如何在 Dash 中将事件处理程序设置为被动以避免跳过数据点

How to set event handler as passive in Dash plotly to avoid data points being skipped

我正在使用带 python 的破折号来绘制折线图 我正在使用图表的扩展数据 属性 来更新轨迹以避免重新绘制图表。我面临一个问题,即图表跳过了几个数据点。我也收到了一些如下所示的控制台警告

async-plotlyjs.v1_16_0m1617903285.js:2 [Violation] Added non-passive event listener to a scroll-blocking 'touchstart' event. Consider marking event handler as 'passive' to make the page more responsive. See https://www.chromestatus.com/feature/5745543795965952

async-plotlyjs.v1_16_0m1617903285.js:2 [Violation] Added non-passive event listener to a scroll-blocking 'wheel' event. Consider marking event handler as 'passive' to make the page more responsive. See https://www.chromestatus.com/feature/5745543795965952

我认为数据点被跳过的原因是这个警告,因为它可能会阻止调用回调。当我从图形选项卡移动到另一个选项卡时,将跳过更多数据点(假设我从图形选项卡移动到 Whosebug 选项卡)。我如何防止这种情况发生?或者如果有其他方法可以做到这一点,请随时在评论中post。

这些是发送一个数据点的屏幕截图。

仅供参考,我正在使用 Google Chrome 版本 92.0.4515.107(正式版)(64 位) 但是这个问题在其他浏览器上也一直存在。

下面提到的是代码

import random
import webbrowser
import dash
import dash_bootstrap_components as dbc
import numpy as np
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Output, Input, State

app = dash.Dash(__name__,suppress_callback_exceptions=True)
app.layout = html.Div([
    dbc.Row([
        dbc.Col([
            dcc.Graph(
                id='graph-voltage',
                figure={
                    'layout': {
                        'title': 'Voltage',
                        'xaxis': {
                            'title': 'Time'
                        },
                        'yaxis': {
                            'title': 'Voltage in V',
                            'range': [0, 5],
                        }
                    },
                    'data': [{'name': 'Cell 01', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 02', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 03', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 04', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 05', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 06', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 07', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 08', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 09', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 10', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 11', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 12', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 13', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 14', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 15', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             {'name': 'Cell 16', 'type': 'line', 'x': [], 'y': []},
                             ]
                }
            ),
        ], ),
    ]),
    dcc.Interval(
        id='interval-graph-update',
        interval=0.5 * 1000,
        n_intervals=0),
])


@app.callback(Output('graph-voltage', 'extendData'),
              [Input('interval-graph-update', 'n_intervals')]
              )
def extend_single_trace(n_intervals):
    CVT_CELL1 = np.array([])
    CVT_CELL2 = np.array([])
    CVT_CELL3 = np.array([])
    CVT_CELL4 = np.array([])
    CVT_CELL5 = np.array([])
    CVT_CELL6 = np.array([])
    CVT_CELL7 = np.array([])
    CVT_CELL8 = np.array([])
    CVT_CELL9 = np.array([])
    CVT_CELL10 = np.array([])
    CVT_CELL11 = np.array([])
    CVT_CELL12 = np.array([])
    CVT_CELL13 = np.array([])
    CVT_CELL14 = np.array([])
    CVT_CELL15 = np.array([])
    CVT_CELL16 = np.array([])
    CVT_TIME_STAMP = np.array([])

    CVT_CELL1 = np.append(CVT_CELL1, random.randint(0,5))
    CVT_CELL2 = np.append(CVT_CELL2, random.randint(0,5))
    CVT_CELL3 = np.append(CVT_CELL3, random.randint(0,5))
    CVT_CELL4 = np.append(CVT_CELL4, random.randint(0,5))
    CVT_CELL5 = np.append(CVT_CELL5, random.randint(0,5))
    CVT_CELL6 = np.append(CVT_CELL6, random.randint(0,5))
    CVT_CELL7 = np.append(CVT_CELL7, random.randint(0,5))
    CVT_CELL8 = np.append(CVT_CELL8, random.randint(0,5))
    CVT_CELL9 = np.append(CVT_CELL9, random.randint(0,5))
    CVT_CELL10 = np.append(CVT_CELL10, random.randint(0,5))
    CVT_CELL11 = np.append(CVT_CELL11, random.randint(0,5))
    CVT_CELL12 = np.append(CVT_CELL12, random.randint(0,5))
    CVT_CELL13 = np.append(CVT_CELL13, random.randint(0,5))
    CVT_CELL14 = np.append(CVT_CELL14, random.randint(0,5))
    CVT_CELL15 = np.append(CVT_CELL15, random.randint(0,5))
    CVT_CELL16 = np.append(CVT_CELL16, random.randint(0,5))
    CVT_TIME_STAMP = np.append(CVT_TIME_STAMP, n_intervals)

    return (dict(x=[CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP,
                    CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP,
                    CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, CVT_TIME_STAMP, ],
                 y=[CVT_CELL1, CVT_CELL2, CVT_CELL3, CVT_CELL4, CVT_CELL5, CVT_CELL6, CVT_CELL7, CVT_CELL8, CVT_CELL9,
                    CVT_CELL10, CVT_CELL11, CVT_CELL12, CVT_CELL13, CVT_CELL14, CVT_CELL15, CVT_CELL16],
                 )
            )


if __name__ == "__main__":
    webbrowser.open('http://127.0.0.1:5050/')
    app.run_server(port=5050, debug=True, use_reloader=False)

任何帮助将不胜感激, 提前致谢。

Dash graph 跳过数据点的原因是它无法在指定的页面更新率下处理大量数据。解决方法是减少数据量或提高更新率。 希望对您有所帮助。