flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化

Posted 2020-08-25 Stay Hungry, Stay Foolish

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前提：

准备Python + Flask+Sqlite3的平台环境(windows系统）

前面一节介绍flask怎么安装了，剩下sqlite3下载后解压，然后环境变量添加解压路径就行了

附加下载地址：http://www.sqlite.org/2016/sqlite-tools-win32-x86-3150200.zip

项目的目录结构

记得下载：echarts，echarts包含：

# create_db.py
# 只运行一次！！！

import sqlite3

# 连接
conn = sqlite3.connect(\'mydb.db\')
c = conn.cursor()

# 创建表
c.execute(\'\'\'DROP TABLE IF EXISTS weather\'\'\')
c.execute(\'\'\'CREATE TABLE weather (month text, evaporation text, precipitation text)\'\'\')

# 数据
# 格式：月份,蒸发量,降水量
purchases = [(1, 2, 2.6),
             (2, 4.9, 5.9),
             (3, 7, 9),
             (4, 23.2, 26.4),
             (5, 25.6, 28.7),
             (6, 76.7, 70.7),
             (7, 135.6, 175.6),
             (8, 162.2, 182.2),
             (9, 32.6, 48.7),
             (10, 20, 18.8),
             (11, 6.4, 6),
             (12, 3.3, 2.3)
            ]

# 插入数据
c.executemany(\'INSERT INTO weather VALUES (?,?,?)\', purchases)

# 提交！！！
conn.commit()

# 查询方式一
for row in c.execute(\'SELECT * FROM weather\'):
    print(row)
    
    
# 查询方式二
c.execute(\'SELECT * FROM weather\')
print(c.fetchall())


# 查询方式二_2
res = c.execute(\'SELECT * FROM weather\')
print(res.fetchall())


# 关闭
conn.close()

建立数据库结果：

     // index.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts Ajax</title>
    <script src="{{ url_for(\'static\', filename=\'jquery-1.6.2.js\') }}"></script>
</head>

<body>
    <!--Step:1 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom-->
    <div id="main" style="height:500px;border:1px solid #ccc;padding:10px;"></div>
    
    <!--Step:2 引入echarts.js-->
    <!--<script src="js/echarts.js"></script>-->
    <script src="{{ url_for(\'static\', filename=\'echarts.js\') }}"></script>
    
    <script type="text/javascript">
    // Step:3 为模块加载器配置echarts的路径，从当前页面链接到echarts.js，定义所需图表路径
    require.config({
        paths: {
            echarts: \'./static\',
        }
    });
    
    // Step:4 动态加载echarts然后在回调函数中开始使用，注意保持按需加载结构定义图表路径
    require(
        [
            \'echarts\',
            \'echarts/chart/bar\', // 按需加载
            \'echarts/chart/line\',
        ],
        function (ec) {
            //--- 折柱 ---
            var myChart = ec.init(document.getElementById(\'main\'));
            
            // 设置---------------------
            var option = {
                tooltip : {
                    trigger: \'axis\'
                },
                legend: {
                    data:[\'蒸发量\',\'降水量\']
                },
                toolbox: {
                    show : true,
                    feature : {
                        mark : {show: true},
                        dataView : {show: true, readOnly: false},
                        magicType : {show: true, type: [\'line\', \'bar\']},
                        restore : {show: true},
                        saveAsImage : {show: true}
                    }
                },
                calculable : true,
                xAxis : [
                    {
                        type : \'category\',
                        data : []
                    }
                ],
                yAxis : [
                    {
                        type : \'value\',
                        splitArea : {show : true}
                    }
                ],
                series : [
                    {
                        name:\'蒸发量\',
                        type:\'bar\',
                        data:[]
                    },
                    {
                        name:\'降水量\',
                        type:\'line\',
                        data:[]
                    }
                ]
            };
            
            $.ajax({
                cache: false,
                type: "POST",
                url: "/weather", //把表单数据发送到/weather
                data: null, // 发送的数据
                dataType : "json",  //返回数据形式为json
                async: false,
                error: function(request) {
                    alert("发送请求失败！");
                },
                success: function(result) {
                    //console.log(result);
                    for (i = 0, max = result.month.length; i < max; i++) { //注意：result.month.length
                        option.xAxis[0].data.push(result.month[i]);
                        option.series[0].data.push(parseFloat(result.evaporation[i])); 
                        option.series[1].data.push(parseFloat(result.precipitation[i])); 
                    };
                    
                    // 为echarts对象加载数据-------------- 
                    myChart.setOption(option);
                }
            });
            // 为echarts对象加载数据-------------- 
            //myChart.setOption(option);
        }
    );
    </script>    
</body>
</html>

# app.py

import sqlite3
from flask import Flask, request, render_template, jsonify

app = Flask(__name__)


def get_db():
    db = sqlite3.connect(\'mydb.db\')
    db.row_factory = sqlite3.Row
    return db


def query_db(query, args=(), one=False):
    db = get_db()
    cur = db.execute(query, args)
    db.commit()
    rv = cur.fetchall()
    db.close()
    return (rv[0] if rv else None) if one else rv


@app.route("/", methods=["GET"])
def index():
    return render_template("index.html")


@app.route("/weather", methods=["POST"])
def weather():
    if request.method == "POST":
        res = query_db("SELECT * FROM weather")
    
    return jsonify(month = [x[0] for x in res],
                   evaporation = [x[1] for x in res], 
                   precipitation = [x[2] for x in res])


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

运行后：

打开：http://127.0.0.1:5000/

以上是关于flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

Flask：操作SQLite3（0.1）

Flask OperationalError：无法使用 sqlite3 打开数据库文件

在Flask-SQLAlchemy中使用SQLite3时模拟布尔值的ARRAY

FLASK+VUE+sqlite3实现前后端分离框架

Python Flask SQLalchemy sqlite3 防止数据库搜索中的 SQL 注入

Flask之数据入库操作，完整十步！