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主题源码

使用taipy开发一个数据面板以及遇到的坑

Coding

发布于：2025年10月1日

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Python下快速开发数据或AI相关应用的模块真的很多，我已经使用过的包括Dash、Streamlit、Gradio、NiceGUI，前段时间我甚至又发现了俩，正遇上我需要开发一个展示公司数据的简单数据看板，于是我再次不要命的用了新框架—-Taipy。

Taipy的使用

页面布局

Taipy设计了多种编写布局的方式，根据个人熟悉的语言，可以从Markdown、HTML以及Python语法中挑选一种，进行页面布局设定。不过感觉官方主推的是Markdown。是的，非常神奇，一个用Python写的库居然主推用Markdown写布局…

我当然是选Python语法了，它的用法跟Gradio基本一致，with以及对象用来控制元素的包含关系。

具体来说，通过taipy.gui.builder模块，我们可以使用Python语法来定义页面结构。

主要布局组件包括：

  • tgb.layout()：创建布局容器，可以设置列数（columns）、间距（gap）
  • tgb.part()：创建内容区块，用于组织相关组件

在我的数据面板中，我采用了三级布局结构：

  1. 顶部：公司Logo、标题和主题切换控件
  2. 中间：地图、饼图、折线图、柱状图等数据可视化组件
  3. 底部：关键指标卡片展示

布局示例：

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with tgb.layout(columns="1 2 1", gap="10px"): # 三列，宽度是1:2:1
    # 左侧区块
    with tgb.part(class_name="card"):
        tgb.text("里程碑", class_name="h5")
        tgb.chart(figure="{timeline}", plot_config={"staticPlot": True})
    # 中间和右侧区块类似

样式设定

Taipy支持通过CSS文件和Stylekit来自定义样式。

  • CSS样式：CSS的使用跟一般写网页一样，创建了style.css文件来定义全局样式和组件样式：
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    .card {
        --element-padding: 0.4rem;
    }

    .scrollable-part {
        overflow-y: auto; /* 垂直滚动 */
    }

然后在项目创建时，指定要加载的额外CSS就行了。

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gui = Gui(page, css_file="style.css")
gui.run()
  • Stylekit主题：通过Python字典定义主题颜色，然后在启动GUI时传入：
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    STYLEKIT = {
        "color-primary": "#E72410",
        "color-secondary": "#F28E2A",
        "color-background-light": "#EDEDED",
        "color-paper-light": "#FFFFFF",
    }

    gui.run(stylekit=STYLEKIT, dark_mode=False)
    注意，Stylekit能控制的内容远少于经典的设置class然后CSS文件内调整，可调整的内容见Taipy的文档。

除上述两种方式之外，Taipy的不同控件还可以通过class_name参数来设定一些模块预设的样式，每个控件能用的东西不同，具体需要参考各个控件的文档

数值绑定

Taipy提供一种名为数值绑定的方式，来让界面内容的更新更为简单。

具体使用花括号{}语法将Python变量绑定到界面组件。举最简单的文字例子，我可以如下设置显示一段文字：

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text = 'My Text'
tgb.text("{text}")

在上面的设置中，先复制变量text，再在文字控件的内容部分用"{text}"将变量于内容绑定看上去有些多此一举，但是这在Taipy中非常重要。Taipy中，会将命名控件中定义过的所有对象/变量，放在一个名为state的特殊对象中。在上面的代码中，实际上同时创造了state.text这个属性，而任何对state.text进行的改变，也会反映在tgb.text("{text}")这个文字控件上。于是，如果我想更新这里显示的文字，只要在能获取state的部分中，直接修改其内容，文字就会被修改，并显示在页面上了，比如下面这样：

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state.assign(text, "Changed Text")

这样相较于常用的Dash/Steamlit/Gradio，其实就少写了更新控件内容部分的代码，使开发更快。尤其对于数据展示的App，很多时候其实图和表的绘制代码是固定的，我们只是重新整理数据框或计算指标，Taipy的这种设计能让开发者将时间着重放在更新数据上，而不用在展示部分画太多时间。

