作者：chenjiandongx
一個執迷于寫 bug 的程序員

pyecharts V1.0.0 版本正式發布啦！

What's New in pyecharts V1

pyecharts 經過了半年的沉寂后，終于發布了新版本啦！新版本號將從 v1.0.0 開始，這是一個全新的，向下不兼容的 pyecharts 版本。不過如果開發者以前接觸過 pyecharts 的話，新版本對于你們來說也是會很容易上手的。新版本修復 N 個 0.5.x 版本留下來的 bug。

1. 全面擁抱 Python3 和 TypeHint

pyecharts v1 停止對 Python2.7，3.4~3.5 版本的支持和維護，僅支持 Python3.6+。如果還不知道什么是 TypeHint 的同學，勸你盡早入坑，官方入坑指南?typing — Support for type hints。

在編程界，早已流傳著?動態一時爽，重構火葬場?這樣的真知灼見，動態語言類型檢查已經成為了一種趨勢，Javascript 已經有了 Typescript，Python 也在力推 TypeHint，雖然 Python 的 TypeHint 實際上對于程序的運行并沒有任何影響......，但它配合 IDE 和 mypy，或者 pyright 這樣的工具可以在開發階段趁早發現問題。

2. 棄用插件機制

pyecharts v1 廢除原有的插件機制，包括?地圖包插件?和?主題插件，插件的本質是提供 pyecharts 運行所需要的靜態資源文件(基本都是 .js 文件)，所以現在開放了兩種模式提供靜態資源文件。

online 模式，使用 pyecharts 官方提供的 assets host，或者部署自己的 remote host。

local 模式，使用自己本地開啟的文件服務提供 assets host(離線模式)。

棄用插件的理由

原先的 pyecharts 插件機制分散，管理/升級并沒有想象中的方便，而且分開為 jupyter/local render 兩種情況，這就導致了兩個要分開管理，雖然我們的 pip 包可以同時 update 這兩種情況引用的 assets，但是由于存在緩存等因素，并不能保證每次都到正確的更新。

pyecharts 不用再依賴這些包，依賴包和 pyecharts 包版本的管理也是一個容易出問題的地方。

減少維護工作，線上熱更新。

3. 更加輕量級

新本的 pyecharts 只依賴了兩個第三庫，jinja2 和 prettytable。這意味著 pyecharts 總體的體積將變小，安裝更加輕松，也可以很方便的進行離線安裝，配合上面講的 local 模式。

4. 支持原生 JavaScript

0.5.X 的版本，對原生 JavaScript 的支持還很局限，v1 版本徹底打通了任督二脈，支持傳入任意的 JavaScript 的代碼，任意的配置項回調函數。

5. 支持 JupyterLab

對 JupyterLab 的支持一直是很多開發者關心的功能，畢竟 JupyterLab 號稱是下一代的 Notebook。pyecharts v1 開始支持在 JupyterLab 中渲染圖表啦！

Jupyter Notebook

Jupyter Lab

6. 代碼風格重構

所有配置項均 OOP，在新版本的 pyecharts 中，一切皆 Options。配置項種類更多，可操作性更強，可以畫出更豐富的圖表，pyecharts 官方畫廊?pyecharts/pyecharts-gallery。

0.5.X 版本寫法

from pyecharts import Bar
attr = ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱狀圖數據堆疊示例")
bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
bar.render()

v1 版本寫法，支持鏈式調用，導包方式也發生了變化，所以不要再問為什么舊版的代碼運行不了啦！因為兩個版本根本就完全不兼容，當成一個新庫來學的話會好很多。

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Bar
attr = ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = (
Bar()
.add_xaxis(attr)
.add_yaxis("商家A", v1, stack="stack1")
.add_yaxis("商家B", v2, stack="stack1")
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱狀圖數據堆疊示例"))
)
bar.render("bar_stack.html")# 當然不習慣鏈式寫法的開發者仍舊可以使用
bar.add_xaxis(attr)
bar.add_yaxis("商家A", v1, stack="stack1")
bar.add_yaxis("商家B", v2, stack="stack1")
bar.render()

v1 版本不僅支持 Opts 配置項作為參數傳入，同時也支持原生 dict 類型，也就意味著自己可以隨意擴展 pyecharts(如果你對 Echarts 有一定了解的話)，而不用修改 pyecharts 源碼。

bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))# 等價于
bar.set_series_opts(label_opts={"show": False})

