Flask+Echarts实现数据可视化
Posted xmg520
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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+Echarts实现数据可视化相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
任务说明:
- 基于Flask-SQLAlchemy框架编写数据库映射模型,完成数据库表结构映射模型。
- 编写可视化后台处理程序,按照三个数据统计图表的数据格式进行数据封装,并将封装后的数据传递到Jinja2模板的自定义变量中。
- 在前端页面中,使用Jinja2模板引擎获取相关统计图表数据并传递给前端页面中相应的echarts组件。
运行程序,访问本地可视化网页URL,查看数据可视化Web页面。
完成echarts_front.html文件的以下函数编码实现如下功能:
- 将2018最受欢迎的10个网站及其点击量,依照点击量绘制成一幅柱状图与一幅饼图,并显示在网页上。
将王俊凯、王源和杨洋分别在2016年1月至2018年12月每个月的出现的F次数共三条折线绘制到同一幅图折线图中,并显示在网页。
项目结构:
- init
from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLALchemy
from config import Config
app = Flask(__name__)
app.config.from_object(Config)
db = SQLALchemy(app)
2.config
class Config(Object):
SQLALCHEMY_DATABASE_URI = ‘mysql+pymysql://root:root@localhost:3306/db_data_1’
SQLALCHEMY_COMMIT_ON_TEARDOWN = True
SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = True
- models
#对应Url_top10表
class Url_top10(db.Model):
__tablename__ = 'url_top10'
url = db.Column(db.String(255),primary_key=True)
count = db.Column(db.Integer)
#对应key_max表
class Key_max(db.Model):
__tablename__ = 'key_max'
year = db.Column(db.String(255),primary_key=True)
count = db.Column(db.Integer)
keyword = db.Column(db.String(255))
4.app
from flask import render_template
from models import Url_top10,Key_max
from __init__ import app,db
@app.route('/')
def my_echart():
# 将2018最受欢迎的10个网站及其点击量
url_topdata = Url_top10.query.order_by(Url_top10.count.desc()).all()
url_tops = {}
for i in range(len(url_topdata)):
url_tops[url_topdata[i].url] = url_topdata[i].count
# 王俊凯、王源和杨洋分别在2016年1月至2018年12月每个月的出现的次数
data_count = Key_max.query.filter_by(keyword='王俊凯').all()
# wjk_data = Key_max.query.filter(Key_max.keyword=='王俊凯').all()
wjk_data = db.session.query(Key_max.year,Key_max.count).filter(Key_max.keyword=='王俊凯').all()
wy_data = db.session.query(Key_max.year,Key_max.count).filter(Key_max.keyword=='王源').all()
yy_data = db.session.query(Key_max.year,Key_max.count).filter(Key_max.keyword=='杨洋').all()
wjk_vals = {}
wy_vals = {}
yy_vals = {}
for i in range(len(wjk_data)):
wjk_vals[wjk_data[i].year] = wjk_data[i].count
wy_vals[wy_data[i].year] = wy_data[i].count
yy_vals[yy_data[i].year] = yy_data[i].count
return render_template('visual.html',url_tops=url_tops,wjk_vals=wjk_vals,wy_vals=wy_vals,yy_vals=yy_vals)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug = True)
前端页面采用Echarts、Jinjia2实现
效果图:
以上是关于Flask+Echarts实现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
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