使用Python的Flask框架,结合Highchart,动态渲染图表(Ajax 请求数据接口)

时间:2023-12-29 19:01:56

参考链接:https://www.highcharts.com.cn/docs/ajax

参考链接中的示例代码是使用php写的,这里改用python写。

需要注意的地方:

1.接口返回的数据格式,这个需要根据Ajax请求代码而定,是一个数值,还是一个数组。

2.js中Ajax的写法,请求路径,请求返回的数据格式等。

前一篇文章是服务端直接给html页面传递数据,这篇文章采用Ajax的方式传递数据,推荐使用这种。

大致思路时打开网页,先出现图表框架,然后使用Ajax的方式往服务端请求数据,然后在图表中渲染出来,进而实现动态渲染图表数据

代码结构如下,采用最简单的Flask框架形式:

使用Python的Flask框架,结合Highchart,动态渲染图表(Ajax 请求数据接口)

1.ajax_demo.py

import random
import time from flask import Flask, render_template,jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/')
def index():
return render_template('index.html') @app.route('/get/')
def get():
x = int(time.time()) * 1000
y = random.randint(0, 100)
b= [x,y]
return jsonify(b) if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)

2..index.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>第一个 Highcharts 图表</title>
<!-- 引入 jquery.js -->
<script src="static/jquery-3.3.1.min.js"></script>
<!-- 引入 highcharts.js -->
<script src="static/highcharts-7.0.3.js"></script> </head>
<body> <!-- 图表容器 DOM -->
<div id="container" style="min-width:500px;height:500px"></div> <script src="static/a.js"></script>
</body>
</html>

3.a.js

 var chart = null; // 定义全局变量
$(document).ready(function () {
chart = Highcharts.chart('container', {
chart: {
type: 'spline',
events: {
load: requestData // 图表加载完毕后执行的回调函数
}
},
title: {
text: 'Live random data'
},
xAxis: {
type: 'datetime',
tickPixelInterval: 150,
maxZoom: 20 * 1000
},
yAxis: {
minPadding: 0.2,
maxPadding: 0.2,
title: {
text: 'Value',
margin: 80
}
},
series: [{
name: '随机数据',
data: [],
}]
}); }); /**
* Ajax 请求数据接口,并通过 Highcharts 提供的函数进行动态更新
* 接口调用完毕后间隔 1 s 继续调用本函数,以达到实时请求数据,实时更新的效果
*/
function requestData() {
$.get({
url: '/get/',
'success': function (point) {
     // console.log(point); // point为请求接口返回的数据 Array [ 1551065494000, 82 ]
var series = chart.series[0],
shift = series.data.length > 20; // 当数据点数量超过 20 个,则指定删除第一个点 // 新增点操作
//具体的参数详见:https://api.hcharts.cn/highcharts#Series.addPoint
chart.series[0].addPoint(point, true, shift); // 一秒后继续调用本函数
setTimeout(requestData, 1000);
},
cache: false
});
}

效果如图,每秒刷新一下数据生成图表:

使用Python的Flask框架,结合Highchart,动态渲染图表(Ajax 请求数据接口)

代码分析:

1. a.js

chart.series[0].addPoint()

链接:https://api.hcharts.cn/highcharts#Series.addPoint

addPoint(Object options, [Boolean redraw], [Boolean shift], [Mixed animation])

在图表渲染完毕后对数据列进行新增点操作。新增的点可以是最后的点,也可以给定 X 值来放置在对应的位置(最开始,中间位置,取决于 x值)

参数

  • options: Number|Array|Object
    数据点的配置,可以是单个数值,表示数据点的 y值;也可以是一个数组,包含 x 和 y 值;还可以是一个对象,包含详细的数据点配置,详细的配置见 series.data
  • redraw: Boolean
    默认是 true,是否在操作完毕后对图标进行重绘操作。 当需要增加多个点时,强烈建议将 redraw 设置为 false,并在所有操作结束后手动调用 chart.redraw() 来对图表进行重绘操作。
  • shift: Boolean
    默认是 false,当此属性为 true 时,新增点的同时会删除数据列中的第一个点(即保持数据列中数据点的总数不变)。在检测图表中这个属性非常有用。
  • animation: Mixed
    默认是 true,即新增点时包含默认动画效果的,这个参数也可以传入包含 durationeasing 的对象形式,详细参考动画相关配置。

因为需要同时返回x 和 y 值,所有从接口返回的数据需要是一个数组形式,也即是用中括号形式

从返回接口获取到的数据会自动往数据点填充数据数据,也就是从/get/获取到的数据会自动往图标框架中的data:[]中填充,图表这些js代码不需要修改。

2.ajax_demo.py

数据接口返回的数据是 JSON 对象的形式,所以/get/路径需要返回一个json数组形式,构造的变量b为列表形式,再使用jsontify()函数返回即可。

3.index.html

没啥可说的,无非是一些js引用之类的,注意引用的先后顺序