回调函数

如其他框架一样，Taipy的各种控件也是可以设置回调函数的，比如最基础的按钮有on_action回调，就是按钮被按下时触发的回调。不同控件可用的回调不同，需要参考官方文档。

与其他框架不同的是，Taipy还可以设置全局的默认回调函数，我们可以直接定义名为on_action的函数，放在命名控件内，Taipy的逻辑是，如果一个控件可以触发on_action回调，且有名为on_action的函数在当前命名控件，则会直接触发回调。因此在Taipy中，用这种全局回调需要做好逻辑判断，误触回调。

后台任务

Taipy虽然内置了定时调度方法，但却放在了付费版本中。不过好在，社区版本中可以通过invoke_long_callback这种高负载的任务回调来时间定时刷新数据的目的。我这边参考了官方给的一个例子

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from random import randint
from time import sleep


def countdown():
    while True:
        sleep(10)


def update_value(value):
    value = value + randint(1, 4)
    return value


def update_display_value(state):
    state.total_client = update_value(state.total_client)
    state.total_visits = update_value(state.total_visits)
    state.total_reads = update_value(state.total_reads)


def on_init(state):
    set_icon(state)
    invoke_long_callback(
        state,
        user_function = countdown,
        user_status_function = update_display_value,
        period = 3000
    )

上面的代码中，invoke_long_callback是Taipy提供的一个函数，我们通过它来设定一项高负载任务，也就是user_function，这个函数会单开线程执行，然后设定一个检查高负载任务结果的线程，调用user_status_function中传入的函数，来更新state中的数据。这样一旦数据更新，就能触发Taipy的数值绑定逻辑，更新页面上显示的内容了。

踩坑记录

原本想，Taipy都有明确的商业化方案了，这个模块的基本功能应该做得相当不错了，但是在实际使用的过程中，还是碰到让我卡了一天以上的坑…

4.1.0版本的Toggle控件在Theme模式不触发

在pixi/conda能获取的4.1.0版本中，我发现Toggle控件在设置theme=True，即设置为主题转换按钮时，数值绑定和函数回调都是实效的… 这个问题苦恼了我一天半… 我试着让AI给了我很多解决方法，但是Taipy似乎并不是一个那么流行的模块，不能像其他之前的框架那样，直接注入Javascript来解决。因此我最后还是跑去看了源代码… 发现在4.1.0版本中，ThemeToggle.tsx中定义的主题切换控件，就没有数值绑定和回调的逻辑… 只有在最新的main分支中才有… 最后，靠从源代码安装Taipy解决了这个问题…

Stylekit并不能一次性设定所有的颜色

官方虽然在文档中说，使用Stylekit这个设计可以让开发者灵活和简洁的控制主题配色，但是实际使用后发现，它似乎并不能控制页面的总背景色，需要通过css额外解决：

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/* Setting theme color */
body {
    background-color: var(--color-background);
}

plotly 没有绘制时间线图的函数

这个… 纯属对plotly吐槽以下了，虽然Python在数据科学方面应用甚广，但是不论是Plotly、matplotlib、seaborn还是altair，其图形的丰富程度，还是比不过R下的生态… 当然R下有人写了，但是包管理太混乱，我用不了别人写的代码，又是另一回事了…

不过还好里程碑时间线这种东西也就是点、线加个文字，最后还是靠AI手措出来了…

对Plotly的设定方式说明不足

这个问题也卡了我很久，Taipy的文档中，有说明如何不使用Taipy提供的接口，而是直接传递Ploty对象，将图形绘制在页面上。但是如何对Plotly对象进行配置，文档就说参考Plotly文档了。然后我就体会到了Plotly这个文档、看上去写得很细，实际上内容很贫乏的问题了。在他们官方的文档中，很多的配置项，居然只有fig.show()的时候才能传入… 而不是直接对Plotly对象去配置… 然后我绕了一大圈，发现Taipy的chart控件有一个plot_config参数… 这里可以传入fig.show()时的参数…

更新于：2025年10月28日

Python

Taipy

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