Gradio Agents & MCP 黑客马拉松
获奖者Gradio Agents & MCP 黑客马拉松
获奖者到目前为止,你在 Blocks 中定义的组件和事件监听器都是固定的——一旦演示启动,就无法添加新组件和监听器,也无法删除现有组件和监听器。
@gr.render
装饰器引入了动态更改此功能的能力。让我们一起来看看。
在下面的示例中,我们将创建可变数量的文本框。当用户编辑输入文本框时,我们会为输入中的每个字母创建一个文本框。请在下面尝试一下
import gradio as gr
with gr.Blocks() as demo:
input_text = gr.Textbox(label="input")
@gr.render(inputs=input_text)
def show_split(text):
if len(text) == 0:
gr.Markdown("## No Input Provided")
else:
for letter in text:
gr.Textbox(letter)
demo.launch()
看看我们现在如何使用自定义逻辑(在本例中是一个简单的 for
循环)创建可变数量的文本框。@gr.render
装饰器通过以下步骤实现此功能
inputs=
参数,并在函数中为每个组件创建一个相应的参数。此函数将在组件发生任何更改时自动重新运行。现在,每当输入发生变化时,函数就会重新运行,并用最新运行创建的组件替换之前运行创建的组件。相当简单!让我们为这个应用增加一点复杂性
import gradio as gr
with gr.Blocks() as demo:
input_text = gr.Textbox(label="input")
mode = gr.Radio(["textbox", "button"], value="textbox")
@gr.render(inputs=[input_text, mode], triggers=[input_text.submit])
def show_split(text, mode):
if len(text) == 0:
gr.Markdown("## No Input Provided")
else:
for letter in text:
if mode == "textbox":
gr.Textbox(letter)
else:
gr.Button(letter)
demo.launch()
默认情况下,@gr.render
的重新运行是由应用的 .load
监听器和所提供的任何输入组件的 .change
监听器触发的。我们可以通过在装饰器中显式设置触发器来覆盖此行为,就像我们在这个应用中只在 input_text.submit
上触发一样。如果你正在设置自定义触发器,并且还希望在应用启动时自动渲染,请确保将 demo.load
添加到你的触发器列表中。
如果你正在创建组件,你可能也想为其附加事件监听器。让我们看一个示例,该示例接受可变数量的文本框作为输入,并将所有文本合并到一个框中。
import gradio as gr
with gr.Blocks() as demo:
text_count = gr.State(1)
add_btn = gr.Button("Add Box")
add_btn.click(lambda x: x + 1, text_count, text_count)
@gr.render(inputs=text_count)
def render_count(count):
boxes = []
for i in range(count):
box = gr.Textbox(key=i, label=f"Box {i}")
boxes.append(box)
def merge(*args):
return " ".join(args)
merge_btn.click(merge, boxes, output)
merge_btn = gr.Button("Merge")
output = gr.Textbox(label="Merged Output")
demo.launch()
让我们看看这里发生了什么
text_count
跟踪要创建的文本框数量。通过单击“添加”按钮,我们增加 text_count
,这会触发 render 装饰器。key=
参数。此键允许我们在重新渲染之间保留此组件的值。如果你在文本框中输入一个值,然后单击“添加”按钮,所有文本框都会重新渲染,但它们的值不会被清除,因为 key=
在渲染过程中维护了组件的值。merge_btn
和 output
所做的那样。与组件一样,每当函数重新渲染时,上一次渲染创建的事件监听器会被清除,并附加最新运行的新事件监听器。
这使我们能够创建高度可定制和复杂的交互!
keys=
参数key=
参数用于让 Gradio 知道当你的 render 函数重新运行时,正在生成相同的组件。这会产生两个效果
gr.Row
等布局项中,请确保它们也已加键,因为父项的键也必须匹配。preserved_by_key=
kwarg 指定要保留的任何属性列表。请看下面的示例
import gradio as gr
import random
with gr.Blocks() as demo:
number_of_boxes = gr.Slider(1, 5, step=1, value=3, label="Number of Boxes")
@gr.render(inputs=[number_of_boxes])
def create_boxes(number_of_boxes):
for i in range(number_of_boxes):
with gr.Row(key=f'row-{i}'):
number_box = gr.Textbox(
label=f"Default Label",
info="Default Info",
key=f"box-{i}",
preserved_by_key=["label", "value"],
interactive=True
)
change_label_btn = gr.Button("Change Label", key=f"btn-{i}")
change_label_btn.click(
lambda: gr.Textbox(
label=random.choice("ABCDE"),
info=random.choice("ABCDE")),
outputs=number_box
)
demo.launch()
在此示例中,当你更改 number_of_boxes
滑块时,会触发新的重新渲染以更新文本框行的数量。如果你单击“更改标签”按钮,它们会更改相应文本框的 label
和 info
属性。你也可以在任何文本框中输入文本来更改其值。如果在此之后更改文本框数量,重新渲染会“重置” info
,但 label
和任何输入的值仍将保留。
请注意,你也可以为任何事件监听器设置键,例如 button.click(key=...)
