Plotly 结合 Dash 可通过 dcc.Interval 实现每 2 秒动态更新图表，支持实时 API、CSV 轮询或模拟数据；多图表联动可基于点击筛选与悬停响应，实现交互式数据联动分析。
动态数据更新：用 Plotly 实现实时刷新图表
Plotly 本身不内置定时器，但结合 Dash 或 JavaScript 回调，可以轻松实现动态效果。最常用的是在 Dash 中使用 dcc.Interval 组件触发周期性更新。比如每 2 秒拉取一次新数据并 重绘 折线图：
- 在 Dash 布局中加入dcc.Interval(id=’interval’, interval=2000, n_intervals=0)
- 用 @app.callback 监听 n_intervals 变化，返回更新后的figure
- 数据源可来自实时 API、CSV 轮询，或模拟生成（如 np.random.randn() 追加点）
注意：避免在回调中做耗时操作；大数据 量建议用 FigureWidget 或启用 use_container_width=True 自适应布局。
多图表联动：点击筛选 + 悬停响应
交互不只是缩放拖拽，关键是让多个图表“说话”。例如点击散点图中的某个类别，下方柱状图只显示该类别的分布：
- 用 selectedData 或clickData
- 回调函数中解析选中点的 points 字段，提取 customdata 或x/y值
- 用 go.Bar 或go.Histogram动态生成子图，保持坐标轴一致提升可读性
悬停提示也能定制：通过 hovertemplate 控制显示内容，支持 HTML 标签和变量插值，比如 ‘%{x}：
%{y:.2f} 万（同比 +%{customdata[1]:.1f}%）’。
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构建轻量级仪表盘：布局 + 主题 + 导出
Dash 是 Plotly 生态中最成熟的仪表盘方案，但不必大而全。一个实用仪表盘只需三步：
- 响应式布局 ：用dbc.Row + dbc.Col（Dash Bootstrap Components）划分区域，设置md=6 让双图并排，小屏自动堆叠
- 统一视觉风格 ：全局配置plotly_template=’seaborn’ 或自定义layout={‘paper_bgcolor’:’#f8f9fa’,’plot_bgcolor’:’white’}
- 用户导出能力 ：添加dcc.Download 组件，点击按钮触发 download.data 回调，导出 CSV 或 PNG（需 fig.write_image() 配合 kaleido）
不需要后端数据库？静态 JSON 或本地 CSV 完全够用。关键把核心指标（KPI 卡片）、趋势图、明细表分层呈现，信息密度适中。
性能优化：大数据量下的流畅交互
当数据点超 10 万，直接渲染会卡顿。这时要主动降采样或改用高效模式：
- 前端聚合：用 dash_ag_grid 替代表格，支持虚拟滚动和列过滤
- 服务端简化：在回调中用 pd.Grouper(key=’time’, freq=’1H’) 按小时聚合时间序列
- 图表精简：散点图开启 mode=’markers’ 并设 marker=dict(size=2, opacity=0.6)；折线图用line_shape=’hvh’ 减少路径计算
记住：用户不需要看到每个点，需要的是趋势和异常。合理聚合比强行渲染更专业。
