Hello,
My dashboard is calculating right, all values are consistent, almost everything is perfect.
The only problem is updating the graphics values.
If you press F5, close and open the browser, clear the browser’s cash, it doesn’t refresh. It will only bring up the updated information if I stop the server and restart it again.
Has anyone had this problem?
Hello @EliasCoutinho,
It’s hard to say why without seeing some of your code.
But, taking a guess, your layout isn’t a function, so it’s loading as a static page. To have it reload the data, you’d have to make the layout a function that pulls in the data every time it loads.
This is how my code is:
'''
*** Projeto dentro da pasta ProjetoDash ***
pip install openpyxl
pip3 install psycopg2
pip3 install peewee
pip3 install dash
pip3 install pandas
pip install dash-bootstrap-components
pip install dash-bootstrap-templates
https://docs.microsoft.com/en-GB/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170
No PowerShell rode o comando:
Set-ExecutionPolicy Unrestricted
'''
import plotly.graph_objs as go
import dash
from dash import html, dcc, Input, Output, State
from dash import html, dash_table
import dash_bootstrap_components as dbc
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd
from dash_bootstrap_templates import ThemeSwitchAIO
# Importei meu dataframe do arquivo movimento_geral.py
from movimento_geral import df_dados_gerais # , df_pivot
# Formatação das tabelas
formatted = {'specifier': ',.2f', 'locale': {'group': '.', 'decimal': ',', }}
# Note que são muitos os dados, isso deve ser fitrado por ANO mas por enquanto limito o número de linhas com .head(15)
# este não é um gráfico adequado para mostrar nomes de produtos.
# print(df_dados_gerais_bar.head(15))
# import theme changer
from dash_bootstrap_templates import ThemeSwitchAIO
# ================================================================== #
from flask import Flask
dbc_css = "https://cdn.jsdelivr.net/gh/AnnMarieW/dash-bootstrap-templates/dbc.min.css"
server = Flask(__name__)
app = dash.Dash(__name__, server=server, suppress_callback_exceptions=True,
external_stylesheets=[dbc.themes.BOOTSTRAP, dbc_css])
# ============================Styles================================ #
tab_card = {'height': '100%'}
main_config = {
'hovermode': 'x unified',
'legend': {
'yanchor': 'top',
'y': 0.9,
'xanchor': 'left',
'x': 0.1,
'title': {'text': None},
'font': {'color': 'white'},
'bgcolor': 'rgba(0,0,0,0.0)'},
'margin': {'l': 0, 'r': 0, 't': 20, 'b': 0}
}
# Aparência do sistema, cuidado com a ordem do Template_theme1 e 2
# em relação a url_teme
template_theme1 = 'cyborg'
template_theme2 = 'spacelab'
url_theme1 = dbc.themes.CYBORG
url_theme2 = dbc.themes.SPACELAB
# Separando Cidades + Global
s1_cidade_bairros = df_dados_gerais.groupby(['CIDADE', 'BAIRRO'])['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
s2_todos = pd.DataFrame()
s2_todos['CIDADE'] = ['TODAS']
s2_todos['BAIRRO'] = ['TODOS']
s2_todos['TOTAL_OPERACAO'] = [0]
cidade_bairros = pd.concat([s1_cidade_bairros, s2_todos], ignore_index=True)
# To dict - Para salvar no dcc.store
df_store = df_dados_gerais.to_dict()
graficos = [
# Row 1
# Row 4
# Row Single Card
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dcc.Graph(id='graph0', className='dbc', config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=12)
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'}),
# Row 3
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
html.H4("Top 10 em valor de venda, em Reais", style={"font-weight": "bold"}),
dcc.Graph(id='graph1', className='dbc', config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=4, style={'margin-top': '7px'}),
# Card 2
dbc.Col([
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dcc.Graph(id='graph2', className='dbc', config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
], style=tab_card)
])
]),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.Row([
dbc.Col([
dcc.Graph(id='graph3', className='dbc',
config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=4),
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.Row([
dbc.Col([
dcc.Graph(id='graph4', className='dbc',
config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=4),
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
# dbc.Row([
# dbc.Col([
# html.H5('Filtro por Gênero'),
# dcc.Graph(id='graph44', className='dbc', config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
# ])
# ])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=4)
], className='g-2 my-auto')
], sm=12, lg=8)
], justify='center', className='g-2 my-auto'),
]
tabelas = html.Div(
[
dash_table.DataTable(
id='datatable-data',
editable=True,
filter_action="native",
sort_action="native",
#style_cell={'textAlign': 'left'},
#style_cell={
# 'minWidth': 95, 'maxWidth': 95, 'width': 95
#},
fixed_rows={'headers': True},
style_cell_conditional=[
{
'if': {'column_id': 'CODIGO'},
'textAlign': 'left'
},
{
'if': {'column_id': 'CODIGO'},
'width': '80px'
},
{
'if': {'column_id': 'ESTOQUE'},
'width': '130px'
},
{
'if': {'column_id': 'UNIDADE'},
'width': '80px'
},
{
'if': {'column_id': 'DESCRICAO'},
'textAlign': 'left', 'width': '230px'
},
{
'if': {'column_id': 'GRUPO'},
'textAlign': 'left'
},
{
'if': {'column_id': 'FAMILIA'},
'textAlign': 'left'
},
{
'if': {'column_id': 'UNIDADE'},
'textAlign': 'left'
},
],
style_data={
'color': 'black',
'backgroundColor': 'white'
},
style_data_conditional=[
{
'if': {'row_index': 'odd'},
'backgroundColor': 'rgb(220, 220, 220)',
}
],
#'backgroundColor': 'white',
style_header={'textAlign': 'center',
'backgroundColor': 'rgb(210, 210, 210)',
'color': 'black',
'fontWeight': 'bold'},
style_table={'height': '300px', 'overflowY': 'auto'},
