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编程问答

利用 Django 动态展示 Pyecharts 图表数据的几种方法

發布時間：2023/12/20 编程问答 25 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了利用 Django 动态展示 Pyecharts 图表数据的几种方法小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

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

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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:

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：

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：

需要完整源碼的可以加入我的Python學習圈子領取。
在這里還是要推薦下我自己建的Python開發學習群:1156465813，群里都是學Python開發的，如果你正在學習Python ，歡迎你加入，大家都是軟件開發黨，不定期分享干貨（只有Python軟件開發相關的），包括我自己整理的一份2020最新的Python進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入Python的小伙伴！

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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