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JSON

Gradio 新手？从这里开始：入门

图像滑块

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JSON

gradio.JSON(···)

import gradio as gr import numpy as np with gr.Blocks() as demo: out = gr.JSON(value={ "Key 1": "Value 1", "Key 2": {"Key 3": "Value 2", "Key 4": "Value 3"}, "Key 5": ["Item 1", "Item 2", "Item 3"], "Key 6": 123, "Key 7": 123.456, "Key 8": True, "Key 9": False, "Key 10": None, "Key 11": np.array([1, 2, 3]), }) demo.launch()numpy

描述

用于美观地显示任意 JSON 输出。由于此组件不接受用户输入，因此很少用作输入组件。

行为

作为输入组件: 根据值，将 JSON 值作为 `dict` 或 `list` 传递。

您的函数应接受其中一种类型

def predict(
	value: dict | list | None
)
	...

作为输出组件: 预期为一个有效的 JSON `str` -- 或一个可以序列化为 JSON 字符串的 `list` 或 `dict`。 `list` 或 `dict` 值可以包含 numpy 数组。

您的函数应返回其中一种类型

def predict(···) -> dict | list | str | None
	...	
	return value

初始化

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value: str | dict | list | Callable | None

默认 = None

默认值应为有效的 JSON `str` -- 或一个可以序列化为 JSON 字符串的 `list` 或 `dict`。如果提供函数，则每次应用加载时都会调用该函数以设置此组件的初始值。

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label: str | I18nData | None

默认 = None

此组件的标签。显示在组件上方，如果此组件有示例表格，则也用作标题。如果为 None 且在 `gr.Interface` 中使用，则标签将是此组件所分配参数的名称。

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every: Timer | float | None

默认 = None

如果 `value` 是一个函数（否则无效），则持续调用 `value` 以重新计算。可以提供一个计时器（Timer），其刻度会重置 `value`，或者一个浮点数，提供重置计时器的常规间隔。

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inputs: Component | list[Component] | set[Component] | None

默认 = None

如果 `value` 是一个函数（否则无效），则用作计算 `value` 输入的组件。每当输入更改时，`value` 都会重新计算。

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show_label: bool | None

默认 = None

如果为 True，将显示标签。

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container: bool

默认 = True

如果为 True，则会将组件放置在容器中 - 在边框周围提供一些额外填充。

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scale: int | None

默认 = None

相对于相邻组件的相对大小。例如，如果组件 A 和 B 在一行中，A 的 scale=2，B 的 scale=1，则 A 的宽度是 B 的两倍。应为整数。scale 适用于行（Rows）和 Blocks 中 fill_height=True 的顶级组件。

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min_width: int

默认 = 160

最小像素宽度，如果屏幕空间不足以满足此值，则会换行。如果某个比例值导致此组件比 min_width 更窄，则将首先尊重 min_width 参数。

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visible: bool

默认 = True

如果为 False，组件将被隐藏。

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elem_id: str | None

默认 = None

一个可选字符串，在 HTML DOM 中作为此组件的 ID。可用于定位 CSS 样式。

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elem_classes: list[str] | str | None

默认 = None

一个可选的字符串列表，在 HTML DOM 中作为此组件的类。可用于定位 CSS 样式。

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render: bool

默认 = True

如果为 False，组件将不会在 Blocks 上下文中渲染。如果目的是现在分配事件监听器但稍后渲染组件，则应使用此选项。

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key: int | str | tuple[int | str, ...] | None

默认 = None

在 gr.render 中，在重新渲染时具有相同 key 的组件被视为相同的组件，而不是新组件。在 'preserved_by_key' 中设置的属性在重新渲染时不会被重置。

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preserved_by_key: list[str] | str | None

默认 = "value"

此组件构造函数中的参数列表。在 gr.render() 函数中，如果一个组件以相同的 key 重新渲染，这些（且仅这些）参数将在 UI 中保留（如果它们已被用户或事件监听器更改），而不是根据构造函数中提供的值重新渲染。

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open: bool

默认 = False

如果为 True，所有 JSON 节点在渲染时都会展开。默认情况下，深度超过 3 的节点级别会被折叠。

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show_indices: bool

默认 = False

在显示 JSON 对象中列表的元素时是否显示数字索引。

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height: int | str | None

默认 = None

JSON 组件的高度，如果传入数字则以像素为单位，如果传入字符串则以 CSS 单位。溢出时可滚动。如果为 None，高度将自动调整以适应内容。

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max_height: int | str | None

默认 = 500

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min_height: int | str | None

