{"id":351163,"date":"2023-08-02T21:00:25","date_gmt":"2023-08-02T21:00:25","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=351163"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=351163","title":{"rendered":"\u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u044b \u043d\u0430 Python \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e DashExpress<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e: \u043e\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 «\u043d\u0430 \u043b\u0435\u0442\u0443» \u0434\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 AI.<\/p>\n

\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432: PowerBI, Tableu, Apache SuperSet \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043b\u044e\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u0430\u043c\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442. \u0418, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 Python \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 ad-hoc \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n

\u0414\u043b\u044f Python \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 open source \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432: PLotly Dash. \u041d\u043e \u0442\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b, \u0437\u043d\u0430\u044e\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043c\u043f\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430. \u0421 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043c\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0441 ad-hoc \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n

\u041e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0434 Dash, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u044b \u0432 10-15 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432 jupiter-notebook \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c callback-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f DashExpress. \u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n

\u041a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n

\u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 DashExpress \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 Dash, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0440\u044f\u0434 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n

DashExpress \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 4 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Plotly Dash — \u0434\u043b\u044f web-\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Pandas — \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Dash Mantine — \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u043c\u043f\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Dash Leaflet — \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h3>\n

    \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip:<\/p>\n

    pip install dash-express <\/code><\/pre>\n
    \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b Plotly Dash, Pandas, Dash Mantine Components \u0438 Dash Leaflet.<\/p>\n
    \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 DashExpress-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n
    \u0412\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n
    import pandas as pd import plotly.graph_objects as go import dash_mantine_components as dmc  from dash_express import DashExpress, Page   # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 get_df = lambda: pd.read_csv('https:\/\/raw.githubusercontent.com\/plotly\/datasets\/master\/gapminder2007.csv')  # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 app = DashExpress(logo='DashExpress')  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430 page = Page(     app=app,                    # DashExpress app     url_path='\/',               # \u041f\u0443\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b     name='Owerview',            # \u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u043d\u0438\u0446\u044b     get_df=get_df,              # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430     )  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 def bar_func(df):     pv = pd.pivot_table(df, index='continent', values='lifeExp').reset_index()     fig = go.Figure([go.Bar(x=pv['continent'], y=pv['lifeExp'])])     return fig  # \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u043a\u0435\u0442 page.layout = dmc.SimpleGrid(     page.add_graph(h='calc(100vh - 138px)',render_func=bar_func)     )  # \u041f\u043e \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u0435\u043c page.add_autofilter('continent', multi=True) page.add_autofilter('country', multi=True) page.add_autofilter('lifeExp', multi=True)  app.run() <\/code><\/pre>\n
    \u0417\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
    \"\u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435<\/p>\n
    \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
    \u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432 jupiter-notebook, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442:<\/p>\n
    pip install jupyter-dash <\/code><\/pre>\n
    \"Jupiter\"<\/p>\n
    Jupiter<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
    \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u0430\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n
    \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/h4>\n
    \u0412 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 get_df \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 DashExpress \u043a\u0443\u0448\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430 1 \u0447\u0430\u0441.
     \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 jupiter notebook \u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0435\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n
    get_df = lambda: your_df <\/code><\/pre>\n
    \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 pandas:<\/p>\n
    def get_df():     # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438     df =  pd.read_csv('titanic.csv', usecols=['survived', 'age', 'class', 'who', 'alone'])      # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430\u043c     df.age = df.age.fillna(0)     df = df.astype(         {             'survived': 'int8',             'age': 'int8',             'class': 'category',             'who': 'category',             'alone': 'bool'         }     )       return df <\/code><\/pre>\n
    \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b<\/h4>\n
    \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u044c\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e grid \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0438 KPI c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 .add_graph, .add_map \u0438 .add_kpi. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b dash mantine. (dmc.Grid & dmc.SimpleGrid)<\/p>\n
    page.layout = dmc.SimpleGrid(     ...     ) <\/code><\/pre>\n
    KPI cards<\/h3>\n
    KPI \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 (\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0430) \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 (\u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f KPI).<\/p>\n
    \u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 KPI \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 KPI, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f KPI \u0441 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435 FastKPI:<\/p>\n
    app.add_kpi(FastKPI('survived', agg_func=np.mean) <\/code><\/pre>\n
    \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 Plotly<\/h3>\n
    \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 Plotly \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 50 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 Dash Express, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 2 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430:<\/p>\n
      \n
    1. \n
      \u0413\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n<\/li>\n
    2. \n
      \u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
      \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0437\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430, \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 page.add_graph(…) \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n
      dmc.SimpleGrid(     [         page.add_graph(render_func=bar_chart),         page.add_graph(render_func=line_chart),     ],     cols=2     ) <\/code><\/pre>\n
      \u041d\u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 render_func, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e DataFrame, \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a plotly.<\/p>\n
      \u041a\u0430\u0440\u0442\u044b Leaflet<\/h3>\n
      \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 GeoPandas, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430, \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a:<\/p>\n
      dmc.SimpleGrid(     [         page.add_map(geojson_func=None),     ],     cols=1     ) <\/code><\/pre>\n
      geojson_func<\/em> — \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c geojson<\/em> \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440, DashExpress \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u0432\u0430\u0441.<\/p>\n
      def geojson_func(gdf):     gdf = gdf[gdf.geometry.geom_type == 'Polygon']     return gdf.__geo_interface__ <\/code><\/pre>\n
      \u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h4>\n
      \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 page.add_filter \u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n
      page.add_autofilter('continent', multi=True) page.add_autofilter('country', multi=True) page.add_autofilter('lifeExp', multi=True) <\/code><\/pre>\n
      \u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n
      DashExpress \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0435: \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 BaseAppShell. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n
      \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e Dash Express \u0437\u0430\u0431\u043e\u0442\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432\u0430\u0441, \u0432\u043e\u0442 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b, \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n
        \n
      1. \n
        \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430<\/em> — \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435 \u0432 Python.<\/p>\n<\/li>\n
      2. \n
        \u0427\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432<\/em> — \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 Patch \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b, \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n
      3. \n
        \u041a\u044d\u0448\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/em> — Dash Express \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 Flask-Caching, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c\u044e, \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043a Redis, \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435.<\/p>\n<\/li>\n
      4. \n
        \u0421\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e orson<\/em> — Dash Express \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 or json \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 JSON \u0438, \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c, \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
        \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
          <\/div>\n
          
