Real dash как подключить

Обновлено: 02.07.2024

Программы для скачивания потокового/онлайн видео

Снифферы мультимедиа ссылок:

openRTSP - UDP и TCP транспорт

Снифферы мультимедиа ссылок:

Расширение HLS Stream Detector для Firefox

Функция Открыть список элементов в Adblock Plus

Jaksta | Replay Media Catcher (поддержка заявлена,но качают только посегментно.)

Сниффер мультимедиа ссылок:
URL Helper

Firefox c расширениями FlashGot, Video DownloadHelper (или подобными им)

расширение Firefox GreaseMonkey со скриптом SaveTube(или подобным) (до 720p)

Как скачать плейлист с YouTube 1 2

Как скачать и склеить аудио и видео с YouTube (особенно актуально для загрузки видео высокого разрешения)

Поток состоит из множества небольших фрагментов,перечисленных в Manifest-файле,ссылка на который как правило заканчивается на .isml/Manifest или .ism/Manifest.Сам Manifest-файл содержит в заголовке тэг SmoothStreamingMedia

http.request.uri contains "mjpeg"

Универсального способа определения технологии стриминга видео нет. Наиболее надежным способом является изучение сетевого дампа, снятого в момент начала воспроизведения видео онлайн. Для захвата дампа лучше всего использовать сниффер Wireshark, распознающий большое количество протоколов. Выше перечислены наиболее популярные протоколы стриминга и предлагается ПО для сохранения стримов. Иногда сервера могут использовать при передаче видео нестандартные порты и Wireshark может не определить протокол, в этом случае бывает полезно сохранить сетевой дамп и сделать в нем ручной поиск по паттернам (как в текстовом файле).

Большая просьба для новичков и всех, кто затрудняется идентифицировать/скачать стрим:
Перед заданием вопроса в теме настоятельно рекомендуется сначала испробовать перечисленные ниже рекордеры для автоматического сохранения стримов, поддерживающие большое количество протоколов и сервисов:

Также, не забываем делать поиск в топике (версия для печати) - возможно, ваш вопрос уже обсуждался.

Скачиваем init-сегмент для видео

Скачиваем видео-поток в разрешении 720p,ссылку на него можно узнать из манифест-файла с расширением .mpd
Номер первого сегмента потока - 1,последнего - 106.

Параметр -s нужен для того,чтобы лог curl не попал в файл с видео,для отладки команды его можно отключить.

Сегодня предлагаю погрузиться в один из удобнейших веб-фреймворков в связке c Python под названием Dash. Появился он не так давно, пару лет назад благодаря разработчикам фреймворка plotly. Сам Dash является связкой Flask, React.Js, HTML и CSS.

Выступление Криса Пармера на PLOTCON 2016

Давайте сразу установим фреймворк. Обновленные версии уточняйте тут.

Друзья, если вы действительно хотите разобраться в данном фреймворке, читайте публикации до конца, так как зачастую сначала следуют примеры, а уже после детальный обзор кода. Если вам все равно непонятно — советую читать документацию по Dash на английском языке в оригинале. Также в рунете есть несколько статей, которые объясняют концепции, которые я решил пропустить в данном туториале.

Начнем.

Dash предоставляет Python классы для всех визуальных компонентов приложения. Разработчики предоставляют набор компонентов в так называемых dash_core_components и dash_html_components . Но также вы можете построить свой компонент используя JavaScript и React.js.

Важно

В dash_core_components содержатся различные динамические формы такие как, например, выпадающие списки, графики и чек-боксы.

В dash_html_components содержатся html конструкции, которыми можно завернуть наши формы. Например Div блоки или теги заголовков H1, H2, и так далее. Разработчики предоставляют нам некую абстракцию от html с помощью словарей Python.

Чтобы начать разбираться, создадим файл app.py , в котором будет содержаться следующее:

И запустим его из текущей директории командой:
$ python app.py

Видим, что сервер запустился и готов принимать запросы на порт 8050 (у вас может быть другой порт).

