轻松实用！纯Python快速开发在线交互调查问卷 |
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轻松实用！纯Python快速开发在线交互调查问卷
❝本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第九期，在之前三期的教程中，我们针对Dash中经常会用到的一些静态部件进行了较为详细的介绍，从而get到在Dash应用中组织静态内容的常用方法。 而从今天的教程开始，我将带大家来认识和学习Dash生态中非常实用的一些「交互式」部件，配合回调函数，可以帮助我们构建一个形式丰富的可接受输入，并反馈输出的交互式应用，今天要介绍的交互部件为「表单输入」类部件的基础知识，下面来学习吧~  图1 2 Dash中常用的表单输入类交互部件「交互部件」跟之前介绍的一系列「静态部件」的区别在于它们不仅具有供用户交互操作的特点，还承担了接受用户输入，并传递这些输入参数的作用。而网页开发中，「表单输入」类部件则是交互部件中最常用到的。 在Dash生态中常用到的表单输入类交互部件有： 2.1 输入框部件Input()其实在之前的教程内容中我们已经使用过很多次输入框部件Input()了，而我比较推荐使用的是dash_bootstrap_components中封装的Input()，它相较于dash_core_components中自带的Input()拥有更多特性。 除了几乎所有部件都具有的id、className以及style参数之外，Input()中还有一个特殊的参数type，它的不同取值从根本上奠定了Input()的角色，常用的有： 「text、password、search」当Input()的type参数取值为'text'、'password'以及'search'之一时，它分别扮演文本输入框、密码输入框以及搜索框等角色，也拥有了一些特别的常用参数&属性： value属性对应它当前的输入值； placeholder用于设置未输入时输入框内的提示文字； maxLength用于设置最多可输入的字符数量； n_submit用于记录光标在输入框内部时键盘Enter键被点按的次数； debounce设置为True时会强制每次用户按下Enter键或点击其他部件时才同步value值给后台Dash服务。 valid和invalid参数都接受Bool型参数，分别用来控制输入框显示正确状态以及错误状态，我们可以在检查用户名、密码等是否正确时通过回调输出设置这些参数为True来告知用户相关提示信息。 我们来通过下面的示例来直观感受这些特性： ❝app1.py ❞ 代码语言：javascript复制import dash import dash_bootstrap_components as dbc import dash_html_components as html from dash.dependencies import Input, Output app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div( dbc.Container( [ dbc.Input(id='input-text', placeholder='text模式，长度限制4', type='text', maxLength=4, style={'width': '300px'}), html.P(id='output-text'), dbc.Input(id='input-password', placeholder='password模式，绑定Enter键', type='password', style={'width': '300px'}, debounce=True), html.P(id='output-password'), dbc.Input(id='input-search', placeholder='search模式，可快速清除内容', type='search', style={'width': '300px'}), html.P(id='output-search'), ], style={'margin-top': '100px'} ) ) @app.callback( Output('output-text', 'children'), Input('input-text', 'value') ) def output_text(value): return value @app.callback( Output('output-password', 'children'), [Input('input-password', 'value'), Input('input-password', 'n_submit')] ) def output_password(value, n_submit): if value: return '密码为：'+value+' '+f'第{n_submit}次按下Enter' return dash.no_update if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) 图2 「number、range」当Input()部件的type属性设置为'number'时，它便摇身一变成了数值输入框，并拥有了一些特殊的参数&属性： min与max参数用来约束数值输入框的输入值上下限； step参数用来设定数值输入框右侧上下箭头点按一次后数值变化的步长 而当type设置为range时就更有意思了，我们的Input()这时变成了一个滑杆，也是通过上述三个参数来限制范围和拖动的步长值。 ❝app2.py ❞ 代码语言：javascript复制import dash import dash_bootstrap_components as dbc import dash_html_components as html from dash.dependencies import Input, Output app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div( dbc.Container( [ dbc.Input(id='input-number', placeholder='number模式', type='number', min=0, max=100, step=0.5, style={'width': '300px'}), html.P(id='output-number'), dbc.Input(id='input-range', placeholder='range模式', type='range', style={'width': '300px'}, min=0, max=100, step=10,), html.P(id='output-range') ], style={'margin-top': '100px'} ) ) @app.callback( Output('output-number', 'children'), Input('input-number', 'value') ) def output_number(value): return value @app.callback( Output('output-range', 'children'), Input('input-range', 'value') ) def output_range(value): return value if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) 图3 2.2 