Render python что это

Функция render_template() модуля flask в Python

Функция render_template() модуля flask отображает шаблон template_name_or_list из папки шаблонов с заданным контекстом context . Переменные шаблона будут автоматически экранированы.

Обычно в качестве контекста context используется словарь, который создается в начале функции-представления и дополняется по ходу обработки поступившего запроса.

@app.route(/salary/all/) def user_salary() # создаем словарь с переменными # контекста и их значениями context = <> context['title'] = 'Все сотрудники (оклад):' # переменная контекста `users` - это список # словарей с данными по каждому сотруднику context['users'] = [] # здесь например вытаскиваются данные сотрудников из базы # и происходит какая- то дополнительная обработка # . # в процессе список контекста 'users' пополняется данными context['users'].append('name': 'Маша', 'status': 'Менеджер', 'salary': 1500>) context['users'].append('name': 'Света', 'status': 'Дизайнер', 'salary': 1000>) context['users'].append('name': 'Игорь', 'status': 'Программист', 'salary': 2000>) # передаем словарь `context` в `render_template()` return render_template('user_salary.html', context=context) 

В связанном шаблоне с функцией-представления переданный контекст будет обрабатываться следующим образом:

  extends "base.html" %>  block title %> context.title >> endblock %>  block content %>   for user in context.users %>  user.name >> - должность:  user.status >>, оклад: $ user.salary >>   endfor %>   endblock %> 

Функция render_template_string() отображает шаблон из заданной исходной строки source с заданным контекстом context . Переменные шаблона будут автоматически экранированы.

# mini-flask.py from flask import Flask, render_template_string app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): title = "Главная страница" source = """  
> 
>">Страница с приветом.  """ return render_template_string(source, h1=title) @app.route('/hello/') @app.route('/hello//') def hello(name=None): if name is None: name = 'Flask' source = """  
Привет <>! 
>">Главная страница.  """ return render_template_string(source, name=name) if __name__ == '__main__': app.run(host='localhost', port=5000, debug=True) 

• КРАТКИЙ ОБЗОР МАТЕРИАЛА.
• Пример структуры приложения Flask как пакета Python
• Модульные приложения на схемах blueprint во Flask Python
• Фабрика веб-приложений модуля Flask
• Представления в веб-приложении на Flask Python
• Правила составления URL-маршрутов во Flask Python
• Использование шаблонизатора Jinja2 в приложении Flask Python
• Пользовательские страницы HTTP-ошибок на Flask Python
• Выполнение кода до или после запроса во Flask Python
• Загрузка файлов на сервер во Flask Python
• Всплывающие сообщения в приложении на Flask Python
• Извлечение данных из запроса во Flask Python
• Хранение и загрузка конфигураций Flask
• Параметры/ключи конфигурации, используемые во Flask
• Папки экземпляров приложений на Flask
• Контекст веб-приложения на Flask
• Контекст запроса приложения на Flask
• Ведение журнала логов в приложении Flask Python
• Собственные декораторы в приложении Flask Python
• Класс Config() модуля flask
• Функция redirect модуля flask
• Функция url_for() модуля flask
• Прокси-объект current_app() модуля flask
• Функция abort() модуля flask
• Отладочные сигналы приложения Flask
• Работа с cookie в приложении на Flask Python
• Безопасность веб-приложения на Flask
• Асинхронность в веб-приложении на Flask
• Использование URL-процессора в приложениях на Flask Python
• Диспетчеризация приложений на Flask
• Функция make_response модуля flask
• Доступность контекстов запроса/приложения во Flask Python
• Декоратор @route() и метод add_url_rule() приложения Flask Python
• Функция send_file() модуля flask
• Функция send_from_directory() модуля flask
• Как обслуживать статические файлы в Flask Python
• Функция render_template() модуля flask
• Класс Markup() модуля flask
• Отложенная загрузка представлений в приложении Flask Python
• Сессии/сеансы sessions модуля flask
• Глобальный объект flask.g в приложении Flask Python
• Класс Request() модуля flask
• Класс Response() модуля flask
• Класс Flask() модуля flask
• Тестирование приложений на Flask
• Использование SQLite 3 в приложении Flask Python
• Генерация своей капчи на сайте Flask
• Использование модуля WTForms в приложении Flask Python
• Расширение Flask-Caching для приложения Flask
• Расширение Flask-Assets, управление статикой приложения
• Расширение Flask-WTF для приложения Flask
• Расширение Flask-SQLAlchemy для приложения Flask
• Расширение Flask-Paginate для приложения Flask
• Расширение Flask-Mail для приложения Flask
• Расширение Flask-APScheduler
• Связка Nginx + Gunicorn + Gevent + Flask Python
• Как передать переменную NGINX во Flask environ
• Защита приложения/сайта от DDoS атак

Быстрый, мощный интерфейс на Python

Dear PyGui принципиально отличается от других фреймворков GUI Python. Рендеринг на GPU, более 70 виджетов, встроенная поддержка асинхронности — это лишь некоторые возможности Dear PyGui. Руководством по работе с этим пакетом делимся к старту курса по разработке на Python.

