50行Python代码绘制数据大屏，这个可视化框架真的太神了

者：俊欣

来源：关于数据分析与可视化

今天小编来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架，名叫Dash，建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上，在创建之出的目的是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员，以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏，在经过多年的迭代发展，如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品，即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架的影子，今天小编就先来介绍一下该框架的一些基础知识，并且来制作一个简单的数据可视化大屏。

Dash框架中的两个基本概念

我们先来了解一下Dash框架中的两个基本概念

Layout
Callbacks

Layout顾名思义就是用来设计可视化大屏的外观和布局，添加一些例如下拉框、单选框、复选框、输入框、文本框、滑动条等组件，其中Dash框架对HTML标签也进行了进一步的封装，使得我们直接可以通过Python代码来生成和设计每一个网页所需要的元素，例如

<div>
    <h1>Hello World!!</h1>
    <div>
        <p>Dash converts Python classes into HTML</p>
    </div>
</div>

我们转化成Dash的Python结构就是

html.Div([
    html.H1('Hello Dash'),
    html.Div([
        html.P('Dash converts Python classes into HTML'),
    ])
])

Callbacks也就是回调函数，基本上是以装饰器的形式来体现的，实现前后端异步通信的交互，例如我们在点击按钮或者下拉框之后出现的功能就是通过回调函数来实现的。

安装和导入模块

在导入模块之前，我们先用pip命令来进行安装，

! pip install dash   
! pip install dash-html-components
! pip install dash-core-components                           
! pip install plotly

然后我们导入这些刚刚安装完的模块，其中dash-html-components用来生成HTML标签，dash-core-components模块用来生成例如下拉框、输入框等组件，这里我们还需要用到plotly模块，因为我们需要用到的数据来自该模块，里面是一众互联网公司过去一段时间中股价的走势

import dash
import dash_html_components as html
import dash_core_components as dcc
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px

读取数据并且绘制折线图

那么我们读取数据并且用plotly来绘制折线图，代码如下

app = dash.Dash()   #实例化Dash
df = px.data.stocks() #读取股票数据 

def stock_prices():
    # 绘制折线图
    fig = go.Figure([go.Scatter(x=df['date'], y=df['AAPL'],
                                line=dict(color='firebrick', width=4), name='Apple')
                     ])
    fig.update_layout(title='股价随着时间的变幻',
                      xaxis_title='日期',
                      yaxis_title='价格'
                      )
    return fig
    
app.layout = html.Div(id='parent', children=[
    html.H1(id='H1', children='Dash 案例一', style={'textAlign': 'center',
                                                 'marginTop': 40, 'marginBottom': 40}),
    dcc.Graph(id='line_plot', figure=stock_prices())
])

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

我们点击运行之后会按照提示将url复制到浏览器当中便可以看到出来的结果了，如下所示

从代码的逻辑上来看，我们通过Dash框架中的Div方法来进行页面的布局，其中有参数id来指定网页中的元素，以及style参数来进行样式的设计，最后我们将会指出来的图表放在dcc.Graph()函数当中。

添置一个下拉框

然后我们再添置一个下拉框，当我们点击这个下拉框的时候，可是根据我们的选择展示不同公司的股价，代码如下

dcc.Dropdown(id='dropdown',
             options=[
                 {'label': '谷歌', 'value': 'GOOG'},
                 {'label': '苹果', 'value': 'AAPL'},
                 {'label': '亚马逊', 'value': 'AMZN'},
             ],
             value='GOOG'),

output

options参数中的label对应的是下拉框中的各个标签，而value对应的是DataFrame当中的列名

df.head()

output

添加回调函数

最后我们将下拉框和绘制折线图的函数给连接起来，我们点击下拉框选中不同的选项的时候，折线图也会相应的产生变化，

@app.callback(Output(component_id='bar_plot', component_property='figure'),
              [Input(component_id='dropdown', component_property='value')])
def graph_update(dropdown_value):
    print(dropdown_value)
    # Function for creating line chart showing Google stock prices over time
    fig = go.Figure([go.Scatter(x=df['date'], y=df['{}'.format(dropdown_value)],
                                line=dict(color='firebrick', width=4))
                     ])
    fig.update_layout(title='股价随着时间的变幻',
                      xaxis_title='日期',
                      yaxis_title='价格'
                      )
    return fig

