利用 Flask 动态展现 Pyecharts 图表数据的几种方法

时间  2019-11-06
标签 利用 flask 动态 展现 pyecharts 图表 数据 几种 方法 栏目 Python 繁體版
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本文将介绍如何在 web 框架 Flask 中使用可视化工具 pyecharts, 看完本教程你将掌握几种动态展现可视化数据的方法，不会的话你来找我呀...javascript

Flask 模板渲染

1. 新建一个项目 flask-echarts

在编辑器中选择 New Project，而后选择 Flask，建立完以后，Pycharm 会帮咱们把启动脚本和模板文件夹都建好css

2. 拷贝 pyecharts 模板

将连接中的如下模板 ├── jupyter_lab.html ├── jupyter_notebook.html ├── macro ├── nteract.html ├── simple_chart.html ├── simple_page.html └── table.html 所有拷贝到 tempaltes 文件夹中 github.com/pyecharts/p…html

3.渲染图表

主要目标是将 pyecharts 生成的图表数据在视图函数中返回，因此咱们直接在 app.py 中修改代码，以下：前端

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()
复制代码

直接运行，在浏览器中输入地址，直接将数据显示出来了java

这是一个很简单的静态数据展现，别急好戏还在后头~

Flask 先后端分离

前面讲的是一个静态数据的展现的方法，用 pyecharts 和 Flask 结合最主要是实现一种动态更新数据，增量更新数据等功能！以上面讲解的内容为基础，在 templates 文件夹中新建一个 index.html 的文件，其中主要用到了 jquery 和 pyecharts 管理的 echarts.min.js 依赖。python

index.htmljquery

<!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>
复制代码

有 html 基础的朋友应该知道该代码主要是向地址 "127.0.0.1:5000/barChart" 发送请求，因此在 app.py 中咱们也须要作相应的修改，添加该地址的路由函数，从而实现动态数据更新。 部分代码以下：git

@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()
复制代码

在 index 视图函数中接收浏览器传过来的参数，而后传递给 index.html。此处只是简单示例，因此未作参数校验。而另外一个视图函数主要是获取参数，传给图表生成函数 bar_base(), 从而实现根据 url 地址传过来的参数，动态展现图表数据。结果以下：github

这里只是简单演示, 因此只将图表标题做为动态传参。此场景适用于第一次请求获取咱们想要的数据，而后将其展现出来。好比我以前写的 NBA 球员数据可视化 mp.weixin.qq.com/s/WWCNf46Ch… web

Python获取NBA历史巨星和现役全部球员生涯数据曲线

就是此方法，不一样球员展现对应球员数据！

定时全量更新图表

该场景主要是前端主动向后端进行数据刷新，定时刷新的核心在于 HTML 的 setInterval 方法。那么 index.html 代码就是下面这样的：

<!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>
复制代码

对应的将 app.py 中 bar_base() 做相应的修改，从而实现定时全量更新图表

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()
复制代码

运行以后，在浏览器中打开，效果以下：

定时更新图表

看到这动图，有没有一种...，若是我是 DJ DJ，琦你太美...

定时增量更新图表

一样的要对 index.html 作修改

<!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>
复制代码

增量更新，后端代码也须要相应的修改

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)})
复制代码

走起，来看看效果吧

感谢阅读和关注！

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