Парадигма Retained Mode позволяет создавать чрезвычайно динамичные интерфейсы. Dear PyGui не использует нативные виджеты, а рисует с помощью видеокарты компьютера, как PyQt (используя API рендеринга DirectX11, Metal и Vulkan).

Почему Dear PyGui?

По сравнению с другими библиотеками Python GUI Dear PyGui уникален:

• Рендеринг на GPU.
• Простая встроенная поддержка асинхронных функций.
• Полное управление темами и стилями.
• Простое встроенное окно логирования.
• 70+ виджетов, сотни их комбинаций.
• Подробная документация, примеры и беспрецедентная поддержка.

Основные моменты

• Темы — 10 встроенных тем и система пользовательских тем.
• Graphing — API для работы с графиками (обертка ImPlot).
• Canvas — низкоуровневый API для рисования.
• Logging — API логирования.
• Виджеты — просто прокрутите вниз, чтобы увидеть их.

Установка

Убедитесь, что у вас установлен как минимум Python 3.7 (64 бит).

pip install dearpygui # или pip3 install dearpygui

Зависимости

Начинаем писать GUI

Dear PyGui предоставляет разработчикам python простой способ создания быстрых и мощных графических интерфейсов для скриптов. Dear PyGui состоит из окна программы, окон и виджетов. Окно программы является главным окном вашей программы и создаётся в конце основного скрипта вызовом start_dearpygui().

from dearpygui.core import * def save_callback(sender, data): print("Save Clicked") add_text("Hello, world") add_button("Save", callback=save_callback) add_input_text("string", default_value="Quick brown fox") add_slider_float("float", default_value=0.273, max_value=1) start_dearpygui()

В приведённом ниже примере программы показано окно программы и ещё одно окно, в котором с помощью встроенной функции документации отображается документация:

from dearpygui.core import * set_main_window_size(800, 800) show_about() show_documentation() # when running this code please look at the about window and it will report which version of Dear PyGUI is running # Even if you just did a pip install please ensure you your environment is using the latest package start_dearpygui()

Dear PyGui состоит из двух модулей: dearpygui.core и dearpygui.simple.

• dearpygui.core содержит базовую функциональность Dear PyGUI. Через ядро можно делать всё. На самом деле это расширение на языке Си, просто обёрнутое в модуль.
• dearpygui.simple содержит обёртки и утилиты уже из кода ядра для удобства работы с Dear PyGui.

Инструменты разработки

В Dear PyGui есть полезные инструменты разработки. Метод show_source() принимает имя входного файла Python.

from dearpygui.core import * show_documentation() show_debug() show_about() show_metrics() show_source("main.py") # replace "main.py" with your python file name show_logger() start_dearpygui()

Встроенное логирование

Мощный инструмент разработки — Logger, он вызывается методом show_logger(). Уровней логирования 6: Trace, Debug, Info, Warning, Error, Off. Логгер выведет установленный уровень и отфильтрует все уровни ниже.

Уровень лога mvTRACE покажет все команды.

from dearpygui.core import * show_logger() set_log_level(mvTRACE) log("trace message") log_debug("debug message") log_info("info message") log_warning("warning message") log_error("error message") start_dearpygui()

Пишем виджеты и контейнеры

Элементы библиотеки можно разделить на:

• обычные предметы: поля ввода, кнопки;
• контейнеры (окно, всплывающее окно, всплывающая подсказка, элемент-потомок);
• элементы макета (группа, следующая колонка (next_column)).

Элементы добавляются командами с префиксом add_.

Каждый элемент должен иметь уникальное имя. По умолчанию, если это применимо, имя станет меткой элемента. При желании можно изменить метку:

• Поставьте ## после имени (например displayed_name##unique_part). Всё после ## в отображаемом имени будет скрыто.
• Ключевое слово label, которое отобразит метку вместо имени.

Некоторые имена элементов автоматически генерируются для элементов без аргументов имени в функции (т. е. same_line). Но у них есть необязательное ключевое слово name, и его можно заполнить, когда понадобится ссылка на элемент.

from dearpygui.core import * add_button("Apply") add_same_line(spacing=10) add_button("Apply##1") add_same_line(spacing=10, name="sameline1") add_button("Apply2", label="Apply") add_spacing(count=5, name="spacing1") add_button("Apply##3") start_dearpygui()

Контекстные менеджеры dearpygui.simple автоматизируют вызов функции end, позволяют сворачивать код и в самом коде показывают иерархию.