page_size=100,
)
], className="dbc dbc-row-selectable"
)
# Layout
app.layout = dbc.Container([
dcc.Store(id='dataset', data=df_store),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.Legend("Bag Sales Metrics")
], sm=9),
# dbc.Col([
# html.I(className='fa fa-gamepad', style={'font-size': '300%'})
# ], sm=3, align="left")
]),
dbc.Row([
dbc.Col([
ThemeSwitchAIO(aio_id="theme", themes=[url_theme1, url_theme2]),
html.Legend("Rika Embalagens")
])
], style={'margin-top': '10px'}),
dbc.Row([
dbc.Button("Visite o Site", href="https://ajuda.alterdata.com.br/suporteexpress",
target="_blank")
], style={'margin-top': '10px'})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=3),
dbc.Col([
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Col([
# html.H5('Escolha o ano da sua pesquisa.', style={"font-weight": "bold"}),
dbc.Label("Escolha o ano da sua pesquisa."),
dcc.Slider(id='year-slider',
min=int(df_dados_gerais['ANO'][1]),
max=int(df_dados_gerais['ANO'].max()),
marks={str(year): str(year) for year in
sorted(df_dados_gerais['ANO'].unique())},
value=int(df_dados_gerais['ANO'].max()) - 1,
step=None,
tooltip={'always_visible': False, 'placement': 'bottom'},
className="mb-2"),
], sm=12, style={'margin-top': '7px'}),
])
], style=tab_card)
])
]),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Col([
dbc.Label("Marque os mezes de sua pesquisa."),
dbc.Checklist(
options=[
{"label": "JAN", "value": 1},
{"label": "FEV", "value": 2},
{"label": "MAR", "value": 3},
{"label": "ABR", "value": 4},
{"label": "MAI", "value": 5},
{"label": "JUN", "value": 6},
{"label": "JUL", "value": 7},
{"label": "AGO", "value": 8},
{"label": "SET", "value": 9},
{"label": "OUT", "value": 10},
{"label": "NOV", "value": 11},
{"label": "DEZ", "value": 12},
],
value=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
id="check-inline-mes",
inline=True,
# switch=True,
),
], style={'margin-top': '7px'})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=12),
], className='g-2 my-auto')
], sm=12, lg=9)
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'}),
# Row 2
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.H5('Filtro por Cidade', style={"font-weight": "bold"}),
dcc.Dropdown(id='drop-cidade', multi=True, value=['TODAS', ],
options=[{'label': name, 'value': name} for name in
cidade_bairros['CIDADE'].unique()], className='dbc'),
])
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=6),
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.H5('Filtro por Bairro', style={"font-weight": "bold"}),
dcc.Dropdown(id='drop-bairro', multi=True, value=['TODOS', ], className='dbc'),
])
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=6),
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'}),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Tabs(
[
dbc.Tab(
label="Gráficos", activeTabClassName="fw-bold fst-italic",
# active_tab_style={"textTransform": "uppercase"},
children=html.Div(graficos, className="p-4 border"),
),
dbc.Tab(
label="Tabelas", activeTabClassName="fw-bold fst-italic",
# active_tab_style={"textTransform": "uppercase"},
# label="tab 2", active_label_style={"color": "#FB79B3"}
children=html.Div(tabelas, className="p-4 border"),
),
], className="dbc",
),
], sm=12, lg=12)
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'})
], fluid=True, style={'height': '100vh'})
# * * * * * A FAZER * * * * *
# 1 - Adicionar filtro de canceladas.
# 2 - Adicionar check "Marca todas" nos meses.
# 3 - Adicionar Painel de valores:
# a) Vendas
# b) Devolução
# c) Compras
# a) Entradas
# ======== Callbacks ========== #
@app.callback(
Output('drop-bairro', 'options'),
Input('drop-cidade', 'value'))
def set_cities_options(selected_country):
mask = cidade_bairros['CIDADE'].isin(selected_country)
df_cidade_bairros = cidade_bairros.loc[mask]
return [{'label': i, 'value': i} for i in df_cidade_bairros['BAIRRO'].unique()]
# Pie Charts
@app.callback(
Output('graph0', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def graph0(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & \
(df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & (df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_subplot = df_dados_gerais.loc[mask]
# Cria o mask de df_dados_gerais e faz os filtros
# procura em df_dados_gerais as cidades do dropdown
# cria novo objeto df_subplot recebendo o que aparecer de df_dados_gerais.loc[mask]
df_groups_v = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'V'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_v = df_groups_v.reset_index()
df_groups_v.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
# df_subplot.to_excel('C:/Users/EliasPai/Desktop/df_groups.xlsx')
df_groups_s = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'S'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_s = df_groups_s.reset_index()
df_groups_s.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
df_groups_c = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'C'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_c = df_groups_c.reset_index()
df_groups_c.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
df_groups_e = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'E'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_e = df_groups_e.reset_index()
df_groups_e.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
subplot_topgames = make_subplots(rows=1, cols=4,
specs=[[{"type": "pie"}, {"type": "pie"}, {"type": "pie"}, {"type": "pie"}]],
subplot_titles=(
"<b>Vendas</b>", "<b>Saídas</b>", "<b>Compras</b>", "<b>Entradas</b>"))
values_v = df_groups_v['TOTAL_OPERACAO']
