В этой статье будет рассказано, как использовать графические диаграммы инструмента визуализации в веб-фреймворке Flask. Прочитав этот учебник, вы освоите несколько методов динамического отображения визуальных данных. Если вы не можете, приходите ко мне...
Рендеринг шаблона фляги
1. Создайте новый проект flask-charts
Выберите Новый проект в редакторе, затем выберите Flask, После создания Pycharm поможет нам создать сценарий запуска и папку шаблона.
2. Скопируйте шаблон круговых диаграмм
Ссылка на следующий шаблон по ссылке ├── jupyter_lab.html ├── jupyter_notebook.html ├── макрос ├── interact.html ├── simple_chart.html ├── simple_page.html └── table.html Скопировать все в папку tempaltesGitHub.com/P также в чартах/Боюсь…
3. Визуализировать диаграмму
Основная цель — вернуть данные диаграммы, сгенерированные pyecharts, в функцию просмотра, поэтому мы модифицируем код непосредственно в app.py следующим образом:
from flask import Flask
from jinja2 import Markup
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
app = Flask(__name__, static_folder="templates")
def bar_base() -> Bar:
c = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
.add_yaxis("商家B", [15, 25, 16, 55, 48, 8])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
)
return c
@app.route("/")
def index():
c = bar_base()
return Markup(c.render_embed())
if __name__ == "__main__":
app.run()
Запустите его напрямую, введите адрес в браузере и отобразите данные напрямую.
Это очень простое отображение статических данных, не волнуйтесь, шоу еще впереди~Разделение передней и задней частей колбы
Вышеупомянутый метод отображения статических данных Основная цель объединения pyecharts и Flask — реализовать функцию динамического обновления данных, пошагового обновления данных и т. д.! Основываясь на объясненном выше содержимом, создайте новый файл index.html в папке шаблонов, который в основном использует зависимости echarts.min.js, управляемые jquery и pyecharts.
index.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>动态更新数据</title>
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="bar" style="width:1000px; height:600px;"></div>
<script>
(
function () {
var result_json = '{{ result_json|tojson }}';
// var result = JSON.parse(result_json);
var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'gray', {renderer: 'canvas'});
$.ajax({
type: "GET",
url: "http://127.0.0.1:5000/barChart",
dataType: 'json',
data: {result: result_json},
success: function (result) {
chart.setOption(result);
}
});
}
)
</script>
</body>
</html>
Друзья с html Foundation должны знать, что этот код в основном отправляет запрос на адрес "127.0.0.1:5000/barChart", поэтому нам также необходимо внести соответствующие изменения в app.py, добавить функцию маршрутизации этого адреса, чтобы реализовать динамическое обновление данных. Часть кода выглядит следующим образом:
@app.route("/")
def index():
data = request.args.to_dict()
return render_template("index.html", result_json=data)
@app.route("/barChart")
def get_bar_chart():
args = request.args.to_dict()
result = eval(args.get("result"))
name = result.get("name")
subtitle = result.get("subtitle")
c = bar_base(name, subtitle)
return c.dump_options_with_quotes()
Получите параметры, переданные браузером в функции просмотра индекса, а затем передайте их в index.html. Это всего лишь простой пример, поэтому проверка параметров не выполняется. Другая функция просмотра в основном получает параметры и передает их в функцию построения диаграммы bar_base(), чтобы реализовать динамическое отображение данных диаграммы в соответствии с параметрами, переданными по URL-адресу. Результат выглядит следующим образом:
Это простая демонстрация, поэтому в качестве динамического параметра используется только заголовок диаграммы. Этот сценарий подходит для первого запроса на получение нужных нам данных, а затем на их отображение. Например, визуализация данных игрока NBA, которую я написал ранее.Tickets.WeChat.QQ.com/Yes/www cnfan46CH…
Это метод, разные игроки отображают соответствующие данные игрока!
Регулярно обновлять график в полном объеме
В этом сценарии клиентская часть активно обновляет данные на серверной части.Основой обновления синхронизации является метод HTML setInterval. Тогда код index.html выглядит следующим образом:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Awesome-pyecharts</title>
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="bar" style="width:1000px; height:600px;"></div>
<script>
var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});
$(
function () {
fetchData(chart);
setInterval(fetchData, 2000);
}
);
function fetchData() {
$.ajax({
type: "GET",
url: "http://127.0.0.1:5000/barChart",
dataType: 'json',
success: function (result) {
chart.setOption(result);
}
});
}
</script>
</body>
</html>
Соответственно, измените bar_base() в app.py соответствующим образом, чтобы полностью обновлять график через равные промежутки времени.
def bar_base() -> Bar:
c = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [random.randint(10, 100) for _ in range(6)])
.add_yaxis("商家B", [random.randint(10, 100) for _ in range(6)])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="", subtitle=""))
)
return c
@app.route("/")
def index():
return render_template("index.html")
@app.route("/barChart")
def get_bar_chart():
c = bar_base()
return c.dump_options_with_quotes()
После запуска открываем в браузере, эффект такой:
Глядя на эту движущуюся картинку, есть ли что-то вроде..., если я ди-джей, Ци, ты такой красивый...
Инкрементальное обновление диаграммы по времени
Аналогичным образом внесите изменения в index.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Awesome-pyecharts</title>
<script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
<div id="bar" style="width:1000px; height:600px;"></div>
<script>
var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});
var old_data = [];
$(
function () {
fetchData(chart);
setInterval(getDynamicData, 2000);
}
);
function fetchData() {
$.ajax({
type: "GET",
url: "http://127.0.0.1:5000/lineChart",
dataType: "json",
success: function (result) {
chart.setOption(result);
old_data = chart.getOption().series[0].data;
}
});
}
function getDynamicData() {
$.ajax({
type: "GET",
url: "http://127.0.0.1:5000/lineDynamicData",
dataType: "json",
success: function (result) {
old_data.push([result.name, result.value]);
chart.setOption({
series: [{data: old_data}]
});
}
});
}
</script>
</body>
</html>
Инкрементное обновление, внутренний код также необходимо изменить соответствующим образом.
from pyecharts.charts import Line
def line_base() -> Line:
line = (
Line()
.add_xaxis(["{}".format(i) for i in range(10)])
.add_yaxis(
series_name="",
y_axis=[randrange(50, 80) for _ in range(10)],
is_smooth=True,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="动态数据"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),
)
)
return line
@app.route("/")
def index():
return render_template("index.html")
@app.route("/lineChart")
def get_line_chart():
c = line_base()
return c.dump_options_with_quotes()
idx = 9
@app.route("/lineDynamicData")
def update_line_data():
global idx
idx = idx + 1
return jsonify({"name": idx, "value": randrange(50, 80)})
Поехали, посмотрим эффект
Спасибо за чтение и подписку!