Python Academy · Lektion

Exportieren und Einbetten

Figures speichern und teilen

Exportieren und Einbetten ist eine kostenlose Python Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 4 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Python Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Python Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Ihre Arbeit teilen

Ein fertiges Diagramm ist nur nützlich, wenn andere es sehen können. Plotly-Figures können als interaktives HTML gespeichert, als statische Bilder exportiert oder in Webseiten und Berichte eingebettet werden.

Das richtige Format hängt davon ab, ob die Zielgruppe Interaktivität benötigt.

Interaktives HTML speichern

fig.write_html('chart.html') schreibt eine eigenständige Datei, die sämtliche Interaktivität beibehält. Wenn Sie sie in einem beliebigen Browser öffnen, stehen Zoomen, Hover und Verschieben ohne Python zur Verfügung.

Dies ist das beste Format, um ein Live-Diagramm zu teilen, das erkundet werden kann.

Einen Dateinamen auswählen

Die Benennung ist wichtig, wenn Sie viele Exporte erzeugen. Ein mit Zeitstempel versehener und als Slug formatierter Name verhindert Kollisionen. Dabei handelt es sich um einfache Zeichenkettenverarbeitung.

title = 'Q3 Sales Report!'
slug = ''.join(ch.lower() if ch.isalnum() else '_' for ch in title)
slug = '_'.join(p for p in slug.split('_') if p)
print(slug + '.html')

Statischer Bildexport

Für PDFs, Folien oder E-Mails benötigen Sie ein statisches Bild. fig.write_image('chart.png') erzeugt PNG, JPEG, SVG oder PDF. Dafür muss die kaleido-Engine installiert sein.

Statische Bilder verlieren ihre Interaktivität, lassen sich aber überall einbetten.

Ein Format auswählen

Wählen Sie das Format passend zum Verwendungszweck:

HTML Live-Erkundung, Webseiten
PNG/JPEG Rastergrafik, gut für Folien und E-Mails
SVG Vektorgrafik, lässt sich für den Druck ohne Unschärfe skalieren
PDF Dokumente

Eine kleine Entscheidungstabelle erleichtert die Auswahl.

use_case = 'print'
format_map = {'web': 'html', 'slides': 'png', 'print': 'svg', 'document': 'pdf'}
print('Best format for', use_case, '->', format_map[use_case])

In eine Seite einbetten

Um ein Diagramm ohne vollständige HTML-Datei in eine bestehende Website einzubetten, verwenden Sie fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs='cdn'). Dadurch erhalten Sie nur das HTML-Fragment des Diagramms, das Sie in Ihr Template einfügen.

Wenn Sie plotly.js von einem CDN laden, bleibt Ihre Seite schlank.

Die Bibliothek einbinden

Interaktives HTML benötigt die plotly.js-Bibliothek. Optionen für include_plotlyjs:

True einbinden (groß, offline funktionsfähig)
'cdn' auf ein CDN verlinken (klein, benötigt Internet)
False voraussetzen, dass die Seite die Bibliothek bereits geladen hat

Wählen Sie abhängig von den Anforderungen an den Offline-Betrieb und der Seitengröße.

Exportauflösung

Bei statischen Bildern können Sie Größe und Schärfe mit width, height und scale steuern. Mit scale=2 verdoppeln Sie die Pixeldichte und erhalten auf hochauflösenden Bildschirmen scharfe Bilder.

width, height, scale = 800, 600, 2
print('Output pixels:', width * scale, 'x', height * scale)

JSON-Roundtrips

Eine Figure kann mit fig.to_json() serialisiert und mit plotly.io.from_json() wiederhergestellt werden. Das ist praktisch, um Figures zwischenzuspeichern oder zwischen einem Server und einem Browser zu übertragen.

Das JSON beschreibt die Daten und das Layout vollständig.

Reproduzierbarkeit

Bewahren Sie beim Teilen eines Exports auch das Skript auf, mit dem er erzeugt wurde. Eine PNG-Datei kann nicht erneut bearbeitet werden, aber der Code kann das Diagramm mit neuen Daten wieder erzeugen. Betrachten Sie den Code und nicht das Bild als maßgebliche Quelle.

Einbettung in Notebooks und Markdown

In Jupyter wird eine Abbildung automatisch inline angezeigt, wenn sie der letzte Ausdruck in einer Zelle ist. Für statische Dokumentation exportieren Sie ein Bild und verweisen Sie in Markdown darauf. Für Live-Dokumentation betten Sie stattdessen das HTML-Fragment ein.

Wählen Sie interaktives HTML, wenn die Lesenden vom Erkunden profitieren, und ein statisches Bild, wenn sie es nur ansehen müssen.

Schnelltest

Testen Sie Ihr Wissen zum Export.

Zusammenfassung

Sie haben gelernt, Abbildungen zu teilen:

write_html für interaktive eigenständige Dateien
write_image (mit kaleido) für PNG/SVG/PDF
to_html(full_html=False) zum Einbetten eines Fragments, wobei include_plotlyjs die Bibliothek steuert
Verwenden Sie scale für hochauflösende Bilder und bewahren Sie den Quellcode zur Reproduzierbarkeit auf

Häufig gestellte Fragen

Ist die Lektion „Exportieren und Einbetten“ kostenlos?

Ja — der vollständige Text von „Exportieren und Einbetten“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Python Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Python Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.

Was lerne ich in „Exportieren und Einbetten“?

Figures speichern und teilen Du übst Python Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.

Brauche ich Erfahrung, um Python Academy zu starten?

Keine Vorkenntnisse erforderlich. Python Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 4 von 4.

Wie lange dauert die Lektion „Exportieren und Einbetten“?

Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.

Kann ich in dieser Python Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?

Ja. Jede Python Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.

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