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1 简介
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十二期，在以前撰写过的静态部件篇（中）那期教程中，我们介绍过在
Dash
中创建静态表格的方法。
而在实际的使用中，我们很多时候在网页中渲染的表格不仅仅是为了对数据进行展示，还需要更多交互能力，譬如按列排序、动态修改表中数值等特性，以及对大型数据表的快速渲染查看能力，诸如此类众多的交互功能在
Dash
自带的
dash_table
中已经实现。
而接下来的几期，我们就将针对如何利用
dash_table
创建具有丰富交互功能的表格进行介绍，今天介绍的是
dash_table
的基础使用方法。
图1
2 dash_table基础使用
作为
Dash
自带的拓展库，我们通过下列语句导入
dash_table
：
import dash_table
接着像之前使用其他的
Dash
部件一样，在定义
layout
时将
dash_table.DataTable()
对象置于我们定义的合适位置即可，可参考下面的例子配合
pandas
的
DataFrame
来完成最简单的表格的渲染。
其中参数
columns
用于设置每一列对应的名称与id属性，
data
接受由数据框转化而成的特殊格式数据，
virtualization
设置为True代表使用了虚拟化技术来加速网页中大量表格行数据的渲染：
app1.py
import dashimport dash_html_components as htmlimport dash_bootstrap_components as dbcimport dash_tableimport seaborn as snsapp = dash.Dash(__name__)# 载入演示数据集df = sns.load_dataset(\'iris\')# 创建行下标列df.insert(loc=0, column=\'#\', value=df.index)app.layout = html.Div(dbc.Container(dash_table.DataTable(columns=[{\'name\': column, \'id\': column} for column in df.columns],data=df.to_dict(\'records\'),virtualization=True),style={\'margin-top\': \'100px\'}))if __name__ == \'__main__\':app.run_server(debug=True)
如果你对数据的展示完全没要求，看个数就行，那上述的这套基础的参数设置你就可以当成万金油来使用，而如果你觉得
dash_table.DataTable
默认太丑了（大实话），那么请继续阅读今天的教程。
图2
2.1 自定义表格基础样式
针对
DataTable
所渲染出的表格的几个基础构成部分，我们可以使用到的用于修改表格样式的参数有
style_table
、
style_cell
、
style_header
、
style_data
等：
- 使用style_table来自定义表格外层容器样式
参数
style_table
用于对整个ad8表格最外层的容器样式传入css键值对进行修改，一般用来设定表格的高度、宽度、周围留白或对齐等属性：
app2.py
import dashimport dash_html_components as htmlimport dash_bootstrap_components as dbcimport dash_tableimport seaborn as snsapp = dash.Dash(__name__)# 载入演示数据集df = sns.load_dataset(\'iris\')# 创建行下标列df.insert(loc=0, column=\'#\', value=df.index)app.layout = html.Div(dbc.Container([dash_table.DataTable(columns=[{\'name\': column, \'id\': column} for column in df.columns],data=df.to_dict(\'records\'),virtualization=True,style_table={\'height\': \'200px\',\'margin-top\': \'100px\'}),html.Hr(),dash_table.DataTable(columns=[{\'name\': column, \'id\': column} for column in df.columns],data=df.to_dict(\'records\'),virtualization=True,style_table={\'height\': \'200px\',\'margin-left\': \'80px\',\'width\': \'300px\'}),html.Hr(),dash_table.DataTable(columns=[{\'name\': column, \'id\': column} for column in df.columns],data=df.to_dict(\'records\'),virtualization=True,style_table={\'height\': \'150px\',\'width\': \'50%\',\'margin-left\': \'50%\'})],style={\'background-color\': \'#bbdefb\'}))if __name__ == \'__main__\':app.run_server(debug=True)
图3
- 使用style_cell、style_header与style_data定义单元格样式
不同于
style_table
，使用
style_cell
可以传入css将样式应用到所有单元格，而
style_header
与
style_data
则更加有针对性，可分别对标题单元格、数据单元格进行设置：
app3.py
