Das deutsche Python-Forum

Hi,

ich tue mich grad ein wenig schwer, aus einer Django-App via PyInstaller eine eigenstaendige Anwendung zu erstellen.
Per se funktioniert es recht gut. Django laesst sich nach zwei drei Kleinigkeiten starten, aber sobald ich einen meiner Views aufrufe, der mir per Plotly einen Graphen erstellen soll, wird gemeckert, dass Imports fehlen.
Soweit so gut, man kann ja immerhin ueber die hidden Imports nachbessern .. also fehlenden Import geschnappt, mit eingefuegt, wieder kompiliert und gestartet, bum naechstes Problem.

Ich hab das jetzt schon ein zwei mal gemacht. Die Liste der hidden Imports ist inzwischen schon etwas gewachsen:

Code: Alles auswählen

      
      'plotly.validators.layout.template',
      'plotly.validators.heatmapgl.colorbar',
      'plotly.validators.layout.colorscale',
      'plotly.validators.layout.template.data',
      'plotly.validators.scatter',
      'plotly.validators.scatter.marker',
      'plotly.validators.layout.margin',
      'plotly.validators.layout.legend',
      'plotly.validators.layout.xaxis',
      'plotly.validators.layout.yaxis',
      'plotly.validators.barpolar',
      'plotly.validators.barpolar.marker',
      'plotly.validators.barpolar.marker.line',
      'plotly.validators.bar',
      'plotly.validators.bar.error_x',
      'plotly.validators.bar.error_y',
      'plotly.validators.bar.marker',
      'plotly.validators.bar.marker.line',
      'plotly.validators.carpet',
      'plotly.validators.carpet.aaxis',
      'plotly.validators.carpet.baxis',
      'plotly.validators.choropleth',
      'plotly.validators.choropleth.colorbar',
      'plotly.validators.contourcarpet',
      'plotly.validators.contourcarpet.colorbar',
      'plotly.validators.contour',
      'plotly.validators.contour.colorbar',
      'plotly.validators.heatmapgl',
      'plotly.validators.heatmap.colorbar',
      'plotly.validators.histogram2dcontour',
      'plotly.validators.histogram2dcontour.colorbar',
      'plotly.validators.histogram2d',
      'plotly.validators.histogram2d.colorbar',
      'plotly.validators.histogram',
      'plotly.validators.histogram.marker',
      'plotly.validators.histogram.marker.colorbar',
      'plotly.validators.mesh3d',
      'plotly.validators.mesh3d.colorbar',
      'plotly.validators.parcoords',
      'plotly.validators.parcoords.line',
      'plotly.validators.parcoords.line.colorbar',
      'plotly.validators.pie',
      'plotly.validators.scatter3d',
      'plotly.validators.scatter3d.line',

Das macht aber nur bedingt Spaß und ich frage mich, ob es einen besseren Weg gibt, herauszufinden welchen Weg der Analyzer einschlaegt, um den Prozess besser verstehen und damit lenken zu koennen?

Ich habe neben der obligatorischen manage.py auch extra meine views.py mit angegeben. Hier ist einer der Views, in dem ein Graph erstellt und als Bild-Stream ausgegeben wird:

Code: Alles auswählen

def compare(request, year, indicator_id):
    indicator = get_object_or_404(Indicator.data.all(), id=indicator_id)

    import pandas

    qs = DataPoint.data.filter(indicator=indicator, year=year).order_by('percentage')
    qs = qs.annotate(officename=F('office__name')).annotate(
        bubble_size=F("counter") * 1.5
    )
    df = pandas.DataFrame(list(qs.values()))

    fig = px.scatter(
        df,
        x="percentage",
        y="officename",
        size="bubble_size",
        size_max=60,
        width=400,
        height=700,
    )
    fig.update_layout(xaxis_title="", yaxis_title="")
    fig.layout.annotations = [
        dict(
            x=point.percentage,
            y=point.officename,
            text=point.counter,
            showarrow=False,
            xanchor='center',
            yanchor='middle',
        )
        for point in qs
    ]
    fig.update_layout(margin=dict(l=0, r=10, t=10, b=10),)
    image = fig.to_image(format="png")

    return HttpResponse(image, content_type="image/png")

Kann sein, dass Plotly hier das eigentliche Problem ist. Einen Hinweis gibt der BaseValidator:

Code: Alles auswählen

def __init__(self, plotly_name, parent_name, role=None, **_):
        """
        Construct a validator instance

        Parameters
        ----------
        plotly_name : str
            Name of the property being validated
        parent_name : str
            Names of all of the ancestors of this property joined on '.'
            characters. e.g.
            plotly_name == 'range' and parent_name == 'layout.xaxis'
        role : str
            The role string for the property as specified in
            plot-schema.json
        """

Aber irgendwie habe ich trotzdem das Gefuehl, dass das eleganter gehen muss.
Hat jemand eine Idee?

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