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_v['GRUPO'], values=values_v, hole=.2), row=1, col=1)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_s['GRUPO'], values=df_groups_s['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=2)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_c['GRUPO'], values=df_groups_c['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=3)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_e['GRUPO'], values=df_groups_e['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=4)
subplot_topgames.update_layout(margin={"l": 0, "r": 0, "t": 20, "b": 0}, height=200, template=template)
return subplot_topgames
# --------------------------------------------------------------------------------------------
# Graph1 - Horizontal Bars
@app.callback(
Output('graph1', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def fig1(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_topglobal = df_dados_gerais.loc[mask]
df_topglobal = df_topglobal.groupby(['DESCRICAO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_topglobal = df_topglobal.reset_index()
df_topglobal.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
df_topglobal = df_topglobal.head(10).sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'])
# df_topglobal.to_excel('C:/Users/EliasPai/Desktop/2021.xlsx')
text = [f'{x} - R${y:_.2f} '.replace('.', ',').replace('_', '.') for x, y in
zip(df_topglobal['DESCRICAO'].unique(), df_topglobal['TOTAL_OPERACAO'].unique())]
fig = go.Figure(go.Bar(x=df_topglobal['TOTAL_OPERACAO'], y=df_topglobal['DESCRICAO'], orientation='h', text=text))
fig.update_layout(main_config, height=310, xaxis={'title': None, 'showticklabels': False},
yaxis={'title': None, 'showticklabels': False}, template=template)
return fig
# Graph 2 - Line Chart
@app.callback(
Output('graph2', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def long(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_anos = df_dados_gerais.loc[mask]
trace = df_anos.groupby('MES')['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
trace['MES'] = trace['MES'].map({1: 'JAN',
2: 'FEV',
3: 'MAR',
4: 'ABR',
5: 'MAI',
6: 'JUN',
7: 'JUL',
8: 'AGO',
9: 'SET',
10: 'OUT',
11: 'NOV',
12: 'DEZ'},
na_action=None)
fig_anos = go.Figure(go.Scatter(x=trace['MES'], y=trace['TOTAL_OPERACAO'], mode='lines+markers', fill='tonexty',
name='Global Sales'))
fig_anos.update_layout(main_config, height=200, xaxis={'title': 'None'}, yaxis={'title': None}, template=template)
fig_anos.add_annotation(text=f'Vendas em Reais de {date}',
xref="paper", yref="paper",
font=dict(
size=20,
color='white'
),
align="center", bgcolor="rgba(0,0,0,0.8)", opacity=0.8,
x=0.5, y=0.5, showarrow=False)
return fig_anos
# Indicator 1 and 2
@app.callback(
Output('graph3', 'figure'),
Output('graph4', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def ind1(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_graph3 = df_graph4 = df_dados_gerais.loc[mask]
df_graph3 = df_graph3.groupby('MES')['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
df_graph4 = df_graph4.groupby('CIDADE')['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
value1 = df_graph3['TOTAL_OPERACAO'].max()
name1 = df_graph3.loc[df_graph3['TOTAL_OPERACAO'].idxmax()]['MES']
value2 = df_graph4['TOTAL_OPERACAO'].max()
name2 = df_graph4.loc[df_graph4['TOTAL_OPERACAO'].idxmax()]['CIDADE']
fig1 = go.Figure()
fig2 = go.Figure()
# R${y:_.2f} '.replace('.', ',').replace('_', '.') ***** FORMATO DOS NÚMEROS *****
fig1.add_trace(go.Indicator(
mode="number",
title={
"text": f"<span style='font-size:100%'>{name1} - Melhor venda</span><br><span style='font-size:70%'>Em Reais</span><br><span style='font-size:0.7em'>{df_dados_gerais['ANO'][1]} - {df_dados_gerais['ANO'].max()}</span>"},
value=value1,
number={'valueformat': '.2f'}
))
fig2.add_trace(go.Indicator(
mode="number",
title={
"text": f"<span style='font-size:100%'>{name2} - Melhor Grupo</span><br><span style='font-size:70%'>Em Reais</span><br><span style='font-size:0.7em'>{df_dados_gerais['ANO'][1]} - {df_dados_gerais['ANO'].max()}</span>"},
value=value2,
number={'valueformat': '.2f'}
))
fig1.update_layout(main_config, height=273, template=template)
fig2.update_layout(main_config, height=273, template=template)
return fig1, fig2
@app.callback(
Output('datatable-data', 'data'),
Output('datatable-data', 'columns'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value'))
def update_table(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if ('TODAS' in dropdown_cidade):
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df = df_dados_gerais.loc[mask]
#'QT_PRATELEIRA', 'QT_DEPOSITO',
df_pivot = pd.pivot_table(
df_dados_gerais.loc[mask], index=['CODIGO', 'DESCRICAO',
'ESTOQUE', 'GRUPO',
'FAMILIA', 'UNIDADE',],
values='QUANTIDADE',
columns='MES',
aggfunc=sum).reset_index().fillna(0)
df_pivot = df_pivot.rename(
{1: 'JAN', 2: 'FEV', 3: 'MAR', 4: 'ABR', 5: 'MAI', 6: 'JUN',
7: 'JUL', 8: 'AGO', 9: 'SET', 10: 'OUT', 11: 'NOV', 12: 'DEZ'}, axis=1)
cols = []
textCols = ['CODIGO', 'DESCRICAO', 'GRUPO', 'FAMILIA', 'UNIDADE']
for i in df_pivot.columns:
if i not in textCols:
cols.append({"name": str(i),
"id": str(i),
"type": "numeric",
"format": formatted})
else:
cols.append({"name": str(i),
"id": str(i),
"type": "text"})
return df_pivot.to_dict('records'), cols
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=False)
Alright, try this, this should reload upon refresh:
'''
*** Projeto dentro da pasta ProjetoDash ***
pip install openpyxl
pip3 install psycopg2
pip3 install peewee
pip3 install dash
pip3 install pandas
pip install dash-bootstrap-components
pip install dash-bootstrap-templates
https://docs.microsoft.com/en-GB/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170
No PowerShell rode o comando:
Set-ExecutionPolicy Unrestricted
'''
