创建 Python 调查：Python Shiny 入门指南

您好，Python 爱好者们！今天，我们将为您带来一个非常激动人心的话题。如果你和我一样，可能会想："我想知道我是否能创建自己的调查问卷？"在今天的文章中，我们将实现这个梦想！

我们将使用一个名为 "Shiny for Python "的强大工具，学习如何使用它来创建我们自己的超棒调查应用程序。 如果你是初学者，别担心，这篇文章就是为你准备的！

那么，让我们一起踏上 Python 的神奇之旅吧。让我们从创建一个 Python 调查开始，让你的创造力尽情驰骋！

1. Python 的 Shiny：调查的新视野

用于 Python 的 Shiny为什么？因为它可以让您创建交互式网络应用程序，而无需复杂的网络技术。

尤其是在构建调查应用程序时，Shiny for Python 是一步完成从数据收集到分析的绝佳方法。

2.开始前：需要携带的物品清单

在开始构建 Python 调查应用程序之前，您需要一些东西。让我们一起来看看。

1. Python 3.8 或更高版本。 点击此处)
2. 您最喜欢的代码编辑器（如 VS Code、PyCharm）
3. 终端使用的基本知识
4. 激情和好奇心（最重要！）。

好了，现在你们都准备好了，让我们兴奋起来吧！

3. 为 Python 安装 Shiny

首先，你需要安装 Shiny for Python。打开终端，键入以下命令

pip install shiny

运行上述命令就能安装 Shiny for Python，这是创建 Python 调查的第一步。很酷吧（下图中，我运行的是已经安装好的重装系统，所以你可以看到我已经很满意了）。

4. 创建你的第一个 Shiny 应用程序

现在，让我们开始创建一个 Python 调查表。首先，让我们从最基本的 Shiny 应用程序开始。 虚拟环境运行下面的代码。

#survey_app

from shiny import App, ui

定义 # 用户界面
app_ui = ui.page_fluid(
    ui.h1("My First Shiny App")、
    ui.p("Welcome to the world of Shiny for Python!")
)

# 空服务器函数（可稍后添加逻辑）
def server(input, output, session)：
    传递

# 创建 Shiny 应用程序对象
app = App(app_ui, server)

代码评注

• (我将上述代码保存在 survey_app 名称下）。
• from shiny import App, ui从 Shiny 库中导入必要的类和模块。
• app_ui = ui.page_fluid(...)定义应用程序的用户界面（UI）。
  • ui.h1(...):为页面添加一个大标题（H1 标签）。
  • ui.p(...)添加一个 : 段落（p 标记），以显示欢迎信息。
• def server(input, output, session)：定义一个服务器函数。目前这是个空函数，但将来可以在此添加应用程序的逻辑1.
• 应用程序 = 应用程序（app_ui，服务器）结合用户界面和服务器功能，创建 Shiny 应用程序对象。

shiny run survey_app.py

如果在终端中输入上述命令并按 Enter 键，就会得到如下响应：127.0.0.1:8000，按住 Ctrl 键的同时点击它，就会生成一个非常简单的网页。很有趣吧？

5. 创建调查表

现在，让我们开始创建一个调查表。我们将创建一个简单的表单，询问您的姓名、年龄和最喜欢的编程语言。

from shiny import App, ui, reactive

定义 # 用户界面
app_ui = ui.page_fluid(
    ui.h1("Python 程序员调查"),# 标题（h1 标记）
    ui.input_text("name", "Enter your name"), # 文本输入框（姓名）
    ui.input_numeric("年龄", "输入您的年龄", value=20), # 数字输入框（默认值 20）
    ui.input_select(
        "您最喜欢的编程语言是什么？
        "您最喜欢的编程语言是什么？", # 选择输入框
        choices=["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "Other"]), ui.input_select(
    ),
    ui.input_action_button("submit", "Submit"), # 按钮（提交）
    ui.output_text_verbatim("result") # 输出字段（结果）
)

定义 # 服务器逻辑
def server(input, output, session)：
    @reactive.Effect
    @reactive.event(input.submit) # 在点击按钮时执行
    def submit_survey()：
        # 将输入数据合并为字符串并输出
        result = f "姓名：{input.name()}，年龄：{input.age()}，最喜欢的语言：{input.fav_lang()}"。
        output.result.set(result) # 在用户界面中显示结果