По умолчанию элементы создаются в порядке их описания в коде.

Но, указав контейнер parent, элементы можно добавлять не по порядку. parent вставляет виджет в конец списка дочерних элементов родителя. before в сочетании с ключевым словом parent помещает один элемент перед другим в списке элементов-потомков.

from dearpygui.core import * from dearpygui.simple import * add_text("First coded widget") add_text("This is some text on window 2", parent="window 2") # we can even specify the parent before it was coded add_text("This is some text on child 1", parent="child 1") # we can even specify the parent before it was coded with window("window 1"): # simple with child("child 1"): # simple add_checkbox("Checkbox") # this is a input item added inside of the child add_checkbox("Last coded widget", parent="MainWindow", before="First coded widget") add_checkbox("Last coded widget 2", parent="child 1", before="Checkbox") # empty window with window("window 3"): # simple pass start_dearpygui()

Виджеты

Каждый виджет ввода имеет значение, которое можно задать с помощью ключевого слова default_value при создании или во время выполнения команды set_value. Для доступа к значению виджета можно использовать команду get_value. Мы также можем передавать значение виджета непосредственно в переменную python и из неё.

from dearpygui.core import * my_var = True add_checkbox("Radio Button", default_value=my_var) print("Radio Button Value: ", get_value("Radio Button")) print("my_var Value: ", my_var) set_value("Radio Button", False) print("Radio Button Value: ", get_value("Radio Button")) print("my_var Value: ", my_var) my_var = get_value("Radio Button") print("Radio Button Value: ", get_value("Radio Button")) print("my_var Value: ", my_var) start_dearpygui()

Виджеты и обратные вызовы окна

Каждый элемент ввода имеет обратный вызов, который выполняется при взаимодействии с виджетом.

Обратные вызовы добавляют виджетам функциональность. Они могут присваиваться до или после создания элемента функцией set_item_callback, как в коде ниже.

Каждый обратный вызов должен принимать аргументы sender и data.

sender сообщает обратному вызову имя элемента, которым он вызывается.

Аргумент data применяется разными стандартными обратными вызовами для отправки дополнительных данных через определение callback_data.

Виджеты оконного типа имеют специальные обратные вызовы, которые срабатывают при таких событиях, как изменение размера или закрытие окна. Обратные вызовы для конкретных окон могут быть применены к виджету любого типа окна. on_close будет запускать обратный вызов, назначенный ключевому слову, при закрытии окна, а set_resize_callback() будет запускаться при каждом изменении размера контейнера и может быть установлен на любое конкретное окно ключевым словом handler, по умолчанию это MainWindow.

Если вы хотите, чтобы обратный вызов выполнялся на каждом фрейме, воспользуйтесь set_render_callback().

from dearpygui.core import * from dearpygui.simple import * def close_me(sender, data): log_debug(f" window has been closed") def render_me(sender, data): log_debug(f"window has ran a render callback") def resize_me(sender, data): log_debug(f"window has ran a rezise callback") show_logger() # were going to use the logger to display callback replies with window("Tester", on_close=close_me): # simple add_text('resize this window resize callback will occur') add_text('close this window using the "x" button and a close callback will occur') set_render_callback(render_me) set_resize_callback(resize_me, handler="Tester") start_dearpygui()

Добавляем и удаляем виджеты в рантайме

С помощью Dear PyGui вы можете динамически добавлять и удалять любые элементы во время выполнения программы. Это можно сделать, используя обратный вызов для выполнения команды add_* нужного элемента, указав родителя, к которому будет принадлежать элемент. По умолчанию, если не указан родительский элемент, виджет будет добавлен в MainWindow.Используя ключевое слово before при добавлении элемента, вы можете контролировать, перед каким элементом родительской группы будет находиться новый элемент. По умолчанию новый виджет помещается в конец.

Хранилище значений и данных

Когда новый виджет добавлен, в системное хранилище добавляется некое значение. По умолчанию идентификатор этого значения — имя виджета. Значения извлекаются из системы значений с помощью get_value(«source name»). Меняются значения вручную, методом set_value(«source name»). Чтобы виджеты разных типов значений могли использовать одно и то же значение в системе хранения, сначала должно быть создано большее значение.

Помните, что вы можете хранить любой объект Python в хранилище данных, даже пользовательские типы данных.