,如果相同的监听器在多次渲染中以相同的输入和输出重新创建。这会带来性能优势,并且还可以在事件在上次渲染中触发,然后发生重新渲染,然后上次事件完成处理时防止错误发生。通过为监听器设置键,Gradio 知道如何正确发送数据。
让我们看两个使用了上述所有功能的示例。首先,请尝试下面的待办事项列表应用
import gradio as gr
with gr.Blocks() as demo:
tasks = gr.State([])
new_task = gr.Textbox(label="Task Name", autofocus=True)
def add_task(tasks, new_task_name):
return tasks + [{"name": new_task_name, "complete": False}], ""
new_task.submit(add_task, [tasks, new_task], [tasks, new_task])
@gr.render(inputs=tasks)
def render_todos(task_list):
complete = [task for task in task_list if task["complete"]]
incomplete = [task for task in task_list if not task["complete"]]
gr.Markdown(f"### Incomplete Tasks ({len(incomplete)})")
for task in incomplete:
with gr.Row():
gr.Textbox(task['name'], show_label=False, container=False)
done_btn = gr.Button("Done", scale=0)
def mark_done(task=task):
task["complete"] = True
return task_list
done_btn.click(mark_done, None, [tasks])
delete_btn = gr.Button("Delete", scale=0, variant="stop")
def delete(task=task):
task_list.remove(task)
return task_list
delete_btn.click(delete, None, [tasks])
gr.Markdown(f"### Complete Tasks ({len(complete)})")
for task in complete:
gr.Textbox(task['name'], show_label=False, container=False)
demo.launch()
请注意,几乎整个应用程序都在一个响应任务 gr.State
变量的 gr.render
中。此变量是一个嵌套列表,这会带来一些复杂性。如果你设计 gr.render
来响应列表或字典结构,请确保执行以下操作
gr.render
中,如果循环中的变量在事件监听函数内部使用,则应通过将其自身设置为函数头中的默认参数来“冻结”该变量。请注意我们在 mark_done
和 delete
中都有 task=task
。这会将变量冻结到其“循环时”的值。让我们看最后一个使用了所有我们所学知识的示例。下面是一个音频混音器。提供多个音轨并将它们混合在一起。
import gradio as gr
with gr.Blocks() as demo:
track_count = gr.State(1)
add_track_btn = gr.Button("Add Track")
add_track_btn.click(lambda count: count + 1, track_count, track_count)
@gr.render(inputs=track_count)
def render_tracks(count):
audios = []
volumes = []
with gr.Row():
for i in range(count):
with gr.Column(variant="panel", min_width=200):
gr.Textbox(placeholder="Track Name", key=f"name-{i}", show_label=False)
track_audio = gr.Audio(label=f"Track {i}", key=f"track-{i}")
track_volume = gr.Slider(0, 100, value=100, label="Volume", key=f"volume-{i}")
audios.append(track_audio)
volumes.append(track_volume)
def merge(data):
sr, output = None, None
for audio, volume in zip(audios, volumes):
sr, audio_val = data[audio]
volume_val = data[volume]
final_track = audio_val * (volume_val / 100)
if output is None:
output = final_track
else:
min_shape = tuple(min(s1, s2) for s1, s2 in zip(output.shape, final_track.shape))
trimmed_output = output[:min_shape[0], ...][:, :min_shape[1], ...] if output.ndim > 1 else output[:min_shape[0]]
trimmed_final = final_track[:min_shape[0], ...][:, :min_shape[1], ...] if final_track.ndim > 1 else final_track[:min_shape[0]]
output += trimmed_output + trimmed_final
return (sr, output)
merge_btn.click(merge, set(audios + volumes), output_audio)
merge_btn = gr.Button("Merge Tracks")
output_audio = gr.Audio(label="Output", interactive=False)
demo.launch()
此应用中有两点需要注意
key=
!我们需要这样做,以便在为现有音轨设置值之后添加另一个音轨时,现有音轨的输入值不会在重新渲染时被重置。merge
函数传递输入时,我们创建了一个包含所有输入 gr.Audio
和 gr.Slider
组件的大型集合。在函数体中,我们将组件值作为字典查询。gr.render
极大地扩展了 Gradio 的功能——看看你能用它做什么吧!