目錄
- Django 模板渲染
- 1. 新建一個 Django 項目
- 2. 新建項目 urls 文件
- 3. 編寫 Django 和 pyecharts 代碼渲染圖表
- 定時全量更新圖表
- 定時增量更新圖表
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
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 views
urlpatterns = [
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 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：
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 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)})
運行并打開，效果如下：
到此這篇關于Django動態展示Pyecharts圖表數據的幾種方法的文章就介紹到這了,更多相關Django動態展示Pyecharts圖表內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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