Django動態展示Pyecharts圖表數據的幾種方法

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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

創建完之後，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中註冊應用程序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

由於 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。

因此在使用前後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,並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>

運行之後，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後端進行數據刷新，定時刷新的核心在於 HTML 的 setInterval 方法。

那麼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，增加並修改代碼:

​

views.py

demo/urls.py中，增加如下代碼：

運行之後，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，裡面新增瞭兩個請求地址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'),

最後在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)})

運行並打開，效果如下：

到此這篇關於Django動態展示Pyecharts圖表數據的幾種方法的文章就介紹到這瞭,更多相關Django動態展示Pyecharts圖表內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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