Примечание

На заметку

Как мы помним, Dash содержит компонент для каждого тега HTML. Но также он может принимать все аргументы ключевых слов, как и элементы HTML.

Давайте немного изменим наш код:

Обновляем страницу, и видим:

В этом примере мы изменили стили html.Div и html.H1 с помощью свойства style .

html.H1('Hello Dash', style=) отрендерится в приложении Dash как:

Но есть несколько важных замечаний:

Свойства style в HTML это разделенная точкой с запятой строка. В Dash вы можете просто передать словарь.
Ключи в style словаре немного различаются в написании относительно HTML. Вместо text-align мы пишем textAlign .
Дочерние классы каждого элемента-тэга в Dash (класса) передаются в массиве через аргумент children .

Многоразовые компоненты

Продолжая, представим, что нам нужны некоторые элементы, которые будут меняться, например в зависимости от входных данных пользователя нашего приложения. Для этого в Dash предусмотрены так называемые reusable components . Рассмотрим их на примере таблицы, данные для которой будут загружаться из Pandas dataframe.

Немного о таблицах

Давайте вспомним что из себя представляет таблица в HTML.

HTML таблица определяется тэгом table.

Каждая строка таблица определяется тэгом tr. Хедер таблица определяется тэгом th. A ячейки таблицы заполняются с помощью тэга td.

Получается такая структура:

И выглядит она так:

Firstname	Lastname	Age
Jill	Smith	50
Eve	Jackson	94
John	Doe	80

Компоненты ядра (Основные компоненты)

Как мы уже сказали ранее, dash_core_components включает в себя высокоуровнвые элементы. Такие, как: выпадающее меню, графики и прочее.

Вы можете ознакомиться с визуальной стороной этих элементов, каждый из которых сопровождается кодом (очень удобно, вселенский респект разрабочикам из Plot.ly) здесь.

Для того, чтобы разработчик, а именно Вы, могли в коде различать все элементы, принято для каждого компонента ядра писать лейбл. Это что-то типа названия нашего элемента. Это не обязательно, но просто облегчит отладку. А пользователю даст возможность быстрее разобраться в вашем интерфейсе. Далее вы поймете о чем я.

Давайте рассмотрим следующий код:

Тут мы видим, что мы создали как обычно один общий Div блок, в котором содержатся наши различные компоненты ядра. Выглядит это как-то так:

Остались вопросы?

Разработчики подготовили очень подробную документацию, прочитать вы ее можете типичной Python командой для каждого класса:

Summary

Ранее нами изученый layout описывает то, как выглядит наше приложение. По сути он содержит древовидную иерархию HTML тэгов и высокоуровневых элементов ядра Dash, которые содержатся в dash_core_components .

В следующей части мы изучим то, как сделать нашу страничку интерактивной. Если вам понравился данный туториал, ставьте плюсик и подписывайтесь на меня.

В этом руководстве мы рассмотрим, как с помощью Python и библиотеки Dash создать, оформить и опубликовать на хостинге интерактивное веб-приложение с результатами анализа данных.

Данная публикация является незначительно сокращенным переводом статьи Дилана Кастильо Develop Data Visualization Interfaces in Python With Dash.

Если еще недавно создание аналитических веб-приложений требовало знания нескольких языков программирования, то сегодня вы можете создать интерфейс визуализации данных на чистом Python. Одним из популярных инструментов для этого стал Dash, позволяющий специалистам по обработке данных демонстрировать результаты в виде интерактивных веб-приложений.

В этом руководстве мы рассмотрим:

Как создать приложение Dash
Основные компоненты библиотеки
Как настроить стиль приложения
Как сделать приложение интерактивным
Как развернуть приложение на удаленном сервере (на примере Heroku)

Dash ― это платформа с открытым исходным кодом для создания интерфейсов визуализации данных. После выпуска в 2017 году в виде библиотеки Python Dash вскоре был расширен для R и Julia.

