Bem-vindo ao repositório Demo_Dash_panel_Flask_SRV_API! Este projeto demonstra como construir painéis e dashboards dinâmicos utilizando a biblioteca Dash do Python, servindo dados através de uma API Flask. Aqui, você encontrará exemplos práticos e detalhados de como integrar essas tecnologias para criar visualizações interativas e informativas.
Este repositório foi criado para fornecer um exemplo funcional de como combinar o Dash com o Flask para gerar gráficos dinâmicos e dashboards. O objetivo é mostrar a facilidade de criar aplicações web interativas e flexíveis, utilizando Python e suas poderosas bibliotecas para visualização de dados.
Bem-vindo ao Demo_Dash_panel_Flask_SRV_API! Neste repositório, você encontrará exemplos completos de como construir dashboards dinâmicos e gráficos avançados usando Dash, Flask, e Seaborn. Este projeto demonstra a integração entre uma API Flask e um painel Dash para visualização de dados interativos.
Este repositório contém exemplos práticos de como construir gráficos e dashboards utilizando Dash e Flask. A combinação dessas tecnologias permite criar visualizações de dados interativas que são atualizadas em tempo real, proporcionando uma visão clara e detalhada dos dados.
Aqui está um resumo da estrutura do repositório:
teste-api-serve-dados-flask-para-dash.py: Código exemplo para servir dados via API Flask.plota-graficos-dash.py: Código para gerar gráficos básicos com Dash.plota-graficos-dash-melhorado.py: Versão aprimorada do código de gráficos com Dash.dashboard-dash-plota-graficos-via-dados-api.py: Código para criar um dashboard completo utilizando dados da API Flask.
Aqui está um exemplo de um gráfico avançado no dashboard, exibindo múltiplas visualizações em um layout estilizado:
Um exemplo de gráfico de controle de abastecimento que mostra dados de forma clara e visual:
Um exemplo de gráfico de barras para visualização de dados quantitativos:
Um exemplo de gráfico de pizza para visualização de distribuições percentuais:
.png?raw=true)
Aqui está um exemplo simplificado da lógica usada para gerar gráficos dinâmicos com Dash e Flask:
# Importação das bibliotecas necessárias
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.graph_objs as go
import pandas as pd
import numpy as np
# Dados reais fictícios de cidades do Brasil
np.random.seed(0)
cidades = ['São Paulo', 'Rio de Janeiro', 'Belo Horizonte', 'Salvador', 'Fortaleza', 'Brasília', 'Curitiba', 'Manaus', 'Recife', 'Porto Alegre']
populacoes = np.random.randint(1_000_000, 12_000_000, size=len(cidades))
rendas = np.random.uniform(2000, 10000, size=len(cidades))
# Criar um DataFrame com os dados
df = pd.DataFrame({
'Cidade': cidades,
'População': populacoes,
'Renda Média': rendas
})
# Inicializar o app Dash
app = dash.Dash(__name__)
# Layout do app com tema escuro
app.layout = html.Div(style={'backgroundColor': '#333', 'color': '#FFF', 'padding': '20px'}, children=[
html.H1("Dashboard de Cidades do Brasil 🌟", style={'textAlign': 'center', 'color': '#00CFFF'}),
html.Div(style={'display': 'flex', 'justifyContent': 'space-around'}, children=[
dcc.Graph(
id='grafico_populacao',
figure={
'data': [
go.Bar(
x=df['Cidade'],
y=df['População'],
marker={'color': '#FF5733'}
)
],
'layout': go.Layout(
title='População das Cidades 📊',
xaxis={'title': 'Cidade'},
yaxis={'title': 'População'},
plot_bgcolor='#333',
paper_bgcolor='#333',
font={'color': '#FFF'}
)
}
),
dcc.Graph(
id='grafico_renda',
figure={
'data': [
go.Pie(
labels=df['Cidade'],
values=df['Renda Média'],
hole=0.4,
marker={'colors': ['#FFC300', '#FF5733', '#DAF7A6', '#581845', '#FF0000', '#C70039', '#900C3F', '#1C2833', '#2E86C1', '#45B39D']}
)
],
'layout': go.Layout(
title='Distribuição da Renda Média 💰',
plot_bgcolor='#333',
paper_bgcolor='#333',
font={'color': '#FFF'}
)
}
)
]),
dcc.Graph(
id='grafico_combined',
figure={
'data': [
go.Scatter(
x=df['Cidade'],
y=df['População'],
mode='markers+lines',
name='População',
marker={'color': '#00CFFF', 'size': 10}
),
go.Scatter(
x=df['Cidade'],
y=df['Renda Média'],
mode='markers+lines',
name='Renda Média',
yaxis='y2',
marker={'color': '#FF5733', 'size': 10}
)
],
'layout': go.Layout(
title='População e Renda Média das Cidades 📉',
xaxis={'title': 'Cidade'},
yaxis={'title': 'População', 'side': 'left'},
yaxis2={'title': 'Renda Média (R$)', 'overlaying': 'y', 'side': 'right'},
plot_bgcolor='#333',
paper_bgcolor='#333',
font={'color': '#FFF'}
)
}
),
html.Div([
html.P("🔍 Explore a visualização dos dados com gráficos interativos.", style={'textAlign': 'center'}),
html.P("📈 Gráficos de População e Renda Média das principais cidades do Brasil.", style={'textAlign': 'center'})
], style={'textAlign': 'center', 'marginTop': '20px'})
])
# Executar o app
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)- Código de exemplo: Implementações básicas para criar gráficos e dashboards.
- API Flask: Servindo dados para o Dash através de uma API RESTful.
- Exemplos de gráficos: Utilizando a biblioteca Seaborn para visualizações avançadas.
- Documentação: Instruções detalhadas sobre como configurar e utilizar o projeto.