利用 Flask 动态展示 Pyecharts 图表数据方法小结
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示可视化数据的方法，不会的话你来找我呀...
Flask 模板渲染
1. 新建一个项目 flask-echarts
在编辑器中选择 New Project，然后选择 Flask，创建完之后，Pycharm 会帮我们把启动脚本和模板文件夹都建好
2. 拷贝 pyecharts 模板
将链接中的以下模板 ├── jupyter_lab.html ├── jupyter_notebook.html ├── macro ├── nteract.html ├── simple_chart.html ├── simple_page.html └── table.html 全部拷贝到 tempaltes 文件夹中 github.com/pyecharts/p…
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，所以我们直接在 app.py 中修改代码，如下：
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()
直接运行，在浏览器中输入地址，直接将数据显示出来了
这是一个很简单的静态数据展示，别急好戏还在后头~
Flask 前后端分离
前面讲的是一个静态数据的展示的方法，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。
index.html
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>动态更新数据</title> <script src="/UploadFiles/2021-04-08/jquery.min.js">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，所以在 app.py 中我们也需要做相应的修改，添加该地址的路由函数，从而实现动态数据更新。 部分代码如下：
@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()在 index 视图函数中接收浏览器传过来的参数，然后传递给 index.html。此处只是简单示例，所以未做参数校验。而另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，动态展示图表数据。结果如下：
这里只是简单演示, 所以只将图表标题作为动态传参。此场景适用于第一次请求获取我们想要的数据，然后将其展示出来。比如我之前写的 NBA 球员数据可视化 mp.weixin.qq.com/s/WWCNf46Ch…
就是此方法，不同球员展示对应球员数据！
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：
上一篇：python实现静态web服务器<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Awesome-pyecharts</title> <script src="/UploadFiles/2021-04-08/jquery.min.js">对应的将 app.py 中
bar_base()作相应的修改，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()运行之后，在浏览器中打开，效果如下：
看到这动图，有没有一种...，如果我是 DJ DJ，琦你太美...
定时增量更新图表
同样的要对 index.html 做修改
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Awesome-pyecharts</title> <script src="/UploadFiles/2021-04-08/jquery.min.js">增量更新，后端代码也需要相应的修改
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)})走起，来看看效果吧
总结
以上所述是小编给大家介绍的利用 Flask 动态展示 Pyecharts 图表数据方法小结,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
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