Библиотека создана и поддерживается канадской компанией Plotly. Возможно, вы знаете о ней по популярным графическим библиотекам, носящим ее название. Plotly открыла исходный код Dash и выпустила его по лицензии MIT, так что библиотеку можно использовать бесплатно.

В основе Dash лежат три технологии:

предоставляет функциональность веб-сервера. отображает веб-интерфейс. генерирует диаграммы.

Не нужно беспокоиться о совместной работе этих технологий. Необходимо лишь написать код на Python, R или Julia и добавить немного CSS.

Если вы привыкли анализировать данные с помощью Python, Dash станет полезным дополнением вашего набора инструментов. Вот несколько практических примеров возможностей библиотеки:

Интерактивный финансовый отчет.

Другие интересные варианты использования вы найдете в галерее приложений Dash.

В качестве примера в этом руководстве мы шаг за шагом создадим информационную панель для набора данных Kaggle о продажах и ценах на авокадо в США за период с 2015 по 2018 год.

Настройка виртуального окружения

Для разработки приложения понадобится каталог для хранения кода и данных, а также чистая виртуальная среда Python 3. Чтобы их создать, следуйте следующим инструкциям для вашей операционной системы.

Windows. Откройте командную строку и выполните следующие команды:

Первая команда создаст каталог проекта и поменяет текущую рабочую директорию. Вторая команда создаст виртуальную среду, а последняя команда её активирует. Вместо команды python может потребоваться указать путь к файлу python.exe .

macOS или Linux. Смысл следующих команд терминала идентичен командам для Windows:

Далее необходимо установить в виртуальное окружение следующие библиотеки:

В виртуальную среду будут установлены библиотеки Dash и pandas. Виртуальное окружение позволяет использовать определенные версии библиотек, аналогичные тем, что использовались в этом руководстве.

Наконец, понадобятся некоторые данные, которые можно загрузить из сопроводительных материалов урока.

Сохраните файл с данными avocado.csv в корневом каталоге проекта. К настоящему моменту у вас должна быть виртуальная среда с необходимыми библиотеками и данными в корневой папке проекта. Структура проекта выглядит так:

Разобьем процесс создания приложения Dash на два этапа:

Инициализируем приложение и определим внешний вид с помощью макета приложения ( layout ).
Определим посредством обратных вызовов ( callbacks ), какие части приложения являются интерактивными и на что они реагируют.

Инициализируем Dash-приложение

Создадим пустой файл app.py . Далее мы будем шаг за шагом его заполнять и пояснять происходящее, а в конце раздела вы найдете его содержимое целиком.

Вот несколько первых строк app.py :

Вначале мы импортируем необходимые библиотеки:

dash поможет инициализировать приложение
dash_core_components позволяет создавать интерактивные компоненты: графики, раскрывающиеся списки, диапазоны дат и т. д.
dash_html_components позволяет получить доступ к тегам HTML
pandas помогает читать и выводить данные в организованной форме

Далее мы считываем данные и обрабатываем их для использования в панели управления. В последней строке мы создаем экземпляр класса Dash.

Если вы уже использовали Flask, то инициализация класса Dash вам уже знакома. Во Flask мы обычно инициализируем WSGI-приложение с помощью Flask(__name__) . Для приложений Dash мы используем Dash(__name__) .

Определение макета приложения Dash

Теперь мы определим макет приложения, его внешний вид. В нашем случае макет будет состоять из заголовка, описания и двух диаграмм.

Этот код определяет свойство layout объекта app . Внешний вид приложения описывается с помощью древовидной структуры, состоящей из Dash-компонентов.

Мы начинаем с определения родительского компонента html.Div , затем в качестве дочерних элементов добавляем заголовок html.H1 и абзац html.P . Эти компоненты эквивалентны HTML-тегам div , h1 и p . Для изменения атрибутов или содержимого тегов используются аргументы компонентов. Например, чтобы указать, что находится внутри тега div , мы используем в html.Div аргумент children .

