如何建立一个像TradingView那样快速和高性能的仪表板？[关闭]

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我是一个数据可视化的新手，一直在使用Plotly dash来制作仪表盘。

虽然对于少量的图、输入和关系来说，功能是相当不错的，但是当数据集很大或者后端回调有很长很复杂的逻辑时，仪表板显然会变得非常滞后。

我发现plotly.js显然更快，但前端不允许像python后端那样容易使用pandas功能。

这就是为什么我正在寻求学习建立一个高性能的前端和后端，就像TradingView上的那样，它有一个伟大的UI/UX。

所以，我的想法是这样的。

建立一个处理大型数据库的flask后端，并使用类似pandas的libs来处理数据并发回可视化，有效地完成艰苦的工作。

有一个AJAX前台，用输入值触发后台，并更新Plotly图。

我显然是在重新发明轮子，但Plotly dash对大型仪表盘来说是不可行的。

还有什么其他的前端软件包用于输入部件，例如滑块、下拉式？

1 个评论

anon01 ：

我建议先对你的代码进行剖析，以了解什么是慢的。

python

reactjs

pandas

plotly

plotly-dash

发布于 2022-04-01

2 个回答

发布于 2022-04-01

0 人赞同

在前端方面，如果你计划使用React，也许你可以考虑使用Recoil来解决渲染的问题。我猜你将不得不存储大的数据数组，这些数据可以由recoil中的atomFamily管理。

这个库是由Facebook自己开发的。它仍然被标记为实验性的很长一段时间，但看起来相当成熟。你应该看一下这个主题，特别是这个 response .

我现在用它来做一些小项目，我对它有很多乐趣。

发布于 2022-04-01

0 人赞同

有趣的问题，我相信如果你有效地管理数据，Dash仍然可以成为可视化大型数据集的一个强大工具。

Some thoughts:

Pandas善于处理大数据，其预定义的聚合/查询/预处理函数比说在每一行上使用循环和单一函数更好地优化。确保某些操作不被重复，用Pandas对数据帧进行有效的预处理（即Pandas函数），将使你的仪表盘更加高效。