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    Django展示可视化图表的多种方式

    1. 前言

    大家好,我是安果!

    使用 Django 进行 Web 开发时,经常有需要展示图表的需求,以此来丰富网页的数据展示

    常见方案包含:Highcharts、Matplotlib、Echarts、Pyecharts,其中后 2 种方案使用频率更高

    本篇文章将聊聊 Django 结合 Echarts、Pyecharts 实现图表可视化的具体流程

    2. Echarts

    Echarts 是百度开源的一个非常优秀的可视化框架,它可以展示非常复杂的图表类型

    以展示简单的柱状图为例,讲讲 Django 集成 Echarts 的流程

    首先,在某个 App 的 views.py 编写视图函数

    当请求方法为 POST 时,定义柱状图中的数据值,然后使用 JsonResponse 返回数据

    from django.http import JsonResponse
    from django.shortcuts import render
    
    
    def index_view(request):
        if request.method == "POST":
    
            # 柱状图的数据
            datas = [5, 20, 36, 10, 10, 20]
    
            # 返回数据
            return JsonResponse({'bar_datas': datas})
        else:
            return render(request, 'index.html', )

    在模板文件中,导入 Echarts 的依赖

    PS:可以使用本地 JS 文件或 CDN 加速服务

    {#导入js和echarts依赖#}
    script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.js">/script>
    script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/echarts/5.0.2/echarts.common.js">/script>

    然后,重写 window.onload 函数,发送一个 Ajax 请求给后端,利用 Echarts 将返回结果展示到图表中去

    ​script>
        // 柱状图
        function show_bar(data) {
    
            //控件
            var bar_widget = echarts.init(document.getElementById('bar_div'));
    
            //设置option
            option = {
                title: {
                    text: '简单的柱状图'
                },
                tooltip: {},
                legend: {
                    data: ['销量']
                },
                xAxis: {
                    type: 'category',
                    data: ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
                },
                yAxis: {
                    type: 'value'
                },
                series: [{
                    data: data,
                    type: 'bar'
                }]
            };
    
            bar_widget.setOption(option)
        }
        //显示即加载调用
        window.onload = function () {
            //发送post请求,地址为index(Jquery)
            $.ajax({
                url: "/",
                type: "POST",
                data: {},
                success: function (data) {
                    // 柱状图
                    show_bar(data['bar_datas']);
    
                    //后端返回的结果
                    console.log(data)
                }
            })
        }
    /script>

    最后,编写路由 URL,运行项目

    from django.contrib import admin
    from django.urls import path, include
    
    urlpatterns = [
        path('',include('index.urls')),
    ​    path('admin/', admin.site.urls),
    ]

    发现,首页展示了一个简单的柱状图

    更多复杂的图表展示可以参考官方

    https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html

    3. Pyecharts

    Pyecharts 是一款使用 Python 对 Echarts 进行再次封装后的开源框架

    相比 Echarts,Django 集成 Pyecharts 更快捷、方便

    Django 集成 Pyecharts 只需要 4 步

    3-1  安装依赖

    # 安装依赖
    pip(3) install pyecharts

    3-2  拷贝 pyecharts 的模板文件到项目下

    将虚拟环境中 pyecharts 的模板文件拷贝到项目的模板文件夹下

    比如本机路径如下:

    /Users/xingag/Envs/xh_log/lib/python3.7/site-packages/pyecharts/render/templates/

    3-3  编写视图函数,渲染图表

    在视图文件中,使用 pyecharts 库内置的类 Bar 创建一个柱状图

    # Create your views here.
    from django.http import HttpResponse
    from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
    from pyecharts.globals import CurrentConfig
    
    CurrentConfig.GLOBAL_ENV = Environment(loader=FileSystemLoader("./index/templates"))
    
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar
    
    
    # http://127.0.0.1:8000/demo/
    def index(request):
        c = (
            Bar()
                .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
                .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
                .add_yaxis("商家B", [15, 25, 16, 55, 48, 8])
                .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
        )
        return HttpResponse(c.render_embed())

    3-4  运行项目

    运行项目,生成的柱状图如下:

    这只是最简单的使用实例,更多复杂的图表及前后端分离、更新的例子

    可以参考官网:

    https://pyecharts.org/#/zh-cn/web_django?id=django-前后端分离

    4. 最后

    文中介绍了 Django 快速集成 Echarts 和 Pyecharts 的基本步骤

    实际项目中,一些复杂的图表、前后端分离数据更新可以参考官网去拓展

    源码:https://github.com/xingag/python_web

    以上就是Django展示可视化图表的多种方式的详细内容,更多关于Django 可视化图表的资料请关注脚本之家其它相关文章!

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