Вы можете легко добиться этого, используя пакет dash_dangerously_set_inner_html
в python, могут быть и другие лучшие способы визуализации внутреннего реагирующего компонента HTML, такие как this , но я пока не нашел один для python.
Вот пример кода с использованием пакета `dash_dangerously_set_inner_html```.
import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
from dash.dependencies import Input, Output
from datetime import datetime as dt
import dash_dangerously_set_inner_html
import pandas as pd
import plotly.graph_objs as go
app = dash.Dash(__name__)
#main div
app.layout = html.Div([
dcc.DatePickerRange(
id='date-picker-range',
min_date_allowed=dt(1995, 8, 5),
max_date_allowed=dt(2019, 9, 19),
initial_visible_month=dt(2017, 8, 5),
end_date=dt(2017, 8, 25)
),
html.Div([
html.Div([
html.Div(id='total-pay',
children='',
#style={'font-weight': 'bold'}
),
], className='six columns'),
], className='row'),
])
@app.callback(
Output('total-pay', 'children'),
[Input('date-picker-range', 'start_date'),
Input('date-picker-range', 'end_date')],
)
def dataview_text(start_date, end_date):
return dash_dangerously_set_inner_html.DangerouslySetInnerHTML('''
<b>Take Home Pay Total: </b>
''' + str(round(1000,2)))
if __name__ == '__main__':
app.run_server(debug=True)