В компонентах есть и другие аргументы, такие как style , className или id , которые относятся к атрибутам HTML-тегов. В следующем разделе мы увидим, как использовать эти свойства для стилизации панели инструментов.

Таким образом, Python-код будет преобразован в следующий HTML-код:

Далее описаны два компонента dcc.Graph . Первая диаграмма отображает средние цены на авокадо за период исследования, а вторая ― количество авокадо, проданных в США за тот же период.

Под капотом Dash использует для создания графиков Plotly.js. Компоненты dcc.Graph ожидают figure object или словарь Python, содержащий данные графика и layout , что мы и передаем в нашем случае.

Остались две строки кода, которые помогут запустить приложение:

Наконец, полная версия app.py . Вы можете скопировать код в пустой app.py и проверить результат.

Панель управления должна выглядеть примерно так:

Теперь у нас есть рабочая версия, но мы ее еще улучшим.

Dash очень гибок в настройке внешнего вида приложения. Мы можем использовать собственные файлы CSS или JavaScript, встраивать изображения и настраивать дополнительные параметры.

Как применить стиль к компонентам Dash

Стилизовать компоненты можно двумя способами:

Использовать аргумент style отдельных компонентов.
Предоставить внешний CSS-файл.

Аргумент style принимает словарь Python с парами ключ-значение, состоящими из имен свойств CSS и значений, которые мы хотим установить.

При указании свойств CSS в аргументе style необходимо использовать синтаксис вида mixedCase вместо слов, разделенных дефисом. Например, чтобы изменить цвет фона элемента, необходимо указывать backgroundColor , а не background-color .

Захотев изменить размер и цвет элемента H1 в app.py , мы можем установить аргумент style следующим образом:

В этом случае заголовок будет оформлен красным шрифтом размером в 48 пикселей.

Обратная сторона простоты использования style ― такой код будет всё труднее поддерживать по мере роста кодовой базы. Если на панели управления присутствует несколько одинаковых компонентов, большая часть кода будет повторяться. Вместо этого можно использовать CSS-файл.

Если вы хотите включить собственные локальные CSS- или JavaScript-файлы, необходимо создать в корневом каталоге проекта папку с именем assets/ и сохранить в ней необходимые файлы.

Затем вы можете использовать аргументы className или id компонентов, чтобы настроить с помощью CSS их стили. При преобразовании в HTML-теги эти аргументы соответствуют атрибутам class и id .

Захотев настроить размер шрифта и цвет текста элемента H1 в app.py , мы можем использовать аргумент className :

Установка аргумента className определяет атрибут класса для элемента H1 . Затем в CSS-файле style.css в папке assets/ мы указываем, как хотим, чтобы он выглядел:

Давайте узнаем, как настроить внешний вид панели инструментов. Внесем следующие улучшения:

Добавим иконку сайта ( favicon ) и title.
Изменим семейство шрифтов.
Используем внешний CSS-файл для стилизации компонентов Dash.

Добавление в приложение внешних ресурсов

Создадим папку assets/ в корневом каталоге проекта. Сохраним в ней значок favicon.ico и файл style.css .

К настоящему моменту структура проекта должна выглядеть так:

app.py требует нескольких изменений. Необходимо включить внешнюю таблицу стилей, добавить заголовок на панель инструментов и стилизовать компоненты с помощью файла style.css :

Здесь мы указываем CSS-файл и семейство шрифтов, которое хотим загрузить в приложение. Внешние файлы загружаются до загрузки тела приложения. Аргумент external_stylesheets используется для добавления внешних CSS-файлов, а external_scripts ― для внешних файлов JavaScript, таких как скрипт Google Analytics.