import plotly.graph_objs as go
import dash
from dash import html, dcc, Input, Output, State
from dash import html, dash_table
import dash_bootstrap_components as dbc
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd
from dash_bootstrap_templates import ThemeSwitchAIO
# Importei meu dataframe do arquivo movimento_geral.py
from movimento_geral import df_dados_gerais # , df_pivot
# Formatação das tabelas
formatted = {'specifier': ',.2f', 'locale': {'group': '.', 'decimal': ',', }}
# Note que são muitos os dados, isso deve ser fitrado por ANO mas por enquanto limito o número de linhas com .head(15)
# este não é um gráfico adequado para mostrar nomes de produtos.
# print(df_dados_gerais_bar.head(15))
# import theme changer
from dash_bootstrap_templates import ThemeSwitchAIO
# ================================================================== #
from flask import Flask
dbc_css = "https://cdn.jsdelivr.net/gh/AnnMarieW/dash-bootstrap-templates/dbc.min.css"
server = Flask(__name__)
app = dash.Dash(__name__, server=server, suppress_callback_exceptions=True,
external_stylesheets=[dbc.themes.BOOTSTRAP, dbc_css])
# ============================Styles================================ #
tab_card = {'height': '100%'}
main_config = {
'hovermode': 'x unified',
'legend': {
'yanchor': 'top',
'y': 0.9,
'xanchor': 'left',
'x': 0.1,
'title': {'text': None},
'font': {'color': 'white'},
'bgcolor': 'rgba(0,0,0,0.0)'},
'margin': {'l': 0, 'r': 0, 't': 20, 'b': 0}
}
# Aparência do sistema, cuidado com a ordem do Template_theme1 e 2
# em relação a url_teme
template_theme1 = 'cyborg'
template_theme2 = 'spacelab'
url_theme1 = dbc.themes.CYBORG
url_theme2 = dbc.themes.SPACELAB
def layout():
# Separando Cidades + Global
s1_cidade_bairros = df_dados_gerais.groupby(['CIDADE', 'BAIRRO'])['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
s2_todos = pd.DataFrame()
s2_todos['CIDADE'] = ['TODAS']
s2_todos['BAIRRO'] = ['TODOS']
s2_todos['TOTAL_OPERACAO'] = [0]
cidade_bairros = pd.concat([s1_cidade_bairros, s2_todos], ignore_index=True)
# To dict - Para salvar no dcc.store
df_store = df_dados_gerais.to_dict()
graficos = [
# Row 1
# Row 4
# Row Single Card
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dcc.Graph(id='graph0', className='dbc', config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=12)
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'}),
# Row 3
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
html.H4("Top 10 em valor de venda, em Reais", style={"font-weight": "bold"}),
dcc.Graph(id='graph1', className='dbc', config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=4, style={'margin-top': '7px'}),
# Card 2
dbc.Col([
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dcc.Graph(id='graph2', className='dbc', config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
], style=tab_card)
])
]),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.Row([
dbc.Col([
dcc.Graph(id='graph3', className='dbc',
config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=4),
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.Row([
dbc.Col([
dcc.Graph(id='graph4', className='dbc',
config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=4),
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
# dbc.Row([
# dbc.Col([
# html.H5('Filtro por Gênero'),
# dcc.Graph(id='graph44', className='dbc', config={"displayModeBar": False, "showTips": False})
# ])
# ])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=4)
], className='g-2 my-auto')
], sm=12, lg=8)
], justify='center', className='g-2 my-auto'),
]
tabelas = html.Div(
[
dash_table.DataTable(
id='datatable-data',
editable=True,
filter_action="native",
sort_action="native",
# style_cell={'textAlign': 'left'},
# style_cell={
# 'minWidth': 95, 'maxWidth': 95, 'width': 95
# },
fixed_rows={'headers': True},
style_cell_conditional=[
{
'if': {'column_id': 'CODIGO'},
'textAlign': 'left'
},
{
'if': {'column_id': 'CODIGO'},
'width': '80px'
},
{
'if': {'column_id': 'ESTOQUE'},
'width': '130px'
},
{
'if': {'column_id': 'UNIDADE'},
'width': '80px'
},
{
'if': {'column_id': 'DESCRICAO'},
'textAlign': 'left', 'width': '230px'
},
{
'if': {'column_id': 'GRUPO'},
'textAlign': 'left'
},
{
'if': {'column_id': 'FAMILIA'},
'textAlign': 'left'
},
{
'if': {'column_id': 'UNIDADE'},
'textAlign': 'left'
},
],
style_data={
'color': 'black',
'backgroundColor': 'white'
},
style_data_conditional=[
{
'if': {'row_index': 'odd'},
'backgroundColor': 'rgb(220, 220, 220)',
}
],
# 'backgroundColor': 'white',
style_header={'textAlign': 'center',
'backgroundColor': 'rgb(210, 210, 210)',
'color': 'black',
'fontWeight': 'bold'},
style_table={'height': '300px', 'overflowY': 'auto'},
page_size=100,
)
], className="dbc dbc-row-selectable"
)
return dbc.Container([
dcc.Store(id='dataset', data=df_store),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.Legend("Bag Sales Metrics")
], sm=9),
# dbc.Col([
# html.I(className='fa fa-gamepad', style={'font-size': '300%'})
# ], sm=3, align="left")
]),
dbc.Row([
dbc.Col([
ThemeSwitchAIO(aio_id="theme", themes=[url_theme1, url_theme2]),
html.Legend("Rika Embalagens")
])
], style={'margin-top': '10px'}),
dbc.Row([
dbc.Button("Visite o Site", href="https://ajuda.alterdata.com.br/suporteexpress",
target="_blank")
], style={'margin-top': '10px'})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=3),
dbc.Col([
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Col([
# html.H5('Escolha o ano da sua pesquisa.', style={"font-weight": "bold"}),
dbc.Label("Escolha o ano da sua pesquisa."),
dcc.Slider(id='year-slider',
min=int(df_dados_gerais['ANO'][1]),
max=int(df_dados_gerais['ANO'].max()),
marks={str(year): str(year) for year in
sorted(df_dados_gerais['ANO'].unique())},
value=int(df_dados_gerais['ANO'].max()) - 1,
step=None,
tooltip={'always_visible': False, 'placement': 'bottom'},
className="mb-2"),
], sm=12, style={'margin-top': '7px'}),
])
], style=tab_card)
])
]),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Col([
dbc.Label("Marque os mezes de sua pesquisa."),
dbc.Checklist(
options=[
{"label": "JAN", "value": 1},
{"label": "FEV", "value": 2},
{"label": "MAR", "value": 3},
{"label": "ABR", "value": 4},
{"label": "MAI", "value": 5},
{"label": "JUN", "value": 6},
{"label": "JUL", "value": 7},
{"label": "AGO", "value": 8},
{"label": "SET", "value": 9},
{"label": "OUT", "value": 10},
{"label": "NOV", "value": 11},
{"label": "DEZ", "value": 12},
],
value=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12],
id="check-inline-mes",
inline=True,
# switch=True,
),
], style={'margin-top': '7px'})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=12),
], className='g-2 my-auto')
], sm=12, lg=9)
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'}),
# Row 2
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.H5('Filtro por Cidade', style={"font-weight": "bold"}),
dcc.Dropdown(id='drop-cidade', multi=True, value=['TODAS', ],
options=[{'label': name, 'value': name} for name in
cidade_bairros['CIDADE'].unique()], className='dbc'),
])
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=6),
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.H5('Filtro por Bairro', style={"font-weight": "bold"}),
dcc.Dropdown(id='drop-bairro', multi=True, value=['TODOS', ], className='dbc'),
])
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=6),
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'}),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Tabs(
[
dbc.Tab(
label="Gráficos", activeTabClassName="fw-bold fst-italic",
# active_tab_style={"textTransform": "uppercase"},
children=html.Div(graficos, className="p-4 border"),
),
dbc.Tab(
label="Tabelas", activeTabClassName="fw-bold fst-italic",
# active_tab_style={"textTransform": "uppercase"},
# label="tab 2", active_label_style={"color": "#FB79B3"}
children=html.Div(tabelas, className="p-4 border"),
),
], className="dbc",
),
], sm=12, lg=12)
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'})
], fluid=True, style={'height': '100vh'})
# Layout
app.layout = layout()
