# Добавляем прямоугольники (vrect) для Google Updates
    for upd in GOOGLE_UPDATES:
        if upd['name'] in selected_updates:
            fig.add_vrect(
                x0=upd['start'], x1=upd['end'],
                fillcolor='red', opacity=0.1, layer='below', line_width=0,
                annotation_text=upd['name'],
                annotation_position="top left"
            )

    # Добавляем события (вертикальные линии) для выбранных ev
    for ev in EVENTS:
        if ev['name'] in selected_events:
            date_str = pd.to_datetime(ev['date']).strftime('%Y-%m-%d')
            print(f"Adding event line: {ev['name']} at {date_str}")  # Диагностика
            fig.add_vline(
                x=date_str,
                line_color='blue',
                opacity=1.0,
                line_width=2,
                layer='above'
            )
            fig.add_annotation(
                x=date_str,
                y=1,
                xref='x',
                yref='paper',
                text=ev['name'],
                showarrow=True,
                arrowhead=2,
                ax=0,
                ay=-40,
                font=dict(color='blue', size=12)
            )

    # Настройка осей
    fig.update_layout(
        title="GSC Трафик",
        xaxis_title="Дата",
        yaxis_title="Значение",
        legend_title="Сайты и метрики",
        xaxis=dict(
            tickmode='linear',
            tick0=pd.to_datetime(START_DATE),
            dtick=86400000.0,  # один день (в мс)
            tickformat="%d-%m-%Y",
            rangeslider=dict(visible=True),
        )
    )

    # Если метрик нет => вручную задаём X-ось (иначе range может оказаться [0..1])
    if not selected_metrics:
        print("No metrics selected -> Forcing x-range to START..END")
        fig.update_xaxes(range=[START_DATE, END_DATE])

    # Обработка зума (для Y-оси)
    if relayoutData:
        if "xaxis.range[0]" in relayoutData and "xaxis.range[1]" in relayoutData and selected_metrics:
            x_start = pd.to_datetime(relayoutData["xaxis.range[0]"])
            x_end = pd.to_datetime(relayoutData["xaxis.range[1]"])
            mask = (filtered_df['date'] >= x_start) & (filtered_df['date'] <= x_end)
            zoomed_df = filtered_df[mask]
            if not zoomed_df.empty:
                y_min = zoomed_df[selected_metrics].min().min()
                y_max = zoomed_df[selected_metrics].max().max()
                y_padding = (y_max - y_min) * 0.05
                fig.update_yaxes(range=[y_min - y_padding, y_max + y_padding])

    # Чтобы при переключении чекбоксов не сбрасывался зум или аннотации
    fig.update_layout(uirevision='fixed')

    return fig

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

В данном коде необходимо изменить следующее:

Строка 14 - вписать ваши домены, которые нужно вывести на графике
Строка 19 - указываем период, за который нужны данные (если проектов много, рекомендую не брать слишком большой период - будет долго подгружать)
Строка - 25-46 - тут я вписал апы Гугла - вы можете добавить если что то не указано
Строка 48 - тут вписываете события, которые хотите видеть на графике (они будут показаны вертикальной линией, как на скрине выше)
Строка 84 - название вашего JSON - файла (который расположен в той же папке, что и сам скрипт)

Все - вы почти готовы начинать...

Устанавливаем зависимости этой командой

pip install dash plotly pandas google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client

И запускаем скрипт

python main.py

Когда скрипт запустится вы увидите в терминале, что дашборд доступен по локальному адресу, в моем случае это - http://127.0.0.1:8050 - переходим по этому адресу и работаем с дашбордом

Ну и да, новые апы нужно будет добавлять руками уже самостоятельно, а как вы хотели, некоммерческие проекты они такие🤷