         \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/752084\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
        <\/div>\n
        \n
        \n
        \n
        \n
        \u0421\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e: \u043e\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0445 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 «\u043d\u0430 \u043b\u0435\u0442\u0443» \u0434\u043e \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 AI.<\/p>\n
        \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432: PowerBI, Tableu, Apache SuperSet \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u043c\u0438 \u043f\u043b\u044e\u0441\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u0430\u043c\u0438. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442. \u0418, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u044b \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u043e\u0432, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 Python \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 ad-hoc \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
        \u0414\u043b\u044f Python \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 open source \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u043e\u0432: PLotly Dash. \u041d\u043e \u0442\u0435, \u043a\u0442\u043e \u0435\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b, \u0437\u043d\u0430\u044e\u0442, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043c\u043f\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430, \u0438 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430. \u0421 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0435\u0449\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043c\u0438\u0440\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0441 ad-hoc \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u043e\u0439 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n
        \u041e\u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443, \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0434 Dash, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u044b \u0432 10-15 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c \u0438\u0445 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432 jupiter-notebook \u0438 \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0442\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c callback-\u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0422\u0430\u043a \u0440\u043e\u0434\u0438\u043b\u0441\u044f DashExpress. \u0414\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f<\/a><\/p>\n
        \u041a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u044f<\/h3>\n
        \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 DashExpress \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 Dash, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0440\u044f\u0434 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/p>\n
        DashExpress \u043e\u043f\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 4 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430:<\/p>\n
          \n
        1. \n
          Plotly Dash — \u0434\u043b\u044f web-\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/li>\n
        2. \n
          Pandas — \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/p>\n<\/li>\n
        3. \n
          Dash Mantine — \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u043c\u043f\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430<\/p>\n<\/li>\n
        4. \n
          Dash Leaflet — \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
          \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h3>\n
          \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e, \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip:<\/p>\n
          pip install dash-express <\/code><\/pre>\n
          \u042d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b Plotly Dash, Pandas, Dash Mantine Components \u0438 Dash Leaflet.<\/p>\n
          \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 DashExpress-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n
          \u0412\u043e\u0442 \u043a\u043e\u0434 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043c\u044f \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n
          import pandas as pd import plotly.graph_objects as go import dash_mantine_components as dmc  from dash_express import DashExpress, Page   # \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 get_df = lambda: pd.read_csv('https:\/\/raw.githubusercontent.com\/plotly\/datasets\/master\/gapminder2007.csv')  # \u0418\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 app = DashExpress(logo='DashExpress')  # \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430 page = Page(     app=app,                    # DashExpress app     url_path='\/',               # \u041f\u0443\u0442\u044c \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b     name='Owerview',            # \u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0440\u043d\u0438\u0446\u044b     get_df=get_df,              # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0448\u0431\u043e\u0440\u0434\u0430     )  # \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 def bar_func(df):     pv = pd.pivot_table(df, index='continent', values='lifeExp').reset_index()     fig = go.Figure([go.Bar(x=pv['continent'], y=pv['lifeExp'])])     return fig  # \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u043a\u0435\u0442 page.layout = dmc.SimpleGrid(     page.add_graph(h='calc(100vh - 138px)',render_func=bar_func)     )  # \u041f\u043e \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0430\u043c \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0443\u0435\u043c page.add_autofilter('continent', multi=True) page.add_autofilter('country', multi=True) page.add_autofilter('lifeExp', multi=True)  app.run() <\/code><\/pre>\n
          \u0417\u0430\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n
          \n
          \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
          \u041f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432 jupiter-notebook, \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442:<\/p>\n
          pip install jupyter-dash <\/code><\/pre>\n
          \n
          Jupiter<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
          \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0448\u0430\u0433\u0430\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0447\u043d\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n
          \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438<\/h4>\n
          \u0412 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 get_df \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 DashExpress \u043a\u0443\u0448\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0430 1 \u0447\u0430\u0441.
           \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 jupiter notebook \u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0435\u0435 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n
          get_df = lambda: your_df <\/code><\/pre>\n
          \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 pandas:<\/p>\n
