编程学习网 > 编程语言 > Python > flask框架实现数据可视化数据分组排序（利用flask框架和echarts实现数据可视化）
2022
12-27

flask框架实现数据可视化数据分组排序（利用flask框架和echarts实现数据可视化）

清华大佬耗费三个月吐血整理的几百G的资源，免费分享！....>>>

利用flask框架并利用echarts可以对所得到的数据进行可视化分析(变成各种图：饼图、折线图等)


一、引入flask
二、使用步骤
1.生成本地app

直接pip install flask就可以下载flask框架。

import flask就可以实现对flask框架的引入。 

代码如下（示例）：

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return 1
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
点击生成的链接就可以进入到本地的app，此时返回1。

然后我们在route中输入不同的字符，就可以接受不同的参数，以此来访问不同的本地地址。比如，我这里不是"/"而是“/login”，那么我们在网页中的后缀中再追加输入login才可以接受返回值1。而在本来的页面中什么也没有。 

app.run()里面的debug默认为False，当设置为True时，我们对代码改动，那么只需要刷新浏览器页面就可以了，而如果是默认值，那么就是需要重启main函数。

2.返回html
需要额外引入库
from flask import Flask,render_template

首先需要在本项目下，也就是和main函数同文件夹下，创造一个名为：templates的文件夹，然后在其中放入或者创建自己需要的html文件。


return render_template('echarts.html')

这就会把html内容的返回出来。
3.使用flask和echarts
首先打开echarts，选择示例的一个好看的例子，符合此次的分析的图。
在准备好的echarts.html的文件里创造一个画图区域，再去bootcdn中找echarts的script，以下内容建议按模板来，这里我选了一个自定义饼图的图。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>第一个 ECharts 实例</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <script src="https://cdn.staticfile.org/echarts/4.3.0/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
 
        // 指定图表的配置项和数据
       option = {
  backgroundColor: '#2c343c',
  title: {
    text: 'Customized Pie',
    left: 'center',
    top: 20,
    textStyle: {
      color: '#ccc'
    }
  },
  tooltip: {
    trigger: 'item'
  },
  visualMap: {
    show: false,
    min: 80,
    max: 600,
    inRange: {
      colorLightness: [0, 1]
    }
  },
  series: [
    {
      name: 'Access From',
      type: 'pie',
      radius: '55%',
      center: ['50%', '50%'],
      data: [
        { value: 335, name: 'Direct' },
        { value: 310, name: 'Email' },
        { value: 274, name: 'Union Ads' },
        { value: 235, name: 'Video Ads' },
        { value: 400, name: 'Search Engine' }
      ].sort(function (a, b) {
        return a.value - b.value;
      }),
      roseType: 'radius',
      label: {
        color: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)'
      },
      labelLine: {
        lineStyle: {
          color: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)'
        },
        smooth: 0.2,
        length: 10,
        length2: 20
      },
      itemStyle: {
        color: '#c23531',
        shadowBlur: 200,
        shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'
      },
      animationType: 'scale',
      animationEasing: 'elasticOut',
      animationDelay: function (idx) {
        return Math.random() * 200;
      }
    }
  ]
};
        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

 4.传输数据和接受数据

现在我有一个csv的文件，里面有数据内容，现在我要传到html中，怎么办呢？

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
首先我们先获取csv的内容，同时确定一定要有表头，即：

确保有name和value，即在设计这个文件时就要加上，因为其中接受的参数名就叫‘name’和‘value’。

如果不是，那么就更改：用rename函数。

data = data.rename(columns={"原来的name":name,"原来的value":value})


然后呢我们需要把这个值传给html让它接收，最后展示。我们知道，这个data接收的是dic类型的数据，那么我们先转换为dic再给，这时候，data为list类型的数据，里面是dic类型。

这时候只需要传入参数并在html中接收就行了。

return render_template('echarts.html',data=data)