import dashimport dash_html_components as htmlimport dash_bootstrap_components as dbcimport dash_tableimport seaborn as snsapp = dash.Dash(__name__)# 载入演示数据集df = sns.load_dataset(\'iris\')# 创建行下标列df.insert(loc=0, column=\'#\', value=df.inde56cx)app.layout = html.Div(dbc.Container([dash_table.DataTable(columns=[{\'name\': column, \'id\': column} for column in df.columns],data=df.to_dict(\'records\'),virtualization=True,style_table={\'height\': \'300px\'},style_cell={\'background-color\': \'#fff9c4\',\'font-family\': \'Times New Romer\',\'text-align\': \'center\'}),html.Hr(),dash_table.DataTable(columns=[{\'name\': column, \'id\': column} for column in df.columns],data=df.to_dict(\'records\'),virtualization=True,style_table={\'height\': \'300px\'},style_header={\'background-color\': \'#b3e5fc\',\'font-family\': \'Times New Romer\',\'font-weight\': \'bold\',\'font-size\': \'17px\',\'text-align\': \'left\'},style_data={\'font-family\': \'Times New Romer\',\'text-align\': \'left\'})],style={\'margin-top\': \'100px\'}))if __name__ =ad0= \'__main__\':app.run_server(debug=True)
图4
- 条件样式设置
除了像上文所演示的那样针对某一类表格构成元素进行整体样式设置外，
DataTable
还为我们提供了条件样式设置，比如我们想为特殊的几列单独设置样式，或者为奇数下标与偶数下标行设置不同的样式，就可以使用到这一特性。
这在
DataTable
中我们可以利用
style_header_conditional
与
style_data_conditional
来传入列表，列表中每个元素都可看做是带有额外
if
键值对的css参数字典，而这个
if
键值对的值亦为一个字典，其接受的键值对种类丰富，我们今天先来介绍
column_id
与
row_index
，它们分别用来指定对应id的
header
与整行单元格。
参考下面这个例子，我们分别特殊设置
#
列的表头与奇数行的样式：
app4.py
import dashimport dash_html_components as htmlimport dash_bootstrap_components as dbcimport dash_tableimport seaborn as snsapp = dash.Dash(__name__)# 载入演示数据集df = sns.load_dataset(\'iris\')# 创建行下标列df.insert(loc=0, column=\'#\', value=df.index)app.layout = html.Div(dbc.Container([dash_table.DataTable(columns=[{\'name\': column, \'id\': column} for column in df.columns],data=df.to_dict(\'records\'),virtualization=True,style_table={\'height\': \'500px\'},style_cell={\'font-family\': \'Times New Romer\',\'text-align\': \'center\'},style_header_conditional=[{\'if\': {# 选定列id为#的列\'column_id\': \'#\'},\'font-weight\': \'bold\',\'font-size\': \'24px\'}],style_data_conditional=[{\'if\': {# 选中行下标为奇数的行\'row_index\': \'odd\'},\'background-color\': \'#cfd8dc\'}]326c)],style={\'margin-top\': \'100px\'}))if __name__ == \'__main__\':app.run_server(debug=True)
图5
- 隐藏所有竖直框线
设置参数
style_as_list_view
为True可以隐藏所有竖向的框线，
app4
设置之后的效果如下：
图6
3 动手制作一个数据入库应用
学习完今天的内容之后，我们来动手写一个简单的数据入库应用，通过拖入本地
csv
文件以及填写入库表名，来实现对上传数据的预览与数据库导入，后端会自动检查用户输入的数据表名称是否合法，并自动检测上传
csv
文件的文件编码。
下面就是该应用工作时的情景，其中因为
test
表在库中已存在，所以会被检测出不合法：
图7
而当上传的数据表行数较多时，右下角会自动出现分页部件，我们将在下一期中进行讨论，完整代码如下：
app5.py
import dashimport dash_html_components as htmlimport dash_bootstrap_components as dbcfrom dash.dependencies import Input, Output, Stateimport dash_tableimport dash_uploader as duimport reimport osimport pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engineimport cchardet as chardet # 用于自动识别文件编码postgres_url = \'postgresql://postgres:CUDLCUDL@localhost:5432/Dash\'engine = create_engine(postgres_url)app = dash.Dash(__name__)du.configure_upload(app, \'upload\')app.layout = html.Div(dbc.Container([du.Upload(id=\'upload\',filetypes=[\'csv\'],text=\'点击或拖动文件到此进行上传！