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在 Python Web 应用程序中开始使用强大的数据表
开始使用 Python Web 应用程序中的强大数据表使用 AG Grid 和 Reflex 以纯 Python 构建财务应用程序过去几个月，我一直在探索用于 Web 应用程序的各种数据可视化和操作工具。作为 Python 开发人员，我经常需要处理大型数据集并将其显示在交互式、可自定义的表中。一直困扰我的一个问题是：如何构建一个与我的 Python 后端无缝集成的强大数据网格 UI？有无数种选项可以构建复杂的数据网格，但作为一名 Python 工程师，我对 JavaScript 或任何前端框架的经验有限。我一直在寻找一种仅使用我最熟悉的语言 Python 来创建功能丰富的数据网格的方法！我决定使用 Reflex，这是一个开源框架，让我可以完全用 Python 构建 Web 应用程序。此外，Reflex 现在提供与 AG Grid 的集成，AG Grid 是一个功能丰富的数据网格库，旨在显示和操作 Web 应用程序中的表格数据，它提供了广泛的功能，包括：- 就地单元格编辑- 实时数据更新- 分页和无限滚动- 列过滤、重新排序、调整大小和隐藏- 行分组和聚合- 内置主题免责声明：我是 Reflex 的创始工程师，我为开源框架做出了贡献。在本教程中，我们将介绍如何从头开始用纯 Python 构建一个完整的财务应用程序，以在
来源:走向数据科学设置
首先，我们导入必要的库，包括用于获取库存数据的资金。
导入反射为rxfrom reflex_ag_grid导入ag_gridimport yfinance作为yffrom dateTime导入dateTime，timeDeltaimport pandas as pd
获取和转换数据
接下来，我们定义状态类，其中包含应用程序的状态和逻辑。 fetch_stock_data函数可为指定公司获取库存数据，并将其转换为适合在AG网格中显示的格式。单击按钮时，我们通过将按钮的ON_Click触发器链接到此状态函数时调用此功能。
fetch_stock_data
on_click
我们定义了状态变量，应用程序中可能会随时间变化的任何字段（状态var直接渲染到应用程序的前端）。
数据状态变量存储从Yahoo Finance获取的原始库存数据。我们将这些数据转换为围绕值并将其存储为词典列表，这是Ag Grid期望的格式。转换后的数据按日期和滴定顺序排序，并存储在DICT_DATA状态变量中。
数据
dict_data
datetime_now状态变量在获取数据时存储当前的dateTime。
datetime_now
rx.button（“获取最新数据”，on_click = state.fetch_stock_data，）