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1 简介
这是我的系列教程Python+Dash快速web应用开发的第十八期，通过前面十七期的内容，如果你有用心学习的话，那么恭喜你已经具备使用
Dash
编写常规web应用的能力了。
而在使用
Dash
开发web应用时，页面内容和功能逻辑简单倒还好，一旦你的功能内容开始复杂化系统化起来，那么像过往文章示例中简单一个
app.py
存放所有功能代码就不适用了。
而在今天的教程中，我就将为大家介绍我在日常使用过程中总结出的一套针对
Dash
项目的前后端分离的项目结构基础范式，并以搭建全国七普部分数据可视化看板为例，供大家参考借鉴，从而更有条理的编写和管理
Dash
应用项目。
图1
2 Dash项目结构基础范式
2.1 总体结构一览
开门见山，我们直接先来一览今天要介绍的
Dash
基础项目结构：
+ dash_demo_project/+ assets/+ css/+ img/+ js/• favicon.ico+ callbacks/+ models/+ views/• app.py• server.py
在不考虑外部参数导入、用户登陆验证、应用部署等额外配置文件及功能内容的前提下，上面的结构就可以满足常规
Dash
应用的需求了。
下面我们基于和鲸上获取到的第七次全国人口普查公开数据集，以搭建下面这个简单的数据可视化看板为例，介绍上述各部分的实际功能意义（完整项目源码见文章开头链接）。
图2
2.2 各部分结构介绍
2.2.1 再谈assets
在页面布局篇中我们提到过
assets
目录，它是官方推荐的用于存放我们的
Dash
应用所依赖静态资源文件的目录，如依赖的
css
、
js
、
favicon.ico
、各种图片及字体等静态资源，在本文的可视化看板案例中，
assets
目录资源放置情况如下：
+ assets/+ css/• bootstrap.min.css• custom.css+ img/• wxgzh.png• zsxq.png+ js/• favicon.ico
其中
img
目录下存放的是首页的两张二维码图片，在
Dash
中可以配合
Img()
与
get_asset_url()
来获取
assets
目录下指定文件路径并渲染：
html.Img(s56crc=app.get_asset_url(\'img/zsxq.png\'), style={\'width\': \'100%\'})
而
css
目录下则放置了
dash_bootstrap-components
所依赖的
css
文件，而
custom.css
则是我自己编写的一些用于样式美化的
css
代码：
.nav-link.active {background-color: #4fc3f7!important;}#index-desc > * {font-size: 26px;}.table td, .table th {text-align: center;}
直接放置于
assets
根目录下的
favicon.ico
则用来替换
Dash
默认的网页图标：
图3
你可以根据自己
Dash
项目的实际需求灵活变通，譬如需要用到
echarts
就可以在
js
目录下放置
echarts.min.js
文件。
2.2.2 在server.py中实例化配置Dash对象
跟以往的例子不同，在严谨的
Dash
工程下，推荐构建单独的
server.py
文件来完成对
Dash
对象的实例化配置等工作，在今天的可视化看板案例中
server.py比较简单，内容如下：[code]import dashapp = dash.Dash(__name__,suppress_callback_exceptions=True)# 设置网页titleapp.title = \'七普部分数据看板\'server = app.server
2.2.3 在app.py中编写前端骨架与路由
如果你的
Dash
项目非常简单，那么
from server import app
之后，就可以像往常一样在
app.py
中组织你的前端与回调部分内容。
但如果你的
Dash
项目功能较为复杂，亦或是url联结的页面较多时，就可以只在
app.py
中编写前端
layout
骨架，包含了必要的
Location()
部件、保持不变的前端部分以及由
url
变化所触发的页面内容容器，譬如今天的可视化看板中左侧边栏部分以及
Location()
监听部件：
app.layout = html.Div([# 监听url变化dcc.Location(id=\'url\'),html.Div([# 标题区域html.Div(html.H3(\'七普部分数据看板\',style={\'marginTop\': \'20px\',ad8\'fontFamily\': \'SimSun\',\'fontWeight\': \'bold\'}),style={\'textAlign\': \'center\',\'margin\': \'0 10px 0 10px\',\'borderBottom\': \'2px solid black\'}),# 子页面区域html.Hr(),dbc.Nav([dbc.NavLink(\'首页\', href=\'/\', active=\"exact\"),dbc.NavLink(\'年龄结构\', href=\'/age\', active=\"exact\"),dbc.NavLink(\'性别结构\', href=\'/sex\', active=\"exact\"),dbc.NavLink(\'六普vs七普\', href=\'/statistics\', active=\"exact\"),],vertical=True,pills=True)],style={\'flex\': \'none\',\'width\': \'300px\',\'backgroundColor\': \'#fafafa\'}),html.Div(id=\'page-content\',style={\'flex\': \'auto\'})],style={\'width\': \'100vw\',\'height\': \'100vh\',\'display\': \'flex\'})
同样地，也推荐将监听url变化从而渲染不同页面的路由回调一并写在
app.py
中，方便后续的管理与升级：
