设置环境

由于课程中所用各个包的更新速度很快，你很可能会遇到功能上的差异。为了准确复现课程中描述的结果，你可以克隆课程的代码仓库，安装指定版本的依赖包，并使用其中提供的数据集。

从命令行进入你希望创建项目的文件夹，执行以下操作：

• 在名为 dash_project（或任意你喜欢的名字）的文件夹中创建一个 Python 虚拟环境。这将同时创建一个同名的新文件夹：

  1$ python3 -m venv dash_project

• 激活虚拟环境。

  • 在 Unix 或 macOS 上，运行以下命令：

  1$ source dash_project/bin/activate

  • 在 Windows 上，运行以下命令：

  1$ dash_project\Scripts\activate.bat

• 进入刚创建的文件夹。

  1$ cd dash_project

• 克隆课程的 GitHub 仓库。

  1$ git clone https://github.com/PacktPublishing/Interactive-Dashboards-and-Data-Apps-with-Plotly-and-Dash

• 此时你应该会看到一个名为 requirements.txt 的文件，其中列出了所需的包及其版本。你可以进入仓库文件夹并运行以下命令来安装这些包：

  1$ cd Interactive-Dashboards-and-Data-Apps-with-Plotly-and-Dash/
  2$ pip install -r requirements.txt

数据集位于 data 文件夹中，该数据集来自世界银行的贫困与平等数据库。如果你需要最新版本的数据，也可以自行获取，但为了确保结果一致，建议使用课程提供的数据集。

为了让 Plotly 图形和应用在 JupyterLab 中正常显示，你需要安装 Node.js。

此外，还需要安装 JupyterLab 的 Plotly 扩展，可在虚拟环境中通过以下命令完成安装：

1$ jupyter labextension install jupyterlab-plotly@4.14.1

注意：末尾的版本号应与你当前运行的 Plotly 版本相匹配。如需升级，可替换前面的版本号，但请务必同时升级 Plotly 的 Python 包。

完成上述步骤后，你就具备了跟随课程学习所需的所有条件。你会发现，课程的每一节都在前一节的基础上逐步构建。我们将逐步开发一个功能和复杂度不断增长的应用程序。

本课程的主要目标是尽可能让你置身于实际应用场景中。通常情况下，单独创建任何一个 Dash 组件都比较简单，但当已有多个组件运行在一个应用中时，问题就会变得更具挑战性。这时你会面临如何调整布局以适应新变化、如何重构代码等问题，既要关注细节，又不能忽视整体架构。