运行 # Shiny 应用程序
app = App(app_ui, server)

代码评注

• 用户界面配置 (app_ui)
  • ui.h1(...) 显示调查的标题。
  • ui.input_text(...) 姓名：提供一个文本字段，供用户输入姓名。
  • ui.input_numeric(...) 提供一个数字字段供您输入您的年龄。默认值为 20。
  • ui.input_select(...) 创建一个下拉菜单，以便用户选择自己喜欢的编程语言。
  • ui.input_action_button(...) 添加提交调查按钮。
  • ui.output_text_verbatim(...) 创建一个空间，将用户输入的结果输出为文本。
• 服务器逻辑 (服务器 功能)
  • @reactive.Effect 指定为响应函数。
  • @reactive.event(input.submit) 点击 : 按钮 (顺从) 仅在事件发生时执行。
  • result = f "姓名：{input.name()}，年龄：{input.age()}，最喜欢的语言：{input.fav_lang()}"
    → 提取用户输入的数据并生成字符串。
  • output.result.set(result)
    → 在用户界面中显示结果。 output_text_verbatim("result") 在该区域显示。
• 运行 Shiny 应用程序 (应用程序 = 应用程序（app_ui，服务器）)
  • 应用程序（app_ui，服务器）将用户界面连接到服务器。
  • app.run()将在网络浏览器中打开应用程序。

这样就会生成类似下面这样的基本 Python 调查表。很酷吧？

6.保存数据

收集和存储数据是调查的关键，因此让我们添加以 CSV 文件存储调查受访者数据的功能。

from shiny import App, ui, reactive
import pandas as pd # 如有需要，使用 pip install pandas 安装这些软件包
from pathlib import Path

定义 # 用户界面
app_ui = ui.page_fluid(
    ui.h1("Python 程序员调查"),# 标题（h1 标记）
    ui.input_text("name", "Enter your name"), # 文本输入框（姓名）
    ui.input_numeric("年龄", "输入您的年龄", value=20), # 数字输入框（默认值 20）
    ui.input_select(
        "您最喜欢的编程语言是什么？
        "您最喜欢的编程语言是什么？", # 选择输入框
        choices=["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "Other"]), ui.input_select(
    ),
    ui.input_action_button("submit", "Submit"), # 按钮（提交）
    ui.output_text_verbatim("result") # 输出字段（结果）
)

定义 # 服务器逻辑
def server(input, output, session)：
    @reactive.Effect
    @reactive.event(input.submit) # 在点击按钮时执行
    def submit_survey()：
        # 将用户输入的数据存储为字典
        data = {
            "name"：[input.name()]、
            年龄[input.age()]、
            "favourite_language"：[input.fav_lang()]。
        }
        
        将 # 数据转换为 Pandas DataFrame
        df = pd.DataFrame(data)

        检查 # CSV 文件是否存在并保存
        file_path = "survey_results.csv" 文件
        if not Path(file_path).exists()：
            df.to_csv(file_path, index=False) # 第一次保存时包含标题
        否则
            df.to_csv(file_path, mode="a", header=False, index=False) # 进一步保存到现有文件中

        # 向用户界面输出结果信息
        output.result.set("Your response has been recorded. Thank you!")

# 运行 Shiny 应用程序
app = App(app_ui, server)

代码评注

1. 将数据保存到 CSV 文件

• 用户的输入数据存储在字典 (口述) 格式。
• pandas.DataFrame将其转换为数据帧。
• 将响应数据保存到 "调查_结果.csv" 保存到文件。
  • 如果不存在，请创建一个新文件，然后单击 "带页眉保存"。
  • 如果文件已经存在，则以 "附加 "模式保存新的响应数据（不包括标题）。

2. 响应式事件处理

• @reactive.event(input.submit)使用 提交 设置为仅在按下按钮时运行。

3. 显示结果信息

• 保存数据后 "您的回复已被记录。谢谢！" 向用户界面输出信息。

在 Python 调查表中，我们输入了 Trump、20 岁和 Python。 我们按下了提交按钮，调查回复现在保存在 CSV 文件（survey_result）中。如果您点击该文件，就会看到您输入的数据，如下所示！

