60行Python代码编写数据库查询应用
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·
2021-03-05 13:37
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1 简介
这是我的系列教程「Python+Dash快速web应用开发」的第七期,在上一期的文章中,我们对Dash
生态里常用的一些简单「静态部件」进行了介绍和功能展示,并且get到dcc.Markdown()
这种非常方便的静态部件。
而在今天的教程内容中,我将带大家学习Dash
中渲染网页静态表格的常用方法,并在最后的例子中教大家如何配合Dash
,简简单单编写一个数据库查询应用~
2 在Dash中渲染静态表格
在Dash
中渲染「静态」表格,方法有很多,而我们今天要学习的方法,是配合之前文章介绍过的第三方拓展dash_bootstrap_components
中的Table()
部件,借助bootstrap
的特性来快速创建美观的「静态」表格:
## 2.1 静态表格的构成
要学习如何基于Dash
在前端中渲染出一张静态表格,首先我们需要学习其元素构成,Dash
延续html
中table
标签相关概念,由Table()
、Thead()
、Tbody()
、Tr()
、Th()
以及Td()
等6个部件来构成一张完整的表,先从一个简单的例子出发:
❝app1.py
❞
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
dbc.Table(
[
html.Thead(
html.Tr(
[
html.Th('第一列'),
html.Th('第二列'),
]
)
),
html.Tbody(
[
html.Tr(
[
html.Td('一行一列'),
html.Td('一行二列'),
]
),
html.Tr(
[
html.Td('二行一列'),
html.Td('二行二列'),
]
)
]
)
]
),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
注意,我们这里使用到的Table()
部件来自dash_bootstrap_components
,而表格其余的构成部件均来自Dash
原生的dash_html_components
库,这些部件分别的作用如下:
「Table()」
Table()
是一张静态表格最外层的部件,而之所以选择dash_bootstrap_components
中的Table()
,是因为其自带了诸多实用参数,常用的如下:
❝「bordered」:bool型,用于设置是否「保留」表格外边框线
「borderless」:bool型,用于设置是否「删除」表格内部单元格框线
「striped」:bool型,用于设置是否对数值行应用「斑马着色」方案,即相邻行背景色不同
「dark」:bool型,用于设置是否应用「暗黑」主题
「hover」:bool型,当设置为True时,鼠标悬浮于某行会有对应的效果
❞
通过上述参数,我们就可以改变静态表格的整体效果,譬如设置dark=True
之后的app1.py
效果如下:
「Thead()与Tbody()」
在部件Table()
之下一级需要子元素Thead()
与Tbody()
,分别用于存放表头信息以及表数值内容信息。
「Tr()、Th()与Td()」
经过前面Table()
嵌套Thead()
与Tbody()
的过程之后,我们就可以分别开始在「表头区域」和「数值区域」正式组织数据内容。
既然是一张表格,那么还是要按照先行后列的网格方式组织内容。而Tr()
部件的作用就是作为行容器,其内部嵌套的子元素则是表格中每个单元格位置上的元素。
其中在Thead()
嵌套的Tr()
内部,需要使用Th()
来设置每列的字段名称,而在Tbody()
嵌套的Tr()
内部,Td()
与Th()
都可以用来设置每个单元格的数值内容,只不过Th()
在表现单元格数值时有加粗效果:
❝app2.py
❞
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
dbc.Table(
[
html.Thead(
html.Tr(
[
html.Th('字段1'),
html.Th('字段2')
]
)
),
html.Tbody(
[
html.Tr(
[
html.Th('1'),
html.Td('test')
]
),
html.Tr(
[
html.Th('2'),
html.Td('test')
]
),
html.Tr(
[
html.Td('3'),
html.Td('test')
]
)
]
)
],
striped=True
),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
而Th()
与Td()
均有额外参数colSpan
与rowSpan
,可以传入整数,来实现横向或纵向「合并单元格」的效果,譬如下面的例子:
❝app3.py
❞
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
dbc.Table(
[
html.Thead(
html.Tr(
[
html.Th('字段1'),
html.Th('字段2'),
html.Th('字段3'),
html.Th('字段4'),
]
)
),
html.Tbody(
[
html.Tr(
[
html.Th('1'),
# style设置水平居中
html.Td('colSpan=2', colSpan=2, style={'text-align': 'center'}),
html.Td('test'),
]
),
html.Tr(
[
html.Th('2'),
html.Td('test'),
# style设置垂直居中
html.Td('rowSpan=2', rowSpan=2, style={'vertical-align': 'middle'}),
html.Td('test')
]
),
html.Tr(
[
html.Th('3'),
html.Td('test'),
html.Td('test')
]
)
]
)
],
striped=True,
bordered=True
),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
2.2 快速表格渲染
2.2.1 利用列表推导快速渲染静态表格
通过前面的内容,我们知晓了在Dash
中如果渲染一张带有样式的静态表格,而日常需求中,面对批量的数据,我们当然不可能手动编写整张表对应的代码,对于数量较多的表格,我们可以配合Python
中常用的列表推导来实现。
比如下面的例子:
❝app4.py
❞
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
import pandas as pd
import numpy as np
fake_df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000).reshape(200, 5))