下拉选择部件Dropdown()接下来我们来深入学习之前也使用过很多次的下拉选择部件Dropdown()，直接使用dash_core_components中的Dropdown()即可，它的主要属性&参数有： options用于设置我们的下拉选择部件中显示的选项，传入列表，列表每个元素为字典，必填键有：'label'，用于设置对应选项显示的标签名称；'value'，对应当前选项的值，也是我们书写回调函数接受的输入；'disabled'，一般情况下不用设置，除非你想指定对应选项不可点选就设置为True； multi，bool型，用于设置是否允许多选； optionHeight，用于设置每个选项的显示像素高度，默认35； placeholder，同Input()同名参数； searchable，bool型，用于设置是否可以在输入框中搜索下拉选项； search_value，可用作回调的输入，记录了用户的搜索内容； value，记录用户已选择的选项，单选模式下为对应单个选项的'value'值，多选模式下为对应多个选项'value'值组成的列表； ❝app3.py ❞ 代码语言：javascript复制import dash import dash_bootstrap_components as dbc import dash_html_components as html from dash.dependencies import Input, Output import dash_core_components as dcc import json app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div( dbc.Container( [ dcc.Dropdown( id='dropdown-input-1', placeholder='单选', options=[ {'label': item, 'value': item} for item in list('ABCD') ], style={ 'width': '300px' } ), html.Pre(id='dropdown-output-1', style={'background-color': '#d4d4d420', 'width': '300px'}), dcc.Dropdown( id='dropdown-input-2', placeholder='多选', multi=True, options=[ {'label': item, 'value': item} for item in list('ABCD') ], style={ 'width': '300px' } ), html.Pre(id='dropdown-output-2', style={'background-color': '#d4d4d420', 'width': '300px'}) ], style={'margin-top': '100px'} ) ) @app.callback( Output('dropdown-output-1', 'children'), Input('dropdown-input-1', 'value') ) def dropdown_output_1(value): if value: return json.dumps(value, indent=4) return dash.no_update @app.callback( Output('dropdown-output-2', 'children'), Input('dropdown-input-2', 'value') ) def dropdown_output_2(value): if value: return json.dumps(value, indent=4) return dash.no_update if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) 图4 2.3 单选框与复选框我们分别可以使用dash_bootstrap_components中的RadioItems与Checklist来创建单选框与复选框： 「单选框RadioItems」单选框的特点是我们只能在其展示的一组选项中选择1项。 它的参数options格式同Dropdown()； inline参数设置为True时会横向布局所有选项； switch设置为True时会将每个选项样式切换为开关； ❝app4.py ❞ 代码语言：javascript复制import dash import dash_bootstrap_components as dbc import dash_html_components as html from dash.dependencies import Input, Output import dash_core_components as dcc import json app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div( dbc.Container( [ dbc.RadioItems( id='radio-items-input', inline=True, switch=True, options=[ {'label': item, 'value': item} for item in list('ABCD') ], style={ 'width': '300px' } ), html.P(id='radio-items-output') ], style={'margin-top': '100px'} ) ) @app.callback( Output('radio-items-output', 'children'), Input('radio-items-input', 'value') ) def radio_items_output(value): if value: return '已选择：'+value return dash.no_update if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) 图5 「复选框Checklist」与单选框相对的，是复选框，它的参数与RadioItems完全一致，唯一不同的是它是可以多选的： ❝app5.py ❞ 代码语言：javascript复制import dash import dash_bootstrap_components as dbc import dash_html_components as html from dash.dependencies import Input, Output import dash_core_components as dcc import json app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div( dbc.Container( [ dbc.Checklist( id='check-list-input', inline=True, options=[ {'label': item, 'value': item} for item in list('ABCD') ], style={ 'width': '300px' } ), html.P(id='check-list-output') ], style={'margin-top': '100px'} ) ) @app.callback( Output('check-list-output', 'children'), Input('check-list-input', 'value') ) def check_list_output(value): if value: return '已选择：'+'、'.join(value) return dash.no_update if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) 图6 而除了上述两种供用户对多个选项进行单选或多选的部件之外，dash_bootstrap_components中还有可以创建单个选择部件的RadioButton与Checkbox，它们只能进行勾选操作，对应回调用的的输入值为checked，是个Bool型属性，用来区分是否被勾选上，这里就不再赘述。 