\',text_completed=\'已完成上传文件：\',cancel_button=True,pause_button=True),html.Hr(),dbc.Form([dbc.FormGroup([dbc.Label(\"设置入库表名\", html_for=\"table-name\"),dbc.Input(id=\'table-name\',autoComplete=\'off\'),dbc.FormText(\"表名只允许包含大小写字母、下划线或数字，且不能以数字开头，同时请注意表名是否与库中现有表重复！\", color=\"secondary\"),dbc.FormFeedback(\"表名合法！\", valid=True),dbc.FormFeedback(\"表名不合法！\",valid=False,),]),dbc.FormGroup([dbc.Button(\'提交入库\', id=\'commit\', outline=True)])],style={\'background-color\': \'rgba(224, 242, 241, 0.4)\'}),dbc.Spinner([html.P(id=\'commit-status-message\', style={\'color\': \'red\'}),dbc.Label(\'预览至多前10000行\', html_for=\'uploaded-table\'),dash_table.DataTable(id=\'uploaded-table\',style_table={\'height\': \'400px\'},virtualization=True,style_as_list_view=True,style_cell={\'font-family\': \'Times New Romer\',\'text-align\': \'center\'},style_header={\'font-weight\': \'bold\'},style_data_conditional=[{\'if\': {# 选中行下标为奇数的行\'row_index\': \'odd\'},\'background-color\': \'#cfd8dc\'}])])],style={\'margin-top\': \'30px\'}))@app.callback([Output(\'table-name\', \'invalid\'),Output(\'table-name\', \'valid\')],Input(\'table-name\', \'value\'))def check_table_name(value):\'\'\'\'检查表名是否合法\'\'\'if value:# 查询库中已存在非系统表名exists_table_names = (pd.read_sql(\'\'\'SELECT tablename FROM pg_tables\'\'\', con=engine).query(\'~(tablename.str.startswith(\"pg\") or tablename.str.startswith(\"sql_\"))\'))if (re.findall(\'^[A-Za-z0-9_]+$\', value)[0].__len__() == value.__len__()) \\and not re.findall(\'^\\d\', value) \\and value not in exists_table_names[\'tablename\'].tolist():return False, Truereturn True, Falsereturn dash.no_update@app.callback(Output(\'commit-status-message\', \'children\'),Input(\'commit\', \'n_clicks\'),[State(\'table-name\', \'valid\'),State(\'table-name\', \'value\'),State(\'upload\', \'isCompleted\'),State(\'upload\', \'fileNames\'),State(\'upload\', \'upload_id\')])def control_table_commit(n_clicks,table_name_valid,table_name,isCompleted,fileNames,upload_id):\'\'\'控制已上传表格的入库\'\'\'if all([n_clicks, table_name_valid, table_name, isCompleted, fileNames, upload_id]):uploaded_df = pd.read_csv(os.path.join(\'upload\', upload_id, fileNames[0]),encoding=chardet.detect(open(os.path.join(\'upload\', upload_id, fileNames[0]),\'rb\').read())[\'encoding\'])uploaded_df.to_sql(table_name, con=engine)return \'入库成功！\'return dash.no_update@app.callback([Output(\'uploaded-table\', \'data\'),Output(\'uploaded-table\', \'columns\')],Input(\'upload\', \'isCompleted\'),[State(\'upload\', \'fileNames\'),State(\'upload\', \'upload_id\')])def render_table(isCompleted, fileNames, upload_id):\'\'\'控制预览表格的渲染\'\'\'if isCompleted:uploaded_df = pd.read_csv(os.path.join(\'upload\', upload_id, fileNames[0]),encoding=chardet.detect(open(os.path.join(\'upload\', upload_id, fileNames[0]),\'rb\').read())[\'encoding\']).head(10000)uploaded_df.insert(0, \'#\', range(uploaded_df.shape[0]))return uploaded_df.to_dict(\'record\'), [{\'name\': column, \'id\': column} for column in uploaded_df.columns]return dash.no_updateif __name__ == \'__main__\':app.run_server(debug=True)
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