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1 简介
这是我的系列教程Python Dash快速web应用开发的第十八期，通过前面十七期的内容，如果你有用心学习的话，那么恭喜你已经具备使用Dash编写常规web应用的能力了。
而在使用Dash开发web应用时，页面内容和功能逻辑简单倒还好，一旦你的功能内容开始复杂化系统化起来，那么像过往文章示例中简单一个app.py存放所有功能代码就不适用了。
而在今天的教程中，我就将为大家介绍我在日常使用过程中总结出的一套针对Dash项目的前后端分离的项目结构基础范式，并以搭建全国七普部分数据可视化看板为例，供大家参考借鉴，从而更有条理的编写和管理Dash应用项目。
图12 Dash项目结构基础范式
2.1 总体结构一览
开门见山，我们直接先来一览今天要介绍的Dash基础项目结构：
dash_demo_project/
assets/
css/
img/
js/
• favicon.ico
callbacks/
models/
views/
• app.py
• server.py 在不考虑外部参数导入、用户登陆验证、应用部署等额外配置文件及功能内容的前提下，上面的结构就可以满足常规Dash应用的需求了。
下面我们基于和鲸上获取到的第七次全国人口普查公开数据集，以搭建下面这个简单的数据可视化看板为例，介绍上述各部分的实际功能意义（完整项目源码见文章开头链接）。
图22.2 各部分结构介绍
2.2.1 再谈assets
在页面布局篇中我们提到过assets目录，它是官方推荐的用于存放我们的Dash应用所依赖静态资源文件的目录，如依赖的css、js、favicon.ico、各种图片及字体等静态资源，在本文的可视化看板案例中，assets目录资源放置情况如下：
assets/
css/
• bootstrap.min.css
• custom.css
img/
• wxgzh.png
• zsxq.png
js/
• favicon.ico 其中img目录下存放的是首页的两张二维码图片，在Dash中可以配合Img()与get_asset_url()来获取assets目录下指定文件路径并渲染：
html.Img(src=app.get_asset_url('img/zsxq.png'), style={'width': '100%'}) 而css目录下则放置了dash_bootstrap-components所依赖的css文件，而custom.css则是我自己编写的一些用于样式美化的css代码：
.nav-link.active {
background-color: #4fc3f7!important;
}
#index-desc > * {
font-size: 26px;
}
.table td, .table th {
text-align: center;
} 直接放置于assets根目录下的favicon.ico则用来替换Dash默认的网页图标：
图3
你可以根据自己Dash项目的实际需求灵活变通，譬如需要用到echarts就可以在js目录下放置echarts.min.js文件。
2.2.2 在server.py中实例化配置Dash对象
跟以往的例子不同，在严谨的Dash工程下，推荐构建单独的server.py文件来完成对Dash对象的实例化配置等工作，在今天的可视化看板案例中server.py比较简单，内容如下：
import dash
app = dash.Dash(
__name__,
suppress_callback_exceptions=True
)
# 设置网页title
app.title = '七普部分数据看板'
server = app.server2.2.3 在app.py中编写前端骨架与路由
如果你的Dash项目非常简单，那么from server import app之后，就可以像往常一样在app.py中组织你的前端与回调部分内容。
但如果你的Dash项目功能较为复杂，亦或是url联结的页面较多时，就可以只在app.py中编写前端layout骨架，包含了必要的Location()部件、保持不变的前端部分以及由url变化所触发的页面内容容器，譬如今天的可视化看板中左侧边栏部分以及Location()监听部件：
app.layout = html.Div(
[
# 监听url变化
dcc.Location(id='url'),
html.Div(
[
# 标题区域
html.Div(
html.H3(
'七普部分数据看板',
style={
'marginTop': '20px',
'fontFamily': 'SimSun',
'fontWeight': 'bold'
}
),
style={
'textAlign': 'center',
'margin': '0 10px 0 10px',
'borderBottom': '2px solid black'
}
),
# 子页面区域
html.Hr(),
dbc.Nav(
[
dbc.NavLink('首页', href='/', active="exact"),
dbc.NavLink('年龄结构', href='/age', active="exact"),
dbc.NavLink('性别结构', href='/sex', active="exact"),
dbc.NavLink('六普vs七普', href='/statistics', active="exact"),
],
vertical=True,
pills=True
)
],
style={
'flex': 'none',
'width': '300px',
'backgroundColor': '#fafafa'
}
),
html.Div(
id='page-content',
style={
'flex': 'auto'
}
)
],
style={
'width': '100vw',
'height': '100vh',
'display': 'flex'
}
) 同样地，也推荐将监听url变化从而渲染不同页面的路由回调一并写在app.py中，方便后续的管理与升级：
# 路由总控
@app.callback(
Output('page-content', 'children'),
Input('url', 'pathname')
)
def render_page_content(pathname):
if pathname == '/':
return index_page
