本文将介绍如何在 web 框架 django 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!
django 模板渲染
1. 新建一个 django 项目
命令行中输入以下命令
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django-admin startproject pyecharts_django_demo
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创建一个应用程序
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python manage.py startapp demo
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创建完之后，在 pycharm 中打开该项目，当然你也可以直接在 pycharm 中创建
同时在pyecharts_django_demo/settings.py中注册应用程序installed_apps中添加应用程序demo
在pyecharts_django_demo/urls.py中新增demo.urls
2. 新建项目 urls 文件
编辑demo/urls.py文件，没有就新建一个
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from django.conf.urls import url
from . import views
urlpatterns = [
url(r'^pie/$', views.chartview.as_view(), name='demo'),
url(r'^index/$', views.indexview.as_view(), name='demo'),
]
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3. 编写 django 和 pyecharts 代码渲染图表
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。
将下列代码保存到demo/views.py中
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from django.shortcuts import render
# create your views here.
import json
from random import randrange
from django.http import httpresponse
from rest_framework.views import apiview
from pyecharts.charts import bar, pie
from pyecharts.faker import faker
from pyecharts import options as opts
# create your views here.
def response_as_json(data):
json_str = json.dumps(data)
response = httpresponse(
json_str,
content_type="application/json",
)
response["access-control-allow-origin"] = "*"
return response
def json_response(data, code=200):
data = {
"code": code,
"msg": "success",
"data": data,
}
return response_as_json(data)
def json_error(error_string="error", code=500, **kwargs):
data = {
"code": code,
"msg": error_string,
"data": {}
}
data.update(kwargs)
return response_as_json(data)
jsonresponse = json_response
jsonerror = json_error
def pie_base() -> pie:
c = (
pie()
.add("", [list(z) for z in zip(faker.choose(), faker.values())])
.set_colors(["blue", "green", "yellow", "red", "pink", "orange", "purple"])
.set_global_opts(title_opts=opts.titleopts(title="pie-示例"))
.set_series_opts(label_opts=opts.labelopts(formatter="{b}: {c}"))
.dump_options_with_quotes()
)
return c
class chartview(apiview):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return jsonresponse(json.loads(pie_base()))
class indexview(apiview):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return httpresponse(content=open("./templates/index.html").read())
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在根目录下新建一个templates的文件夹,并在该文件夹下新建一个index.html文件
index.html
代码如下:
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<!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="pie" style="width:1000px; height:600px;"></div>
<script>
var chart = echarts.init(document.getelementbyid('pie'), 'white', {renderer: 'canvas'});
$(
function () {
fetchdata(chart);
}
);
function fetchdata() {
$.ajax({
type: "get",
url: "http://127.0.0.1:8000/demo/pie",
datatype: 'json',
success: function (result) {
chart.setoption(result.data);
}
});
}
</script>
</body>
</html>
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运行之后，在浏览器中打开，效果如下：
定时全量更新图表
前面讲的是一个静态数据的展示的方法，用 pyecharts 和 django 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！
定时全量更新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：
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<!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:1600px; height:800px;"></div>
<script>
var chart = echarts.init(document.getelementbyid('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});
$(
function () {
fetchdata(chart);
setinterval(fetchdata, 100);
}
);
function fetchdata() {
$.ajax({
type: "get",
url: "http://127.0.0.1:8000/demo/bar",
datatype: 'json',
success: function (result) {
chart.setoption(result.data);
}
});
}
</script>
</body>
</html>
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同时在demo/views.py中，增加并修改代码:
views.py
demo/urls.py中，增加如下代码：
运行之后，效果如下:
贴一张以前做的图(因为我懒)，效果和上面一样
定时增量更新图表
原理一样，先修改 index.html ，代码如下：
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<!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:1600px; height:800px;"></div>
<script>
var chart = echarts.init(document.getelementbyid('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});
var old_data = [];
$(
function () {
fetchdata(chart);
setinterval(fetchdata, 2000);
}
);
function fetchdata() {
$.ajax({
type: "get",
url: "http://127.0.0.1:8000/demo/line",
datatype: "json",
success: function (result) {
var options = result.data;
chart.setoption(options);
old_data = chart.getoption().series[0].data;
}
});
}
function getdynamicdata() {
$.ajax({
type: "get",
url: "http://127.0.0.1:8000/demo/lineupdate",
datatype: 'json',
success: function (result) {
var options = result.data;
old_data.push([options.name, options.value]);
chart.setoption({
series: [{
data: old_data
}]
});
}
});
}
</script>
</body>
</html>
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细心的你应该可以发现，里面新增了两个请求地址demo/line,demo/lineupdate
so，在urlpatterns中增加以下路径的匹配
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url(r'^line/$', views.chartview.as_view(), name='demo'),
url(r'^lineupdate/$', views.chartview.as_view(), name='demo'),
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最后在views.py中增加以下代码:
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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"),
)
.dump_options_with_quotes()
)
return line
class chartview(apiview):
def get(self, request, *args, **kwargs):
return jsonresponse(json.loads(line_base())
cnt = 9
class chartupdateview(apiview):
def get(self, request, *args, **kwargs):
global cnt
cnt = cnt + 1
return jsonresponse({"name": cnt, "value": randrange(0, 100)})
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运行并打开，效果如下：
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