Вот так можно хранить отображение:

from dearpygui.core import * def store_data(sender, data): custom_data = < "Radio Button": get_value("Radio Button"), "Checkbox": get_value("Checkbox"), "Text Input": dget_value("Text Input"), >add_data("stored_data", custom_data) def print_data(sender, data): log_debug(get_data("stored_data")) show_logger() show_debug() add_radio_button("Radio Button", items=["item1", "item2"]) add_checkbox("Checkbox") add_input_text("Text Input") add_button("Store Data", callback=store_data) add_button("Print Data", callback=print_data) start_dearpygui()

Меню

Очень важный виджет для функциональности GUI — это бар меню. Строки меню всегда отображаются в верхней части окна и состоят в основном из:

1. Лента главного меню.
2. Выпадающие подменю.
3. Конкретные элементы меню.

Элементы меню добавляются слева направо, а элементы подменю — сверху вниз. Они могут быть вложенными, насколько это необходимо:

from dearpygui.core import * from dearpygui.simple import * def print_me(sender, data): log_debug(f"Menu Item: ") show_logger() with menu_bar("Main Menu Bar"): # simple with menu("File"): # simple add_menu_item("Save", callback=print_me) add_menu_item("Save As", callback=print_me) with menu("Settings"): # simple add_menu_item("Setting 1", callback=print_me) add_menu_item("Setting 2", callback=print_me) add_menu_item("Help", callback=print_me) with menu("Widget Items"): add_checkbox("Pick Me", callback=print_me) add_button("Press Me", callback=print_me) add_color_picker4("Color Me", callback=print_me) start_dearpygui()

Диалоги выбора файлов и каталогов

Диалог выбора каталога вызывается select_directory_dialog(), которому необходим обратный вызов.

Файловые диалоги вызываются open_file_dialog(), которому должен быть задан обратный вызов. Аргумент data возвращаемого обратного вызова будет заполнен списком строк из пути к папке и к файлу. Расширения — это дополнительное ключевое слово к диалогу файлов, которое позволяет отфильтровать файлы в диалоге по расширениям.

from dearpygui.core import * def file_picker(sender, data): open_file_dialog(callback=apply_selected_file, extensions=".*,.py") def apply_selected_file(sender, data): log_debug(data) # so we can see what is inside of data directory = data[0] file = data[1] set_value("directory", directory) set_value("file", file) set_value("file_path", f"\\") show_logger() add_button("Directory Selector", callback=file_picker) add_text("Directory Path: ") add_same_line() add_label_text("##filedir", source="directory", color=[255, 0, 0]) add_text("File: ") add_same_line() add_label_text("##file", source="file", color=[255, 0, 0]) add_text("File Path: ") add_same_line() add_label_text("##filepath", source="file_path", color=[255, 0, 0]) start_dearpygui()

Графики

В Dear PyGui есть «простые графики» и «графики», оба типа могут быть динамическими.

Простые графики берут список и строят данные по оси y в зависимости от количества элементов в списке. Это могут быть линейные графики или гистограммы.

В «графиках» используются координаты x и y. Вызывать их нужно командой add_plot(), затем данные могут быть добавлены в виде линейного или рассеянного ряда. Вот список возможностей:

• Клик с перетаскиванием панорамирует график.
• Клик с перетаскиванием по оси панорамирует график в одном направлении.
• Двойной клик масштабирует данные.
• Правый клик и перетаскивание увеличивают область.
• Двойной правый клик открывает настройки.
• Shift + правый клик и перетаскивание масштабирует область, заполняющую текущую ось.
• Прокрутка колёсика позволяет рассмотреть детали.
• Прокрутка колёсика по оси увеличивает только по этой оси.
• Можно переключать и скрывать наборы данных на легенде.

Простые графики можно сделать динамическими, изменив значение вызова plot с помощью set_value().

Динамическая функция может очищать график и добавлять новые данные с помощью обратного вызова, например для рендеринга или обратного вызова элемента.

from dearpygui.core import * from math import cos def plot_callback(sender, data): # keeping track of frames frame_count = get_data("frame_count") frame_count += 1 add_data("frame_count", frame_count) # updating plot data plot_data = get_data("plot_data") if len(plot_data) > 2000: frame_count = 0 plot_data.clear() plot_data.append([3.14 * frame_count / 180, cos(3 * 3.14 * frame_count / 180)]) add_data("plot_data", plot_data) # plotting new data clear_plot("Plot") add_line_series("Plot", "Cos", plot_data, weight=2) add_plot("Plot", height=-1) add_data("plot_data", []) add_data("frame_count", 0) set_render_callback(plot_callback) start_dearpygui()

Рисование и холст

В Dear PyGui есть низкоуровневый API, хорошо подходящий для рисования примитивов, пользовательских виджетов и даже динамических рисунков.

