今天我給大家分享一個制作數據大屏的工具，非常的好用，100行的Python代碼就可以制作出來一個完整的數據大屏，并且代碼的邏輯非常容易理解。

PywebIO介紹

Python當中的PywebIO模塊可以幫助開發者在不具備HTML和JavaScript的情況下也能夠迅速構建Web應用或者是基于瀏覽器的GUI應用，PywebIO還可以和一些常用的可視化模塊聯用，制作成一個可視化大屏，

我們先來安裝好需要用到的模塊

pip install pywebio pip install cutecharts

上面提到的cutecharts模塊是Python當中的手繪風格的可視化神器，相信大家對此并不陌生，我們來看一下它與PywebIO模塊結合繪制圖表的效果是什么樣的，代碼如下

from cutecharts.charts import Bar from cutecharts.faker import Fakerfrom pywebio import start_server from pywebio.output import put_htmldef bar_base():chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")chart.add_series("series-A", Faker.values())put_html(chart.render_notebook())if __name__ == '__main__':start_server(bar_base, debug=True, port=8080)

output

上述代碼的邏輯并不難看懂，先實例化一個直方圖Bar()對象，然后填上X軸對應的標簽以及對應Y軸的值，最后調用PywebIO模塊當中的put_html()方法，我們會看到一個URL

在瀏覽器當中輸入該URL便能夠看到我們繪制出來的圖表。當然在cutecharts模塊當中有Page()方法來將各個圖表都連接起來，做成一張可視化大屏，代碼如下

def bar_base():chart = Bar("Bar-基本示例", width="100%")chart.set_options(labels=Faker.choose(), x_label="I'm xlabel", y_label="I'm ylabel")chart.add_series("series-A", Faker.values())return chartdef pie_base() -> Pie:chart = Pie("標題", width="100%")........return chartdef radar_base() -> Radar:chart = Radar("標題", width="100%")......return chartdef line_base() -> Line:chart = Line("標題", width="100%")......return chartdef main():page = Page()page.add(pie_base(), pie_base(), radar_base(), line_base(), bar_base())put_html(page.render_notebook())if __name__ == '__main__':start_server(main, debug=True, port=8080)

output

PywebIO和Pyecharts的組合

當PywebIO模塊遇上Pyecharts模塊時，代碼的邏輯基本上和cutecharts的一致，先是實例化一個圖表的對象，然后在添加完數據以及設置好圖表的樣式之后，最后調用put_html()方法將最后的結果在瀏覽器中呈現

# `chart` 是你的圖表的實例 pywebio.output.put_html(chart.render_notebook())

在這個案例當中我們調用Pyecharts當中的組合組件，分別來呈現繪制完成的圖表，代碼如下

def bar_plots():bar = (Bar().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis("商家A", Faker.values()).add_yaxis("商家B", Faker.values()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar")))return bardef line_plots():line = (Line().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis("商家A", Faker.values()).add_yaxis("商家B", Faker.values()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line", pos_top="48%"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"),))return linedef main():c = (Grid().add(bar_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")).add(line_plots(), grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")))c.width = "100%"put_html(c.render_notebook())if __name__ == '__main__':start_server(main, debug=True, port=8080)

output

PywebIO和Bokeh的組合

PywebIO和Bokeh的組合從代碼的語法上來看會稍微和上面的不太一樣，具體的不同如下所示

from bokeh.io import output_notebook from bokeh.io import showoutput_notebook(notebook_type='pywebio') fig = figure(...) ... show(fig)

例如我們來繪制一個簡單的直方圖，代碼如下

def bar_plots():output_notebook(notebook_type='pywebio')fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6]p = figure(x_range=fruits, plot_height=350, title="Fruit Counts",toolbar_location=None, tools="")p.vbar(x=fruits, top=counts, width=0.9)p.xgrid.grid_line_color = Nonep.y_range.start = 0show(p)if __name__ == "__main__":start_server(bar_plots, debug=True, port=8080)

output

基于瀏覽器的GUI應用

除了將Pywebio模塊與常用的可視化模塊結合用于各種圖表的繪制之外，我們還能用它構建一個基于瀏覽的圖形界面，我們先來做一個最為簡單的應用，代碼如下

from pywebio.input import * from pywebio.output import *data = input_group("用戶數據",[input("請問您的名字是: ", name="name", type=TEXT),input("輸入您的年齡", name="age", type=NUMBER),radio("哪個洲的",name="continent",options=["非洲","亞洲","澳大利亞","歐洲","北美洲","南美洲",],),checkbox("用戶隱私條例", name="agreement", options=["同意"]),], )put_text("表格輸出:")put_table([["名字", data["name"]],["年齡", data["age"]],["位置", data["continent"]],["條例", data["agreement"]],] )

output

當中部分函數方法的解釋如下：

• input(): 文本內容的輸入

• radio(): 代表的是單選框

• checkbox(): 代表的是多選框

• input_group(): 代表的是輸入組

• put_table(): 代表的是輸出組

• put_text(): 代表的是輸出文本

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的PywebIO 轻松制作一个数据大屏，代码只需100行的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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