具體參考 pyecharts/options 包。

7. 支持 selenium/phantomjs 渲染圖片

非必須，如果無此需求的開發者可忽略，并不會影響正常的使用。

pyecharts v1 提供兩種模式渲染圖片，selenium 和 phantomjs，分別需要安裝?snapshot-selenium?和?snapshot-phantomjs。

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.render import make_snapshotdef bar_chart() -> Bar:
c = (
Bar()
.add_xaxis(["襯衫", "毛衣", "領帶", "褲子", "風衣", "高跟鞋", "襪子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-測試渲染圖片"))
)return cdef render_chart_by_selenium():from snapshot_selenium import snapshot
make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar0.png")def render_chart_by_phantomjs():from snapshot_phantomjs import snapshot
make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar1.png")

8. 新增更多的圖表類型

新增了圖表類型和組件類型

旭日圖

百度地圖

很酷吧，你可以在 Notebook 環境中使用百度地圖，指哪打哪，媽媽再也不用擔心我地圖不夠用啦。

組件類型

9. 更加完善的文檔和示例

經開發團隊決定，0.5.x 版本將不再進行維護，問題依舊可以提，但基本不會解決。0.5.x 版本代碼位于 05x 分支，文檔位于?https://05x-docs.pyecharts.org。v1 版本文檔位于?https://pyecharts.org。新版文檔中提供了更加豐富的示例，幫助開發者更容易入手 pyecharts。

總結

此次的重構主要原因是我發現 pyecharts 以前的設計實在是太糟糕了，導致后來版本的更新一直都是在為這糟糕設計打補丁。在某一個夜深人靜的夜晚，我下定了決心，他媽的，看不下去了，老子要重構，不要攔著我。在重構之前，正好那段時間在寫 Golang，所以就寫了一個?go-echarts，對 Golang 開發感興趣的開發者也可以關注一下。后來覺得 go-echarts 的接口設計還不錯，所以就搬到新版的 pyecharts 中來。新接口更加清晰，語義化。

在重構的過程中也產生了很多的思考，如何把接口設計得簡單易用又有可擴展性，這個其實是有矛盾的地方在的，簡單易用意味著要盡量封裝實現細節，而可擴展性可定制性又意味著要盡量暴露底層接口，參數要靈活，但也不能直接就?*args, **kwargs，真心覺得，Python 這個傳參方式被過度使用了，很多庫為了追求方便，形參都是直接寫的?foo(*args, **kwargs)，不仔細去閱讀具體實現邏輯你根本不知道它需要傳什么，然后傳的值是什么類型.... 我個人的觀點是，Keyword only+TypeHint 是最好的實踐，別懶，多寫幾行代碼，不然以后看起來連自己都懵。

開發和維護 pyecharts 花費了我巨大的心力，如果你覺得項目幫助到您，請認真考慮請作者喝一杯咖啡??

敲黑板

參與貢獻

期待能有更多的開發者參與到 pyecharts 的開發中來，我們會保證盡快 Reivew PR 并且及時回復。但提交 PR 請確保

通過所有單元測試，如若是新功能，請為其新增單元測試

遵守開發規范，使用 black 以及 isort 格式化代碼($ pip install -r requirements-dev.txt)

如若需要，請更新相對應的文檔

我們也非常歡迎開發者能為 pyecharts 提供更多的示例，共同來完善文檔，文檔項目位于?pyecharts/website

感謝陪伴 pyecharts 一路走來的每個人，我相信 pyecharts 為很多的 python 開發者提供了方便的繪圖方式，我希望有提出問題的人，更希望有更多能夠一起解決問題的人，如果您真心想參與到開發中來，請及時聯系我，郵箱?chenjiandongx@qq.com。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的pyecharts运行了但是没有图_新版pyecharts,Python可视化so easy and powerful !的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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