resources/tools/dash/app/pal/report/report.py

   1 # Copyright (c) 2022 Cisco and/or its affiliates.
   2 # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   3 # you may not use this file except in compliance with the License.
   4 # You may obtain a copy of the License at:
   5 #
   6 #     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   7 #
   8 # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
   9 # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  10 # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  11 # See the License for the specific language governing permissions and
  12 # limitations under the License.
  13
  14 """Instantiate the Report Dash application.
  15 """
  16
  17 import dash
  18 from dash import dcc
  19 from dash import html
  20 from dash import dash_table
  21 import numpy as np
  22 import pandas as pd
  23
  24 from .data import create_dataframe
  25 from .layout import html_layout
  26
  27
  28 def init_report(server):
  29     """Create a Plotly Dash dashboard.
  30
  31     :param server: Flask server.
  32     :type server: Flask
  33     :returns: Dash app server.
  34     :rtype: Dash
  35     """
  36
  37     dash_app = dash.Dash(
  38         server=server,
  39         routes_pathname_prefix=u"/report/",
  40         external_stylesheets=[
  41             u"/static/dist/css/styles.css",
  42             u"https://fonts.googleapis.com/css?family=Lato",
  43         ],
  44     )
  45
  46     # Load DataFrame
  47     df = create_dataframe()
  48
  49     # Custom HTML layout
  50     dash_app.index_string = html_layout
  51
  52     # Create Layout
  53     dash_app.layout = html.Div(
  54         children=[
  55             create_data_table(df),
  56         ],
  57         id=u"dash-container",
  58     )
  59     return dash_app.server
  60
  61
  62 def create_data_table(df):
  63     """Create Dash datatable from Pandas DataFrame.
  64
  65     DEMO
  66     """
  67
  68     table = dash_table.DataTable(
  69         id=u"database-table",
  70         columns=[{u"name": i, u"id": i} for i in df.columns],
  71         data=df.to_dict(u"records"),
  72         sort_action=u"native",
  73         sort_mode=u"native",
  74         page_size=5,
  75     )
  76     return table