В приведенном ниже коде мы добавляем className с соответствующим селектором классов к каждому из компонентов, представляющих заголовок информационной панели:

Класс header-description , назначенный компоненту абзаца, имеет соответствующий селектор в style.css :

Другое существенное изменение ― графики. Новый код для графика цены:

Мы удалили полоску, которая отображается на графике по умолчанию, установили шаблон наведения таким образом, чтобы при наведении курсора на точку данных отображалась цена в долларах. Вместо 2.5 будет отображаться $2.5 .

Так же мы настроили ось, цвет рисунка, формат заголовка в разделе макета графика. Еще мы обернули график в html.Div с классом card . Это придаст графику белый фон и добавит небольшую тень под ним. Аналогичные изменения внесены в графики продаж и объемов. Вот полный код обновленного app.py :

Панель обновленной версии app.py выглядит так:

Интерактивность Dash базируется на парадигме реактивного программирования. Это означает, что мы можем связывать компоненты и элементы приложения, которые хотим обновить. Если пользователь взаимодействует с компонентом ввода, например, с раскрывающимся списком или ползунком, то объект вывода данных, например, график, будет автоматически реагировать на изменения ввода.

Давайте сделаем панель управления интерактивной. Новая версия позволит пользователю взаимодействовать со следующими фильтрами:

Регион производства.
Тип авокадо.
Диапазон дат.

Начнем с замены локального app.py на новую версию.

Затем необходимо обновить style.css следующим кодом.

Новый html.Div над диаграммами включает в себя два раскрывающихся списка и селектор диапазона дат, который пользователь может использовать для фильтрации данных и обновления графиков.

Вот как это выглядит в app.py :

Раскрывающиеся списки и селектор диапазона дат служат в качестве меню для взаимодействия с данными:

Первый компонент в меню ― это раскрывающийся список Region. Код компонента:

Вот что означает каждый из параметров:

id ― идентификатор элемента.
options ― параметры, отображаемые при выборе раскрывающегося списка. Ожидает словарь с метками и значениями.
value ― значение по умолчанию при загрузке страницы.
clearable ― позволяет пользователю оставить поле пустым, если установлено значение True .
className ― селектор классов, используемый для применения стилей

Селекторы Type и Data Range имеют ту же структуру, что и раскрывающееся меню Region.

Теперь взглянем на компоненты dcc.Graphs :

По сравнению с предыдущей версией панели инструментов в компонентах отсутствует аргумент figure . Это связано с тем, что аргумент figure теперь будет генерироваться функцией обратного вызова с использованием входных данных, которые пользователь устанавливает с помощью селекторов Region, Type и Data Range.

Как определить обратные вызовы

Мы определили, как пользователь будет взаимодействовать с приложением. Теперь нужно заставить приложение реагировать на действия пользователя. Для этого мы воспользуемся функциями обратного вызова ( callbacks ).

Функции обратного вызова Dash ― это обычные функции Python с декоратором app.callback . При изменении ввода запускается функция обратного вызова, выполняет заранее определенные операции (например, фильтрация набора данных), и возвращает результат в приложение. По сути, обратные вызовы связывают в приложении входные и выходные данные.

Вот функция обратного вызова, используемая для обновления графиков:

Сначала мы определяем выходные данные с помощью объектов Output . Эти объекты принимают два аргумента:

Идентификатор элемента, который они изменят при выполнении функции.
Свойство изменяемого элемента Например, Output("price-chart", "figure") обновит свойство figure элемента "price-chart" .

Затем мы определяем входы с помощью объектов Input , они также принимают два аргумента:

Идентификатор элемента, за изменениями которого они будут следить.
Свойство наблюдаемого элемента, которое они должны принимать, когда происходит изменение.

То есть Input("region-filter", "value") будет следить за изменениями элемента "region-filter" и примет его свойство value , если элемент изменится.

Обсуждаемый здесь объект Input импортирован из dash.dependencies . Не спутайте его с компонентом, поступающим из dash_core_components . Эти объекты не взаимозаменяемы и имеют разное назначение.