Рисунок запускается вызовом add_drawing(). Начало холста — в левом нижнем углу.

Рисунки имеют масштаб, начало и размер, к которым можно получить доступ и задать их. Масштаб — это множитель значений элементов x и y. Размер указывается в пикселях. На рисунках можно отображать .png, .jpg или .bmp. Изображения рисуются с помощью функции draw_image().

Хотя рисунки можно сделать динамичными, очищая и перерисовывая всё заново, предлагается метод эффективнее: чтобы сделать рисунок динамичным, мы должны использовать ключевое слово tag для обозначения элементов, которые хотим перерисовать. Затем нужно просто вызвать команду рисования, используя тот же тег. Это позволит удалить только один элемент и перерисовать его с помощью новой команды.

from dearpygui.core import * def on_render(sender, data): counter = get_data("counter") counter += 1 modifier = get_data("modifier") if counter < 300: modifier += 1 elif counter < 600: modifier -= 1 else: counter = 0 modifier = 2 xpos = 15 + modifier*1.25 ypos = 15 + modifier*1.25 color1 = 255 - modifier*.8 color3 = 255 - modifier*.3 color2 = 255 - modifier*.8 radius = 15 + modifier/2 segments = round(35-modifier/10) draw_circle("Drawing_1", [xpos, ypos], radius, [color1, color3, color2, 255], segments, tag="circle##dynamic") add_data("counter", counter) add_data("modifier", modifier) add_data("counter", 0) add_data("modifier", 2) add_drawing("Drawing_1", width=700, height=700) set_render_callback(on_render) start_dearpygui()

Дельта-время и внутренние часы

Dear PyGui имеет встроенные часы для проверки общего времени работы. get_total_time(), возвращается общее время работы в секундах.

Также с помощью команды get_delta_time() мы можем проверить время между кадрами рендеринга в секундах.

from dearpygui.core import * def on_render(sender, data): delta_time = str(round(get_delta_time(), 4)) total_time = str(round(get_total_time(), 4)) set_value("delta_time", delta_time) set_value("total_time", total_time) add_text("Total Time: ") add_same_line() add_label_text("##total_time_text", source="total_time") add_text("Delta Time: ") add_same_line() add_label_text("##delta_time_text", source="delta_time") set_render_callback(callback=on_render) start_dearpygui()

Таблицы

Dear PyGui имеет простой API таблиц, который хорошо подходит для статических и динамических таблиц.

Виджет таблицы запускается вызовом add_table(). Для редактирования виджета таблицы мы можем использовать методы add_row(), add_column(), которые добавят строку/столбец к последнему слоту таблицы.

В качестве альтернативы мы можем вставить строки/столбцы с помощью insert_row(), insert_column(). Столбцы и строки вставляются в соответствии с их индексным аргументом. Если указанный индекс уже существует, то выходящие столбцы/строки будут удалены, а новая строка/столбец будет вставлена по указанному индексу.

Кроме того, при добавлении или вставке строки/столбца неуказанные ячейки по умолчанию окажутся пустыми. Кроме того, заголовки и ячейки могут быть переименованы, а их значения изменены. Ячейки можно выбирать. Это означает, что мы можем применить обратный вызов к таблице и получить через отправителя данные о том, какая ячейка была выбрана, и даже получить текст внутри ячейки.

from dearpygui.core import * def table_printer(sender, data): log_debug(f"Table Called: ") coord_list = get_table_selections("Table Example") log_debug(f"Selected Cells (coordinates): ") names = [] for coordinates in coord_list: names.append(get_table_item("Table Example", coordinates[0], coordinates[1])) log_debug(names) show_logger() add_table("Table Example", ["Header 0", "Header 1"], callback=table_printer) add_row("Table Example", ["awesome row", "text"]) add_row("Table Example", ["super unique", "unique text"]) add_column("Table Example", "Header 3", ["text from column", "text from column"]) add_row("Table Example", ["boring row"]) start_dearpygui()

Опрос устройств ввода

Опрос ввода в Dear PyGui делается вызовом команды опроса в функции. Функция должна быть установлена на обратный вызов рендеринга окна, чтобы опрос происходил, когда это окно активно. Обратные вызовы рендеринга выполняются каждый кадр, Dear PyGui может опрашивать на предмет ввода между кадрами.

