人生苦短，早用Python！

相信大家都用过Navicat，Sqlyog，癞蛤蟆之类的数据库可视化工具。那么，自己能不能做一个类似的数据库可视化的东西呢，毕竟原生的命令行不是很美观，Python50行代码搞定！

先上效果图：

文章目录

0.导入相关依赖库
1.编写数据库配置信息
2.创建Dash对象
3.设置页面布局
4.编写回调函数
5.启动
6.效果
7.想法

0.导入相关依赖库

缺少相关模块，自行下载即可，下载命令： pip install xxx

import dash
import dash_html_components as html
import dash_bootstrap_components as dbc
import dash_core_components as dcc
from dash.dependencies import Input, Output, State
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

1.编写数据库配置信息

以关系型数据库Postgresql数据库为例，当然也可以使用其他数据库！

postgres_url = 'postgresql://postgres:root@localhost:5432/db1'
engine = create_engine(postgres_url)

2.创建Dash对象

app = dash.Dash(__name__)

3.设置页面布局

页面布局使用了bootstrap的网格布局，两行，第一行：两个按钮，一个下拉框，第二行：留白部分，显示查询的表信息！

app.layout = html.Div(dbc.Container([dbc.Row([dbc.Col(dbc.Button('刷新数据库信息', id='refresh', style={'width': '100%'}),width=2),dbc.Col(dcc.Dropdown(id='db_tables', placeholder='请选择一张表', style={'width': '100%'}),width=4),dbc.Col(dbc.Button('查询', id='query', style={'width': '100%'}),width=1)]),html.Br(),dbc.Row([dbc.Col(id='query_result')])],style={'margin-top': '50px'}))

4.编写回调函数

两个交互的回调函数，第一个：点击按钮，把表名传递给下拉框；第二个：把下拉框中选择的值，传递给要查询的SQL语句，点击按钮查询！

@app.callback(Output('db_tables', 'options'),Input('refresh', 'n_clicks'),prevent_initial_call=True)
def query_data(n_clicks):tables = pd.read_sql_query("select tablename from pg_tables where schemaname='public'",con=engine)return [{'label': name, 'value': name} for name in tables['tablename']]@app.callback(Output('query_result', 'children'),Input('query', 'n_clicks'),State('db_tables', 'value'),prevent_initial_call=True)
def query_table(n_clicks, value):if value:resultDF = pd.read_sql_query(f'select * from {value}', con=engine)return html.Div(dbc.Table.from_dataframe(resultDF, striped=True),style={'height': '600px','overflow': 'auto'})else:return dash.no_update

5.启动

if __name__ == '__main__':app.run_server(debug=True)

6.效果

7.想法

如果想扩展，可以前面加一个数据的下拉框，就可以查询到不同库下面的表；如果想更换数据库，比如换成MySQL，只需要把第一步的数据库信息做下变更，还有查询库下所有标的sql需要变更，“show tables”!

觉得还行的，可以点赞收藏一波，Byebye!

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