PythonDashの更新ページがソースデータを更新しない
csvからデータを取得してグラフに表示する、基本的なプロットダッシュアプリを作成しました。その後、アプリの値を切り替えてグラフを更新できます。
ただし、新しいデータをcsvに追加すると（1日1回実行）、アプリはページの更新時にデータを更新しません。
修正は通常、ここでapp.layout概説されているように、関数として定義することです（ページの読み込み時に更新までスクロールダウンします）。以下の私のコードで、私がそれを行ったことがわかります。
これが私のコードです：
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
import numpy as np
import pandas as pd
external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']
app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)
path = 'https://raw.githubusercontent.com/tbuckworth/Public/master/CSVTest.csv'
df = pd.read_csv(path)
df2 = df[(df.Map==df.Map)]
def layout_function():
df = pd.read_csv(path)
df2 = df[(df.Map==df.Map)]
available_strats = np.append('ALL',pd.unique(df2.Map.sort_values()))
classes1 = pd.unique(df2["class"].sort_values())
metrics1 = pd.unique(df2.metric.sort_values())
return html.Div([
html.Div([
dcc.Dropdown(
id="Strategy",
options=[{"label":i,"value":i} for i in available_strats],
value=list(available_strats[0:1]),
multi=True
),
dcc.Dropdown(
id="Class1",
options=[{"label":i,"value":i} for i in classes1],
value=classes1[0]
),
dcc.Dropdown(
id="Metric",
options=[{"label":i,"value":i} for i in metrics1],
value=metrics1[0]
)],
style={"width":"20%","display":"block"}),
html.Hr(),
dcc.Graph(id='Risk-Report')
])
app.layout = layout_function
@app.callback(
Output("Risk-Report","figure"),
[Input("Strategy","value"),
Input("Class1","value"),
Input("Metric","value"),
])
def update_graph(selected_strat,selected_class,selected_metric):
if 'ALL' in selected_strat:
df3 = df2[(df2["class"]==selected_class)&(df2.metric==selected_metric)]
else:
df3 = df2[(df2.Map.isin(selected_strat))&(df2["class"]==selected_class)&(df2.metric==selected_metric)]
df4 = df3.pivot_table(index=["Fund","Date","metric","class"],values="value",aggfunc="sum").reset_index()
traces = []
for i in df4.Fund.unique():
df_by_fund = df4[df4["Fund"] == i]
traces.append(dict(
x=df_by_fund["Date"],
y=df_by_fund["value"],
mode="lines",
name=i
))
if selected_class=='USD':
tick_format=None
else:
tick_format='.2%'
return {
'data': traces,
'layout': dict(
xaxis={'type': 'date', 'title': 'Date'},
yaxis={'title': 'Values','tickformat':tick_format},
margin={'l': 40, 'b': 40, 't': 10, 'r': 10},
legend={'x': 0, 'y': 1},
hovermode='closest'
)
}
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)
私が試したこと
- の
df = pd.read_csv(path)前のイニシャルを削除しdef layout_function():ます。これにより、エラーが発生します。 - このコードを使用してデータを更新するためのコールバックボタンを作成します。
@app.callback(
Output('Output-1','children'),
[Input('reload_button','n_clicks')]
)
def update_data(nclicks):
if nclicks == 0:
raise PreventUpdate
else:
df = pd.read_csv(path)
df2 = df[(df.Map==df.Map)]
return('Data refreshed. Click to refresh again')
これはエラーを生成しませんが、ボタンもデータを更新しません。
- コールバック
df内で定義しupdate_graphます。これにより、何かを切り替えるたびにデータが更新されますが、これは実用的ではありません（実際のデータは、> 10 ^ 6行なので、ユーザーが切り替え値を変更するたびにデータを読み取りたくありません）
要するに、定義app.layout = layout_functionすることでこれが機能するはずだと思いますが、そうではありません。何が欠けている/見えないのですか？
助けに感謝します。
回答
TLDR; コールバック内からデータをロードすることをお勧めします。ロード時間が長すぎる場合は、フォーマットを変更したり（フェザーなど）、前処理によってデータサイズを縮小したりできます。それでも十分な速度が得られない場合、次のステップは、Redisなどのサーバー側のメモリ内キャッシュにデータを保存することです。
とを再割り当てdfしdf2ているためlayout_function、これらの変数はPythonではローカルと見なされ、グローバルスコープから変数と変数を変更することはありません。あなたが使用してこの動作を実現することもできますがグローバルなキーワードを、グローバル変数を使用すると、ダッシュで推奨されて。dfdf2
Dashの標準的なアプローチは、データをコールバック（またはlayout_function）にロードし、それをStoreオブジェクト（または同等に非表示Div）に格納することです。構造は次のようになります
import pandas as pd
import dash_core_components as dcc
from dash.dependencies import Output, Input
app.layout = html.Div([
...
dcc.Store(id="store"), html.Div(id="trigger")
])
@app.callback(Output('store','data'), [Input('trigger','children')], prevent_initial_call=False)
def update_data(children):
df = pd.read_csv(path)
return df.to_json()
@app.callback(Output("Risk-Report","figure"), [Input(...)], [State('store', 'data')])
def update_graph(..., data):
if data is None:
raise PreventUpdate
df = pd.read_json(data)
...
ただし、このアプローチでは、サーバーとクライアント間でデータが転送されるため、通常、コールバック内でディスクからデータを読み取るよりもはるかに遅くなります（これは避けようとしているようです）。