Вот список функций опроса

• get_mouse_drag_delta()
• get_mouse_pos()
• is_key_down()
• is_key_pressed()
• is_key_released()
• is_mouse_button_clicked()
• is_mouse_button_double_clicked()
• is_mouse_button_down()
• is_mouse_button_dragging()
• is_mouse_button_released()
• set_key_down_callback()
• set_key_press_callback()
• set_key_release_callback()
• set_mouse_click_callback()
• set_mouse_double_click_callback()
• set_mouse_down_callback()
• set_mouse_drag_callback()
• set_mouse_wheel_callback()
• set_render_callback()
• set_resize_callback()

Подробности смотрите в описании API. Чтобы добиться желаемого поведения, комбинируйте методы.

from dearpygui.core import * def main_callback(sender, data): set_value("Mouse Position", str(get_mouse_pos())) if is_key_down(mvKey_A): set_value("A key Down", "True") else: set_value("A key Down", "False") if is_key_pressed(mvKey_A): set_value("A key Pressed", "True") else: set_value("A key Pressed", "False") if is_key_released(mvKey_A): set_value("A key Released", "True") else: set_value("A key Released", "False") if is_mouse_button_dragging(mvMouseButton_Left, 10): set_value("Left Mouse Dragging", "True") else: set_value("Left Mouse Dragging", "False") if is_mouse_button_clicked(mvMouseButton_Left): set_value("Left Mouse Clicked", "True") else: set_value("Left Mouse Clicked", "False") if is_mouse_button_double_clicked(mvMouseButton_Left): set_value("Left Mouse Double Clicked", "True") else: set_value("Left Mouse Double Clicked", "False") if is_key_down(mvKey_Shift) and is_mouse_button_clicked(mvMouseButton_Left): set_value("Shift + Left Mouse Clicked", "True") else: set_value("Shift + Left Mouse Clicked", "False") add_label_text("A key Down", value="False", color=[0, 200, 255]) add_label_text("A key Pressed", value="False", color=[0, 200, 255]) add_label_text("A key Released", value="False", color=[0, 200, 255]) add_spacing() add_label_text("Mouse Position", value="(0,0)", color=[0, 200, 255]) add_label_text("Left Mouse Clicked", value="False", color=[0, 200, 255]) add_label_text("Left Mouse Dragging", value="False", color=[0, 200, 255]) add_label_text("Left Mouse Double Clicked", value="False", color=[0, 200, 255]) add_label_text("Shift + Left Mouse Clicked", value="False", color=[0, 200, 255]) set_render_callback(main_callback) start_dearpygui()

Многопоточность и асинхронные функции

Для вычислений и обратных вызовов, требующих длительного времени, может быть полезно реализовать асинхронные функции или функции, выполняемые в отдельных потоках. Просто вызовите run_async_function().

Важно отметить, что запущенные с помощью команды async функции не могут вызывать другие функции API Dear PyGui.

Асинхронные функции не могут получить доступ к add_data() или get_data(). Поэтому, когда необходимо передать данные в асинхронную функцию, вы должны использовать аргументы с ключевыми словами data и return handler. Любой объект Python можно сделать доступным для функции async, отправив его в функцию через data. Кроме того, любые возвращаемые данные из функции Async будут доступны через ввод data указанного обратного вызова.

from dearpygui.core import * from time import sleep def long_async_preparer(data, sender): floaty = get_value("Async Input Data") run_async_function(long_callback, floaty, return_handler=long_async_return) def long_callback(sender, data): sleep(3) return data * 2 def long_async_return(sender, data): log_debug(data) def long_callback2(sender, data): sleep(3) log_debug(data * 2) show_logger() add_text( "input a number and see the logger window for the output of the long callback that would normally freeze the GUI") add_input_float("Async Input Data", default_value=1.0) add_button("long Function", callback=long_callback2, callback_data=get_value("Async Input Data"), tip="This is the long callback that will freeze the gui") add_button("long Asynchronous Function", callback=long_async_preparer, tip="this will not a freeze the GUI") start_dearpygui()

Когда вызывается метод асинхронной функциональности, создаётся пул потоков. Настраиваются время ожидания и количество потоков.

Используя set_thread_count(), мы можем установить количество потоков в пуле, использовать set_threadpool_high_performance(), чтобы указать пулу потоков максимум потоков на компьютере пользователя. Имейте в виду, что при вызове асинхронных функций процессор будет работать на 100 %. Установить время ожидания для пула потоков можно с помощью set_threadpool_timeout(). Это уничтожит пул и освободит ресурсы через заданное время.

Темы и стили

Темы и стилизация виджетов могут применяться к отдельному виджету или приложению в целом. Вот примеры атрибутов стиля:

• размер шрифта;
• цветовая схема приложения;
• скругление углов.

Примеры

Репозиторий демонстраций Dear PyGui.

