导语：使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态 html 页面结果展示。
不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历，压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图，但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示。本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制，并且生成静态html页面方便结果展示。
Plotly简介
Plotly是一款使用JavaScript开发的制图工具，提供了与主流数据分析语言交互的API（如：Python, R, MATLAB）。大家可以到官网 https://plot.ly/ 了解更多详细的信息。Plotly能够绘制具有用户交互功能的精美图表。
Python-Plotly 安装
本文档主要是介绍使用plotly的Python API来进行几种简单图表的绘制，更多Plotly的用法请参考 https://plot.ly/python/
Python-Plotly可以使用pip安装，并且最好在Python2.7版本及以上安装使用，如果使用Python2.6版本，请自行安装Python2.7和对应的pip。
Plotly绘图实例
line-plots
绘图效果：
生成的html页面在右上角提供了丰富的交互工具。
代码：
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def line_plots(name):
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绘制普通线图
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#数据，x为横坐标，y,z为纵坐标的两项指标，三个array长度相同
dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
'z':[12,9,0,0,3,25,8,17,22,5]}
data_g = []
#分别插入 y, z
tr_x = Scatter(
x = dataset['x'],
y = dataset['y'],
name = 'y'
)
data_g.append(tr_x)
tr_z = Scatter(
x = dataset['x'],
y = dataset['z'],
name = 'z'
)
data_g.append(tr_z)
#设置layout,指定图表title,x轴和y轴名称
layout = Layout(title="line plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
#将layout设置到图表
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
#绘图,输出路径为name参数指定
pltoff.plot(fig, filename=name)
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scatter-plots
绘图效果：
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def scatter_plots(name):
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绘制散点图
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dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
'y':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
'text':['5_txt','4_txt','1_txt','3_txt','11_txt','2_txt','6_txt','7_txt','19_txt','20_txt']}
data_g = []
tr_x = Scatter(
x = dataset['x'],
y = dataset['y'],
text = dataset['text'],
textposition='top center',
mode='markers+text',
name = 'y'
)
data_g.append(tr_x)
layout = Layout(title="scatter plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name)
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bar-charts
绘图效果：
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def bar_charts(name):
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绘制柱状图
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dataset = {'x':['Windows', 'Linux', 'Unix', 'MacOS'],
'y1':[45, 26, 37, 13],
'y2':[19, 27, 33, 21]}
data_g = []
tr_y1 = Bar(
x = dataset['x'],
y = dataset['y1'],
name = 'v1'
)
data_g.append(tr_y1)
tr_y2 = Bar(
x = dataset['x'],
y = dataset['y2'],
name = 'v2'
)
data_g.append(tr_y2)
layout = Layout(title="bar charts", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name)
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pie-charts
绘图效果：
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def pie_charts(name):
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绘制饼图
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dataset = {'labels':['Windows', 'Linux', 'Unix', 'MacOS', 'Android', 'iOS'],
'values':[280, 25, 10, 100, 250, 270]}
data_g = []
tr_p = Pie(
labels = dataset['labels'],
values = dataset['values']
)
data_g.append(tr_p)
layout = Layout(title="pie charts")
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name)
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filled-area-plots
本例是绘制具有填充效果的堆叠线图，适合分析具有堆叠百分比属性的数据
绘图效果：
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def filled_area_plots(name):
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绘制堆叠填充的线图
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dataset = {'x':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],
'y1':[5,4,1,3,11,2,6,7,19,20],
'y2':[12,9,0,0,3,25,8,17,22,5],
'y3':[13,22,46,1,15,4,18,11,17,20]}
#计算y1,y2,y3的堆叠占比
dataset['y1_stack'] = dataset['y1']
dataset['y2_stack'] = [y1+y2 for y1, y2 in zip(dataset['y1'], dataset['y2'])]
dataset['y3_stack'] = [y1+y2+y3 for y1, y2, y3 in zip(dataset['y1'], dataset['y2'], dataset['y3'])]
dataset['y1_text'] = ['%s(%s%%)'%(y1, y1*100/y3_s) for y1, y3_s in zip(dataset['y1'], dataset['y3_stack'])]
dataset['y2_text'] = ['%s(%s%%)'%(y2, y2*100/y3_s) for y2, y3_s in zip(dataset['y2'], dataset['y3_stack'])]
dataset['y3_text'] = ['%s(%s%%)'%(y3, y3*100/y3_s) for y3, y3_s in zip(dataset['y3'], dataset['y3_stack'])]
data_g = []
tr_1 = Scatter(
x = dataset['x'],
y = dataset['y1_stack'],
text = dataset['y1_text'],
hoverinfo = 'x+text',
mode = 'lines',
name = 'y1',
fill = 'tozeroy' #填充方式: 到x轴
)
data_g.append(tr_1)
tr_2 = Scatter(
x = dataset['x'],
y = dataset['y2_stack'],
text = dataset['y2_text'],
hoverinfo = 'x+text',
mode = 'lines',
name = 'y2',
fill = 'tonexty' #填充方式:到下方的另一条线
)
data_g.append(tr_2)
tr_3 = Scatter(
x = dataset['x'],
y = dataset['y3_stack'],
text = dataset['y3_text'],
hoverinfo = 'x+text',
mode = 'lines',
name = 'y3',
fill = 'tonexty'
)
data_g.append(tr_3)
layout = Layout(title="field area plots", xaxis={'title':'x'}, yaxis={'title':'value'})
fig = Figure(data=data_g, layout=layout)
pltoff.plot(fig, filename=name)
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小结
本文介绍了利用python-plotly绘制数据图的方法，实例中 线图(line plots)、散点图(scatter plots)、柱状图(bar charts)、饼图(pie charts)以及填充堆叠线图(filled area plots)这五种典型的图表基本上涵盖了大部分类型的测试数据，各位小伙伴可以加以变形绘制出更多的漂亮图标。
文中所示代码：test_plotly.rar
参考资料
1. https://plot.ly/python/basic-charts/
2. https://images.plot.ly/plotly-documentation/images/python_cheat_sheet.pdf
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
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