这是我针对Dash相关技术新开辟的知识分享公众号，今后会与【Python大数据分析】公众号一起联动，帮助更多朋友掌握Dash应用开发技术，打造心仪的网站应用，欢迎大家持续关注~

提到web应用开发，大家第一时间想到的多半是react、vue等主流的用于构建交互式web应用的JavaScript框架，以及html、css等相关技术。但这一系列技术对于绝大多数本职工作并不是前端工程师的群体而言，有着相对较高的学习门槛。

而对于数据分析师、算法工程师、数据运营、运维、产品经理等众多其他职业的用户而言，Python大概率是大家最为熟悉的编程语言。

而如果仅使用Python就可以搭建出完整且现代化的web应用，我们就可以高效快速创造出符合自己想法的各种业务监控仪表盘、业务管理平台、自动化平台、数据可视化平台、算法模型demo、在线技术文档、个人博客等各种形式的web应用，通过公司内网或互联网提供给更多人使用，且无需担心依赖问题，只需要有浏览器即可。

而放眼目前的可行的几种方案，PyWebIO等框架功能较为粗糙，交互功能的实现也比较复杂别扭；streamlit虽简单，也具有一定的功能储备，但可定制化自由度较低，无法应对更丰富更复杂的需求场景；

与上述几个Python框架相比，Dash具备非常明显的优势，并且它的真正实力，远比大家在其他公众号中看到的一些文章中所介绍的要强大💪的多！

Dash底层基于flask和react，既可基于flask生态丰富的可拓展性轻松实现用户登录登出、文件上传下载等诸多常用功能，又可依托强大的react生态，将众多第三方库的丰沛功能封装为组件移植进Dash。

而今天我要介绍给大家的新框架feffery-antd-components（简称fac），就是由费老师我开发维护并开源的第三方Dash组件库，目前处于第一个正式版本0.1.0：

目前已包含了基于著名UI组件库Antd Design所开发的近80种常用网页组件，足以满足日常绝大多数网页功能开发需求，配合Dash自身灵活易用的回调功能，赋予纯Python开发现代化web应用强大的生产力💪。

为了方便大家了解和日常学习fac，我还开发了fac的在线文档官网（此网站就是完全基于Dash开发的）：

http://fac.feffery.tech/

暂未适配移动端界面，推荐大家使用电脑端Chrome、Edge、FireFox等主流浏览器进行访问。

你可以通过左侧菜单中的fac是什么？和Dash+fac 快速上手来极速入门，并通过其他的文档页认识、查阅不同组件的功能、参数说明和使用示例，以fac中功能非常强大的AntdTable为例：

推荐大家在官网中按下ctrl+k快捷键唤出搜索面板，输入AntdTable后按下enter快速进入相应文档页：

每个文档页最上方部分是其所具有的各个参数的详细说明，通过点击右侧的目录可以快速进入对应的示例，譬如“迷你图模式”示例：

“指定部分列可编辑”示例：

feffery-utils-components实用工具库（简称fuc）

feffery-antd-charts数据可视化组件库（简称fact）

feffery-markdown-components在线markdown渲染库（简称fmc）