Для установки необходимых зависимостей запустите в репозитории

pip install -r requirements.txt

pip3 install -r requirements.txt.

Заключение

Dear PyGui — это простой и мощный фреймворк для создания графических интерфейсов пользователя с помощью скриптов на языке Python. Он рисует через GPU и работает на Windows 10, macOS и Linux, содержит функции графики, темы, API для пользовательских отрисовок и инструменты для разработки приложений.

DearPyGui оборачивает Dear ImGui, включает дополнительные виджеты и дополнения (графики, диалоги файлов, изображения, виджет редактирования текста и т. д.), поддерживает асинхронность, добавление элементов на холст, дополнительные инструменты отладки и т. д.

Планы [на 12 октября 2020]:

• Интерфейс в стиле ООП [вот вариант].
• Гистограмма, круговая диаграмма и другие элементы.
• Улучшения для закрепления окон и двух вьюпортов.
• Виджет 3D.
• API персонализации виджетов.

1. Dear PyGui.
2. Dear PyGui на Github.
3. Примеры.
4. Документация.
5. Туториалы.

Вот так на Python можно сделать достойный графический интерфейс. Язык продолжает развиваться, а благодаря лаконичности и простоте превращается в швейцарский нож программиста. Если разработка на Python вам интересна, переходите на страницы наших курсов, чтобы увидеть, как мы готовим людей к началу карьеры Python-разработчика.

Python, веб-разработка

• Профессия Fullstack-разработчик на Python
• Курс «Python для веб-разработки»
• Профессия Frontend-разработчик
• Профессия Веб-разработчик

Data Science и Machine Learning

• Профессия Data Scientist
• Профессия Data Analyst
• Курс «Математика для Data Science»
• Курс «Математика и Machine Learning для Data Science»
• Курс по Data Engineering
• Курс «Machine Learning и Deep Learning»
• Курс по Machine Learning

Мобильная разработка

• Профессия iOS-разработчик
• Профессия Android-разработчик

Java и C#

• Профессия Java-разработчик
• Профессия QA-инженер на JAVA
• Профессия C#-разработчик
• Профессия Разработчик игр на Unity

От основ — в глубину

• Курс «Алгоритмы и структуры данных»
• Профессия C++ разработчик
• Профессия Этичный хакер

А также:

Render python что это

Одним из преимуществ шаблонов является то, что мы можем передать в них динамически из представлений различные данные. Для вывода данных в шаблоне могут использоваться различные способы. Для вывода самых простых данных применяется двойная пара фигурных скобок:

Например, пусть в проекте у нас есть папка templates, в которой содержится шаблон index.html :

Определим в файле index.html следующий код:

      
>
 
>
   

Здесь используется две переменных: message и header. Они будут передаваться из представления.

Чтобы из функции-представления передать данные в шаблон применяется третий параметр функции render , который еще называется context и который представляет словарь. Например, изменим файл views.py следующим образом:

from django.shortcuts import render def index(request): data = return render(request, "index.html", context=data)

В шаблоне используются две переменных, соответственно словарь, который передается в функцию render через параметр context, теперь содержит два значения с ключами header и message.

В результате при обращении к корню веб-приложения мы увидим следующий вывод в браузере:

Передача сложных данных

Рассмотрим передачу более сложных данных. Допустим, в представлении передаются следующие данные:

from django.shortcuts import render def index(request): header = "Данные пользователя" # обычная переменная langs = ["Python", "Java", "C#"] # список user = # словарь address = ("Абрикосовая", 23, 45) # кортеж data = return render(request, "index.html", context=data)

В качестве третьего параметра в функцию render нам надо передать словарь, поэтому все данные оборачиваются в словарь и в таком виде передаются в шаблон.

В этом случае шаблон мог бы выглядеть, например, следующим образом:

      
>
 
Имя: > Возраст: >
 
Адресс: ул. >, д. >, кв. >
 
Языки: >, >
   

Поскольку объекты langs и address представляют соответственно массив и кортеж, то мы можем обратиться к их элементам через индексы, как мы бы работали бы с ними в коде на Python, например, первый элемент кортежа address: address.0 .

Подобным образом, поскольку объект user представляет словарь, то мы можем обратиться к его элементам по ключам name и age: > > .

В итоге мы получим следующий вывод в веб-браузере:

TemplateResponse

Если для генерации шаблона применяется класс TemplateResponse , то в его конструктор также через третий параметр можно передать данные для шаблона:

from django.template.response import TemplateResponse def index(request): header = "Данные пользователя" # обычная переменная langs = ["Python", "Java", "C#"] # список user = # словарь address = ("Абрикосовая", 23, 45) # кортеж data = return TemplateResponse(request, "index.html", data)

Передача объектов классов

Подобным образом можно передавать в шаблоны объекты своих классов. Например, определение функции-представления:

from django.shortcuts import render def index(request): return render(request, "index.html", context = ) class Person: def __init__(self, name): self.name = name # имя человека

Здесь определяется класс Person, в конструкторе которого передается некоторое значение для атрибута name. В функции index в шаблон передается объект с ключом "person".

