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_pyecharts
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
https://github.com/pyecharts/pyecharts/tree/master/pyecharts/render/templates
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="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div id="bar" style="width:1000px; height:600px;"></div> <script> ( function () { var result_json = '{{ result_json|tojson }}'; // var result = JSON.parse(result_json); var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'gray', {renderer: 'canvas'}); $.ajax({ type: "GET", url: "http://127.0.0.1:5000/barChart", dataType: 'json', data: {result: result_json}, success: function (result) { chart.setOption(result); } }); } ) </script> </body> </html>
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
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：
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Awesome-pyecharts</title> <script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div id="bar" style="width:1000px; height:600px;"></div> <script> var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'}); $( function () { fetchData(chart); setInterval(fetchData, 2000); } ); function fetchData() { $.ajax({ type: "GET", url: "http://127.0.0.1:5000/barChart", dataType: 'json', success: function (result) { chart.setOption(result); } }); } </script> </body> </html>
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：
定时更新图表
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="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script> </head> <body> <div id="bar" style="width:1000px; height:600px;"></div> <script> var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'}); var old_data = []; $( function () { fetchData(chart); setInterval(getDynamicData, 2000); } ); function fetchData() { $.ajax({ type: "GET", url: "http://127.0.0.1:5000/lineChart", dataType: "json", success: function (result) { chart.setOption(result); old_data = chart.getOption().series[0].data; } }); } function getDynamicData() { $.ajax({ type: "GET", url: "http://127.0.0.1:5000/lineDynamicData", dataType: "json", success: function (result) { old_data.push([result.name, result.value]); chart.setOption({ series: [{data: old_data}] }); } }); } </script> </body> </html>
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