3 动手编写在线调查问卷学习完今天的内容之后，我们就可以将它们应用到实际需求中，譬如我们现在需要向其他人发放一份调查问卷，其中涉及到不少输入文字或单选或多选内容，最后我们还需要将用户填写完成的表单内容保存到本地，用Dash就可以很快速地完成这项工作：  图7 对应的代码如下： ❝app6.py ❞ 代码语言：javascript复制import dash import dash_html_components as html import dash_bootstrap_components as dbc from dash.dependencies import Input, Output, State import json import re app = dash.Dash(__name__) app.layout = html.Div( dbc.Container( [ html.H1('关于Dash用户的调查'), html.Br(), html.P('1. 您的性别为：'), html.Hr(), dbc.RadioItems( id='gender', inline=True, options=[ {'label': '男', 'value': '男'}, {'label': '女', 'value': '女'} ] ), html.Br(), html.P('2. 您常用的编程语言有：'), html.Hr(), dbc.Checklist( id='programming-language', inline=True, options=[ {'label': 'Python', 'value': 'Python'}, {'label': 'R', 'value': 'R'}, {'label': 'JavaScript', 'value': 'JavaScript'}, {'label': 'Java', 'value': 'Java'}, {'label': 'Julia', 'value': 'Julia'}, {'label': 'C#', 'value': 'C#'}, {'label': 'C++', 'value': 'C++'}, {'label': '其他', 'value': '其他'}, ] ), html.Br(), html.P('3. 您使用Dash的频繁程度：'), html.Hr(), dbc.RadioItems( id='frequency', inline=True, options=[ {'label': '经常', 'value': '经常'}, {'label': '偶尔', 'value': '偶尔'}, {'label': '很少使用', 'value': '很少使用'}, {'label': '没听说过', 'value': '没听说过'}, ] ), html.Br(), html.P('4. 您对以下哪些方面感兴趣：'), html.Hr(), dbc.Checklist( id='interests', options=[ {'label': '构建在线数据可视化作品', 'value': '构建在线数据可视化作品'}, {'label': '制作机器学习demo', 'value': '制作机器学习demo'}, {'label': '为企业开发BI仪表盘', 'value': '为企业开发BI仪表盘'}, {'label': '为企业开发酷炫的指标监控大屏', 'value': '为企业开发酷炫的指标监控大屏'}, {'label': '开发有用的在线小工具', 'value': '开发有用的在线小工具'}, {'label': '其他', 'value': '其他'}, ] ), html.Br(), html.P('5. 您的职业：'), html.Hr(), dbc.RadioItems( id='career', options=[ {'label': '科研人员', 'value': '科研人员'}, {'label': '运营', 'value': '运营'}, {'label': '数据分析师', 'value': '数据分析师'}, {'label': '算法工程师', 'value': '算法工程师'}, {'label': '大数据开发工程师', 'value': '大数据开发工程师'}, {'label': '金融分析师', 'value': '金融分析师'}, {'label': '爬虫工程师', 'value': '爬虫工程师'}, {'label': '学生', 'value': '学生'}, {'label': '其他', 'value': '其他'}, ] ), html.Br(), html.P('您的联系方式：'), html.Hr(), dbc.Input( id='tel', placeholder='填入您的电话或手机号码！', autoComplete='off', # 关闭浏览器自动补全 style={ 'width': '300px' } ), html.Hr(), dbc.Button( '点击提交', id='submit' ), html.P(id='feedback') ], style={ 'margin-top': '50px', 'margin-bottom': '200px', } ) ) @app.callback( Output('feedback', 'children'), Input('submit', 'n_clicks'), [ State('gender', 'value'), State('programming-language', 'value'), State('frequency', 'value'), State('interests', 'value'), State('tel', 'value'), ], prevent_initial_call=True ) def fetch_info(n_clicks, gender, programming_language, frequency, interests, tel): if all([gender, programming_language, frequency, interests, tel]): # 简单以写出到本地指定json文件为例来演示写出过程 with open(tel+'.json', 'w') as j: json.dump( { 'gender': gender, 'programming_language': programming_language, 'frequency': frequency, 'interests': interests }, j ) return '提交成功！' else: return '您的信息未填写完整，请检查后提交！' @app.callback( [Output('tel', 'valid'), Output('tel', 'invalid')], Input('tel', 'value'), prevent_initial_call=True ) def check_if_tel_completed(value): try: if re.findall('\d+', value)[0] == value and value.__len__() == 11: return True, False except: pass return False, True if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True) |
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