Python Flask Echarts数据可视化图表实战晋级笔记(1)

2021/9/12 20:04:51

本文主要是介绍Python Flask Echarts数据可视化图表实战晋级笔记(1),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

2021年9月,一直在Python Django Echarts数据化中学习,但是随着不断的学习,发现Django是一个太重量级别的web框架了,其默认的架构、语法、urls映射以及数据库对接、API的开发,都是一个极其繁琐的学习过程。
对于漏刻有时数据可视化大屏的开发来说,如何快速有效的实现大屏,让更多的初学者入门,才是关键。在一周的flask学习和研究之后,进而决定,以flask作为漏刻有时Python后端的主要开发框架。

  1. python httpserver自带模块能解决web服务器,即可实现对json、excle、js等简单的数据文件的访问;
  2. python Flask ,轻量级的web框架,能解决mysql数据库数据储存和读取以及RESTFUL API的定制开发;

Flask后端

# -*- coding: UTF-8 -*-  
# @Time :2021-09-10 21:37 
# @File :app.py
# @Author : Poleung

from flask import Flask
from flask import render_template

app = Flask(__name__)


@app.route("/")
def index():
    data_name = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
    data_list = [150, 230, 224, 218, 135, 147, 260]
    return render_template('index.html', data_name=data_name, data_list=data_list)


if __name__ == '__main__':
    app.run("127.0.0.1", "8800", debug=True)

HTML模版

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Python Flask Echarts折线图的实现方法</title>
    <!--静态文件引入-->
    <link rel="stylesheet" href="static/css/common.css">
    <script src="static/js/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>

<div id="container"></div>
<script>
    //调用数据;
    dataName={{ data_name | safe}};
    dataList={{ data_list }};
    drawLine(dataName, dataList);

    //封装折线图;
    function drawLine(dataName, dataList) {
        let myChart = echarts.init(document.getElementById("container"));
        let option = {
            xAxis: {
                type: 'category',
                data: dataName
            },
            yAxis: {
                type: 'value'
            },
            series: [{
                data: dataList,
                type: 'line'
            }]
        };
        //自适应浏览器;
        myChart.setOption(option);
        window.addEventListener("resize", function () {
            myChart.resize();
        });
    }
</script>
</body>
</html>

lockdatav Done!



这篇关于Python Flask Echarts数据可视化图表实战晋级笔记(1)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!


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