# * * * * * A FAZER * * * * *
# 1 - Adicionar filtro de canceladas.
# 2 - Adicionar check "Marca todas" nos meses.
# 3 - Adicionar Painel de valores:
# a) Vendas
# b) Devolução
# c) Compras
# a) Entradas
# ======== Callbacks ========== #
@app.callback(
Output('drop-bairro', 'options'),
Input('drop-cidade', 'value'))
def set_cities_options(selected_country):
mask = cidade_bairros['CIDADE'].isin(selected_country)
df_cidade_bairros = cidade_bairros.loc[mask]
return [{'label': i, 'value': i} for i in df_cidade_bairros['BAIRRO'].unique()]
# Pie Charts
@app.callback(
Output('graph0', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def graph0(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (
df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & \
(df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & (df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (
df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_subplot = df_dados_gerais.loc[mask]
# Cria o mask de df_dados_gerais e faz os filtros
# procura em df_dados_gerais as cidades do dropdown
# cria novo objeto df_subplot recebendo o que aparecer de df_dados_gerais.loc[mask]
df_groups_v = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'V'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_v = df_groups_v.reset_index()
df_groups_v.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
# df_subplot.to_excel('C:/Users/EliasPai/Desktop/df_groups.xlsx')
df_groups_s = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'S'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_s = df_groups_s.reset_index()
df_groups_s.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
df_groups_c = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'C'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_c = df_groups_c.reset_index()
df_groups_c.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
df_groups_e = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'E'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_e = df_groups_e.reset_index()
df_groups_e.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
subplot_topgames = make_subplots(rows=1, cols=4,
specs=[[{"type": "pie"}, {"type": "pie"}, {"type": "pie"}, {"type": "pie"}]],
subplot_titles=(
"<b>Vendas</b>", "<b>Saídas</b>", "<b>Compras</b>", "<b>Entradas</b>"))
values_v = df_groups_v['TOTAL_OPERACAO']
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_v['GRUPO'], values=values_v, hole=.2), row=1, col=1)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_s['GRUPO'], values=df_groups_s['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=2)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_c['GRUPO'], values=df_groups_c['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=3)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_e['GRUPO'], values=df_groups_e['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=4)
subplot_topgames.update_layout(margin={"l": 0, "r": 0, "t": 20, "b": 0}, height=200, template=template)
return subplot_topgames
# --------------------------------------------------------------------------------------------
# Graph1 - Horizontal Bars
@app.callback(
Output('graph1', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def fig1(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_topglobal = df_dados_gerais.loc[mask]
df_topglobal = df_topglobal.groupby(['DESCRICAO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_topglobal = df_topglobal.reset_index()
df_topglobal.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
df_topglobal = df_topglobal.head(10).sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'])
# df_topglobal.to_excel('C:/Users/EliasPai/Desktop/2021.xlsx')
text = [f'{x} - R${y:_.2f} '.replace('.', ',').replace('_', '.') for x, y in
zip(df_topglobal['DESCRICAO'].unique(), df_topglobal['TOTAL_OPERACAO'].unique())]
fig = go.Figure(go.Bar(x=df_topglobal['TOTAL_OPERACAO'], y=df_topglobal['DESCRICAO'], orientation='h', text=text))
fig.update_layout(main_config, height=310, xaxis={'title': None, 'showticklabels': False},
yaxis={'title': None, 'showticklabels': False}, template=template)
return fig
# Graph 2 - Line Chart
@app.callback(
Output('graph2', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def long(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_anos = df_dados_gerais.loc[mask]
trace = df_anos.groupby('MES')['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
trace['MES'] = trace['MES'].map({1: 'JAN',
2: 'FEV',
3: 'MAR',
4: 'ABR',
5: 'MAI',
6: 'JUN',
7: 'JUL',
8: 'AGO',
9: 'SET',
10: 'OUT',
11: 'NOV',
12: 'DEZ'},
na_action=None)
fig_anos = go.Figure(go.Scatter(x=trace['MES'], y=trace['TOTAL_OPERACAO'], mode='lines+markers', fill='tonexty',
name='Global Sales'))
fig_anos.update_layout(main_config, height=200, xaxis={'title': 'None'}, yaxis={'title': None}, template=template)
fig_anos.add_annotation(text=f'Vendas em Reais de {date}',
xref="paper", yref="paper",
font=dict(
size=20,
color='white'
),
align="center", bgcolor="rgba(0,0,0,0.8)", opacity=0.8,
x=0.5, y=0.5, showarrow=False)
return fig_anos
# Indicator 1 and 2
@app.callback(
Output('graph3', 'figure'),
Output('graph4', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def ind1(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_graph3 = df_graph4 = df_dados_gerais.loc[mask]
df_graph3 = df_graph3.groupby('MES')['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
df_graph4 = df_graph4.groupby('CIDADE')['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
value1 = df_graph3['TOTAL_OPERACAO'].max()
name1 = df_graph3.loc[df_graph3['TOTAL_OPERACAO'].idxmax()]['MES']
