Python

Question

我正在尝试在 Python Dash 框架中制作一个应用程序，它允许用户 select 列表中的一个名称并使用该名称填充其他两个输入字段。用户可以在六个地方 select 来自（相同）列表的名称，因此总共需要执行 12 个回调。我的问题是，如何使用单个函数定义来提供多个回调？

正如我在其他地方看到的那样 ()，人们在执行多个回调时会重复使用相同的函数名称，例如

@app.callback(
    Output('rp-mon1-health', 'value'),
    [Input('rp-mon1-name', 'value')]
)
def update_health(monster):
    if monster != '':
        relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
        return relevant[0]['health']
    else:
        return 11

@app.callback(
    Output('rp-mon3-health', 'value'),
    [Input('rp-mon3-name', 'value')]
)
def update_health(monster):
    if monster != '':
        relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
        return relevant[0]['health']
    else:
        return 11

@app.callback(
    Output('rp-mon1-health', 'value'),
    [Input('rp-mon1-name', 'value')]
)
def update_health(monster):
    if monster != '':
        relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
        return relevant[0]['health']
    else:
        return 11

这是大量相同的重复，如果我需要稍后实施修复，那就太糟糕了。理想情况下，我可以做类似的事情：

@app.callback(
    Output('rp-mon1-health', 'value'),
    [Input('rp-mon1-name', 'value')]
)
@app.callback(
    Output('rp-mon2-health', 'value'),
    [Input('rp-mon2-name', 'value')]
)
@app.callback(
    Output('rp-mon3-health', 'value'),
    [Input('rp-mon3-name', 'value')]
)
def update_health(monster):
    if monster != '':
        relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
        return relevant[0]['health']
    else:
        return 11

然而，上面的结果是前两个没有回调，只有最后一个。我的代码如下。

import json

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output

monster_data = json.loads('''[{
    "name": "Ares Mothership",
    "health": 14,
    "transition": 2
  },{
    "name": "Cthugrosh",
    "health": 7,
    "transition": 3
  }]''')
monster_names = [{'label': m['name'], 'value': m['name']} for m in monster_data]
monster_names.append({'label': 'None', 'value': ''})

app = dash.Dash(__name__)


def gen_monster(player, i):
    name = 'Monster #%d:  ' % i
    id_gen = '%s-mon%d' % (player, i)
    output = html.Div([
        html.Label('%s Name   ' % name),
        html.Br(),
        dcc.Dropdown(
            options=monster_names,
            value='',
            id='%s-name' % id_gen
        ),
        html.Br(),
        html.Label('Health'),
        html.Br(),
        dcc.Input(value=11, type='number', id='%s-health' % id_gen),
        html.Br(),
        html.Label('Hyper Transition'),
        html.Br(),
        dcc.Input(value=6, type='number', id='%s-state' % id_gen),
    ], style={'border': 'dotted 1px black'})
    return output


app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Monsterpocalypse Streaming Stats Manager'),

    html.Div([
        html.Div([
            html.Label('Left Player Name: '),
            dcc.Input(value='Mark', type='text', id='lp-name'),
            gen_monster('lp', 1),
            html.Br(),
            gen_monster('lp', 2),
            html.Br(),
            gen_monster('lp', 3)
        ], style={'width': '300px'}),

        html.Br(),

        html.Div([
            html.Label('Right Player Name: '),
            dcc.Input(value='Benjamin', type='text'),
            gen_monster('rp', 1),
            html.Br(),
            gen_monster('rp', 2),
            html.Br(),
            gen_monster('rp', 3)
        ], style={'width': '300px'})
    ], style={'columnCount': 2}),

    html.Div(id='dummy1'),
    html.Div(id='dummy2')
])

@app.callback(
    Output('rp-mon1-health', 'value'),
    [Input('rp-mon1-name', 'value')]
)
def update_health(monster):
    if monster != '':
        relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
        return relevant[0]['health']
    else:
        return 11


@app.callback(
    Output('rp-mon1-state', 'value'),
    [Input('rp-mon1-name', 'value')]
)
def update_health(monster):
    if monster != '':
        relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
        return relevant[0]['transition']
    else:
        return 6


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

Answer 1

你可以这样做：

def update_health(monster):
    if monster != '':
        relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
        return relevant[0]['health']
    else:
        return 11


@app.callback(
    Output('rp-mon1-health', 'value'),
    [Input('rp-mon1-name', 'value')]
)
def monster_1_callback(*args, **kwargs):
    return update_health(*args, **kwargs)

@app.callback(
    Output('rp-mon2-health', 'value'),
    [Input('rp-mon2-name', 'value')]
)
def monster_2_callback(*args, **kwargs):
    return update_health(*args, **kwargs)


@app.callback(
    Output('rp-mon3-health', 'value'),
    [Input('rp-mon3-name', 'value')]
)
def monster_3_callback(*args, **kwargs):
    return update_health(*args, **kwargs)

现在包含逻辑的函数只写了一次，其他函数都是简单的传递，您永远不需要更新。

Answer 2

我遇到了完全相同的问题。仅输入和输出 ID 不同的大量回调。以下对我有用（我将从我的代码中提供一个示例，但想法是一样的）

def rangeslider_tocalendar(output, input):
    @app.callback([Output(output, 'start_date'),
                   Output(output, 'end_date')],
                  [Input(input, 'value')])
    def repeated_callback(range_slider):
        cal_start = datetime.date.fromordinal(range_slider[0])
        cal_end = datetime.date.fromordinal(range_slider[1])
        return cal_start, cal_end

rangeslider_tocalendar('date-range', 'range-slider')

我将重复回调包装在一个函数中 rangeslider_tocalendar()。然后我只调用包装函数并传入输入和输出 id。让意大利面远离我的盘子。

Answer 3

逻辑上等效的方法，但重复代码较少，将在循环中分配回调，

def update_health(monster):
    if not monster:
        return 11
    relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
    return relevant[0]['health']

for i in range(1, 13):
    app.callback(Output(f'rp-mon{i}-health', 'value'),
                 [Input(f'rp-mon{i}-name', 'value')])(update_health)

一个更规范的选择是使用 Dash 的 pattern-matching callback 功能，

@app.callback(Output(dict(id=MATCH, type='rp-mon-health'), 'value'),
              [Input(dict(id=MATCH, type='rp-mon-name'), 'value')])
def monster_callback(monster):
    if not monster:
        return 11
    relevant = [m for m in monster_data if m['name'] == monster]
    return relevant[0]['health']

除了清晰简洁的语法外，这种方法还具有扩展到动态组件数量的优势。也就是说，如果您在运行时 add/remove input/output 组件对（例如，由于其他一些用户选择，您想添加另一个选项），模式匹配方法仍然有效。固定的回调分配显然不会。

Python - 在 Dash 回调中重用函数

Python - Reuse functions in Dash callbacks

plotly-dash