恭喜您，您出色地创建了 Python 调查表，迈出了数据分析的第一步。

7 将调查结果可视化

现在我们已经收集了数据，让我们将结果可视化吧。让我们使用 Shiny for Python 和 matplotlib 创建一个简单的图表。

from shiny import App, ui, reactive, render
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pathlib import Path

定义 # 用户界面
app_ui = ui.page_fluid(
    ui.h1("Python 程序员调查"),# title
    ui.input_text("name", "Enter your name"),#姓名输入框
    ui.input_numeric("年龄", "输入您的年龄", value=20), # 年龄输入框
    ui.input_select(
        "您最喜欢的编程语言是什么？
        "您最喜欢的编程语言是什么？", # 选择您最喜欢的编程语言
        choices=["Python", "JavaScript", "Java", "C++", "Other"]).
    ),
    ui.input_action_button("submit", "提交"), # 提交按钮
    ui.output_text_verbatim("result"), # 结果输出
    ui.output_plot("age_histogram") # 年龄分布直方图输出
)

定义 # 服务器逻辑
def server(input, output, session)：
    @reactive.Effect
    @reactive.event(input.submit) # 在点击按钮时执行
    def submit_survey()：
        # 将用户输入数据保存为字典
        data = {
            "name"：[input.name()]、
            年龄[input.age()]、
            "favourite_language"：[input.fav_lang()]。
        }
        
        将 # 数据转换为数据帧
        df = pd.DataFrame(data)

        设置 # 文件路径
        file_path = "survey_results.csv" 文件路径

        如果 # CSV 文件不存在，则创建该文件（包括标题）；如果存在，则添加该文件 (Append)
        if not Path(file_path).exists()：
            df.to_csv(file_path, index=False)
        否则
            df.to_csv(file_path, mode="a", header=False, index=False)

        输出 # 保存完成信息
        output.result.set("Your response has been recorded. Thank you!")

    @output
    @render.plot
    def age_histogram()：
        加载 # 调查数据
        file_path = "survey_results.csv
        if not Path(file_path).exists()：
            return # 如果不存在数据，则不绘制图表

        df = pd.read_csv(file_path)

        创建 # 年龄分布直方图
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # 创建新图
        ax.hist(df['age'], bins=10, edgecolour='black', alpha=0.7) # 直方图
        ax.set_title('Age Distribution')
        ax.set_xlabel('Age')
        ax.set_ylabel('Response Count')

        return fig # 返回 "fig "而不是 "plt.gcf()"。

# 运行 Shiny 应用程序
app = 应用程序（app_ui，服务器）

代码评注

1. 年龄分布柱状图 (年龄历史图 Add)

• ui.output_plot("age_histogram")以便为用户界面中的图形腾出空间。
• @output @render.plot 使用装饰器创建一个 年龄历史图( ) 定义一个函数。
• 调查结果.csv从 matplotlib生成直方图。
• 年龄 (年龄)字段，以直观显示基于该字段的回复数量。

2. 处理无数据时的异常情况

• if not Path(file_path).exists(): return 添加一个条件，以便在没有调查数据时抑制图表。

3. 用户界面更新

• ui.output_plot("age_histogram")以实时直观地显示受访者的年龄分布。

这将创建一个直方图，一目了然地显示受访者的年龄分布。数据看起来是不是很生动？ 现在，我只随机输入了四个案例，所以没有得到很好的直方图）。

8. 总结：Shiny for Python 的无限可能

到目前为止，我们已经使用 Shiny for Python 创建了一个简单的 Python 调查应用程序，而这仅仅是个开始！使用 Shiny for Python，你可以创建更复杂的交互式应用程序，比如下面这个。

• 实时更新仪表板
• 使用机器学习模型的预测应用程序
• 大规模数据可视化工具

你的想象力就是极限！

你喜欢创建 Python 调查问卷吗？当你开始使用 Shiny for Python 时，你是不是很喜欢从收集数据到分析和可视化数据一气呵成的过程？ 现在，你已经掌握了创建自己的调查应用程序的基础知识。

如果你想深入了解 用于 Python 的 Shiny而最好的学习方法就是创建自己的应用程序。创建自己独特的调查应用程序！

现在轮到你了。你想用 Python 和 Shiny for Python 构建哪些很酷的应用程序？请在评论中分享您的想法。让我们一起快乐成长！