双{}接收数据，并把它转为json类型，以适应浏览器来显示。

5.调整参数



 min和max根据实际情况来调整。

 亮度默认为0到1，建议为0.5到1。

三、看成果



 这是爬取了某东的爬虫书籍的数据展示。最后，给大家奉献出我的全部代码。

main函数：

from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time
import csv
from flask import Flask,render_template
import pandas as pd
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    pricedomain1 = 0
    pricedomain2 = 0
    pricedomain3 = 0
    pricedomain4 = 0
    pricedomain5 = 0
    t = 1
 
    with open('book2.csv', mode='r',encoding='utf-8')as f:
        for line in f:
            if t == 1:
                t += 1
                continue
 
            book_a_price = line.split('￥')[-1].strip()
            if book_a_price == '' or book_a_price == '"拍拍':
                continue
            book_a_price = float(book_a_price)
            if book_a_price < 30:
                pricedomain1 += 1
            elif book_a_price < 60:
                pricedomain2 += 1
            elif book_a_price < 90:
                pricedomain3 += 1
            elif book_a_price < 120:
                pricedomain4 += 1
            elif book_a_price > 120:
                pricedomain5 += 1
    f = open('data.csv', mode='w',encoding='utf-8')
    w = csv.writer(f)
    w.writerow({'name': 'name', 'value': 'value'})
    w.writerow({'0~30':'name', f'{pricedomain1}':'value'})
    w.writerow({'30~60': 'name', f'{pricedomain2}': 'value'})
    w.writerow({'60~90': 'name', f'{pricedomain3}': 'value'})
    w.writerow({'90~120': 'name', f'{pricedomain4}': 'value'})
    w.writerow({'120+~': 'name', f'{pricedomain5}': 'value'})
    f.close()
    data = pd.read_csv('data.csv')
    print(data)
    data = data.to_dict(orient='records')
    return render_template('echarts.html',data=data)
 
def scrap_data(url, csvname):
    f = open(f'{csvname}.csv', mode='w', encoding='utf-8')
    w = csv.writer(f)
    option = Options()
    option.add_argument('--disable-blinkfeatures=AutomationControlled')
    web = Chrome(options=option)
    page_id = 1
 
    web.get('https://search.jd.com/Search?keyword=python%E7%88%AC%E8%99%AB&pvid=decc839754e0409cbfdcf18b79991ab3&page=')
    while True:
        time.sleep(2)
        name = web.find_elements(By.XPATH, '//*[@id="J_goodsList"]/ul/li/div/div[3]/a/em')
        price = (web.find_elements(By.XPATH, '//*[@id="J_goodsList"]/ul/li/div/div[2]'))
        for named, priced in zip(name, price):
            w.writerow({named.text: 'named', priced.text: 'priced'})
        time.sleep(2)
        page_id += 1
        if page_id > 5:
            break
        web.find_element(By.XPATH, '//*[@id="J_bottomPage"]/span[1]/a[9]').click()
    f.close()
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://search.jd.com/Search?keyword=python%E7%88%AC%E8%99%AB&pvid=decc839754e0409cbfdcf18b79991ab3&page='
    csvname = 'book2'
    scrap_data(url, csvname)
    app.run()
 
 echarts.html


<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>第一个 ECharts 实例</title>
    <!-- 引入 echarts.js -->
    <script src="https://cdn.staticfile.org/echarts/4.3.0/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
 
        // 指定图表的配置项和数据
        option = {
  backgroundColor: '#2c343c',
  title: {
    text: '爬虫书籍价格',
    left: 'center',
    top: 20,
    textStyle: {
      color: '#ccc'
    }
  },
  tooltip: {
    trigger: 'item'
  },
  visualMap: {
    show: false,
    min: 0,
    max: 200,
    inRange: {
      colorLightness: [0.5, 1]
    }
  },
  series: [
    {
      name: '价格',
      type: 'pie',
      radius: '55%',
      center: ['50%', '50%'],
      data: {{data|tojson}}.sort(function (a, b) {
        return a.value - b.value;
      }),
      roseType: 'radius',
      label: {
        color: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)'
      },
      labelLine: {
        lineStyle: {
          color: 'rgba(255, 255, 255, 0.3)'
        },
        smooth: 0.2,
        length: 10,
        length2: 20
      },
      itemStyle: {
        color: '#c23531',
        shadowBlur: 200,
        shadowColor: 'rgba(0, 0, 0, 0.5)'
      },
      animationType: 'scale',
      animationEasing: 'elasticOut',
      animationDelay: function (idx) {
        return Math.random() * 200;
      }
    }
  ]
};
        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>
以上就是“flask框架实现数据可视化数据分组排序”的详细内容，想要了解更多Python教程欢迎持续关注编程学习网



扫码二维码 获取免费视频学习资料

Python编程学习

查 看2022高级编程视频教程免费获取