Веб-досье для суммирования данных, транслируемых через сокет-соединение, и выполнения вызовов API.

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Понимание требований
Рекомендуемое решение
Почему Dash?
Шаги для реализации дашборда
Завершение

Вопрос или проблема

Я ищу что-то более настраиваемое, чем Grafana (я должен иметь возможность редактировать код) и менее сложное, чем создание веб-панели с нуля.

Мне нужен какой-то общий способ отображения данных в таблицах и графиках (чтобы показывать данные ордербука и открытых ордеров), который также позволяет мне добавлять свои собственные кнопки, которые выполняют исходящие API-запросы. В конечном итоге результат должен быть чем-то похожим на торговый интерфейс BitMEX:

Я готов пойти на компромисс в настраиваемости внешнего вида и мелких деталях компонентов JS и рендеринга.

В идеале, я просто напишу код, чтобы адаптировать формат, который предоставляет мой WebSocket, к формату, который может использовать фреймворк / программное обеспечение, чтобы понять, какую таблицу / график обновить, и сделать минимальную кастомизацию вокруг чисел, названий, типов и макета компонентов.

В резюме, мои “обязательные требования” следующие:

Слушать данные, приходящие по соединению WebSocket, обновлять отображаемые данные соответственно.
Позволять вставлять ссылки, кнопки и поля ввода, которые я контролирую (с целью отправки API-запросов через сокет-соединение).
Предоставить некоторое преимущество по сравнению с реализацией этого поведения с нуля — возможно, это способ обновления отображения, хорошо продуманный формат данных, простой способ создания и организации визуальных компонентов или их комбинация.

Одной из возможностей, но, возможно, это будет немного больше работы, чем вы бы предпочли, будет ноутбук Jupyter с ipyWidgets и расширением Dashboards.

Ноутбуки Jupyter состоят из серии ячеек, которые могут быть либо текстом Markdown, либо активными ячейками на языке программирования для выбранного ядра — где ядро может быть iPython, R, Scala & много других.

Если взять Python в качестве примера, графики, которые генерируются из данных в реальном времени, могут быть включены встраиваемо, а кнопки могут быть добавлены (или код), чтобы выполнять API-запросы без проблем.

Есть хорошая инструкция по этому поводу на сайте Python for Finance: Stock Portfolio Analyses, вы можете возможно расширить это в веб-панель Dash, которая охвачена во втором статье этой серии.

Ответ или решение

Создание веб-дашборда для обобщения данных, поступающих через сокетное соединение и выполняющих API-запросы, может быть вызовом. Ниже представлен детальный подход к решению этой задачи, который понимает ваши потребности и ограничения.

Понимание требований

Вы ищете более кастомизируемый инструмент по сравнению с Grafana и хотите иметь возможность писать собственный код для настройки, но не хотите заниматься созданием дашборда с нуля. Ваши ключевые требования:

Работа с данными от WebSocket и обновление графиков и таблиц в реальном времени.
Возможность интеграции собственных кнопок и полей ввода для выполнения API-запросов.
Преимущество по сравнению с реализацией с нуля: наличие продуманного формата данных и упрощенной организацией визуальных компонентов.

Шаги для реализации дашборда

Установка необходимых библиотек:
```
pip install dash pandas websocket-client
```

Создание основного приложения:
Напишите основной скрипт приложения на Python:

import dash
from dash import dcc, html
from dash.dependencies import Input, Output
import pandas as pd
import websocket
import json

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
   dcc.Graph(id='live-update-graph'),
   dcc.Interval(id='interval-component', interval=10*1000, n_intervals=0),
   html.Button('API Call', id='send-api', n_clicks=0)
])

@app.callback(Output('live-update-graph', 'figure'),
             Input('interval-component', 'n_intervals'))
def update_graph(n):
   # Получите данные из WebSocket
   # После получения данных обновите график
   return {'data': [...]}

@app.callback(Output('dummy', 'children'), Input('send-api', 'n_clicks'))
def api_trigger(n):
   if n > 0:
        # Выполните API-запрос
       pass
   return ''

if __name__ == '__main__':
   app.run_server(debug=True)

Подключение к WebSocket:
Интегрируйте прослушивание WebSocket для получения данных в реальном времени. С помощью модуля websocket-client вы можете настраивать поток данных и обновлять отображение:
```
def on_message(ws, message):
   data = json.loads(message)
   # Обновите отображение данных

ws = websocket.WebSocketApp("ws://your.websocket.server", on_message=on_message)
ws.run_forever()
```

Завершение

Dash предоставляет гибкий, но достаточно структурированный способ для создания вашего дашборда, который будет включать интеграцию с WebSocket и возможность инициирования API-запросов. Используя Dash, вы сможете развивать и кастомизировать ваше приложение, включая компоненты, которые наиболее важны для вашего проекта.

Этот подход сбережет ваше время и усилия, позволив сосредоточиться на логике и функциональности, нежели на базовых составляющих веб-разработки.