（数据科学学习手札109）Python+Dash快速web应用开发——静态部件篇（中）
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1 简介
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第七期，在上一期的文章中，我们对Dash生态里常用的一些简单静态部件进行了介绍和功能展示，并且get到dcc.Markdown()这种非常方便的静态部件。
而在今天的教程内容中，我将带大家学习Dash中渲染网页静态表格的常用方法，并在最后的例子中教大家如何配合Dash，简简单单编写一个数据库查询应用~
2 在Dash中渲染静态表格
在Dash中渲染静态表格，方法有很多，而我们今天要学习的方法，是配合之前文章介绍过的第三方拓展dash_bootstrap_components中的Table()部件，借助bootstrap的特性来快速创建美观的静态表格：
## 2.1 静态表格的构成
要学习如何基于Dash在前端中渲染出一张静态表格，首先我们需要学习其元素构成，Dash延续html中table标签相关概念，由Table()、Thead()、Tbody()、Tr()、Th()以及Td()等6个部件来构成一张完整的表，先从一个简单的例子出发：
app1.py
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
dbc.Table(
[
html.Thead(
html.Tr(
[
html.Th('第一列'),
html.Th('第二列'),
]
)
),
html.Tbody(
[
html.Tr(
[
html.Td('一行一列'),
html.Td('一行二列'),
]
),
html.Tr(
[
html.Td('二行一列'),
html.Td('二行二列'),
]
)
]
)
]
),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
注意，我们这里使用到的Table()部件来自dash_bootstrap_components，而表格其余的构成部件均来自Dash原生的dash_html_components库，这些部件分别的作用如下：
- Table()
Table()是一张静态表格最外层的部件，而之所以选择dash_bootstrap_components中的Table()，是因为其自带了诸多实用参数，常用的如下：
bordered：bool型，用于设置是否保留表格外边框线
borderless：bool型，用于设置是否删除表格内部单元格框线
striped：bool型，用于设置是否对数值行应用斑马着色方案，即相邻行背景色不同
dark：bool型，用于设置是否应用暗黑主题
hover：bool型，当设置为True时，鼠标悬浮于某行会有对应的效果
通过上述参数，我们就可以改变静态表格的整体效果，譬如设置dark=True之后的app1.py效果如下：
- Thead()与Tbody()
在部件Table()之下一级需要子元素Thead()与Tbody()，分别用于存放表头信息以及表数值内容信息。
- Tr()、Th()与Td()
经过前面Table()嵌套Thead()与Tbody()的过程之后，我们就可以分别开始在表头区域和数值区域正式组织数据内容。
既然是一张表格，那么还是要按照先行后列的网格方式组织内容。而Tr()部件的作用就是作为行容器，其内部嵌套的子元素则是表格中每个单元格位置上的元素。
其中在Thead()嵌套的Tr()内部，需要使用Th()来设置每列的字段名称，而在Tbody()嵌套的Tr()内部，Td()与Th()都可以用来设置每个单元格的数值内容，只不过Th()在表现单元格数值时有加粗效果：
app2.py
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
dbc.Table(
[
html.Thead(
html.Tr(
[
html.Th('字段1'),
html.Th('字段2')
]
)
),
html.Tbody(
[
html.Tr(
[
html.Th('1'),
html.Td('test')
]
),
html.Tr(
[
html.Th('2'),
html.Td('test')
]
),
html.Tr(
[
html.Td('3'),
html.Td('test')
]
)
]
)
],
striped=True
),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
而Th()与Td()均有额外参数colSpan与rowSpan，可以传入整数，来实现横向或纵向合并单元格的效果，譬如下面的例子：
app3.py
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
dbc.Table(
[
html.Thead(
html.Tr(
[
html.Th('字段1'),
html.Th('字段2'),
html.Th('字段3'),
html.Th('字段4'),
]
)
),
html.Tbody(
[
html.Tr(
[
html.Th('1'),
# style设置水平居中
html.Td('colSpan=2', colSpan=2, style={'text-align': 'center'}),
html.Td('test'),
]
),
html.Tr(
[
html.Th('2'),
html.Td('test'),
# style设置垂直居中
html.Td('rowSpan=2', rowSpan=2, style={'vertical-align': 'middle'}),
html.Td('test')
]
),
html.Tr(
[
html.Th('3'),
html.Td('test'),
html.Td('test')
]
)
]
)
],
striped=True,
bordered=True
),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
2.2 快速表格渲染
2.2.1 利用列表推导快速渲染静态表格
通过前面的内容，我们知晓了在Dash中如果渲染一张带有样式的静态表格，而日常需求中，面对批量的数据，我们当然不可能手动编写整张表对应的代码，对于数量较多的表格，我们可以配合Python中常用的列表推导来实现。
比如下面的例子：
app4.py
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
import pandas as pd
import numpy as np
fake_df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000).reshape(200, 5))
