아나콘다(anaconda)로 jupyterlab 에 dash 설치하기

요새 경제 지표를 차트로 만들어보려고 이것저것 찾아보다, dash 라는 걸 알게 되었다. 

파이썬만으로 interactive 한 Data chart 를 만들 수 있는게 매력적이었다. 

 

그런데 아직 pandas 나 numpy 등 인기있는 파이썬 패키지처럼 널리 쓰이지 않고 있고 계속 개발중이다보니,

아나콘다로 설치하는 과정이 한번에 되지는 않아서 정리하려고 글을 쓴다. 

 

1. anaconda 설치 (2022.11.10 기준 최신 설치 파일 함. window 기준)

: https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/#

Installing on Windows — Anaconda documentation

2. dashboard 라는 이름의 가상환경 만들어줌 

conda create -n dashboard

 

3. 가상환경 리스트 출력하여 제대로 만들어졌는지 확인 

conda env list

 

4. 만든 dashboard 가상 환경 activate

conda activate dashboard

5. jupyter lab 커널에 생성한 dashboard 가상환경 커널 추가 

#ipykernel 설치
conda install ipykernel

#가상환경 커널 추가
#python -m ipykernel install --user --display-name [표시할 커널이름] --name [가상환경이름]
#실제 예
python -m ipykernel install --user --display-name dashboard --name dashboard

5. pandasm dash 설치 

conda install pandas
conda install dash

6. jupyte lab 실행

 : 커맨드 창이나 anaconda prompt 창에서 아래 입력하면 jupyter lab 이 실행됨

jupyter lab

7. 아래 코드 입력

from dash import Dash

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

import pandas as pd
import plotly.express as px


app = Dash(__name__)

# assume you have a "long-form" data frame
# see https://plotly.com/python/px-arguments/ for more options
df = pd.DataFrame({
    "Fruit": ["Apples", "Oranges", "Bananas", "Apples", "Oranges", "Bananas"],
    "Amount": [4, 1, 2, 2, 4, 5],
    "City": ["SF", "SF", "SF", "Montreal", "Montreal", "Montreal"]
})

fig = px.bar(df, x="Fruit", y="Amount", color="City", barmode="group")

app.layout = html.Div(children=[
    html.H1(children='Hello Dash'),

    html.Div(children='''
        Dash: A web application framework for your data.
    '''),

    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure=fig
    )
])

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

8. 추가한 커널(dashboard) 지정하여 실행시킴 

9. http://127.0.0.1:8050/        으로 실행 확인

 

추후 더 살펴볼 것.

1) dash 설치 시, 채널을 conda forge 로 설치 시 설치 과정이 조금 다름. 아마 올라간 버전이 차이가 있는 듯

2) jupyterlab-dash 를 설치하면 좀 더 쉽게 개발할수 있다고 하는데 app 기본 개발 코드에 익숙해 지고, 사용해볼 것

: jupyter lab 의 좌측 extension 버튼을 눌러 설치 가능한 extension 검색으로 설치함. (jupyterlab-dash 는 아직 window 버전에서는 지원안한다고 함)

3) app.run_server(debug=False) 를 app.run_server(debug=True) 로 변경해서 사용할 수 있는 방법이 있는지 찾아볼것. 

   (True 로 변경하면, 코드 변경 사항이 바로바로 차트에 반영되어 결과를 쉽게 확인할 수 있음. 

   현재 jupyterlab 에서는 True 로 변경 시 동작 안함. )