我们看到callback()方法中指定输入和输出的媒介，其中Input参数，里面的component_id对应的是下拉框的id也就是dropdown，而Output参数，当中的component_id对应的是折线图的id也就是bar_plot，我们来看一下最后出来的结果如下

最后，全部的代码如下所示

小新编译自 Insight Data Blog

量子位出品 | 公众号 QbitAI

写个网页能有多麻烦？在大多数公司里，这项工作分为三步：

1. 产品经理完成用户调研任务后，列出一系列技术要求；

2. 设计师根据这些要求来设计低保真原型，逐渐修改得到高保真原型和UI设计图；

3. 工程师将这些设计图实现为代码，最终变成用户使用的产品。

这么多环节，任何地方出一点问题，都会拉长开发周期。因此，不少公司，比如Airbnb已经开始用机器学习来提高这个过程的效率。

△ Airbnb内部的AI工具，从图纸到代码一步到位

看起来很美好，但Airbnb还没公开该模型中端到端训练的细节，以及手工设计的图像特征对该模型的贡献度。这是该公司特有的闭源解决方案专利，可能不会进行公开。

好在，一个叫Ashwin Kumar的程序员创建了一个开源版本，让开发者/设计师的工作变得更简单。

以下内容翻译自他的博客：

理想上，这个模型可以根据网站设计的简单手绘原型，很快地生成一个可用的HTML网站：

△ SketchCode模型利用手绘线框图来生成HTML网站

事实上，上面例子就是利用训练好的模型在测试集上生成的一个实际网站，代码请访问：https://github.com/ashnkumar/sketch-code。

从图像标注中获取灵感

目前要解决的问题属于一种更广泛的任务，叫做程序综合（program synthesis），即自动生成工作源代码。尽管很多程序综合研究通过自然语言规范或执行追踪法来生成代码，但在当前任务中，我会充分利用源图像，即给出的手绘线框图来展开工作。

在机器学习中有一个十分热门的研究领域，称为图像标注（image caption），目的是构建一种把图像和文本连接在一起的模型，特别是用于生成源图像内容的描述。

△ 图像标注模型生成源图像的文本描述

我从一篇pix2code论文和另一个应用这种方法的相关项目中获得灵感，决定把我的任务按照图像标注方式来实现，把绘制的网站线框图作为输入图像，并将其相应的HTML代码作为其输出内容。

注：上段提到的两个参考项目分别是

pix2code论文：https://arxiv.org/abs/1705.07962

floydhub教程：https://blog.floydhub.com/turning-design-mockups-into-code-with-deep-learning/?source=techstories.org

获取合适的数据集

确定图像标注方法后，理想中使用的训练数据集会包含成千上万对手绘线框图和对应的HTML输出代码。但是，目前还没有我想要的相关数据集，我只好为这个任务来创建数据集。

最开始，我尝试了pix2code论文给出的开源数据集，该数据集由1750张综合生成网站的截图及其相应源代码组成。

△ pix2code数据集中的生成网站图片和源代码

这是一个很好的数据集，有几个有趣的地方：

该数据集中的每个生成网站都包含几个简单的辅助程序元素，如按钮、文本框和DIV对象。尽管这意味着这个模型受限于将这些少数元素作为它的输出内容，但是这些元素可通过选择生成网络来修改和扩展。这种方法应该很容易地推广到更大的元素词汇表。
每个样本的源代码都是由领域专用语言（DSL）的令牌组成，这是该论文作者为该任务所创建的。每个令牌对应于HTML和CSS的一个片段，且加入编译器把DSL转换为运行的HTML代码。