默认 = None

快捷方式

类	接口字符串快捷方式	初始化
`gradio.JSON`	"json"	使用默认值

演示

from zipfile import ZipFile import gradio as gr def zip_to_json(file_obj): files = [] with ZipFile(file_obj.name) as zfile: for zinfo in zfile.infolist(): files.append( { "name": zinfo.filename, "file_size": zinfo.file_size, "compressed_size": zinfo.compress_size, } ) return files demo = gr.Interface(zip_to_json, "file", "json") if __name__ == "__main__": demo.launch()

from zipfile import ZipFile

import gradio as gr

def zip_to_json(file_obj):
    files = []
    with ZipFile(file_obj.name) as zfile:
        for zinfo in zfile.infolist():
            files.append(
                {
                    "name": zinfo.filename,
                    "file_size": zinfo.file_size,
                    "compressed_size": zinfo.compress_size,
                }
            )
    return files

demo = gr.Interface(zip_to_json, "file", "json")

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

import gradio as gr disease_values = [0.25, 0.5, 0.75] def xray_model(diseases, img): return [{disease: disease_values[idx] for idx,disease in enumerate(diseases)}] def ct_model(diseases, img): return [{disease: 0.1 for disease in diseases}] with gr.Blocks(fill_width=True) as demo: gr.Markdown( """ # Detect Disease From Scan With this model you can lorem ipsum - ipsum 1 - ipsum 2 """ ) gr.DuplicateButton() disease = gr.CheckboxGroup( info="Select the diseases you want to scan for.", choices=["Covid", "Malaria", "Lung Cancer"], label="Disease to Scan For" ) slider = gr.Slider(0, 100) with gr.Tab("X-ray") as x_tab: with gr.Row(): xray_scan = gr.Image() xray_results = gr.JSON(show_indices=True) xray_run = gr.Button("Run") xray_run.click( xray_model, inputs=[disease, xray_scan], outputs=xray_results, api_name="xray_model" ) with gr.Tab("CT Scan"): with gr.Row(): ct_scan = gr.Image() ct_results = gr.JSON(show_indices=True) ct_run = gr.Button("Run") ct_run.click( ct_model, inputs=[disease, ct_scan], outputs=ct_results, api_name="ct_model" ) upload_btn = gr.Button("Upload Results", variant="primary") upload_btn.click( lambda ct, xr: None, inputs=[ct_results, xray_results], outputs=[], ) if __name__ == "__main__": demo.launch()

import gradio as gr

disease_values = [0.25, 0.5, 0.75]

def xray_model(diseases, img):
    return [{disease: disease_values[idx] for idx,disease in enumerate(diseases)}]

def ct_model(diseases, img):
    return [{disease: 0.1 for disease in diseases}]

with gr.Blocks(fill_width=True) as demo:
    gr.Markdown(
        """
# Detect Disease From Scan
With this model you can lorem ipsum
- ipsum 1
- ipsum 2
"""
    )
    gr.DuplicateButton()
    disease = gr.CheckboxGroup(
        info="Select the diseases you want to scan for.",
        choices=["Covid", "Malaria", "Lung Cancer"], label="Disease to Scan For"
    )
    slider = gr.Slider(0, 100)

    with gr.Tab("X-ray") as x_tab:
        with gr.Row():
            xray_scan = gr.Image()
            xray_results = gr.JSON(show_indices=True)
        xray_run = gr.Button("Run")
        xray_run.click(
            xray_model,
            inputs=[disease, xray_scan],
            outputs=xray_results,
            api_name="xray_model"
        )

    with gr.Tab("CT Scan"):
        with gr.Row():
            ct_scan = gr.Image()
            ct_results = gr.JSON(show_indices=True)
        ct_run = gr.Button("Run")
        ct_run.click(
            ct_model,
            inputs=[disease, ct_scan],
            outputs=ct_results,
            api_name="ct_model"
        )

    upload_btn = gr.Button("Upload Results", variant="primary")
    upload_btn.click(
        lambda ct, xr: None,
        inputs=[ct_results, xray_results],
        outputs=[],
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()

事件监听器

描述

事件监听器允许您响应用户与您在 Gradio Blocks 应用中定义的 UI 组件的交互。当用户与某个元素交互时（例如更改滑块值或上传图像），会调用一个函数。

支持的事件监听器

JSON 组件支持以下事件监听器。每个事件监听器都接受相同的参数，这些参数列在下面的事件参数表中。

监听器	描述
`JSON.change(fn, ···)`	当 JSON 的值因用户输入（例如用户在文本框中键入）或函数更新（例如图像从事件触发器的输出接收值）而更改时触发。有关仅由用户输入触发的监听器，请参阅 `.input()`。

事件参数

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fn: Callable | None | Literal['decorator']

默认 = "decorator"

此事件触发时要调用的函数。通常是机器学习模型的预测函数。函数的每个参数对应一个输入组件，函数应返回单个值或值元组，元组中的每个元素对应一个输出组件。

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inputs: Component | BlockContext | list[Component | BlockContext] | Set[Component | BlockContext] | None

默认 = None

要用作输入的 gradio.components 列表。如果函数不接受任何输入，则此项应为空列表。

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outputs: Component | BlockContext | list[Component | BlockContext] | Set[Component | BlockContext] | None

默认 = None

要用作输出的 gradio.components 列表。如果函数不返回任何输出，则此项应为空列表。

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api_name: str | None | Literal[False]