fake_df.rename(lambda s: f'字段{s}', axis=1, inplace=True) # 批量格式化列名
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
dbc.Table(
[
html.Thead(
html.Tr(
[html.Th('行下标', style={'text-align': 'center'})] +
[
html.Th(column, style={'text-align': 'center'})
for column in fake_df.columns
]
)
),
html.Tbody(
[
html.Tr(
[html.Th(f'#{idx}', style={'text-align': 'center'})] +
[
html.Td(row[column], style={'text-align': 'center'})
for column in fake_df.columns
]
)
for idx, row in fake_df.iterrows()
]
)
],
striped=True,
bordered=True
),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
在生成表头和每行内容时应用列表推导，使得我们的代码更加简洁。
2.2.2 利用from_dataframe()快速渲染表格
上述的列表推导方式虽说已经简洁了很多，但dash_bootstrap_components还提供了Table.from_dataframe()方法，可以直接传入pandas数据框来快速制作简易的静态表格。
它的样式相关参数与dbc.Table()一致，缺点是自定义表格内部元素样式的自由度没有前面列表推导高：
app5.py
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
import pandas as pd
import numpy as np
fake_df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000).reshape(200, 5))
fake_df.rename(lambda s: f'字段{s}', axis=1, inplace=True) # 批量格式化列名
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
# 一行代码渲染静态表格
dbc.Table.from_dataframe(fake_df, striped=True),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
3 自制简易的数据库查询系统
在学习了今天的内容之后，我们就可以创建很多以表格为主体内容的web应用，典型如数据库查询系统，我们以Postgresql为例，配合pandas与sqlalchemy的相关功能，来快速打造一个简单的数据库查询系统。
首先将本期附件中的所有数据表利用下面的代码导入目标数据库中：
接着只需要配合Dash，短短的几十行代码就可以实现下面的效果：
对应代码如下：
app6.py
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
import dash_core_components as dcc
from dash.dependencies import Input, Output, State
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
postgres_url = 'postgresql://postgres:填入你的密码@localhost:5432/Dash'
engine = create_engine(postgres_url)
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
[
dbc.Row(
[
dbc.Col(dbc.Button('更新数据库信息', id='refresh-db', style={'width': '100%'}), width=2),
dbc.Col(dcc.Dropdown(id='db-table-names', placeholder='选择库中数据表', style={'width': '100%'}), width=4),
dbc.Col(dbc.Button('查询', id='query', style={'width': '100%'}), width=1)
]
),
html.Hr(),
dbc.Row(
[
dbc.Col(
id='query-result'
)
]
)
],
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
@app.callback(
Output('db-table-names', 'options'),
Input('refresh-db', 'n_clicks'),
prevent_initial_call=True
)
def refresh_table_names(n_clicks):
table_names = pd.read_sql_query("select tablename from pg_tables where schemaname='public'", con=engine)
return [{'label': name, 'value': name} for name in table_names['tablename']]
@app.callback(
Output('query-result', 'children'),
Input('query', 'n_clicks'),
State('db-table-names', 'value'),
prevent_initial_call=True
)
def query_data_records(n_clicks, value):
if value:
# 提取目标表格并查询其最多前500行记录
query_result = pd.read_sql_query(f'select * from {value} limit 500', con=engine)
return html.Div(dbc.Table.from_dataframe(query_result, striped=True), style={'height': '600px', 'overflow': 'auto'})
else:
return dash.no_update
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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