Dashbord探究

一、Dashbord crash

Dashbord是一款生成數據信息可視化的工具，在開發過程中難免會遇到程序崩潰的情況，這就是Dashbord crash。下面是一個示例代碼：

try:
    # 調用Dashbord生成可視化界面的代碼
except Exception as e:
    # 捕獲異常並打印異常信息
    print("Dashbord crash: %s" % str(e))

在代碼中加上異常捕獲，可以及時發現程序崩潰的情況並打印出相應的錯誤信息，便於出錯原因的查找和修復。

二、Dashboard

Dashboard是一款用於管理和展示大量數據的數據儀錶盤，其可以將數據整合到一個集中的位置並可視化展示。通過Dashboard，可以方便地監視數據並快速做出決策。下面是一個簡單的Dashbord示例：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

app = dash.Dash()

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Dashbord demo'),

    html.Div(children='''
        這是一個使用Dashbord展示的數據儀錶盤示例。
    '''),

    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': '數據1'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': '數據2'},
            ],
            'layout': {
                'title': 'Dashbord示例'
            }
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在上面的示例代碼中，使用了Dashbord和Plotly庫來繪製一個簡單的數據可視化圖表。同時，我們還可以通過自定義CSS樣式來美化頁面的顯示效果。

三、Dash

Dash是一個基於Python的WEB框架，可以快速開發數據儀錶盤和數據可視化應用。下面是一個使用Dash搭建數據儀錶盤的示例：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

app = dash.Dash()

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Dash demo'),

    html.Div(children='''
        這是一個使用Dash搭建的數據儀錶盤示例。
    '''),

    dcc.Input(id='input-value', type='text', value='請輸入文本內容'),

    html.Div(id='output-value')
])

@app.callback(
    Output(component_id='output-value', component_property='children'),
    [Input(component_id='input-value', component_property='value')]
)
def update_output_div(input_value):
    return '輸入的文本內容是：{}'.format(input_value)

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在示例代碼中，我們使用了Dash搭建了一個簡單的數據儀錶盤，包括文本輸入框和文本輸出框。同時，我們通過回調函數update_output_div實現文本輸入框的輸入和文本輸出框的顯示。

四、Dashboard下載

Dashboard下載是指將生成的數據儀錶盤導出到本地電腦中，以便於離線查看和分享。下面是一個使用Dashbord下載的示例：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

app = dash.Dash()

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Dashbord下載示例'),

    html.Div(children='''
        這是一個使用Dashbord下載數據儀錶盤的示例。
    '''),

    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': np.arange(10), 'y': np.random.randn(10), 'type': 'line', 'name': '數據1'},
                {'x': np.arange(10), 'y': np.random.randn(10), 'type': 'bar', 'name': '數據2'},
            ],
            'layout': {
                'title': 'Dashbord下載示例'
            }
        }
    ),

    html.Button('下載', id='download-button')
])

@app.callback(
    Output('download-button', 'n_clicks'),
    [Input('download-button', 'n_clicks')]
)
def download_dashboard(n_clicks):
    """生成並下載數據儀錶盤"""
    if n_clicks:
        img_bytes = fig.to_image('png')
        with open('dashboard.png', 'wb') as f:
            f.write(img_bytes)
        return n_clicks

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在上面的示例代碼中，同時使用了Dashbord和Plotly庫來生成一個數據可視化圖表，並通過按鈕download-button將生成的數據儀錶盤導出為PNG圖片到本地電腦中。

五、Dashbord怎麼讀

Dashbord的發音為[dæʃbɔ:d]，其中[dæʃ]讀作「dash」，[bɔ:d]讀作「board」，而不是「dash board」。Dashbord是由美國自動化控制公司Rockwell Automation公司的高級軟件工程師Steve Lund創建，並在2005年獲得了美國專利。Dashbord的目標是提供一個單一的平台，使企業能夠輕鬆地管理整個製造生命周期並優化生產效率。