默认 = None

定义端点在 API 文档中的显示方式。可以是字符串、None 或 False。如果设置为字符串，则端点将在 API 文档中以给定名称公开。如果为 None（默认），则函数名称将用作 API 端点。如果为 False，则端点将不会在 API 文档中公开，并且下游应用（包括那些 `gr.load` 此应用的应用）将无法使用此事件。

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scroll_to_output: bool

默认 = False

如果为 True，完成时将滚动到输出组件。

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show_progress: Literal['full', 'minimal', 'hidden']

默认 = "full"

事件运行时如何显示进度动画：“full”显示一个覆盖输出组件区域的旋转器以及右上角的运行时显示，“minimal”仅显示运行时显示，“hidden”完全不显示进度动画。

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show_progress_on: Component | list[Component] | None

默认 = None

显示进度动画的组件或组件列表。如果为 None，则会在所有输出组件上显示进度动画。

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queue: bool

默认 = True

如果为 True，如果队列已启用，则会将请求放置在队列中。如果为 False，则即使队列已启用，也不会将此事件放入队列。如果为 None，将使用 Gradio 应用的队列设置。

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batch: bool

默认 = False

如果为 True，则函数应处理一批输入，这意味着它应接受每个参数的输入值列表。这些列表应等长（且长度最多为 `max_batch_size`）。然后，函数*必须*返回一个列表元组（即使只有一个输出组件），元组中的每个列表对应一个输出组件。

🔗

max_batch_size: int

默认 = 4

如果从队列调用此事件，则要批量处理的最大输入数量（仅当 batch=True 时相关）。

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preprocess: bool

默认 = True

如果为 False，在运行 'fn' 之前将不会对组件数据进行预处理（例如，如果使用 `Image` 组件调用此方法，则将其保留为 base64 字符串）。

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postprocess: bool

默认 = True

如果为 False，在将 'fn' 输出返回到浏览器之前将不会对组件数据进行后处理。

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cancels: dict[str, Any] | list[dict[str, Any]] | None

默认 = None

当此监听器触发时要取消的其他事件列表。例如，设置 cancels=[click_event] 将取消 click_event，其中 click_event 是另一个组件的 .click 方法的返回值。尚未运行的函数（或正在迭代的生成器）将被取消，但当前正在运行的函数将被允许完成。

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trigger_mode: Literal['once', 'multiple', 'always_last'] | None

默认 = None

如果为 "once"（除 `.change()` 之外所有事件的默认值），则在事件待处理期间不允许任何提交。如果设置为 "multiple"，则在待处理期间允许无限次提交，而 "always_last"（`.change()` 和 `.key_up()` 事件的默认值）将允许在待处理事件完成后进行第二次提交。

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js: str | Literal[True] | None

默认 = None

在运行 'fn' 之前运行的可选前端 js 方法。js 方法的输入参数是 'inputs' 和 'outputs' 的值，返回值应是输出组件的值列表。

🔗

concurrency_limit: int | None | Literal['default']

默认 = "default"

如果设置，这是此事件可以同时运行的最大数量。可以设置为 None 表示没有并发限制（此事件的任意数量可以同时运行）。设置为 "default" 以使用默认并发限制（由 `Blocks.queue()` 中的 `default_concurrency_limit` 参数定义，其默认值为 1）。

🔗

concurrency_id: str | None

默认 = None

如果设置，这是并发组的 ID。具有相同 concurrency_id 的事件将受最低设置的 concurrency_limit 限制。

🔗

show_api: bool

默认 = True

是否在 Gradio 应用的“查看 API”页面或 Gradio 客户端的 “.view_api()” 方法中显示此事件。与将 api_name 设置为 False 不同，将 show_api 设置为 False 仍将允许下游应用以及客户端使用此事件。如果 fn 为 None，show_api 将自动设置为 False。

🔗

time_limit: int | None

默认 = None

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stream_every: float

默认 = 0.5

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like_user_message: bool

默认 = False

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key: int | str | tuple[int | str, ...] | None

默认 = None

此事件监听器在 @gr.render() 中使用的唯一 key。如果设置，当 key 相同 G时，此值将标识一个事件在重新渲染时是相同的。

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标签

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JSON

描述

用于美观地显示任意 JSON 输出。由于此组件不接受用户输入，因此很少用作输入组件。

行为

作为输入组件: 根据值，将 JSON 值作为 dict 或 list 传递。

您的函数应接受其中一种类型

作为输出组件: 预期为一个有效的 JSON str -- 或一个可以序列化为 JSON 字符串的 list 或 dict。 list 或 dict 值可以包含 numpy 数组。

您的函数应返回其中一种类型

初始化

快捷方式

演示

事件监听器

描述

支持的事件监听器

事件参数

作为输入组件: 根据值，将 JSON 值作为 `dict` 或 `list` 传递。

作为输出组件: 预期为一个有效的 JSON `str` -- 或一个可以序列化为 JSON 字符串的 `list` 或 `dict`。 `list` 或 `dict` 值可以包含 numpy 数组。