Python Panel 库

最后修改于 2025 年 1 月 23 日

Panel 库是一个开源的 Python 库，旨在简化完全在 Python 中构建强大工具、仪表板和复杂应用程序的开发过程。它是 HoloViz 生态系统的一部分，该生态系统提供了一套数据探索工具。

安装 Panel

您可以使用 pip 安装 Panel 库

$ pip install panel

show 和 servable 的区别

show 和 servable 方法是显示 Panel 对象的两种关键方式。

`show` 方法

用途：立即在 Web 浏览器中显示 Panel 对象。
场景：非常适合本地开发、快速预览和 Jupyter notebooks。
用法：只需在您的 Panel 对象上调用 show，即可在默认 Web 浏览器中打开它。

`servable` 方法

用途：准备 Panel 对象以供 Panel 服务器提供服务。
场景：用于将应用程序部署到服务器环境以供生产使用。
用法：在您的 Panel 对象上调用 servable，然后使用 panel serve 命令来提供应用程序。

本质上，使用 show 进行即时本地预览，使用 servable 将应用程序部署到 Web 上进行访问。

用例

仪表板：创建交互式和动态仪表板来可视化和探索数据。
Web 应用程序：开发具有与 Python 代码交互的用户界面的 Web 应用程序。
探索性数据分析：构建工具以交互方式快速探索和分析数据集。
交互式报告：生成交互式报告，允许用户操作数据并可视化结果。
实时监控：设置实时监控仪表板以跟踪实时数据流并可视化更改。
自定义 GUI：为科学计算、金融分析和其他应用程序创建自定义图形用户界面。

列布局示例

以下示例演示了如何使用 Panel 库创建具有多个组件的列布局。

column.py

import panel as pn

pn.extension(design="material")

component = pn.panel("an old falcon")
layout = pn.Column(
    component, pn.widgets.IntSlider(value=2, start=0, end=10, name="Value"),
    pn.pane.HTML("<h1>Title</h1>")
)
print(layout)
layout.show()

在此示例中，我们导入 Panel 库并使用 Material 设计主题通过 pn.extension(design="material") 初始化它。然后，我们创建了一个包含三个组件的列布局：一个文本面板、一个整数滑块和一个 HTML 面板。pn.Column 函数用于垂直排列这些组件。

行布局

在下一个示例中，我们展示了如何将项目组织成行。我们还为面板应用了一些自定义 CSS。

rows.py

import panel as pn

#  Apply the custom CSS

custom_css = """
* {
    background-color: #2e2e2e;
    color: white;
}
"""

# Apply the custom CSS
pn.extension(raw_css=[custom_css])


component1 = pn.panel("Panel 1")
component2 = pn.panel("Panel 2")

base = pn.FlexBox(flex_direction='column')

row1 = pn.Row(
    component1, component2,
    pn.pane.HTML("<p>paragraph</p>"),
    pn.pane.Str(
        'This is a raw string that will not be formatted in any way.',
    )
)

row2 = pn.Row(
    pn.pane.Markdown("""\
# Wind Turbine

A wind turbine is a device that converts the kinetic energy of wind into \
[electrical energy](https://en.wikipedia.org/wiki/Electrical_energy).

Read more [here](https://en.wikipedia.org/wiki/Wind_turbine).
""")
)

base.append(row1)
base.append(row2)

base.show()

自定义 CSS 被定义为为主所有元素设置深色背景和白色文本。pn.extension(raw_css=[custom_css]) 方法将此 CSS 应用于整个应用程序。然后，创建了几个 Panel 组件，包括作为基本面板的 component1 和 component2、一个带有段落的 HTML 面板以及一个原始字符串面板。这些组件使用 pn.Row 排列成行，以创建结构化的布局。

第 1 行包含 component1、component2、一个 HTML 段落和一个原始字符串，而第 2 行包含一个关于风力涡轮机的 Markdown 面板。这些行被添加到具有列布局的 pn.FlexBox 中，它作为应用程序的主容器。最后，base.show 在 Web 浏览器中启动应用程序。结果是一个具有深色主题和组织内容的 Web 应用程序，演示了 Panel 的灵活性和样式设置功能。

DataFrame 示例

以下示例演示了如何在 Panel 应用程序中显示 Pandas DataFrame。

dataframe.py

import pandas as pd
import panel as pn

pn.extension()

data = {'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

table = pn.widgets.DataFrame(df, name='DataFrame Viewer')
table.width = 400
table.height = 350

app = pn.Column("# DataFrame Viewer", table)
app.show()