          def get_df():     # \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043b\u043e\u043d\u043a\u0438     df =  pd.read_csv('titanic.csv', usecols=['survived', 'age', 'class', 'who', 'alone'])      # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u0435\u043c \u043a \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0430\u043c     df.age = df.age.fillna(0)     df = df.astype(         {             'survived': 'int8',             'age': 'int8',             'class': 'category',             'who': 'category',             'alone': 'bool'         }     )       return df <\/code><\/pre>\n
          \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b<\/h4>\n
          \u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u044c\u0442\u0435 \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0443 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e grid \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438, \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0438 KPI c \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 .add_graph, .add_map \u0438 .add_kpi. \u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b dash mantine. (dmc.Grid & dmc.SimpleGrid)<\/p>\n
          page.layout = dmc.SimpleGrid(     ...     ) <\/code><\/pre>\n
          KPI cards<\/h3>\n
          KPI \u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438. \u041b\u044e\u0431\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 (\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0430) \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 (\u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f KPI).<\/p>\n
          \u0421\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 KPI \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 KPI, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f KPI \u0441 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0435 FastKPI:<\/p>\n
          app.add_kpi(FastKPI('survived', agg_func=np.mean) <\/code><\/pre>\n
          \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 Plotly<\/h3>\n
          \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 Plotly \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 50 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043d\u0430 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 Dash Express, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 2 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430:<\/p>\n
            \n
          1. \n
            \u0413\u0434\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n<\/li>\n
          2. \n
            \u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
            \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u0437\u0430\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043c\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430, \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 page.add_graph(…) \u0432 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440:<\/p>\n
            dmc.SimpleGrid(     [         page.add_graph(render_func=bar_chart),         page.add_graph(render_func=line_chart),     ],     cols=2     ) <\/code><\/pre>\n
            \u041d\u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 render_func, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e DataFrame, \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a plotly.<\/p>\n
            \u041a\u0430\u0440\u0442\u044b Leaflet<\/h3>\n
            \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 GeoPandas, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043f\u0430\u043d\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430, \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a:<\/p>\n
            dmc.SimpleGrid(     [         page.add_map(geojson_func=None),     ],     cols=1     ) <\/code><\/pre>\n
            geojson_func<\/em> — \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c geojson<\/em> \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435-\u043b\u0438\u0431\u043e \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440, DashExpress \u0432\u0441\u0435 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0437\u0430 \u0432\u0430\u0441.<\/p>\n
            def geojson_func(gdf):     gdf = gdf[gdf.geometry.geom_type == 'Polygon']     return gdf.__geo_interface__ <\/code><\/pre>\n
            \u0424\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h4>\n
            \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 page.add_filter \u0438 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430 \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n
            page.add_autofilter('continent', multi=True) page.add_autofilter('country', multi=True) page.add_autofilter('lifeExp', multi=True) <\/code><\/pre>\n
            \u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n
            DashExpress \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u043e \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0435: \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0438\u0439 \u0432\u0438\u0434 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 BaseAppShell. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439.<\/p>\n
            \u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e Dash Express \u0437\u0430\u0431\u043e\u0442\u0438\u0442\u0441\u044f \u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0432\u0430\u0441, \u0432\u043e\u0442 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u044b, \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n
              \n
            1. \n
              \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430<\/em> — \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0435 \u043a\u043b\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0435 \u0432 Python.<\/p>\n<\/li>\n
            2. \n
              \u0427\u0430\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432<\/em> — \u0424\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 Patch \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b, \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n
            3. \n
              \u041a\u044d\u0448\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/em> — Dash Express \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 Flask-Caching, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c\u044e, \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u0430\u043a Redis, \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435.<\/p>\n<\/li>\n
            4. \n
              \u0421\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e orson<\/em> — Dash Express \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 or json \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 JSON \u0438, \u0432 \u0441\u0432\u043e\u044e \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u044c, \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
              \u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e \u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
                <\/div>\n
                
               \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/752084\/<\/a>
              <\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-351163","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/351163","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=351163"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/351163\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=351163"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=351163"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=351163"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}