elif pathname == '/age':
return age_page
elif pathname == '/sex':
return sex_page
elif pathname == '/statistics':
return statistics_page
return html.H1('您访问的页面不存在！')2.2.4 在views子模块中构建多页面前端内容
在上一小节的路由回调中你可能会好奇不同url下的返回值index_page、age_page等都是什么，这些都构建在子模块views下：
views/
• age.py
• index.py
• sex.py
• statistics.py
• __init__.py 譬如其中之一的age.py内容如下：
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
import dash_bootstrap_components as dbc
import pandas as pd
import plotly.express as px
from models.age import Age
age_data = (
pd.DataFrame(Age.fetch_all()).rename(columns={
'region': '地区',
'prop_0_to_14': '0到14岁人口占比',
'prop_15_59': '15到59岁人口占比',
'prop_60_above': '60岁以上人口占比',
'prop_65_above': '65岁以上人口占比'
})
)
fig = px.bar(age_data.melt(id_vars=['地区'],
value_vars=['0到14岁人口占比', '15到59岁人口占比', '60岁以上人口占比'],
var_name='年龄段',
value_name='占比(%)'),
y="地区", x="占比(%)", color="年龄段", title="七普各地区人口年龄结构",
color_discrete_map={
'0到14岁人口占比': '#0868ac',
'15到59岁人口占比': '#43a2ca',
'60岁以上人口占比': '#a8ddb5'
},
orientation='h')
fig.update_layout(
font=dict(
family="Times New Roman, SimSun"
)
)
fig.update_layout(xaxis_range=[0, 100])
fig.update_layout(
margin=dict(t=50, b=10)
)
age_page = html.Div(
[
html.Div(
dbc.Table.from_dataframe(age_data, striped=True),
style={
'overflowY': 'auto',
'flex': '1'
}
),
html.Div(
dcc.Graph(figure=fig, style={'height': '100%'}),
style={
'flex': '1',
'height': '100%'
}
)
],
style={
'display': 'flex',
'height': '100%'
}
) 通过这种方式针对不同页面构建相应的前端对象，从而在app.py中按照下列方式导入就可以使用了：
from views.index import index_page
from views.age import age_page
from views.sex import sex_page
from views.statistics import statistics_page2.2.5 在callbacks子模块中构建多页面后端逻辑
当你在views下构建的页面内容中涉及到回调交互的功能时，我推荐将对应的后端回调逻辑拆分到callbacks子模块下同名文件中，这样非常便于编写与维护。
同时一定要记住在views下对应的前端子模块中，一定要导入callbacks中对应的回调子模块内部的至少一个对象，否则Dash在打包应用时是扫描不到相应的回调函数内容进行编译的，进而会导致应用启动时回调无效，譬如在views/statistics.py中我们就执行了from callbacks.statistics import statistics_data。
2.2.6 在models子模块下定义数据模型
前面说的很多内容都关乎Dash应用的构建，而当你的Dash应用依赖外部数据时，推荐的方式是类似flask项目那样构建子模块models来定义数据模型，实现与数据库的关联。
而我们今天的可视化看板案例中就配合整合数据库篇介绍的peewee相关知识，分别定义了数据模型对应了七普中的年龄结构、性别结构以及六普七普对比数据表，并在views、callbacks等涉及的子模块中导入并调用，以年龄结构models/age.py为例：
from peewee import SqliteDatabase, Model
from peewee import CharField, FloatField
db = SqliteDatabase('models/age.db')
class Age(Model):
# 地区，唯一
region = CharField(unique=True)
# 0-14岁占比
prop_0_to_14 = FloatField()
# 15-59岁占比
prop_15_59 = FloatField()
# 60岁及以上占比
prop_60_above = FloatField()
# 65岁及以上占比
prop_65_above = FloatField()
class Meta:
database = db
primary_key = False # 禁止自动生成唯一id列
@classmethod
def fetch_all(cls):
return list(cls.select().dicts()) 而本文案例中涉及到的数据可视化内容均由plotly及plotly.express实现，关于这部分内容我会在之后的进阶教程中加以概括。
本文完整项目案例源码 附件你可以在文章开头链接页面查看和下载。
下期我将带大家学习如何在Linux、Windows等系统中正式部署Dash应用，敬请期待。
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