Обновите панель инструментов django -da sh с новыми данными фрейма данных в приложении Django

Question

Наша цель

Мы создаем график временных рядов в приложении Django, используя тире / plotly. Представляемые данные считываются с pandas кадра данных, который сначала предварительно обрабатывается, записывается в файл, а затем отправляется на следующую страницу с помощью запроса POST для интерактивной панели мониторинга. При обновлении кадра данных новый график должен быть нанесен на приборную панель.

Проблема

Даже если данные изменены, приборная панель не обновляется. Он по-прежнему показывает график для предыдущего кадра данных, сохраненного в файле. До тех пор, пока сервер django не будет перезагружен, он не обновляется. dcc.interval() не делает трюка, он также требует перезапуска сервера, даже если вы видите ответ приложения da sh в журнале консоли, плюс он убирает возможность увеличения масштаба для графика, поскольку он обновляет график , Используемая версия Django: 2.2.9

Вот код приложения django -da sh:

import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output,State
import plotly.graph_objs as go
from django_plotly_dash import DjangoDash
import pandas as pd
import dash_table 
from datetime import datetime



app = DjangoDash('chalao')
selected_df=pd.read_pickle(r'static/selected_df.pkl')
actual_df=pd.read_pickle(r'static/actual_prediction.pkl')
datatable_df=actual_df
datatable_df.reset_index(inplace=True)
datatable_df['START_DATETIME'] = datatable_df['START_DATETIME'].astype(str)
datatable_df['Transaction'] = datatable_df['Transaction'].round(decimals=-3)
datatable_df['Prediction'] = datatable_df['Prediction'] + 500
datatable_df['Prediction'] = datatable_df['Prediction'].round(decimals=-3)
datatable_df['START_DATETIME'] = datatable_df['START_DATETIME'].map(lambda x: x.lstrip('T00:00:00'))
app.layout = html.Div([
    html.H1('Stock Ticker Dashboard'),
    html.H1('Transaction Dashboard'),
    html.Div([
        html.H3('Select start and end dates:'),
        dcc.DatePickerRange(
            id='my_date_picker2',
            min_date_allowed=selected_df.index.min(),
            max_date_allowed=selected_df.index.max(),
            start_date=selected_df.index.min(),
            end_date=selected_df.index.max()
        )
    ], style={'display':'inline-block'}),
 dcc.Graph(
        id='my_graph2',
        figure={
            'data': [
                {'x': selected_df.index, 'y': selected_df.Transaction,'name':'Transaction'},
            ],
            'layout': go.Layout(title='Actual Transaction Graph')
        }
    ),
    html.Div([
        html.H3('Select start and end dates:'),
        dcc.DatePickerRange(
            id='my_date_picker',
            min_date_allowed=actual_df.index.min(),
            max_date_allowed=actual_df.index.max(),
            start_date=actual_df.index.min(),
            end_date=actual_df.index.max()
        )
    ], style={'display':'inline-block'}),
    dcc.Graph(
        id='my_graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': actual_df.index, 'y': actual_df.Transaction,'name':'Transaction'},
                {'x': actual_df.index, 'y': actual_df.Prediction,'name':'Prediction'}
            ],
            'layout': go.Layout(title='Predicted Graph')
        }
    ),

    dash_table.DataTable(
    id='table',

    columns=[{"name": i, "id": i} for i in datatable_df.columns],
    data=datatable_df.to_dict('records'),
    sort_action='native',
    filter_action='native',
    export_format='csv',


    style_cell={'textAlign': 'center', 'font-size' : '16px','width': '10px',
        'overflow': 'hidden'
},


    style_data_conditional=[
        {
            'if': {'row_index': 'odd'},
            'backgroundColor': 'rgb(248, 248, 248)'
        }
    ],
    style_header={
        'backgroundColor': 'rgb(230, 230, 230)',
        'fontWeight': 'bold',
        'font-size' : '20px'
    }

)

])   
def update_graph(start_date, end_date):
    start = datetime.strptime(start_date[:10], '%Y-%m-%d')
    end = datetime.strptime(end_date[:10], '%Y-%m-%d')
    updated_df=actual_df
    updated_df=updated_df[start:end]
    fig = {
        'data': [
                {'x': updated_df.index, 'y': updated_df.Transaction,'name':'Transaction'},
                {'x': updated_df.index, 'y': updated_df.Prediction,'name':'Prediction'}
            ],
        'layout': {'title': 'Prediction Graph'}
    }
    return fig

@app.callback(
    Output('my_graph2', 'figure'),
    [Input('my_date_picker2', 'start_date'),
    Input('my_date_picker2', 'end_date')]
)    

def update_graph2(start_date, end_date):
    start = datetime.strptime(start_date[:10], '%Y-%m-%d')
    end = datetime.strptime(end_date[:10], '%Y-%m-%d')
    updated_df=selected_df
    updated_df=updated_df[start:end]
    fig = {
        'data': [
                {'x': updated_df.index, 'y': updated_df.Transaction,'name':'Transaction'}
            ],
        'layout': {'title': 'Actual Transaction Graph'}
    }
    return fig

Вот как вызывается в шаблоне Django html:

<div class="container-fluid">
{% load plotly_dash %}
    <h1>Home Page</h1>
    <div class="{% plotly_class name='chalao' %}" style="height: 100%; width: 100%;">
        {% plotly_app name='chalao' ratio=0.45 %}
    </div>
    <br>
    {{ plot1 | safe }}
</div>

Любое предложение и / или решение приветствуются.