为什么当我更改一个不应该触发任何更新的按钮设置时，我的绘图会被面板(两次)更新？(Holoviz小组)

Question

我上了一堂课去探索和训练模特。

当我在下面的代码示例中更改下拉“choose_model_type”的值时，我希望仪表板中不会有任何变化，因为我的类中没有@param.depends('choose_model_type', watch=True)。但是，当我更改下拉“choose_model_type”的值时，仪表板就会更新。在本例中，如果查看日志，函数plot_y()将被触发两次：

2019-09-26 11:24:42,802启动plot_y 2019-09-26 11:24:42,825启动plot_y

这是给我意想不到的行为。我不希望在更改'choose_model_type‘时触发plot_y()。

如何确保只有在“y”更改(以及我的绘图在仪表板中更新)，而不是当其他参数(如下拉列表)发生更改时，plot_y才被触发？

我想控制什么被触发时，但对我来说，似乎有一些魔术正在进行。

其他相关问题是：

为什么plot_y()会被触发两次？如果我更改'pred_target‘，它也会触发plot_y()两次。当我更改‘Same _model_type’的值时也会发生同样的情况: plot_y()被触发两次。

# library imports    
import logging

import numpy as np
import pandas as pd

import hvplot
import hvplot.pandas

import holoviews as hv
from holoviews.operation.datashader import datashade, dynspread
hv.extension('bokeh', logo=False)

import panel as pn
import param

# create some sample data
df = pd.DataFrame(np.random.choice(100, size=[50, 2]), columns=['TARGET1', 'TARGET2'])

# class to train my models with some settings
class ModelTrainer(param.Parameterized):

    logging.info('initializing class')

    pred_target = param.Selector(
        default='TARGET1',
        objects=['TARGET1', 'TARGET2'],
        label='Choose prediction target'
    )

    choose_model_type = param.Selector(
        default='LINEAR', 
        objects=['LINEAR', 'LGBM', 'RANDOM_FOREST'],
        label='Choose type of model',
    )

    y = df[pred_target.default]


    # i expect this function only to be triggered when pred_target changes
    @param.depends('pred_target', watch=True)
    def _reset_variables(self):
        logging.info('starting reset variables')
        self.y = df[self.pred_target]

    # i expect plot_y() only to be triggered when y changes   
    @param.depends('y', watch=True)
    def plot_y(self):
        logging.info('starting plot_y')
        self.y_plot = dynspread(datashade(self.y.hvplot.scatter()))
        return self.y_plot

model_trainer = ModelTrainer()

# show model dashboard
pn.Column(
    pn.Row(model_trainer.param['pred_target']),
    pn.Row(model_trainer.param['choose_model_type']),
    pn.Row(model_trainer.plot_y)
).servable()

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Answer 1

这里的问题是验证问题，特别是这里的问题：@param.depends('y', watch=True)。在您的示例中，y不是一个参数，因此param.depends无法解决它，并最终返回到依赖于所有参数。我已经提交了一个问题来解决这个这里。如果将示例更改为：

y = param.Series(default=df[pred_target.default])

它将工作，但您仍然有问题，回调被调用两次。这是因为您已经在“依赖”声明中设置了watch=True。设置watch=True只对有副作用的方法有意义，如果您的方法返回值，那么设置它很少有意义。要对此进行扩展，当您将方法传递到面板(例如pn.Row(model_trainer.plot_y) )时，它将自动监视参数，并在参数更改时调用该方法来更新绘图。