张三：嘿，李四，最近我在研究如何搭建一个数据可视化平台，听说有很多免费的工具可以使用。
李四：没错！现在有很多开源框架可以帮助你快速搭建数据可视化平台。比如Python中的Dash库，它非常适合用来构建交互式的Web应用。
张三：听起来不错！你能给我展示一下具体怎么实现吗？
李四：当然可以。首先，你需要安装Dash库。你可以通过pip来安装：
pip install dash
然后，我们来编写一个简单的例子。这个例子会展示一个折线图。
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.express as px
import pandas as pd
# 创建一个Dash应用实例
app = dash.Dash(__name__)
# 加载示例数据集
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminderDataFiveYear.csv')
# 定义应用布局
app.layout = html.Div([
dcc.Graph(id='graph-with-slider'),
dcc.Slider(
id='year-slider',
min=df['year'].min(),
max=df['year'].max(),
value=df['year'].min(),
marks={str(year): str(year) for year in df['year'].unique()},
step=None
)
])
# 定义回调函数
@app.callback(
Output('graph-with-slider', 'figure'),
[Input('year-slider', 'value')]
)
def update_figure(selected_year):
filtered_df = df[df.year == selected_year]
fig = px.scatter(filtered_df, x="gdpPercap", y="lifeExp",
size="pop", color="continent", hover_name="country",
log_x=True, size_max=55)
fig.update_layout(transition_duration=500)
return fig
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
张三：哇，这段代码看起来很简洁！它加载了一个世界银行的数据集，并允许用户通过滑块选择年份。
李四：是的，Dash的强大之处在于它可以轻松地将Plotly图表集成到Web应用中。而且整个过程完全免费，你可以直接部署到Heroku等平台上。
张三：那如果我想添加更多的图表呢？
李四：很简单，你只需要在布局中添加更多的dcc.Graph组件，并为每个组件定义相应的回调函数即可。Dash支持多种图表类型，包括柱状图、饼图等。
张三：太棒了！谢谢你的帮助，我现在迫不及待地想试试看。
李四：不客气！如果你遇到任何问题，随时来找我。