WebDash 使用教程
2025-04-21 13:04:02作者:邓越浪Henry
1. 项目介绍
WebDash 是一个基于 WebAssembly 技术的 Plotly Dash 分布版本,它可以在浏览器中运行。WebDash 通过 Emscripten 将 Python 科学计算栈(包括 Plotly Dash、Flask 及其依赖)编译成 WebAssembly,并由 pyodide 进行打包。在浏览器端,WebDash 负责拦截发送到 Dash 的请求,并将它们路由到虚拟的 Flask 服务器。这使得整个发行版可以作为一个静态网站来服务,极大地提高了可扩展性。
2. 项目快速启动
首先,确保你的开发环境已经安装了必要的依赖。以下是快速启动 WebDash 的步骤:
# 克隆项目
git clone https://github.com/ibdafna/webdash.git
# 进入项目目录
cd webdash
# 安装依赖
npm install
# 运行开发服务器
npm run start
在浏览器中访问 http://localhost:3000,你将看到 WebDash 的示例应用。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 创建一个简单的 Dash 应用
在 src/dash_apps 目录下创建一个新的 TypeScript 文件(例如 my_app.ts),并在文件中定义你的 Dash 应用:
// my_app.ts
const app = new dash.Dash(__filename);
app.layout = html.Div([
html.H1("我的 Dash 应用"),
dcc.Graph(
figure={
"data": [
{"x": [1, 2, 3], "y": [1, 4, 9], "type": "line"}
]
}
)
]);
window.dashApp = app;
确保在 index.html 中引用你的 TypeScript 文件:
<!-- index.html -->
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<!-- 其他头部信息 -->
</head>
<body>
<!-- 应用挂载点 -->
<div id="root"></div>
<!-- 引入你的 Dash 应用 -->
<script src="src/dash_apps/my_app.ts"></script>
<!-- 引入 WebDash -->
<script src="path_to_webdash.js"></script>
</body>
</html>
3.2 调用外部数据
由于 WebAssembly 环境的限制,Python 原生的网络请求模块不可用。你可以使用 JavaScript 的 fetch API 来获取数据,并通过 pyodide 提供的 pyodide.open_url() 包装器在 Python 中使用这些数据。
4. 典型生态项目
WebDash 目前还处于 alpha 阶段,因此生态系统中的项目数量有限。不过,以下是一些可以参考的项目类型:
- 数据可视化仪表板:使用 WebDash 创建的数据密集型交互式仪表板。
- 在线分析工具:将复杂的分析模型带到浏览器中,提供即时的数据洞察。
- 教育应用:利用 WebDash 教授数据科学和可视化。
请记住,WebDash 目前支持的 Dash 组件有限,因此在开始项目之前,请确保你的需求与 WebDash 提供的功能相匹配。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust067- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
如何快速提升编程技能:80+实用应用创意项目完全指南80个实战项目:如何用App Ideas快速提升编程技能终极指南:如何用Android Asset Studio快速生成Android应用图标资源如何快速上手Ollama:本地运行Kimi、GLM、DeepSeek等主流大模型的完整指南终极指南:如何快速生成专业级Android应用图标如何快速部署本地AI模型:Ollama完整指南如何通过80+个应用创意项目快速提升编程技能:终极学习指南如何快速部署本地AI模型:Ollama完整指南与实战教程80个实战项目创意:从零到一提升编程技能的完整指南终极应用创意宝典:100+实战项目助你快速提升编程技能
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
687
4.45 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
540
664
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
379
66
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
406
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
953
918
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
336
385
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.58 K
923
暂无简介
Dart
935
234
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
135
216
昇腾LLM分布式训练框架
Python
145
172