pyecharts结合flask架构的应用

89542767 发布于2022-12-24 14:42 / 675人阅读

　　此篇文章通常是详细介绍了pyecharts结合flask架构，通常是详细介绍怎样在Flask架构使得用pyecharts，文中根据实例编码为大家介绍得非常详尽,需用的小伙伴可以参考一下

　　详细介绍

　　文中通常是详细介绍怎样在Flask架构使得用pyecharts，有关Flask架构应用这儿不去做详细详细说明~

　　Flask模版3D渲染

　　首先要建立一个flask项目，flask项目对目录结构要求较低，但如果是前端后端混和新项目的情况下，模板文件需用储放在templates文件夹下，不然视图函数回到模板文件时会提醒找不着相对应的文档。下边是flask项目地简易目录结构：

</>复制代码 
　　├──server.py
　　└──templates

　　下述代码是server.py中的示例的代码：

</>复制代码 
　　from flask import Flask
　　from jinja2 import Markup,Environment,FileSystemLoader
　　from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.charts import Bar
　　app=Flask(__name__,static_folder="templates")
　　def bar_base()-&gt;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()

　　运行上述代码，使用浏览器打开http://127.0.0.1:5000即可访问服务，具体效果如下图所示：

　　Flask前后端分离

　　创建flask项目和上述文件目录保持一致，前后端分离的情况下，就需要后端将pyecharts生成的图表返回给前端，方法就是可以将图表生成到一个html文件中，然后返回给前端即可。

　　需要新建HTML文件保存位于项目根目录的templates文件夹，这里以如下index.html为例.主要用到了jquery和pyecharts管理的echarts.min.js依赖。

　　下述是index.html中的代码：

</>复制代码 
　　&lt;!DOCTYPE html&gt;
　　&lt;html&gt;
　　&lt;head&gt;
　　&lt;meta charset="UTF-8"&gt;
　　&lt;title&gt;Awesome-pyecharts&lt;/title&gt;
　　&lt;script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"&gt;&lt;/script&gt;
　　&lt;script type="text/javascript"src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"&gt;&lt;/script&gt;
　　&lt;/head&gt;
　　&lt;body&gt;
　　&lt;div id="bar"style="width:1000px;height:600px;"&gt;&lt;/div&gt;
　　&lt;script&gt;
　　$(
　　function(){
　　var chart=echarts.init(document.getElementById('bar'),'white',{renderer:'canvas'});
　　$.ajax({
　　type:"GET",
　　url:"http://127.0.0.1:5000/barChart",
　　dataType:'json',
　　success:function(result){
　　chart.setOption(result);
　　}
　　});
　　}
　　)
　　&lt;/script&gt;
　　&lt;/body&gt;
　　&lt;/html&gt;

　　然后就需要编写后端的代码了，包括flask服务以及pyecharts生成图表，目录结构和模板渲染一致，这里需要注意一个问题，目前由于json数据类型的问题，无法将pyecharts中的JSCode类型的数据转换成json数据格式返回到前端页面中使用。因此在使用前后端分离的情况下尽量避免使用JSCode进行画图。

　　下面是server.py中的后端代码：

</>复制代码 
　　from random import randrange
　　from flask import Flask,render_template
　　from pyecharts import options as opts
　　from pyecharts.charts import Bar
　　app=Flask(__name__,static_folder="templates")
　　def bar_base()-&gt;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",[randrange(0,100)for _ in range(6)])
　　.add_yaxis("商家B",[randrange(0,100)for _ in range(6)])
　　.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():
　　return render_template("index.html")
　　app.route("/barChart")
　　def get_bar_chart():
　　c=bar_base()
　　return c.dump_options_with_quotes()
　　if __name__=="__main__":
　　app.run()

　　汇总

　　两篇仅仅详细介绍了pyecharts模块某些简易应用，在官方文档中还有一些升阶应用，常常开展数据分析图表的开发者们可以参考一下官方文档开展学习。

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