# 路由总控@app.callback(Output(\'page-content\', \'children\'),Input(\'url\', \'pathname\'))def render_page_content(pathname):if pathname == \'/\':return index_pageelif pathname == \'/age\':return age_pageelif pathname == \'/sex\':return sex_pageelif pathname == \'/statistics\':return statistics_pagereturn html.H1(\'您访问的页面不存在！\')
2.2.4 在views子模块中构建多页面前端内容
在上一小节的路由回调中你可能会好奇不同url下的返回值
index_page
、
age_page
等都是什么，这些都构建在子模块
views
下：
+ views/• age.py• index.py• sex.py• statistics.py• __init__.py
譬如其中之一的
age.py
内容如下：
import dash_html_components as htmlimport dash_core_components as dccimport dash_bootstrap_components as dbcimport pandas as pdimport plotly.express as pxfrom models.age import Ageage_data = (pd.DataFrame(Age.103cfetch_all()).rename(columns={\'region\': \'地区\',\'prop_0_to_14\': \'0到14岁人口占比\',\'prop_15_59\': \'15到59岁人口占比\',\'prop_60_above\': \'60岁以上人口占比\',\'prop_65_above\': \'65岁以上人口占比\'}))fig = px.bar(age_data.melt(id_vars=[\'地区\'],value_vars=[\'0到14岁人口占比\', \'15到59岁人口占比\', \'60岁以上人口占比\'],var_name=\'年龄段\',value_name=\'占比(%)\'),y=\"地区\", x=\"占比(%)\", color=\"年龄段\", title=\"七普各地区人口年龄结构\",color_discrete_map={\'0到14岁人口占比\': \'#0868ac\',\'15到59岁人口占比\': \'#43a2ca\',\'60岁以上人口占比\': \'#a8ddb5\'},orientation=\'h\')fig.update_layout(font=dict(family=\"Times New Roman, SimSun\"))fig.update_layout(xaxis_range=[0, 100])fig.update_layout(margin=dict(t=50, b=10))age_page = html.Div([html.Div(dbc.Table.from_dataframe(age_data, striped=True),style={\'overflowY\': \'auto\',\'flex\': \'1\'}),html.Div(dcc.Graph(figure=fig, style={\'height\': \'100%\'}),style={\'flex\': \'1\',\'height\': \'100%\'})],style={\'display\': \'flex\',\'height\': \'100%\'})
通过这种方式针对不同页面构建相应的前端对象，从而在
app.py
中按照下列方式导入就可以使用了：
from views.index import index_pagefrom views.age import age_pagefrom views.sex import sex_pagefrom views.statistics import statistics_page
2.2.5 在callbacks子模块中构建多页面后端逻辑
当你在
views
下构建的页面内容中涉及到回调交互的功能时，我推荐将对应的后端回调逻辑拆分到
callbacks
子模块下同名文件中，这样非常便于编写与维护。
同时一定要记住在
views
下对应的前端子模块中，一定要导入
callbacks
中对应的回调子模块内部的至少一个对象，否则
Dash
在打包应用时是扫描不到相应的回调函数内容进行编译的，进而会导致应用启动时回调无效，譬如在
views/statistics.py
中我们就执行了
from callbacks.statistics import statistics_data
。
2.2.6 在models子模块下定义数据模型
前面说的很多内容都关乎
Dash
应用的构建，而当你的
Dash
应用依赖外部数据时，推荐的方式是类似
flask
项目那样构建子模块
models
来定义数据模型，实现与数据库的关联。
而我们今天的可视化看板案例中就配合整合数据库篇介绍的
peewee
相关知识，分别定义了数据模型对应了七普中的
年龄结构
、
性别结构
以及
六普七普对比
数据表，并在
views
、
callbacks
等涉及的子模块中导入并调用，以年龄结构
models/age.py
为例：
from peewee import SqliteDatabase, Modelfrom peewee import CharField, FloatFielddb = SqliteDatabase(\'models/age.db\')class Age(Model):# 地区，唯一region = CharField(unique=True)# 0-14岁占比prop_0_to_14 = FloatField()# 15-59岁占比prop_15_59 = FloatField()# 60岁及以上占比prop_60_above = FloatField()# 65岁及以上占比prop_65_above = FloatField()class Meta:database = dbprimary_key = False # 禁止自动生成唯一id列@classmethodde1435f fetch_all(cls):return list(cls.select().dicts())
而本文案例中涉及到的数据可视化内容均由
plotly
及
plotly.express
实现，关于这部分内容我会在之后的进阶教程中加以概括。
本文完整项目案例
源码+附件
你可以在文章开头链接页面查看和下载。
下期我将带大家学习如何在
Linux
、
Windows
等系统中正式部署
Dash
应用，敬请期待。
以上就是本文的全部内容，欢迎在评论区发表你的意见和想法。
