resources/tools/dash/app/pal/trending/dashboard.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 a Dash app."""
  15 import dash
  16 from dash import dcc
  17 from dash import html
  18 from dash import dash_table
  19 import numpy as np
  20 import pandas as pd
  21
  22 from .data import create_dataframe
  23 from .layout import html_layout
  24
  25
  26 def init_dashboard(server):
  27     """Create a Plotly Dash dashboard.
  28
  29     :param server: Flask server.
  30     :type server: Flask
  31     :returns: Dash app server.
  32     :rtype: Dash
  33     """
  34     dash_app = dash.Dash(
  35         server=server,
  36         routes_pathname_prefix="/trending/",
  37         external_stylesheets=[
  38             "/static/dist/css/styles.css",
  39             "https://fonts.googleapis.com/css?family=Lato",
  40         ],
  41     )
  42
  43     # Load DataFrame
  44     df = create_dataframe()
  45
  46     # Custom HTML layout
  47     dash_app.index_string = html_layout
  48
  49     # Create Layout
  50     dash_app.layout = html.Div(
  51         children=[
  52             create_data_table(df),
  53         ],
  54         id="dash-container",
  55     )
  56     return dash_app.server
  57
  58
  59 def create_data_table(df):
  60     """Create Dash datatable from Pandas DataFrame."""
  61     table = dash_table.DataTable(
  62         id="database-table",
  63         columns=[{"name": i, "id": i} for i in df.columns],
  64         data=df.to_dict("records"),
  65         sort_action="native",
  66         sort_mode="native",
  67         page_size=300,
  68     )
  69     return table