В шаблоне index.html мы можем обращаться к функциональности объекта, например, к его атрибуту name:

      
Person >
   

Render python что это

На прошлом уроке мы изучили основы языков для верстки сайтов HTML и CSS и создали с помощью них таблицу. А сегодня мы научим нашего робота автоматически собирать спарсенные данные о госконтрактах в эту таблицу. Для этого мы будем использовать Python-библиотеку Jinja2.

Видео: Глеб Лиманский

Jinja2 — это шаблонитизатор, с помощью которого можно подставлять переменные из Python на страницы в браузере. В нашем случае это будут спарсенные данные о госконтрактах, которые мы подставим в нашу таблицу. Принцип работы Jinja2 похож на метод f-строк. Только переменные заключаются в двойные фигурные скобки, а не одинарные.

Давайте посмотрим, как это работает, на простом примере. Для начала установите бибилиотеку через команду в терминале pipenv install Jinja2. Затем нужно импортировать класс Template. Создааем шаблон приветствия: Hello и имя, которое будем в этот шаблон как раз подставлять. В переменную template кладем наш шаблон (получаем объект template, то есть экземпляр класса Template). Затем применяем к объекту template метод render(), который обрабатывает наш шаблон. Так Jinja2 подставляет значение аргумента name, которое мы указали — Harry — в указанное нами место в шаблоне. Получаем результат: Hello, Harry. А вот как бы мы записали это с помощью f-строки.

Метод render() обрабатывает шаблон, используя именованные аргументы, которые ему передаются (как в примере с именем), или используя словарь. Для нашего случая нам нужен список со десятью словарями, где каждый словарь содержит данные о контракте из топа-10 крупнейших за неделю. Создадим такой список с помощью функции get_top_contracts(). Внутри нее нам пригодится наша рекурсивная функция, которую мы писали на предыдущих уроках. Также необходимо прописать условие для случаев, когда данных о поставщике контракта нет (к сожалению, на госзакупках это стало часто происходить). И возвращает наша функция первые 10 госконтрактов (словарей).

Перейдем к нашу HTML-коду, который мы написали на прошлом уроке: его нужно обновить и подготовить для работы с Jinja2. Во-первых, добавим количество столбцов и правильно их переименуем. Во-вторых, пропишем выражения Jinja2 (как мы указывали name в двойных фигурных скобках в начале урока). Так как у нас довольно большой объем данных, нам нужно использовать цикл для их обработки. Открываем цикл Дзиндзя с помощью синтаксиса этой библиотеки, где items это наш список со словарями. Цикл будет ходить по каждому элементу словаря и заполнять наши строки в таблице (каждая строка в таблице это один словарь). В конце закрываем этот цикл тоже по правилу Jinja2.

Теперь создадим папку templates в нашем проекте robot в Visual studio code и положим туда наш обновленный HTML-код. А в нашем основном документе — main.py — напишем функцию create_message() для того, чтобы отрендерить шаблон. Вверху кода, где у нас все импорты, добавим:

from jinja2 import Template

from jinja2 import Environment, FileSystemLoader, select_autoescape

Функция create_message() на вход получает наш список со словарями. Теперь нужно дать понять Jinja2, где ей брать HTML-шаблон. FileSystemLoader находит нашу папку с шаблонами. В select_autoescape прописываем форматы. А в переменную template загружается шаблон из файла — table.html. Затем рендерим наш шаблон с помощью уже известного нам метода, указываем что items в коде HTML — это наш список со словарями (top_contracts). Теперь message — это переменная, в которой лежит таблица с собранными данными о госконтрактах. Запишем ее в новый HTML-файл, чтобы потом можно было посмотреть результат в браузере. Наша функция возвращает сообщение с информацией про контракты в табличном виде, чтобы в дальнейшем мы могли передать это сообщение по почте.

Добавим в наш итог (result) из документации API Clearspending сортировку по убыванию цены (sort='-price') и применим две сегодняшние функции.

Теперь откроем файл с новой таблицей и посмотрим через расширение Live server на итоговую таблицу в браузере.

К сожалению, как мы видим, данные о всех поставщиках скрыты с госзакупок. Такую картину по крупных контарктам мы наблюдаем уже несколько месяцев. Реестр становится все более закрытым.