


Erstellen Sie mit Dash plotly eine To-Do-App in Python (kein JavaScript erforderlich!)
Erstellen Sie mühelos interaktive Webanwendungen in Python! Dieses Tutorial zeigt die Erstellung einer voll funktionsfähigen To-Do-App mit Dash, einem Python-Framework, das JavaScript oder andere Frontend-Technologien überflüssig macht.
Eine ausführliche Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie auf meinem Blog: ? Erstellen Sie eine To-Do-App in Python mit Dash (Teil 1/3)
Der Quellcode ist auch auf GitHub zugänglich: ? //m.sbmmt.com/link/57e249d780392f6757229ae62dc68318
Highlights des Tutorials:
Dieses Tutorial führt Sie durch die Erstellung einer einfachen To-Do-App mit folgenden Funktionen:
- Aufgabenergänzung
- Verwaltung mehrerer Aufgabenlisten
- Persistente Datenspeicherung über Seitenaktualisierungen hinweg (Speicheraufgaben)
Die gesamte Entwicklung erfolgt ausschließlich in Python. Wir werden Dash Plotly und Mustervergleichsrückrufe untersuchen, um die Interaktivität zu verwalten (Aufgaben hinzufügen, entfernen usw.).
Warum Dash wählen?
Dash Plotly, ein Python-Framework, das Flask und React nutzt, ermöglicht Entwicklern die Erstellung interaktiver und optisch ansprechender Webanwendungen für verschiedene Zwecke, einschließlich Data Science-Dashboards oder Hilfsanwendungen wie dieser To-Do-App.
Wenn Sie eine Web-App entwickeln möchten, ohne JavaScript zu lernen, ist Dash Ihre ideale Lösung!
Vorteile der Erstellung einer To-Do-App:
?️ Vereinfachte Einrichtung: Es sind nur Python und Dash erforderlich. ? Moderne Benutzeroberfläche: Nutzt die Open-Source-Komponentenbibliothek Mantine. ? Keine Frontend-Kenntnisse erforderlich: Die App basiert hauptsächlich auf Python (95 %), mit minimalem CSS (5 %) für das Styling.
To-Do-Apps dienen als hervorragende Beispiele für CRUD-Operationen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen).
Dieses Projekt ist perfekt für Python-Entwickler, die sich für Webentwicklung interessieren, aber zögern, sich mit HTML, CSS oder JavaScript zu befassen. Dash vereinfacht den Prozess der Integration Ihrer Python-Kenntnisse in die Web-App-Erstellung!
Teilen Sie Ihre Gedanken und Ihr Feedback! Viel Spaß beim Codieren! ?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie mit Dash plotly eine To-Do-App in Python (kein JavaScript erforderlich!). Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um mit Quantum Machine Learning (QML) zu beginnen, ist das bevorzugte Tool Python und Bibliotheken wie Pennylane, Qiskit, TensorFlowquantum oder Pytorchquantum müssen installiert werden. Machen Sie sich dann mit dem Prozess vertraut, indem Sie Beispiele ausführen, z. B. Pennylane zum Aufbau eines Quanten neuronalen Netzwerks. Implementieren Sie das Modell dann gemäß den Schritten der Datensatzvorbereitung, der Datencodierung, der Erstellung parametrischer Quantenschaltungen, klassisches Optimierer -Training usw.; Im tatsächlichen Kampf sollten Sie es vermeiden, komplexe Modelle von Anfang an zu verfolgen, Hardwarebeschränkungen zu beachten, hybride Modellstrukturen einzusetzen und kontinuierlich auf die neuesten Dokumente und offiziellen Dokumente zu verweisen, um die Entwicklung zu verfolgen.

Python's OnelineIgelse ist ein ternärer Operator, der als Xifconditionelsey geschrieben wurde und zur Vereinfachung des einfachen bedingten Urteils verwendet wird. Es kann für die variable Zuordnung verwendet werden, wie z. B. Status = "Erwachsener" iFage> = 18LSE "minor"; Es kann auch verwendet werden, um Ergebnisse direkt in Funktionen wie Defget_Status (Alter) zurückzugeben: Rückgabe "Erwachsener" iFage> = 18LSE "Minor"; Obwohl eine verschachtelte Verwendung unterstützt wird, wie z. B. Ergebnis = "a" i i

Dieser Artikel hat mehrere "Fertig" -Projekt-Websites von Python und "Blockbuster" -Portalen "Blockbuster" für Sie ausgewählt. Egal, ob Sie nach Entwicklungsinspiration suchen, den Quellcode auf Master-Ebene beobachten und lernen oder Ihre praktischen Fähigkeiten systematisch verbessern, diese Plattformen sind nicht zu übersehen und können Ihnen helfen, schnell zu einem Python-Meister zu werden.

Der Schlüssel zur Verwendung von Python zum Aufrufen von Webapi, um Daten zu erhalten, liegt darin, die grundlegenden Prozesse und gemeinsamen Tools zu beherrschen. 1. Die Verwendung von Anfragen zum Einlösen von HTTP -Anforderungen ist der direkteste Weg. Verwenden Sie die GET -Methode, um die Antwort zu erhalten und JSON () zu verwenden, um die Daten zu analysieren. 2. Für APIs, die Authentifizierung benötigen, können Sie Token oder Schlüssel über Header hinzufügen. 3.. Sie müssen den Antwortstatuscode überprüfen. Es wird empfohlen, die Antwort zu verwenden. 4. Mit Blick auf die Paging -Schnittstelle können Sie nacheinander verschiedene Seiten anfordern und Verzögerungen hinzufügen, um Frequenzbeschränkungen zu vermeiden. 5. Bei der Verarbeitung der zurückgegebenen JSON -Daten müssen Sie Informationen gemäß der Struktur extrahieren, und komplexe Daten können in Daten konvertiert werden

Verwenden Sie Subprozess.run (), um die Befehle von Shell sicher auszuführen und die Ausgabe zu erfassen. Es wird empfohlen, Parameter in Listen zu übergeben, um Einspritzrisiken zu vermeiden. 2. Wenn die Shell -Eigenschaften erforderlich sind, können Sie Shell = True einstellen, aber achten Sie auf die Befehlsinjektion. 3. verwenden subprocess.popen, um die Echtzeit-Ausgangsverarbeitung zu realisieren. 4. Setzen Sie check = true, um Ausnahmen zu werfen, wenn der Befehl fehlschlägt. 5. Sie können direkt Ketten anrufen, um die Ausgabe in einem einfachen Szenario zu erhalten. Sie sollten Subprozess vorrangig machen. Die obigen Methoden überschreiben die Kernverwendung der Ausführung von Shell -Befehlen in Python.

Der Schlüssel zum Schreiben von Pythons IFelse -Anweisungen liegt darin, die logische Struktur und Details zu verstehen. 1. Die Infrastruktur besteht darin, einen Code auszuführen, wenn die Bedingungen festgelegt werden. Andernfalls ist der Anliesiger ausgeführt, sonst ist optional. 2. Multi-Konditionsurteil wird mit ELIF umgesetzt und nacheinander ausgeführt und gestoppt, sobald es erfüllt ist. 3.. Verschachtelt, wenn es für ein weiteres Unterteilungsurteil verwendet wird, wird empfohlen, zwei Schichten nicht zu überschreiten. 4. Ein ternärer Ausdruck kann verwendet werden, um einfache IFelse in einem einfachen Szenario zu ersetzen. Nur wenn wir auf Einklebung, bedingte Reihenfolge und logische Integrität achten können, können wir klare und stabile Beurteilungscodes schreiben.

Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,
