julia 归档 - Python 实用宝典

Dash构建在Plotly.js、Reaction和Flask之上，它将现代UI元素(如下拉列表、滑块和图形)直接绑定到您的分析Python代码。阅读我们自豪地制作的教程❤️由破折号本身

应用程序	描述
	这里有一个简单的Dash App示例，它将下拉菜单绑定到D3.js Ploly Graph。当用户在下拉列表中选择一个值时，应用程序代码会动态地将数据从Google Finance导出到Pandas DataFrame。这个应用程序是刚刚编写的43代码行(view the source)
	DASH应用程序代码是声明性和反应性的，这使得构建包含许多交互元素的复杂应用程序变得很容易。下面是一个具有5个输入、3个输出和交叉滤波的示例。此应用程序仅由160行代码组成，所有代码均为Python
	破折号使用Plotly.js用来绘制图表。支持超过35种图表类型，包括地图
	DASH不仅仅适用于仪表盘。您可以完全控制应用程序的外观。这是一个样式设置为PDF报表的Dash应用程序

使用Dash Open Source，Dash应用程序可在本地笔记本电脑或工作站上运行，但组织中的其他人无法轻松访问

当您的Dash应用程序准备好在部门或公司范围内使用时，使用Dash Enterprise进行纵向扩展。或者，从一开始就使用Dash Enterprise启动您的计划，从Ploly的团队中获得开发人员工作效率的提升和实践加速

ML Ops功能：为ML Ops提供一站式服务：为您的Dash应用程序提供水平可扩展的托管、部署和身份验证。不需要IT或DevOps

App manager无需IT或DevOps团队即可部署和管理Dash应用程序。应用程序管理器为您提供对Dash部署的所有方面的点击式控制
Kubernetes scaling确保Dash应用程序的高可用性，并利用Dash Enterprise的Kubernetes架构进行横向扩展。不需要IT或掌舵
No code auth只需点击几下即可控制Dash应用程序访问。Dash Enterprise支持LDAP、AD、PKI、OKTA、SAML、OpenID Connect、OAuth、SSO和简单的电子邮件身份验证
Job Queue作业队列是构建可伸缩的Dash应用程序的关键。将繁重的计算从同步Dash回调移动到作业队列以进行异步后台处理

低码特性：低码Dash应用程序功能，极大地提高了开发人员的工作效率

Design Kit像专业人士一样设计，不需要编写一行CSS。轻松安排、设置样式、打造品牌和自定义Dash应用程序
Snapshot Engine将Dash应用程序视图保存并共享为链接或PDF。或者，通过Dash运行Python作业，并在作业完成后让快照引擎通过电子邮件发送报告
Dashboard ToolkitDash应用程序的拖放布局、图表编辑和交叉过滤器
Embedding在不使用IFrame的情况下，在现有Web应用程序或网站中本地嵌入Dash应用程序

企业人工智能功能：您的数据科学团队快速交付AI/ML研究和业务计划所需的一切

AI App MarketplaceDash Enterprise附带了数十个Dash应用程序模板，用于解决AI/ML影响最大的业务问题
Big Data for Pything连接到Python最流行的大数据后端：Dask、Databricks、NVIDIA Rapids、Snowflake、Postgres、Vaex等
GPU & Dask AccelerationDash Enterprise将适用于GPU和并行CPU计算的最流行的Python HPC堆栈交到了企业用户手中
Data Science Workspaces从第一天开始高效工作。从Dash Enterprise的板载代码编辑器编写并执行Python、R和Julia代码

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