世界这么大，Python 也想去看看

把时间线拉回到 2015 年 4 月 13 日，一位河南省实验中学的内心老师在辞职信上写下了「世界那么大，我想去看看」这句话，后来爆红网络，我想这位内心老师当时写这句话的时候确定没想到这句只有十个字的话，成为了当年的网络经典语录，成为了咱们每一个人对那个年代的回忆。

这句话直接致使了当年不少营销号出来炒做概念，乱七八糟瞎炒一气，蛊惑了不知道多少年轻人当年自认为潇洒的裸辞掉工做，一我的跑出去看世界。

惋惜的是当年脑子一热裸辞掉工做跑出去看世界的人，不知道有多少人还能稳定的着陆。突然想起来不知道在哪看到的一句话 「不是工做须要你，而是你须要一份工做」 。

你们都是成年人，作决定前最好能本身多思考几分钟，仔细想一想本身是否能承担后果。

咱们想要出去看世界代价有点高，可是 Python 想看世界不是通常的简单，咱们只须要用到一个 pyecharts ，就可让 Python 想看啥看啥。

安装

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，获得了众多开发者的承认。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析赶上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

pyecharts 的安装很是简单，只须要一句话：

pip install pyecharts
复制代码

pyecharts 环境：

• Python3.6+

pyecharts 文档地址：pyecharts.org/#/zh-cn/int…

pyecharts 示例代码：github.com/pyecharts/p…

看世界

pyecharts 为咱们提供了地图组件 Map ，咱们能够直接使用 Map 组件来看世界。

接下来咱们来看下如何使用 pyecharts 的 Map 组件来画地图。

如下示例均参考自官方示例

Map 组件的使用很是简单，咱们能够先看下世界地图：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import MapGlobe
from pyecharts.faker import POPULATION


data = [x for _, x in POPULATION[1:]]
low, high = min(data), max(data)

c = (
    MapGlobe()
    .add_schema()
    .add(
        maptype="world",
        series_name="World Population",
        data_pair=POPULATION[1:],
        is_map_symbol_show=False,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    )
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            min_=low,
            max_=high,
            range_text=["max", "min"],
            is_calculable=True,
            range_color=["lightskyblue", "yellow", "orangered"],
        )

    )
    .render("map_globe.html")
)
复制代码

世界看的不想看了还能看看咱们伟大的祖国，代码也很简单：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ThemeType

c = (
    Map(init_opts=opts.InitOpts(
        theme=ThemeType.DARK,
        bg_color='#404a59'
    ))
    .add(
        "中国地图",
        [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())],
        "china"
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="中国地图-示例"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
    )
    .render("china_map.html")
)
复制代码

再来一个我生活的城市上海的地图：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.globals import ThemeType

shanghai_list = ['黄浦区', '徐汇区', '长宁区', '静安区', '普陀区', '虹口区', '杨浦区', '闵行区', '宝山区', '嘉定区', '金山区', '松江区', '青浦区', '奉贤区', '崇明区', '浦东新区']

shanghai_people = [65.38, 108.44, 69.4, 106.28, 128.19, 79.7, 131.27, 254.35, 204.23, 158.89, 80.5, 176.22, 121.9, 115.2, 68.81, 555.02]

BAIDU_LINK='https://baike.baidu.com/item/%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E8%A1%8C%E6%94%BF%E5%8C%BA%E5%88%92/7426389?fr=aladdin'

c = (
    Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK, bg_color='#404a59', width='1600px', height='900px'))
    .add("上海市-常住人口", [list(z) for z in zip(shanghai_list, shanghai_people)], "上海")
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title="上海地图-常住人口（单位：万人）",
            subtitle="常住人口数据来自百度百科",
            subtitle_link=BAIDU_LINK,
        ),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts()
    )
    .render("map_shanghai.html")
)
复制代码

看完 2D 的有没有以为不过瘾， Map 组件还未咱们提供了 3D 地图的组件 Map3D ：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map3D
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.globals import ChartType

from pyecharts.globals import CurrentConfig
CurrentConfig.ONLINE_HOST = "http://127.0.0.1:8000/assets/"

c = (
    Map3D(init_opts=opts.InitOpts(
        theme=ThemeType.DARK,
        bg_color='#404a59',
        width='1600px',
        height='900px'
    ))
    .add_schema(
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
            color="#313c48",
            opacity=1,
            border_width=0.8,
            border_color="#000",
        ),
        map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
            is_show=True,
            text_style=opts.TextStyleOpts(
                color="#fff", font_size=16, background_color="rgba(0,0,0,0)"
            ),
        ),
        emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
        light_opts=opts.Map3DLightOpts(
            main_color="#fff",
            main_intensity=1.2,
            is_main_shadow=False,
            main_alpha=55,
            main_beta=10,
            ambient_intensity=0.3,
        ),
    )
    .add(series_name="", data_pair="", maptype=ChartType.MAP3D)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全国行政区划地图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
    )
    .render("map3d_china.html")
)
复制代码

是否是很简单，这些地图我都没有配数据，能够配置上数据作一些看板的展现。

还有一点， pyecharts 的所须要的静态资源，会默认访问 assets.pyecharts.org/ 获取（能够查看生成的 html 文件）：

若是网络条件很差，地图会展现不出来，咱们可使用官方为咱们提供的本地服务：

须要先获取 pyecharts-assets 项目

git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts-assets.git
复制代码

而后进入 pyecharts-assets 目录启动 HTTP file server ：

cd pyecharts-assets
python -m http.server
 # Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8000 (http://0.0.0.0:8000/) ...
# 默认会在本地 8000 端口启动一个文件服务器
复制代码

而后咱们在代码中配置 pyecharts 全局 HOST：

# 只须要在顶部声明 CurrentConfig.ONLINE_HOST 便可
from pyecharts.globals import CurrentConfig
CurrentConfig.ONLINE_HOST = "http://127.0.0.1:8000/assets/"

# 接下来全部图形的静态资源文件都会来自刚启动的服务器
复制代码

添加完成后的 html 文件生成后应该是这样的：

这时咱们再打开页面，能够看到页面基本上是秒刷新。

须要获取源码的同窗能够在公众号后台回复「看世界」获取。

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