🌟 آموزش کامل ماژول Dash در پایتون 🌟

📊 Dash چیست؟
Dash یک فریمورک متن‌باز است که توسط Plotly توسعه داده شده و برای ساختن داشبوردهای وب تعاملی با استفاده از پایتون طراحی شده است. این فریمورک به شما اجازه می‌دهد تا داده‌های خود را به صورت بصری و تعاملی به نمایش بگذارید. 🚀

🔧 نصب Dash
برای نصب Dash کافیست از pip استفاده کنید:

pip install dash

🛠️ ساختار کلی یک اپلیکیشن Dash
یک اپلیکیشن Dash از دو بخش اصلی تشکیل شده است:
1. Layout: برای تعیین چیدمان و محتوای اپلیکیشن
2. Callbacks: برای اضافه کردن تعاملات و به‌روزرسانی‌های پویا

📄 کد نمونه ساده
در این مثال، یک اپلیکیشن Dash ساده که شامل یک ورودی و یک متن خروجی است را مشاهده می‌کنید:

import dash
from dash import html, dcc
from dash.dependencies import Input, Output

# ایجاد اپلیکیشن Dash
app = dash.Dash(__name__)

# تعیین چیدمان اپلیکیشن
app.layout = html.Div([
    html.H1("عنوان داشبورد"),
    dcc.Input(id='my-input', value='متن اولیه', type='text'),
    html.Div(id='my-output')
])

# تعریف callback برای به‌روزرسانی خروجی
@app.callback(
    Output('my-output', 'children'),
    [Input('my-input', 'value')]
)
def update_output(input_value):
    return f'شما وارد کردید: {input_value}'

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

🖼️ نمایش داده‌ها و گراف‌ها
Dash به راحتی امکان نمایش داده‌ها و گراف‌ها را با استفاده از کتابخانه‌هایی مثل Plotly فراهم می‌کند. برای نمایش یک نمودار خطی ساده، می‌توانید از کد زیر استفاده کنید:

import dash
from dash import dcc, html
import plotly.express as px
import pandas as pd

# داده‌های نمونه
df = pd.DataFrame({
    "X": [1, 2, 3, 4, 5],
    "Y": [10, 11, 12, 13, 14]
})

# ایجاد اپلیکیشن Dash
app = dash.Dash(__name__)

# تعیین چیدمان اپلیکیشن
app.layout = html.Div([
    html.H1("نمودار خطی با Plotly"),
    dcc.Graph(
        figure=px.line(df, x="X", y="Y", title="نمودار خطی")
    )
])

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

💡 کاربردهای پیشرفته
- ایجاد داشبوردهای تعاملی: با استفاده از Input و Output می‌توانید تعاملات پیچیده را بین کاربران و داشبورد خود پیاده‌سازی کنید.
- استفاده از انواع چارت‌ها: Dash از انواع مختلفی از نمودارها و چارت‌ها پشتیبانی می‌کند که می‌توانید از آن‌ها برای نمایش داده‌های خود استفاده کنید.
- سفارشی‌سازی ظاهر: با استفاده از CSS می‌توانید ظاهر داشبورد خود را به دلخواه تغییر دهید.

🚀 شروع کنید و کشف کنید!
حالا که با مبانی Dash آشنا شدید، زمان آن رسیده که اپلیکیشن‌های وب خود را بسازید و داده‌های خود را به صورت تعاملی نمایش دهید. موفق باشید! 🌟

🔻بیا اینجا آموزش ببینی نه اینکه گی بشی🔻

#Python #Dash #DataVisualization #WebDevelopment #Plotly

🌟 آموزش ساخت داشبورد پیشرفته با ماژول Dash 🌟

🚀 پروژه پیشرفته: داشبورد تحلیل داده‌های فروش 🚀

در این آموزش، نحوه ساخت یک داشبورد پیشرفته با استفاده از Dash را بررسی می‌کنیم که شامل نمودارهای چندگانه و تعاملات پیچیده است. برای این پروژه از داده‌های فروش نمونه استفاده خواهیم کرد.

