Python Academy · Lekcja

Eksportowanie i osadzanie

Zapisuj i udostępniaj figury

Eksportowanie i osadzanie to bezpłatna lekcja Python Academy na CoddyKit. To lekcja 4 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej Python Academy, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs Python Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Udostępnianie swojej pracy

Gotowy wykres jest użyteczny tylko wtedy, gdy inni mogą go zobaczyć. Wykresy Plotly można zapisywać jako interaktywny kod HTML, eksportować jako obrazy statyczne lub osadzać na stronach internetowych i w raportach.

Wybór właściwego formatu zależy od tego, czy odbiorcy potrzebują interaktywności.

Zapisywanie interaktywnego kodu HTML

fig.write_html('chart.html') zapisuje samodzielny plik zachowujący całą interaktywność. Otwarcie go w dowolnej przeglądarce zapewnia możliwość powiększania, wyświetlania podpowiedzi i przesuwania widoku bez użycia Pythona.

To najlepszy format do udostępniania wykresu, który można swobodnie eksplorować.

Wybór nazwy pliku

Nazwy mają znaczenie podczas generowania wielu eksportów. Nazwa zawierająca znacznik czasu i zapis typu slug zapobiega kolizjom. Jest to zwykłe przetwarzanie ciągów znaków.

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')

Eksport obrazu statycznego

W przypadku plików PDF, prezentacji lub wiadomości e-mail potrzebny jest obraz statyczny. fig.write_image('chart.png') tworzy pliki PNG, JPEG, SVG lub PDF. Wymaga to zainstalowania silnika kaleido.

Obrazy statyczne tracą interaktywność, ale można je osadzić w dowolnym miejscu.

Wybór formatu

Format należy dopasować do zastosowania:

HTML interaktywna eksploracja, strony internetowe
PNG/JPEG grafika rastrowa, dobra do prezentacji i wiadomości e-mail
SVG grafika wektorowa, można ją skalować bez rozmycia na potrzeby druku
PDF dokumenty

Niewielka tabela decyzyjna pozwala szybko dokonać wyboru.

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

Osadzanie na stronie

Aby osadzić wykres w istniejącej witrynie bez tworzenia pełnego pliku HTML, należy użyć fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs='cdn'). Zwraca on tylko fragment HTML wykresu, który można wkleić do szablonu.

Ładowanie plotly.js z CDN zmniejsza rozmiar strony.

Dołączanie biblioteki

Interaktywny kod HTML wymaga biblioteki plotly.js. Dostępne opcje dla include_plotlyjs:

True dołącza bibliotekę (duży plik, działa offline)
'cdn' odwołuje się do CDN (mały plik, wymaga internetu)
False zakłada, że strona załadowała ją już wcześniej

Wyboru należy dokonać, uwzględniając potrzebę pracy offline i rozmiar strony.

Rozdzielczość eksportu

Rozmiar i ostrość obrazów statycznych można kontrolować za pomocą width, height i scale. Wartość scale=2 podwaja gęstość pikseli, zapewniając wyraźne obrazy na ekranach o wysokiej rozdzielczości.

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

Konwersja do i z JSON

Wykres można serializować za pomocą fig.to_json() i odtworzyć za pomocą plotly.io.from_json(). Jest to przydatne do buforowania wykresów lub przesyłania ich między serwerem a przeglądarką.

JSON w pełni opisuje dane i układ.

Powtarzalność

Udostępniając eksport, należy zachować także skrypt, który go utworzył. Pliku PNG nie można ponownie edytować, ale kod pozwala odtworzyć wykres z nowymi danymi. Za źródło prawdy należy uznawać kod, a nie obraz.

Osadzanie w notebookach i Markdownzie

W Jupyterze wykres jest automatycznie wyświetlany bezpośrednio w komórce, gdy stanowi ostatnie wyrażenie w komórce. W dokumentacji statycznej proszę wyeksportować obraz i odwołać się do niego z poziomu Markdowna. W dokumentacji interaktywnej zamiast tego proszę osadzić fragment HTML.

Proszę wybrać interaktywny HTML, gdy czytelnik skorzysta na samodzielnym eksplorowaniu, a obraz statyczny, gdy wystarczy mu na niego spojrzeć.

Szybki test

Proszę sprawdzić swoją wiedzę na temat eksportowania.

Podsumowanie

Można już udostępniać wykresy:

write_html do tworzenia interaktywnych, samodzielnych plików
write_image (z kaleido) do tworzenia plików PNG/SVG/PDF
to_html(full_html=False) do osadzania fragmentu, przy czym include_plotlyjs określa sposób dołączenia biblioteki
Proszę używać scale do tworzenia obrazów w wysokiej rozdzielczości i zachować kod źródłowy, aby zapewnić odtwarzalność

Często zadawane pytania

Czy lekcja „Eksportowanie i osadzanie” jest bezpłatna?

Tak — pełny tekst „Eksportowanie i osadzanie” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu Python Academy, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs Python Academy zawiera 4 lekcji w sumie.

Co nauczysz się w „Eksportowanie i osadzanie”?

Zapisuj i udostępniaj figury Ćwiczysz Python Academy z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.

Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć Python Academy?

Nie wymagamy żadnego doświadczenia. Python Academy w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 4 z 4.

Ile czasu zajmuje lekcja „Eksportowanie i osadzanie”?

Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.

Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji Python Academy?

Tak. Każda lekcja Python Academy zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.

Wszystkie lekcje w tym kursie

← Powrót do Python Academy