value2 = df_graph4['TOTAL_OPERACAO'].max()
name2 = df_graph4.loc[df_graph4['TOTAL_OPERACAO'].idxmax()]['CIDADE']
fig1 = go.Figure()
fig2 = go.Figure()
# R${y:_.2f} '.replace('.', ',').replace('_', '.') ***** FORMATO DOS NÚMEROS *****
fig1.add_trace(go.Indicator(
mode="number",
title={
"text": f"<span style='font-size:100%'>{name1} - Melhor venda</span><br><span style='font-size:70%'>Em Reais</span><br><span style='font-size:0.7em'>{df_dados_gerais['ANO'][1]} - {df_dados_gerais['ANO'].max()}</span>"},
value=value1,
number={'valueformat': '.2f'}
))
fig2.add_trace(go.Indicator(
mode="number",
title={
"text": f"<span style='font-size:100%'>{name2} - Melhor Grupo</span><br><span style='font-size:70%'>Em Reais</span><br><span style='font-size:0.7em'>{df_dados_gerais['ANO'][1]} - {df_dados_gerais['ANO'].max()}</span>"},
value=value2,
number={'valueformat': '.2f'}
))
fig1.update_layout(main_config, height=273, template=template)
fig2.update_layout(main_config, height=273, template=template)
return fig1, fig2
@app.callback(
Output('datatable-data', 'data'),
Output('datatable-data', 'columns'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value'))
def update_table(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if ('TODAS' in dropdown_cidade):
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df = df_dados_gerais.loc[mask]
# 'QT_PRATELEIRA', 'QT_DEPOSITO',
df_pivot = pd.pivot_table(
df_dados_gerais.loc[mask], index=['CODIGO', 'DESCRICAO',
'ESTOQUE', 'GRUPO',
'FAMILIA', 'UNIDADE', ],
values='QUANTIDADE',
columns='MES',
aggfunc=sum).reset_index().fillna(0)
df_pivot = df_pivot.rename(
{1: 'JAN', 2: 'FEV', 3: 'MAR', 4: 'ABR', 5: 'MAI', 6: 'JUN',
7: 'JUL', 8: 'AGO', 9: 'SET', 10: 'OUT', 11: 'NOV', 12: 'DEZ'}, axis=1)
cols = []
textCols = ['CODIGO', 'DESCRICAO', 'GRUPO', 'FAMILIA', 'UNIDADE']
for i in df_pivot.columns:
if i not in textCols:
cols.append({"name": str(i),
"id": str(i),
"type": "numeric",
"format": formatted})
else:
cols.append({"name": str(i),
"id": str(i),
"type": "text"})
return df_pivot.to_dict('records'), cols
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=False)
Unfortunately it still doesn’t update, unless you stop the service and restart it doesn’t update the data.
'''
*** Projeto dentro da pasta ProjetoDash ***
pip install openpyxl
pip3 install psycopg2
pip3 install peewee
pip3 install dash
pip3 install pandas
pip install dash-bootstrap-components
pip install dash-bootstrap-templates
https://docs.microsoft.com/en-GB/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170
No PowerShell rode o comando:
Set-ExecutionPolicy Unrestricted
'''
import plotly.graph_objs as go
import dash
from dash import html, dcc, Input, Output, State, dash_table
import dash_bootstrap_components as dbc
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import pandas as pd
from dash_bootstrap_templates import ThemeSwitchAIO
# Importei meu dataframe do arquivo movimento_geral.py
from movimento_geral import df_dados_gerais # , df_pivot
from graficos_geral import graficos
from tabela_geral import tabelas
# Formatação das tabelas
formatted = {'specifier': ',.2f', 'locale': {'group': '.', 'decimal': ',', }}
# Note que são muitos os dados, isso deve ser fitrado por ANO mas por enquanto limito o número de linhas com .head(15)
# este não é um gráfico adequado para mostrar nomes de produtos.
# print(df_dados_gerais_bar.head(15))
# import theme changer
from dash_bootstrap_templates import ThemeSwitchAIO
# ================================================================== #
from flask import Flask
dbc_css = "https://cdn.jsdelivr.net/gh/AnnMarieW/dash-bootstrap-templates/dbc.min.css"
server = Flask(__name__)
app = dash.Dash(__name__, server=server, suppress_callback_exceptions=True,
external_stylesheets=[dbc.themes.BOOTSTRAP, dbc_css])
# ============================Styles================================ #
tab_card = {'height': '100%'}
main_config = {
'hovermode': 'x unified',
'legend': {
'yanchor': 'top',
'y': 0.9,
'xanchor': 'left',
'x': 0.1,
'title': {'text': None},
'font': {'color': 'white'},
'bgcolor': 'rgba(0,0,0,0.0)'},
'margin': {'l': 0, 'r': 0, 't': 20, 'b': 0}
}
# Aparência do sistema, cuidado com a ordem do Template_theme1 e 2
# em relação a url_teme
template_theme1 = 'cyborg'
template_theme2 = 'spacelab'
url_theme1 = dbc.themes.CYBORG
url_theme2 = dbc.themes.SPACELAB
# Separando Cidades + Global
s1_cidade_bairros = df_dados_gerais.groupby(['CIDADE', 'BAIRRO'])['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
s2_todos = pd.DataFrame()
s2_todos['CIDADE'] = ['TODAS']
s2_todos['BAIRRO'] = ['TODOS']
s2_todos['TOTAL_OPERACAO'] = [0]
cidade_bairros = pd.concat([s1_cidade_bairros, s2_todos], ignore_index=True)
# To dict - Para salvar no dcc.store
df_store = df_dados_gerais.to_dict()
def layout():
dcc.Store(id='dataset', data=df_store),
return dbc.Container([
dcc.Store(id='dataset', data=df_store),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.Legend("Bag Sales Metrics")
], sm=9),
# dbc.Col([
# html.I(className='fa fa-gamepad', style={'font-size': '300%'})
# ], sm=3, align="left")
]),
dbc.Row([
dbc.Col([
ThemeSwitchAIO(aio_id="theme", themes=[url_theme1, url_theme2]),
html.Legend("Rika Embalagens")
])
], style={'margin-top': '10px'}),
dbc.Row([
dbc.Button("Visite o Site", href="https://ajuda.alterdata.com.br/suporteexpress",
target="_blank")
], style={'margin-top': '10px'})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=3),
dbc.Col([
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Col([
