利用 Django 动态展示 Pyecharts 图表数据的几种方法
本文將介紹如何在 web 框架 Django 中使用可視化工具 Pyecharts, 看完本教程你將掌握幾種動態展示可視化數據的方法!
Django 模板渲染
1. 新建一個 Django 項目
命令行中輸入以下命令
django-admin startproject pyecharts_django_demo創建一個應用程序
python manage.py startapp demo很多人學習python，不知道從何學起。
很多人學習python，掌握了基本語法過后，不知道在哪里尋找案例上手。
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創建完之后，在 Pycharm 中打開該項目，當然你也可以直接在 Pycharm 中創建
同時在?pyecharts_django_demo/settings.py?中注冊應用程序INSTALLED_APPS?中添加應用程序?demo
在?pyecharts_django_demo/urls.py?中新增?demo.urls
2. 新建項目 urls 文件
編輯?demo/urls.py?文件，沒有就新建一個
from django.conf.urls import url from . import viewsurlpatterns = [url(r'^pie/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),url(r'^index/$', views.IndexView.as_view(), name='demo'), ]3. 編寫 Django 和 pyecharts 代碼渲染圖表
由于 json 數據類型的問題，無法將 pyecharts 中的 JSCode 類型的數據轉換成 json 數據格式返回到前端頁面中使用。
因此在使用前后端分離的情況下盡量避免使用 JSCode 進行畫圖。
將下列代碼保存到?demo/views.py?中
from django.shortcuts import render# Create your views here.import json from random import randrangefrom django.http import HttpResponse from rest_framework.views import APIViewfrom 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 responsedef 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_errordef 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 cclass 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())4. 編寫畫圖的 HTML 代碼
在根目錄下新建一個?templates?的文件夾,并在該文件夾下新建一個?index.html?文件
index.html
代碼如下:
<!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>運行之后，在瀏覽器中打開，效果如下：
定時全量更新圖表
前面講的是一個靜態數據的展示的方法，用 Pyecharts 和 Django 結合最主要是實現一種動態更新數據，增量更新數據等功能！
定時全量更新主要是前端主動向后端進行數據刷新，定時刷新的核心在于 HTML 的 setInterval 方法。
那么?index.html?代碼就是下面這樣的：
<!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>同時在?demo/views.py?中，增加并修改代碼:
views.py
demo/urls.py中，增加如下代碼：
urlpatterns = [url(r'^pie/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),url(r'^bar/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),url(r'^index/$', views.IndexView.as_view(), name='demo'), ]運行之后，效果如下:
貼一張以前做的圖(因為我懶)，效果和上面一樣
定時增量更新圖表
原理一樣，先修改 index.html ，代碼如下：
<!DOCTYPE html> <html> <head><meta charset="UTF-8"><title>Awesome-pyecharts</title><script src="https://cdn.bootcss.com/jquery/3.0.0/jquery.min.js"></script><script type="text/javascript" src="https://assets.pyecharts.org/assets/echarts.min.js"></script></head> <body><div id="bar" style="width:1600px; height:800px;"></div><script>var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'});var old_data = [];$(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>細心的你應該可以發現，里面新增了兩個請求地址?demo/line,?demo/lineUpdate
so，在?urlpatterns?中增加以下路徑的匹配
url(r'^line/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'), url(r'^lineUpdate/$', views.ChartView.as_view(), name='demo'),最后在?views.py?中增加以下代碼:
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="動態數據"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),).dump_options_with_quotes())return lineclass ChartView(APIView):def get(self, request, *args, **kwargs):return JsonResponse(json.loads(line_base()) cnt = 9class ChartUpdateView(APIView):def get(self, request, *args, **kwargs):global cntcnt = cnt + 1return JsonResponse({"name": cnt, "value": randrange(0, 100)})運行并打開，效果如下：
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的利用 Django 动态展示 Pyecharts 图表数据的几种方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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