🔧 نصب بسته‌های مورد نیاز
برای شروع، مطمئن شوید که بسته‌های زیر را نصب کرده‌اید:

pip install dash pandas plotly

📊 ساختار پروژه
در این پروژه، داشبورد شامل موارد زیر است:
1. نمودار فروش ماهانه
2. نمودار مقایسه‌ای فروش بر اساس منطقه
3. فیلتر برای انتخاب منطقه و نمایش داده‌های مربوطه

📝 کد پروژه پیشرفته

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import pandas as pd
import plotly.express as px

# داده‌های نمونه
df = pd.DataFrame({
    'ماه': ['ژانویه', 'فوریه', 'مارس', 'آوریل', 'مه'],
    'فروش': [200, 250, 300, 275, 350],
    'منطقه': ['شمال', 'جنوب', 'شرق', 'غرب', 'شمال']
})

# ایجاد اپلیکیشن Dash
app = dash.Dash(__name__)

# تعیین چیدمان اپلیکیشن
app.layout = html.Div([
    html.H1("داشبورد تحلیل داده‌های فروش"),
    
    html.Div([
        dcc.Dropdown(
            id='region-dropdown',
            options=[{'label': region, 'value': region} for region in df['منطقه'].unique()],
            value='شمال'
        )
    ], style={'width': '50%', 'padding': '10px'}),
    
    dcc.Graph(id='monthly-sales-graph'),
    dcc.Graph(id='region-sales-comparison')
])

# Callback برای به‌روزرسانی نمودار فروش ماهانه
@app.callback(
    Output('monthly-sales-graph', 'figure'),
    Input('region-dropdown', 'value')
)
def update_monthly_sales(selected_region):
    filtered_df = df[df['منطقه'] == selected_region]
    fig = px.bar(filtered_df, x='ماه', y='فروش', title=f'فروش ماهانه در منطقه {selected_region}')
    return fig

# Callback برای به‌روزرسانی نمودار مقایسه‌ای فروش بر اساس منطقه
@app.callback(
    Output('region-sales-comparison', 'figure'),
    Input('region-dropdown', 'value')
)
def update_region_comparison(selected_region):
    fig = px.bar(df, x='منطقه', y='فروش', title='مقایسه فروش بر اساس منطقه')
    return fig

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

🔍 توضیحات کد
- Dropdown: برای انتخاب منطقه از میان گزینه‌های موجود.
- Graphs: دو نمودار:
- نمودار فروش ماهانه: نمایش فروش ماهانه برای منطقه انتخابی.
- نمودار مقایسه‌ای: مقایسه فروش بر اساس مناطق مختلف.
- Callbacks: به‌روزرسانی نمودارها بر اساس انتخاب کاربر از Dropdown.

💡 نکات پیشرفته
- استفاده از داده‌های واقعی: شما می‌توانید به جای داده‌های نمونه از دیتابیس‌ها یا فایل‌های CSV استفاده کنید.
- سفارشی‌سازی بیشتر: با استفاده از CSS و ویژگی‌های Dash، ظاهر داشبورد را به دلخواه تغییر دهید.
- تعاملات پیچیده: با استفاده از callbacks‌های بیشتر و کامپوننت‌های مختلف، تعاملات پیچیده‌تری بسازید.

🔗 پیشنهادات برای ادامه
- پشتیبانی از چندین نمودار: می‌توانید نمودارهای بیشتری را اضافه کنید و آن‌ها را به تعاملات مختلف مرتبط کنید.
- استفاده از توابع و ابزارهای تحلیلی: می‌توانید توابع محاسباتی پیچیده‌تری را اضافه کنید و نتایج را در داشبورد نمایش دهید.

موفق باشید و از پروژه‌های خود لذت ببرید! 🌟

🔻 بیا اینجا بیشتر یاد بگیری 🔻

#Python #Dash #DataVisualization #WebDevelopment #Plotly #AdvancedDashboard