fake_df.rename(lambda s: f'字段{s}', axis=1, inplace=True) # 批量格式化列名
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
dbc.Table(
[
html.Thead(
html.Tr(
[html.Th('行下标', style={'text-align': 'center'})] +
[
html.Th(column, style={'text-align': 'center'})
for column in fake_df.columns
]
)
),
html.Tbody(
[
html.Tr(
[html.Th(f'#{idx}', style={'text-align': 'center'})] +
[
html.Td(row[column], style={'text-align': 'center'})
for column in fake_df.columns
]
)
for idx, row in fake_df.iterrows()
]
)
],
striped=True,
bordered=True
),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
在生成表头和每行内容时应用列表推导,使得我们的代码更加简洁。
2.2.2 利用from_dataframe()快速渲染表格
上述的列表推导方式虽说已经简洁了很多,但dash_bootstrap_components
还提供了Table.from_dataframe()
方法,可以直接传入pandas
数据框来快速制作简易的静态表格。
它的样式相关参数与dbc.Table()
一致,缺点是自定义表格内部元素样式的自由度没有前面列表推导高:
❝app5.py
❞
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
import pandas as pd
import numpy as np
fake_df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000).reshape(200, 5))
fake_df.rename(lambda s: f'字段{s}', axis=1, inplace=True) # 批量格式化列名
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
# 一行代码渲染静态表格
dbc.Table.from_dataframe(fake_df, striped=True),
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
3 自制简易的数据库查询系统
在学习了今天的内容之后,我们就可以创建很多以表格为主体内容的web应用,典型如数据库查询系统,我们以Postgresql
为例,配合pandas
与sqlalchemy
的相关功能,来快速打造一个简单的数据库查询系统。
首先将本期附件中的所有数据表利用下面的代码导入目标数据库中:
接着只需要配合Dash
,短短的几十行代码就可以实现下面的效果:
对应代码如下:
❝app6.py
❞
import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
import dash_core_components as dcc
from dash.dependencies import Input, Output, State
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
postgres_url = 'postgresql://postgres:填入你的密码@localhost:5432/Dash'
engine = create_engine(postgres_url)
app = dash.Dash(__name__)
app.layout = html.Div(
dbc.Container(
[
dbc.Row(
[
dbc.Col(dbc.Button('更新数据库信息', id='refresh-db', style={'width': '100%'}), width=2),
dbc.Col(dcc.Dropdown(id='db-table-names', placeholder='选择库中数据表', style={'width': '100%'}), width=4),
dbc.Col(dbc.Button('查询', id='query', style={'width': '100%'}), width=1)
]
),
html.Hr(),
dbc.Row(
[
dbc.Col(
id='query-result'
)
]
)
],
style={
'margin-top': '50px' # 设置顶部留白区域高度
}
)
)
@app.callback(
Output('db-table-names', 'options'),
Input('refresh-db', 'n_clicks'),
prevent_initial_call=True
)
def query_data_records(n_clicks):
# 提取目标表格并查询其最多前500行记录
table_names = pd.read_sql_query("select tablename from pg_tables where schemaname='public'", con=engine)
return [{'label': name, 'value': name} for name in table_names['tablename']]
@app.callback(
Output('query-result', 'children'),
Input('query', 'n_clicks'),
State('db-table-names', 'value'),
prevent_initial_call=True
)
def refresh_table_names(n_clicks, value):
if value:
query_result = pd.read_sql_query(f'select * from {value} limit 500', con=engine)
return html.Div(dbc.Table.from_dataframe(query_result, striped=True), style={'height': '600px', 'overflow': 'auto'})
else:
return dash.no_update
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
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