Gradio Agents 和 MCP Hackathon
获奖者Gradio Agents 和 MCP Hackathon
获奖者gradio.Number(···)
precision
,将字段值作为 float
或 int
传递给函数。def predict(
value: float | int | None
)
...
int
或 float
,并将其设置为字段值。def predict(···) -> float | int | None
...
return value
label: str | I18nData | None
= None
此组件的标签,如果 `show_label` 为 `True`,则显示在组件上方;如果此组件有示例表格,则也用作表头。如果为 None 并用于 `gr.Interface`,则标签将是此组件对应的参数名称。
every: Timer | float | None
= None
如果 `value` 是一个函数(否则无效),则持续调用 `value` 进行重新计算。可以提供一个 Timer,其计时器会重置 `value`,或者提供一个浮点数作为重置 Timer 的固定间隔。
inputs: Component | list[Component] | set[Component] | None
= None
如果 `value` 是一个函数(否则无效),则用作计算 `value` 的输入组件。每当输入改变时,`value` 会重新计算。
scale: int | None
= None
相对于相邻组件的相对大小。例如,如果组件 A 和 B 在同一行中,且 A 的 scale=2,B 的 scale=1,则 A 将比 B 宽两倍。应为整数。scale 适用于 Rows,以及 Blocks 中 fill_height=True 的顶级组件。
min_width: int
= 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 scale 值导致此组件宽度小于 min_width,将优先遵守 min_width 参数。
key: int | str | tuple[int | str, ...] | None
= None
在 gr.render 中,跨重新渲染具有相同 key 的组件被视为同一个组件,而不是新组件。在 'preserved_by_key' 中设置的属性在重新渲染时不会重置。
类 | Interface 字符串快捷方式 | 初始化 |
---|---|---|
| "number" | 使用默认值 |
import gradio as gr
def tax_calculator(income, marital_status, assets):
tax_brackets = [(10, 0), (25, 8), (60, 12), (120, 20), (250, 30)]
total_deductible = sum(assets["Cost"])
taxable_income = income - total_deductible
total_tax = 0
for bracket, rate in tax_brackets:
if taxable_income > bracket:
total_tax += (taxable_income - bracket) * rate / 100
if marital_status == "Married":
total_tax *= 0.75
elif marital_status == "Divorced":
total_tax *= 0.8
return round(total_tax)
demo = gr.Interface(
tax_calculator,
[
"number",
gr.Radio(["Single", "Married", "Divorced"]),
gr.Dataframe(
headers=["Item", "Cost"],
datatype=["str", "number"],
label="Assets Purchased this Year",
),
],
"number",
examples=[
[10000, "Married", [["Suit", 5000], ["Laptop", 800], ["Car", 1800]]],
[80000, "Single", [["Suit", 800], ["Watch", 1800], ["Car", 800]]],
],
)
demo.launch()
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。当用户与元素交互时,例如更改滑块值或上传图像,会调用一个函数。
The Number 组件支持以下事件监听器。每个事件监听器接受相同的参数,这些参数列在下面的事件参数表中。
监听器 | 描述 |
---|---|
| 当 Number 的值因用户输入(例如用户在文本框中输入)或因函数更新(例如图像从事件触发器的输出接收值)而改变时触发。请参阅 |
| 当用户更改 Number 的值时触发此监听器。 |
| 当用户在 Number 聚焦时按下 Enter 键时触发此监听器。 |
| 当 Number 聚焦时触发此监听器。 |
| 当 Number 失焦/模糊时触发此监听器。 |
fn: Callable | None | Literal['decorator']
= "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一个值元组,元组中的每个元素对应一个输出组件。
inputs: Component | BlockContext | list[Component | BlockContext] | Set[Component | BlockContext] | None
= None
用作输入的 gradio.components 列表。如果函数没有输入,应为一个空列表。
outputs: Component | BlockContext | list[Component | BlockContext] | Set[Component | BlockContext] | None
= None
用作输出的 gradio.components 列表。如果函数没有输出,应为一个空列表。
api_name: str | None | Literal[False]
= 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),则使用函数名称作为 API 端点。如果为 False,则端点不会在 API 文档中公开,下游应用(包括通过 `gr.load` 加载此应用的应用)将无法使用此事件。
show_progress: Literal['full', 'minimal', 'hidden']
= "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”不显示任何进度动画
show_progress_on: Component | list[Component] | None
= None
显示进度动画的组件或组件列表。如果为 None,将在所有输出组件上显示进度动画。
queue: bool
= True
如果为 True,并且队列已启用,则将请求放入队列。如果为 False,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。
batch: bool
= False
如果为 True,则函数应处理一批输入,意味着它应接受每个参数的输入值列表。列表应具有相同的长度(且长度不超过 `max_batch_size`)。函数此时*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。
preprocess: bool
= 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)。
cancels: dict[str, Any] | list[dict[str, Any]] | None
= None
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 .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允许完成。
trigger_mode: Literal['once', 'multiple', 'always_last'] | None
= None
如果设置为“once”(除 .change() 外所有事件的默认值),则在事件待处理时不允许多次提交。如果设置为“multiple”,则在待处理时允许无限次提交;如果设置为“always_last”(.change() 和 .key_up() 事件的默认值),则在待处理事件完成后允许第二次提交。
js: str | Literal[True] | None
= 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,返回值应为输出组件的值列表。
concurrency_limit: int | None | Literal['default']
= "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(此事件可以同时运行任意数量)。设置为“default”表示使用默认并发限制(由 Blocks.queue() 中的 default_concurrency_limit 参数定义,该参数本身默认为 1)。