Performance issue with live updates

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
30/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
data-visualization, performance

Línea de trabajo

Usa el tutorial de Dash sobre actualizaciones en tiempo real enlazado en el informe como punto de entrada para la reproducción. Varía el número de puntos de datos y el intervalo de actualización en Chrome, Firefox e Internet Explorer, incluido el intento reportado con scattergl; se considera terminado explicar o resolver las trazas que faltan con intervalos de actualización de 1–2 segundos, o documentar el límite compatible.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

P3 performance

Dear all,

I have noticed a performance limitation of the updated graphs when I try to implement the live updates (https://dash.plot.ly/live-updates) tutorial.

I implemented the tutorial example without changes and it works as expected, however I noticed that if I increase the number of data points the traces on the dashboard cease to display (axis is rendered but no lines/markers are visible) when the number of points is greater than approximately 2000 (I used trial and error to find values that worked).

I tried changing the figure ‘type’ parameter to ‘scattergl’, but this was ineffective. This behaviour is observed in Chrome, Firefox and internet explorer.

If I increase the update interval time to e.g 5 seconds, I can plot 10,000 data points, but this is not very satisfactory as I am trying to base my own application on this approach but I need to plot e.g 24 hours worth of data at 1 second intervals, refreshing the graph with new data every 1-2 seconds.

Is this performance limitation expected and is there a way to improve this performance?

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
24.4k
Forks
2.3k
Merge medio
2 d 7 h
PR fusionados (30 d)
13

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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