# html.H5('Escolha o ano da sua pesquisa.', style={"font-weight": "bold"}),
dbc.Label("Escolha o ano da sua pesquisa."),
dcc.Slider(id='year-slider',
min=int(df_dados_gerais['ANO'][1]),
max=int(df_dados_gerais['ANO'].max()),
marks={str(year): str(year) for year in
sorted(df_dados_gerais['ANO'].unique())},
value=int(df_dados_gerais['ANO'].max()),
step=None,
tooltip={'always_visible': False, 'placement': 'bottom'},
className="mb-2"),
], sm=12, style={'margin-top': '7px'}),
])
], style=tab_card)
])
]),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Col([
dbc.Label("Marque os mezes de sua pesquisa."),
dbc.Checklist(
options=[
{"label": "JAN", "value": 1},
{"label": "FEV", "value": 2},
{"label": "MAR", "value": 3},
{"label": "ABR", "value": 4},
{"label": "MAI", "value": 5},
{"label": "JUN", "value": 6},
{"label": "JUL", "value": 7},
{"label": "AGO", "value": 8},
{"label": "SET", "value": 9},
{"label": "OUT", "value": 10},
{"label": "NOV", "value": 11},
{"label": "DEZ", "value": 12},
],
#1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12
value=[1],
id="check-inline-mes",
inline=True,
# switch=True,
),
], style={'margin-top': '7px'})
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=12),
], className='g-2 my-auto')
], sm=12, lg=9)
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'}),
# Row 2
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.H5('Filtro por Cidade', style={"font-weight": "bold"}),
dcc.Dropdown(id='drop-cidade', multi=True, value=['TODAS', ],
options=[{'label': name, 'value': name} for name in
cidade_bairros['CIDADE'].unique()], className='dbc'),
])
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=6),
dbc.Col([
dbc.Card([
dbc.CardBody([
dbc.Row([
dbc.Col([
html.H5('Filtro por Bairro', style={"font-weight": "bold"}),
dcc.Dropdown(id='drop-bairro', multi=True, value=['TODOS', ], className='dbc'),
])
])
])
], style=tab_card)
], sm=12, lg=6),
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'}),
dbc.Row([
dbc.Col([
dbc.Tabs(
[
dbc.Tab(
label="Gráficos", activeTabClassName="fw-bold fst-italic",
# active_tab_style={"textTransform": "uppercase"},
children=html.Div(graficos, className="p-4 border"),
),
dbc.Tab(
label="Tabelas", activeTabClassName="fw-bold fst-italic",
# active_tab_style={"textTransform": "uppercase"},
# label="tab 2", active_label_style={"color": "#FB79B3"}
children=html.Div(tabelas, className="p-4 border"),
),
], className="dbc",
),
], sm=12, lg=12)
], className='g-2 my-auto', style={'margin-top': '7px'})
], fluid=True, style={'height': '100vh'})
# Layout
# Layout
app.layout = layout()
# * * * * * A FAZER * * * * *
# 1 - Adicionar filtro de canceladas.
# 2 - Adicionar check "Marca todas" nos meses.
# 3 - Adicionar Painel de valores:
# a) Vendas
# b) Devolução
# c) Compras
# a) Entradas
# ======== Callbacks ========== #
@app.callback(
Output('drop-bairro', 'options'),
Input('drop-cidade', 'value'))
def set_cities_options(selected_country):
mask = cidade_bairros['CIDADE'].isin(selected_country)
df_cidade_bairros = cidade_bairros.loc[mask]
return [{'label': i, 'value': i} for i in df_cidade_bairros['BAIRRO'].unique()]
# Pie Charts
@app.callback(
Output('graph0', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def graph0(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & \
(df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & (df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_subplot = df_dados_gerais.loc[mask]
# Cria o mask de df_dados_gerais e faz os filtros
# procura em df_dados_gerais as cidades do dropdown
# cria novo objeto df_subplot recebendo o que aparecer de df_dados_gerais.loc[mask]
df_groups_v = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'V'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_v = df_groups_v.reset_index()
df_groups_v.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
# df_subplot.to_excel('C:/Users/EliasPai/Desktop/df_groups.xlsx')
df_groups_s = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'S'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_s = df_groups_s.reset_index()
df_groups_s.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
df_groups_c = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'C'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_c = df_groups_c.reset_index()
df_groups_c.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
df_groups_e = df_subplot[df_subplot['OPERACAO'] == 'E'].groupby(['GRUPO'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_groups_e = df_groups_e.reset_index()
df_groups_e.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
subplot_topgames = make_subplots(rows=1, cols=4,
specs=[[{"type": "pie"}, {"type": "pie"}, {"type": "pie"}, {"type": "pie"}]],
subplot_titles=(
"<b>Vendas</b>", "<b>Saídas</b>", "<b>Compras</b>", "<b>Entradas</b>"))
values_v = df_groups_v['TOTAL_OPERACAO']
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_v['GRUPO'], values=values_v, hole=.2), row=1, col=1)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_s['GRUPO'], values=df_groups_s['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=2)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_c['GRUPO'], values=df_groups_c['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=3)
subplot_topgames.add_trace(go.Pie(
labels=df_groups_e['GRUPO'], values=df_groups_e['TOTAL_OPERACAO'], hole=.2), row=1, col=4)
subplot_topgames.update_layout(margin={"l": 0, "r": 0, "t": 20, "b": 0}, height=200, template=template)
return subplot_topgames
# --------------------------------------------------------------------------------------------
# Graph1 - Horizontal Bars
@app.callback(