彩色网站图像变手绘图

为了修改我的任务数据集，我要让网站图像看起来像手工绘制出的。我尝试使用Python中的OpenCV库和PIL库等工具对每张图像进行修改，包括灰度转换和轮廓检测。

最终，我决定直接修改原始网站的CSS样式表，通过执行以下操作：

1. 更改页面上元素的边框半径来平滑按钮和DIV对象的边缘；

2. 模仿绘制的草图来调整边框的粗细，并添加阴影；

3. 将原有字体更改为类似手写的字体；

最终实现的流程中还增加了一个步骤，通过添加倾斜、移动和旋转来实现图像增强，来模拟实际绘制草图中的变化。

使用图像标注模型架构

现在，我已经处理好数据集，接下来是构建模型。

我利用了图像标注中使用的模型架构，该架构由三个主要部分组成：

1. 一种使用卷积神经网络（CNN）的计算机视觉模型，从源图像提取图像特征；

2. 一种包含门控单元GRU的语言模型，对源代码令牌序列进行编码；

3. 一个解码器模型，也属于GRU单元，把前两个步骤的输出作为输入，并预测序列中的下一个令牌。

△ 以令牌序列为输入来训练模型

为了训练模型，我将源代码拆分为令牌序列。模型的输入为单个部分序列及它的源图像，其标签是文本中的下一个令牌。该模型使用交叉熵函数作为损失函数，将模型的下个预测令牌与实际的下个令牌进行比较。

在模型从头开始生成代码的过程中，该推理方式稍有不同。图像仍然通过CNN网络进行处理，但文本处理开始时仅采用一个启动序列。在每个步骤中，模型对序列中输出的下个预测令牌将会添加到当前输入序列，并作为新的输入序列送到模型中；重复此操作直到模型的预测令牌为，或该过程达到每个文本中令牌数目的预定义值。

当模型生成一组预测令牌后，编译器就会将DSL令牌转换为HTML代码，这些HTML代码可以在任何浏览器中运行。

用BLEU分数评估模型

我决定使用BLEU分数来评估模型。这是机器翻译任务中常用的一种度量标准，通过在给定相同输入的情况下，衡量机器生成的文本与人类可能产生内容的近似程度。

实际上，BLEU通过比较生成文本和参考文本的N元序列，以创建修改后的准确版本。它非常适用于这个项目，因为它会影响生成HTML代码中的实际元素，以及它们之间的相互关系。

最棒的是，我还可以通过检查生成的网站来比较当前的实际BLEU分数。

△ 观察BLEU分数

当BLEU分数为1.0时，则说明给定源图像后该模型能在正确位置设置合适的元素，而较低的BLEU分数这说明模型预测了错误元素或是把它们放在相对不合适的位置。我们最终模型在评估数据集上的BLEU分数为0.76。

福利：定制网页风格

后来，我还想到，由于该模型只生成当前页面的框架，即文本的令牌，因此我可以在编译过程中添加一个定制的CSS层，并立刻得到不同风格的生成网站。

△ 一个手绘图生成多种风格的网页

把风格定制和模型生成两个过程分开，在使用模型时带来了很多好处：

1.如果想要将SketchCode模型应用到自己公司的产品中，前端工程师可以直接使用该模型，只需更改一个CSS文件来匹配该公司的网页设计风格；

2. 该模型内置的可扩展性，即通过单一源图像，模型可以迅速编译出多种不同的预定义风格，因此用户可以设想出多种可能的网站风格，并在浏览器中浏览这些生成网页。

总结和展望

受到图像标注研究的启发，SketchCode模型能够在几秒钟内将手绘网站线框图转换为可用的HTML网站。

但是，该模型还存在一些问题，这也是我接下来可能的工作方向：

1. 由于这个模型只使用了16个元素进行训练，所以它不能预测这些数据以外的令牌。下一步方向可能是使用更多元素来生成更多的网站样本，包括网站图片，下拉菜单和窗体，可参考启动程序组件（https://getbootstrap.com/docs/4.0/components/buttons/）来获得思路；

2. 在实际网站构建中，存在很多变化。创建一个能更好反映这种变化的训练集，是提高生成效果的一种好方法，可以通过获取更多网站的HTML/CSS代码以及内容截图来提高；

3. 手绘图纸也存在很多CSS修改技巧无法捕捉到的变化。解决这个问题的一种好方法是使用生成对抗网络GAN来创建更逼真的绘制网站图像。

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