for i in df.columns])])
@app.callback(
dash.dependencies.Output('table','data'),
[dash.dependencies.Input('graph-update', 'n_intervals')])
def updateTable(n):
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/solar.csv')
return df.to_dict('records')
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True, port=10451)
关于使用新数据框更新 Python Dash 应用程序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59001244/
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