django_vue3(vite+vue3)展示贵州省的疫情

简介: django_vue3(vite+vue3)展示贵州省的疫情

前言

大家好,我是yma16,本文分享django_vue3(vite+vue3)展示贵州省的疫情

初始化vue3-vite项目

以下是初始化 Vue3-Vite 项目的步骤:

  1. 确保已安装 Node.js 和 npm。
  2. 打开终端,进入要创建项目的目录,运行以下命令:
npm init vite-app <project-name>
  1. 其中,<project-name>是你的项目名称。
  2. 在命令行中,选择要使用的模板。这里选择 vue-ts,即使用 TypeScript 的 Vue 模板。
  3. 选择完成之后,继续输入命令:
cd <project-name>
npm install
  1. 这将进入项目目录并安装依赖项。
  2. 最后,运行以下命令启动 Vue3-Vite 项目:
npm run dev
  1. 这将启动开发服务器,可以在浏览器中访问 http://localhost:3000/ 来查看应用。

背景

2022/09贵州疫情规模比较大,可以用django和vue实现一个可视化的看板

展示

地址:

https://yongma16.xyz/fund-web/#/

地图展示地区疫情的确诊病例,卡片展示标签数据,折线图展示趋势,列表展示具体区域明细

思路

后端:python爬虫获取疫情数据,返回json给前端

前端:使用echarts展示数据

后端

框架:django requests

抓取数据来源:

腾讯数据

https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5

关键实现

def outBreakData(request):
    data={
   
        'data':[],
        'code':0,
        'msg':'request method not allowed!'
    }
    if request.method == 'GET':
        data={
   }
        msg='success'
        try:
            data=getOutBreak()
        except Exception as e:
            msg=str(e)
        return JsonResponse({
   
            'data':data,
            'msg':msg,
            'code':1
        })
    return JsonResponse(data)
def getOutBreak():
    try:
        url = 'https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5'
        headers = {
   
            "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.83 Safari/537.36",
        }
        res = requests.get(url, headers=headers)
        jsonData = res.json()
        data=jsonData['data']
        jsonRes=jsonDetail(data,'day')
        if jsonRes is False:
            jsonRes = jsonDetail(data, 'night')
        return jsonRes
    except Exception as e:
        return str(e)
def jsonDetail(jsonStr,key):
    addTion = '"}]}]}]}'
    if key is 'night':
        addTion = 'test":0}}]}]}]}'
    try:
        mapStr = jsonStr + addTion
        jsonRes = json.loads(mapStr)
    except Exception as e:
        print(e)
        jsonRes=False
    return jsonRes

接口:

https://yongma16.xyz/common-api/mapApp/outBreak/

前端主要代码块:

<template>
    <div class="visual-container">
        <div class="visual-container-flex">
<div>
    <div>
        实时数据:{
   {
   realTimeData}}
    </div>
    <div>
        day
    </div>
    <div ref="CHART_REF" class="chart-class" id="day-chart-id" style="width: 300px;">
    </div>
</div>
<div>
    <div>
        month
    </div>
    <div ref="CHART_REF" class="chart-class" id="month-chart-id" style="width: 900px;">
    </div>
</div>
        </div>
<div class="visual-container-flex">
    <div>
        year
    </div>
    <div ref="CHART_REF" class="chart-class" id="year-chart-id" style="width: 1200px;">
    </div>
</div>
    </div>
</template>
<script lang="ts" setup>
    import {
   ref,onMounted,defineProps,watch


目录
相关文章
|
3月前
|
存储 NoSQL 中间件
【Django+Vue3 线上教育平台项目实战】登录功能模块之短信登录与钉钉三方登录
在当今的数字化时代,用户认证是任何在线服务安全性的基石。本文将简明扼要地介绍登录注册流程中的核心概念:HTTP无状态性、Session、Token与JWT,并详细阐述两种实用登录方式—— 手机号登录验证(借助容联云/云通讯服务) 与钉钉第三方登录。我们将探讨这些概念的基本原理,并深入解析两种登录方式的实现流程,旨在帮助开发者提升用户认证的安全性与便捷性。
【Django+Vue3 线上教育平台项目实战】登录功能模块之短信登录与钉钉三方登录
|
3月前
|
前端开发 JavaScript API
【Django+Vue3 线上教育平台项目实战】构建课程详情页与集成视频播放功能
随着数字化教育的兴起,构建一个高效、用户友好的线上教育平台至关重要。本文将探讨如何使用Django与Vue.js 3结合,实现一个包含课程列表和课程详情页(含视频播放功能)的线上教育平台部分。本文主要介绍了如何设计数据库模型、处理数据查询、构建动态前端界面,并集成视频播放功能,为用户带来流畅的学习体验。
【Django+Vue3 线上教育平台项目实战】构建课程详情页与集成视频播放功能
|
3月前
|
JavaScript 前端开发 API
【Django+Vue3 线上教育平台项目实战】构建高效线上教育平台之首页模块
在当今数字化教育浪潮中,构建一个高效且用户友好的线上教育平台至关重要。本博客将指导您使用**Django**作为后端框架,结合**Vue 3**的强大前端能力,快速搭建**平台首页的核心功能**,包括***导航栏、轮播图、侧边栏、标签栏及分类课程推荐***。我们将探讨前后端数据交互、Vue组件化开发等关键技术,轻松构建出既美观又实用的线上教育平台。
【Django+Vue3 线上教育平台项目实战】构建高效线上教育平台之首页模块
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
105 4
|
2月前
|
搜索推荐 前端开发 数据可视化
【优秀python web毕设案例】基于协同过滤算法的酒店推荐系统,django框架+bootstrap前端+echarts可视化,有后台有爬虫
本文介绍了一个基于Django框架、协同过滤算法、ECharts数据可视化以及Bootstrap前端技术的酒店推荐系统,该系统通过用户行为分析和推荐算法优化,提供个性化的酒店推荐和直观的数据展示,以提升用户体验。
100 1
|
15天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
植物病害识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集水稻常见的四种叶片病害图片('细菌性叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '稻瘟条纹病毒病')作为后面模型训练用到的数据集。然后使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地模型文件。再使用Django搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张测试图片识别其名称。
65 21
植物病害识别系统Python+卷积神经网络算法+图像识别+人工智能项目+深度学习项目+计算机课设项目+Django网页界面
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言,在交通标志图像识别功能实现中,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集,进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件,然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张交通标志图片,识别其名称。
43 6
交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
22 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
26天前
|
前端开发 搜索推荐 算法
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
中草药管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言,前端使用HTML,CSS,BootStrap等技术和框架搭建前端界面,后端使用Django框架处理应用请求,使用Ajax等技术实现前后端的数据通信。实现了一个综合性的中草药管理与推荐平台。具体功能如下: - 系统分为普通用户和管理员两个角色 - 普通用户可以登录,注册、查看物品信息、收藏物品、发布评论、编辑个人信息、柱状图饼状图可视化物品信息、并依据用户注册时选择的标签进行推荐 和 根据用户对物品的评分 使用协同过滤推荐算法进行推荐 - 管理员可以在后台对用户和物品信息进行管理编辑
57 12
中草药管理与推荐系统Python+Django网页界面+推荐算法+计算机课设系统+网站开发
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
29 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台