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今天给大家介绍一个开源数据大屏可视化工具。

项目简介

这是一个基于Python开发的，结构简单的项目。可通过配置Json的数据，实现数据报表大屏显示。

优点：代码清晰、结构简单、配置Json数据实现

缺点：模板固定需要个性化的，需要修改代码。

技术架构

1、Python + Js + Css + Html开发。

2、报表采用echart插件。

项目结构

使用

安装依赖

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple flask

运行

cd big_screen;
python app.py;

新增/编辑报表

在app.py修改SourceData，或者新增比如新增：MyReportData

@app.route('/')
def index():
    data = SourceData()
    return render_template('index.html', form=data, title=data.title)

新增报表，配置路由

@app.route('/my')
def index():
    data = MyReportData()
    return render_template('index.html', form=data, title=data.title)

报表与Json对应

在data.py配置对应报表对应Json的字段

class MyReportData(SourceDataDemo):
    def __init__(self):
        """
        按照 SourceDataDemo 的格式覆盖数据即可
        """
        super().__init__()
        with open('corp.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
            data = json.loads(f.read())
        self.title = data.get('title')
        self.counter = data.get('counter')
        self.counter2 = data.get('counter2')
        self.echart1_data = data.get('echart1_data')
        self.echart2_data = data.get('echart2_data')
        self.echarts3_1_data = data.get('echarts3_1_data')
        self.echarts3_2_data = data.get('echarts3_2_data')
        self.echarts3_3_data = data.get('echarts3_3_data')
        self.echart4_data = data.get('echart4_data')
        self.echart5_data = data.get('echart5_data')
        self.echart6_data = data.get('echart6_data')
        self.map_1_data = data.get('map_1_data')

配置Json数据

{
  //报表名称与数据
  "title": "我的报表大数据",
  "counter": {
    "name": "企业总数量（全国）",
    "value": 46897675
  },
  "counter2": {
    "name": "企业总数量（一线城市）",
    "value": 6805564
  },
  //对应报表字段名称
  "echart1_data": {
    "title": "行业分布",
    "data": [{
      "name": "批发零售业",
      "value": 16881396
    },
    ......

报表示例

通用模板大数据

全国企业大数据

招聘大数据

GitHub： https://github.com/TurboWay/big\_screen

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