在此示例中，我们导入 Panel 和 Pandas 库，并使用 pn.extension 初始化 Panel。然后，我们创建一个包含一些示例数据的 DataFrame，并使用 pn.widgets.DataFrame 函数创建一个表格小部件。我们设置了表格的宽度和高度，并创建了一个带有标题和表格的列布局。最后，我们使用 show 方法显示布局。

FloatSlider

此示例演示了如何创建一个带有滑块和文本显示的简单 Panel 应用程序。

float_slider.py

import panel as pn

slider = pn.widgets.FloatSlider(name='Slider', start=0, end=10)
text = pn.pane.Str('Slider value: 0')

def update_text(event):
    text.object = f'Slider value: {event.new}'

slider.param.watch(update_text, 'value')

app = pn.Column(slider, text)
app.show()

该示例创建了一个简单的交互式 Web 应用程序，其中包含一个浮点滑块和一个文本显示。FloatSlider 小部件允许用户在 0 到 10 之间选择一个值。最初，text 面板显示“Slider value: 0”。当滑块的值发生变化时，update_text 函数会更新文本面板以显示当前的滑块值。

watch 方法将 update_text 函数附加到滑块的“value”参数，确保文本动态更新。最后，pn.Column 将滑块和文本组织成垂直布局。

app.show 会立即在 Web 浏览器中启动 Panel 应用程序，显示浮点滑块和文本面板。

交互式绘图

此示例展示了如何使用 Panel 和 Matplotlib 创建交互式绘图。

interactive_plot.py

import panel as pn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

pn.extension()

def plot_sine(frequency):
    x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
    y = np.sin(frequency * x)
    plt.figure()
    plt.plot(x, y)
    plt.title(f'Sine Wave with Frequency {frequency}')
    return plt.gcf()

frequency_slider = pn.widgets.FloatSlider(name='Frequency', start=1, end=10, value=1)
interactive_plot = pn.bind(plot_sine, frequency=frequency_slider)

app = pn.Column(frequency_slider, interactive_plot)
app.servable()

此示例演示了如何使用 Panel 库创建交互式 Web 应用程序，以可视化具有不同频率的正弦波。plot_sine 函数使用 Matplotlib 和 NumPy 根据提供的频率生成正弦波图。

一个名为 frequency_slider 的 FloatSlider 小部件允许用户在 1 到 10 之间调整正弦波频率。pn.bind 函数将滑块的值绑定到 plot_sine 函数，确保在调整滑块时图会自动更新。pn.Column 函数将滑块和交互式图垂直排列。

交互式数据获取和显示

下一个示例说明了如何使用 Panel 库创建交互式 Web 应用程序，以从提供的 JSON URL 获取和显示数据。

data_fetch.py

import panel as pn
import requests
import pandas as pd

pn.extension()

def load_data(event):
    url = text_input.value
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    df = pd.DataFrame(data)
    
    table.object = df  

text_input = pn.widgets.TextInput(name='JSON URL', 
    value='https://jsonplaceholder.typicode.com/users')

button = pn.widgets.Button(name='Load Data', button_type='primary')
button.on_click(load_data)

table = pn.pane.DataFrame(pd.DataFrame(), sizing_mode='stretch_width')
app = pn.Column(pn.Row(text_input, button), table)

app.show()

load_data 函数从 TextInput 小部件中输入的 URL 中检索数据，将其转换为 pandas DataFrame，并更新表格面板。该应用程序包含一个用于用户输入 JSON URL 的 TextInput 小部件，一个用于触发数据加载的 Button 小部件，以及一个用于显示获取数据的 DataFrame 面板。

该布局以列格式排列这些组件，app.show 在 Web 浏览器中启动应用程序，提供了一个用户友好的界面来与远程数据进行交互。

来源

Python Panel 文档

在本文中，我们探讨了 Python Panel 库，并通过实际示例展示了其功能。

作者

我叫 Jan Bodnar，是一位充满激情的程序员，拥有丰富的编程经验。我自 2007 年以来一直在撰写编程文章。到目前为止，我已撰写了 1,400 多篇文章和 8 本电子书。我在编程教学方面拥有十多年的经验。

列出所有 Python 教程。

电子书