Python AdminUI 开源项目教程
2025-05-21 06:11:37作者:凤尚柏Louis
1. 项目介绍
Python AdminUI 是一个基于 Flask/FastApi 的后端框架,它允许开发者使用 Python 快速构建 Web 界面,而无需编写 HTML、CSS 或 JS 代码。它适用于数据项目、工具和脚本、小型 IT 系统和管理系统等场景,特别适合那些不需要过多自定义样式或处理高流量性能的系统。
该项目结合了 Ant Design Pro 的前端组件,提供了一套完整的解决方案,包括表单、图表、数据表格和自适应移动设备的设计,使得开发者可以专注于业务逻辑而非界面设计。
2. 项目快速启动
首先,确保你已经安装了 Python 和 pip。以下是快速启动 Python AdminUI 的步骤:
# 安装 Python AdminUI
pip install adminui
# 创建一个简单的表单页面示例
from adminui import *
app = AdminApp()
def on_submit(form_data):
print(form_data)
@app.page('/', 'form')
def form_page():
return [
Form(on_submit=on_submit, content=[
TextField('标题', required_message="标题是必填项!"),
TextArea('描述'),
FormActions(content=[
SubmitButton('提交')
])
])
]
# 运行应用
if __name__ == '__main__':
app.run()
运行上述 Python 文件后,访问 http://127.0.0.1:5000/ 即可看到结果。
如果你想使用 FastApi,可以在创建 AdminApp 时设置 use_fastapi=True,并在命令行使用 uvicorn 运行应用。
3. 应用案例和最佳实践
表单处理
对于需要用户输入数据的场景,AdminUI 提供了表单组件,可以轻松创建和验证表单数据。
@app.page('/submit-form', 'form')
def submit_form_page():
def on_submit(form_data):
# 处理表单数据
pass
return [
Form(on_submit=on_submit, content=[
# 表单项
])
]
数据展示
数据表格是展示数据的好方法。AdminUI 支持分页和自定义列。
@app.page('/data-table', 'table')
def data_table_page():
# 数据源
data_source = [
{'name': '数据1', 'value': '值1'},
# 其他数据
]
return [
DataTable(data_source, columns=[
Column('name', '名称'),
Column('value', '值'),
])
]
图表应用
AdminUI 支持多种图表类型,如折线图、柱状图、饼图等。
@app.page('/charts', 'chart')
def charts_page():
# 图表数据
chart_data = {
'xData': ['类别1', '类别2'],
'yData': [120, 200],
}
return [
LineChart(chart_data)
]
4. 典型生态项目
AdminUI 作为一个开源项目,其生态系统还包括了一些典型的扩展和插件,例如:
- 数据库集成:与各种数据库系统(如 MySQL、SQLite、Excel 等)的无缝集成。
- 认证系统:基于 JWT 的认证和登录系统,带有一个简洁的登录页面。
- 移动适配:自动适配移动设备,无需额外编写代码。
通过以上教程,开发者可以快速上手 Python AdminUI,构建出满足各种需求的 Web 应用。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C032
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
343
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
267
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
669
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
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
52
32