Output('graph1', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def fig1(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_topglobal = df_dados_gerais.loc[mask]
df_topglobal = df_topglobal.groupby(['VENDEDOR'])[['TOTAL_OPERACAO']].sum()
df_topglobal = df_topglobal.reset_index()
df_topglobal.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'], ascending=False, inplace=True)
#df_topglobal = df_topglobal.head(10).sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'])
df_topglobal = df_topglobal.sort_values(by=['TOTAL_OPERACAO'])
# df_topglobal.to_excel('C:/Users/EliasPai/Desktop/2021.xlsx')
text = [f'{x} - R${y:_.2f} '.replace('.', ',').replace('_', '.') for x, y in
zip(df_topglobal['VENDEDOR'].unique(), df_topglobal['TOTAL_OPERACAO'].unique())]
fig = go.Figure(go.Bar(x=df_topglobal['TOTAL_OPERACAO'], y=df_topglobal['VENDEDOR'], orientation='h', text=text))
fig.update_layout(main_config, height=310, xaxis={'title': None, 'showticklabels': False},
yaxis={'title': None, 'showticklabels': False}, template=template)
return fig
# Graph 2 - Line Chart
@app.callback(
Output('graph2', 'figure'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def long(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df_anos = df_dados_gerais.loc[mask]
trace = df_anos.groupby('MES')['TOTAL_OPERACAO'].sum().reset_index()
trace['MES'] = trace['MES'].map({1: 'JAN',
2: 'FEV',
3: 'MAR',
4: 'ABR',
5: 'MAI',
6: 'JUN',
7: 'JUL',
8: 'AGO',
9: 'SET',
10: 'OUT',
11: 'NOV',
12: 'DEZ'},
na_action=None)
fig_anos = go.Figure(go.Scatter(x=trace['MES'], y=trace['TOTAL_OPERACAO'], mode='lines+markers', fill='tonexty',
name='Global Sales'))
fig_anos.update_layout(main_config, height=200, xaxis={'title': 'None'}, yaxis={'title': None}, template=template)
fig_anos.add_annotation(text=f'Vendas em Reais de {date}',
xref="paper", yref="paper",
font=dict(
size=20,
color='white'
),
align="center", bgcolor="rgba(0,0,0,0.8)", opacity=0.8,
x=0.5, y=0.5, showarrow=False)
return fig_anos
# Indicator 1 and 2
@app.callback(
Output('card_venda', 'children'),
Output('card_devolucao', 'children'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value')
)
def ind1(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
#if 'TODAS' in dropdown_cidade:
# mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
# (df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
#else:
# mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
# (df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
# (df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
if 'TODAS' in dropdown_cidade:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['MES'].isin(mes))
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & \
(df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & (df_dados_gerais['MES'].isin(mes))
df_vendas = df_dados_gerais[(df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')].loc[mask]
venda = df_vendas['TOTAL_OPERACAO'].sum()
#venda = f'R${venda:_.2f} '.replace('.', ',').replace('_', '.')
df_desconto = df_dados_gerais[(df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')].loc[mask].drop_duplicates(subset='NUMERO')
df_desconto = df_desconto['DESCONTO_GLOBAL'].sum()
#df_desconto.to_excel('C:/Users/EliasPai/Desktop/df_desconto.xlsx')
print(df_desconto, '******')
troca_devolucao = ['T', 'D']
df_devolucao = df_dados_gerais[(df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'E') & \
(df_dados_gerais['DEVOLUCAO'].isin(troca_devolucao))].loc[mask]
#df_devolucao.to_excel('C:/Users/EliasPai/Desktop/df_devolucao.xlsx')
#df_desconto_devolucao = df_dados_gerais[(df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')].loc[mask].drop_duplicates(subset='NUMERO')
devolucao = df_devolucao['TOTAL_OPERACAO'].sum() - df_devolucao['DESCONTO_GLOBAL'].sum()
devolucao = f'R${devolucao:_.2f} '.replace('.', ',').replace('_', '.')
#venda = venda - desconto_global
venda = venda - df_desconto
venda = f'R${venda:_.2f} '.replace('.', ',').replace('_', '.')
return venda, devolucao
# Na aba TABELAS, conteúdo da tabela.
@app.callback(
Output('datatable-data', 'data'),
Output('datatable-data', 'columns'),
Input('year-slider', 'value'),
Input('drop-cidade', 'value'),
Input('check-inline-mes', 'value'),
Input(ThemeSwitchAIO.ids.switch("theme"), "value"),
Input('drop-bairro', 'value'))
def update_table(date, dropdown_cidade, mes, toggle, dropdown_bairro):
template = template_theme1 if toggle else template_theme2
if ('TODAS' in dropdown_cidade):
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
else:
mask = (df_dados_gerais['ANO'] == date) & (df_dados_gerais['OPERACAO'] == 'V') & \
(df_dados_gerais['CIDADE'].isin(dropdown_cidade)) & (df_dados_gerais['BAIRRO'].isin(dropdown_bairro)) & \
(df_dados_gerais['MES'].isin(mes)) & (df_dados_gerais['CANCELADO'] != '*')
df = df_dados_gerais.loc[mask]
#'QT_PRATELEIRA', 'QT_DEPOSITO',
df_pivot = pd.pivot_table(
df_dados_gerais.loc[mask], index=['CODIGO', 'DESCRICAO',
'ESTOQUE', 'GRUPO',
'FAMILIA', 'UNIDADE',],
values='QUANTIDADE',
columns='MES',
aggfunc=sum).reset_index().fillna(0)
df_pivot = df_pivot.rename(
{1: 'JAN', 2: 'FEV', 3: 'MAR', 4: 'ABR', 5: 'MAI', 6: 'JUN',
7: 'JUL', 8: 'AGO', 9: 'SET', 10: 'OUT', 11: 'NOV', 12: 'DEZ'}, axis=1)
cols = []
textCols = ['CODIGO', 'DESCRICAO', 'GRUPO', 'FAMILIA', 'UNIDADE']
for i in df_pivot.columns:
if i not in textCols:
cols.append({"name": str(i),
"id": str(i),
"type": "numeric",
"format": formatted})
else:
cols.append({"name": str(i),
"id": str(i),
"type": "text"})
return df_pivot.to_dict('records'), cols
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=False)