目录
- django 模板渲染
- 1. 新建一个 django 项目
- 3. 编写 django 和 pyecharts 代码渲染图表
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
django-admin startproject pyecharts_django_demo
创建一个应用程序
python manage.py startapp demo
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
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'), ]
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
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())
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:
<!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>
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:
<!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:
<!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() { $.ajax({ type: "get", url: "http://127.0.0.1:8000/demo/lineupdate", datatype: 'json', success: function (result) { var options = result.data; old_data.push([options.name, options.value]); chart.setoption({ series: [{ data: old_data }] }); } }); } </script> </body> </html>
细心的你应该可以发现,里面新增了两个请求地址demo/line
,demo/lineupdate
so,在urlpatterns
中增加以下路径的匹配
url(r'^line/$', views.chartview.as_view(), name='demo'), url(r'^lineupdate/$', views.chartview.as_view(), name='demo'),
最后在views.py
中增加以下代码:
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)})
运行并打开,效果如下:
到此这篇关于django动态展示pyecharts图表数据的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关django动态展示pyecharts图表内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com!