В последних строках приведенного блока мы определяем тело функции. В приведенном примере функция принимает входные данные (регион, тип авокадо и диапазон дат), фильтрует их и генерирует объекты для графиков цен и объемов.

Это последняя версия нашей панели инструментов. Мы сделали ее не только красивой, но и интерактивной. Единственный недостающий шаг ― сделать так, чтобы результатом было можно поделиться с другими.

Разворачиваем Dash-приложение на Heroku

Мы закончили сборку приложения. У нас есть красивая, полностью интерактивная панель инструментов. Теперь мы узнаем, как ее развернуть.

Фактически приложения Dash ― то же, что приложения Flask, поэтому они имеют те же возможности для развертывания. В этом разделе мы развернем приложение на хостинге Heroku (с бесплатным тарифным планом).

Прежде чем начать, убедитесь, что вы установили интерфейс командной строки Heroku (CLI) и Git. Чтобы убедиться, что обе программы присутствуют в системе, выполните в терминале команды проверки версий:

Далее нам нужно внести небольшое изменение в app.py . После инициализации приложения добавим переменную с именем server :

Это дополнение необходимо для запуска приложения с использованием WSGI-сервера. Встроенный сервер Flask не рекомендуется использовать в производственной среде, поскольку он не может обрабатывать большой объем трафика.

В корневом каталоге проекта создадим файл с именем runtime.txt , в котором укажем версию Python для приложения Heroku:

При развертывании Heroku автоматически определит, что это приложение Python, и будет использовать соответствующий пакет сборки. Если вы также предоставите файл runtime.txt , сервер определит версию Python, которую будет использовать приложение.

Затем в корневом каталоге проекта создадим файл requirements.txt , где перечислим библиотеки, необходимые для установки Dash-приложения на веб-сервере:

Теперь создадим файл с именем Procfile со следующим содержимым:

Этот файл сообщает приложению Heroku, какие команды следует выполнить для запуска нашего приложения.

Затем нужно инициализировать репозиторий Git. Для этого перейдем в корневой каталог проекта и выполним следующую команду:

Эта команда инициирует создание репозитория Git для avocado_analytics/ . То есть Git будет отслеживать изменения, которые мы вносим в файлы в этом каталоге.

Однако есть файлы, которые не стоит отслеживать с помощью Git. Например, обычно мы не хотим отслеживать содержимое каталога виртуальной среды, файлов с байт-кодом и файлов метаданных, таких как .DS_Store .

Создадим в корневом каталоге файл с именем .gitignore и следующим содержимым:

Это гарантирует, что репозиторий не отслеживает ненужные файлы. Теперь зафиксируем состояние проекта:

Перед последним шагом убедитесь, что всё на месте. Структура проекта должна выглядеть так:

Если вам интересно сравнить получившийся результат, взгляните на образец приложения.

Поздравляем! Вы только что создали, настроили и развернули панель управления с помощью Dash. Мы перешли от простой панели инструментов к полностью интерактивной и развернутой на удаленном сервере. Обладая этими знаниями, мы можем использовать Dash для создания аналитических приложений, которыми можно делиться с коллегами и заказчиками.

Здравствуйте!
А где то можно приобрести готовые скрины? Юзаю реалдаш уже пол года, купил 2 темы по 500 о и как то они приелись уже😉и после обновления почему то постоянно горит давление масла, и не показывает передачи( механика, все значения по коробке выставил) и нельзя ли как то в скинах сменить плеер. ( штатно он цепляется к плееру музыки, а я слушаю через синезуб, и что бы переключить трек нужно выходит с программы и заходить в штатный плеер магнитолы btaudio

А xml для весты где-то есть в открытом доступе?

Приветствую! Можете подсказать как к примеру подключить real dash по usb?

@Разработки группы CMGAISD Мне кастом не нужен и Лады нет. Я попросил просто небольшой совет.
Канбас читает с пинов CANH, CANL, а выходной сигнал сделан через DATA?

Читайте также: