1.实时异步加载(从mysql读取数据) 2.scatter散点图 3.雷达图(参数选择要注意) time_1 time_2 time_3 4.面积图 我上传的源码请到github下载:https://github.com/zdYng/django_web_echarts

需求: 我在learn这个app下创建了两张表,其中一个表为user,我希望通过API,在页面是展示这些数据,当用户访问指定的url时,将表中所有对象展示到页面上. 先看learn/models.py文件代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 #coding:utf8 from django.db import models class Group(models.Model):     Name = models.CharField(max_le

昨天花了一天的时间学习了一下highcharts.主要的内容差点儿相同都看了一遍,然后试着写了一个完整的demo,期间可谓百转千回.费了不少功夫.终于还是实现了我所想要的效果图,接下来我将怎样实现统计图的过程给大家说一下. 效果图例如以下: 虽然样子不是那么好看,但还是蛮有成就感的. 好了接下来我来说一下怎样实现.这里我先说下我实现的过程:首先.我通过前台发送ajax请求.请求后台进行查询,将查询结果先用dataTable保存,然后在转换成json对象.前台接受到后台返回的结果json对象,然后

目录结构 1.前言 2.表数据的标题默认展示的数据格式是[模型类名 object(主键名)]的相关信息 3.优化表数据的标题展示的数据格式是[改成我们想要展示的数据格式]的相关完整操作步骤 3.1.第一步:修改模型类[Person]的代码内容 3.2.第二步:重启django项目[helloworld]的服务 3.3.第三步:重新成功登陆admin管理后台 3.4.第四步:查看被成功优化后的[hello_person]表表数据的标题展示的数据格式 1.前言 admin管理后台里的每张数据表的每条

编辑数据的时候,纯粹一个一个地手动输入,效率过低,visio提供了连接外部数据的功能,以加快数据导入,该功能也同时能够针对外部数据的改变,更新visio内部数据. 1. 创建外部源数据 visio支持的外部数据源包含了经常用到的两种:Excel.数据库,本次以Excel作为操作对象 . 如果之前就已经有了,就无需创建了,以下是一个组织架构数据: 2.创建图形 在visio中创建图形,为了方便起见,采用模板的方式创建. 3.设置图形属性和数据源字段 图形属性要与数据源的列名保持一致,这样在展示的时

一.写在前面 结合之前写的一篇文章:Centos7 之安装Logstash ELK stack 日志管理系统,上篇文章主要讲了监控软件的作用以及部署方法.而这篇文章介绍的是单独监控nginx 日志分析再进行可视化图形展示,并在用户前端使用nginx 来代理kibana的请求响应,访问权限方面暂时使用HTTP 基本认证加密用户登录.(关于elk权限控制,我所了解的还有一种方式-Shield),等以后有时间了去搞下.下面开始正文吧... 注意:环境默认和上一篇大致一样,默认安装好了E.L.K.3个软

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

在使用三神装的时候,首先当然是得要导入它们: from django.shortcuts import HttpResponse, render, redirect   一.HttpRequest捕获请求 捕获请求——HttpRequest对象 1.属性 HttpRequest.scheme  #一个字符串,表示请求的方案(通常是http或者https)HttpRequest.body    #一个字节字符串,表示原始HTTP请求的正文HttpRequest.path    #一个字符串,表示请

结合之前写的一篇文章:ELK日志分析平台搭建全过程,上篇文章主要讲了部署方法.而这篇文章介绍的是单独监控nginx 日志分析再进行可视化图形展示. 本文环境与上一篇环境一样,前提 elasticsearch 已安装完成,并成功启动. 一.nginx 安装 因为只是测试,所以简单安装下就可以. [root@server ~]# cd /usr/local/src/ [root@server ~]# wget http://nginx.org/download/nginx-1.13.5.tar.gz

一.商品类别数据和VUE展示 1.商品类别数据接口 将商品类别数据展示出来,视图(views.py)代码如下: class CategoryViewset(mixins.ListModelMixin,viewsets.GenericViewSet): """ list: 商品分类列表数据 """ queryset = GoodsCategory.objects.all() serializer_class = GoodsCategorySeria

目       录 1.      概述... 1 2.      平台演示... 2 3.      应用过程... 3 4.      实时数据展示效果... 5 1.   概述 市场和开源社区有很多图形报表组件和开发库,例如:echart.HighCharts等(参考:<看 ECharts 和 HighCharts 渲染性能对比,表面看衣装,本质看内功>).但是这些图形与具体的工业业务场相结合,需要深度加工及进行二次开发,例如:多Y轴.多限值X轴等,还有些更复杂的业务化图形展示需求.参考

老李:Hi,小明,我又来了 小明:--这次又怎么了. 老李:之前的物资管理方式太混乱了,这段时间我整理了采购物资清单,现在都录入到我们的ERP中了,以后申请物资改成从ERP数据选择吧.物资明细表我也做了一些改动,在这里,选物资,系统自动加载"类型""名称""型号""单价". 小明:我知道了,你先回吧 ,我得去找大毛了. 新物资申请表 小明找到大毛,描述了老李的需求. 大毛:对于外部数据的连接,在我们H3 BPM 中设计了6种方

1,Connect an External Data Source, 添加新的数据源,填写如下 2, 点击Validate and Sync 按钮 3,添加Orders和Orders Details 4,观察外部数据,创建Tab后,点击Order可以看到数据 5,转换 Order Detail 的 Order ID 的类型为 External Object ID 链接 Order   6, 标准和自定义Object 引用 外部数据 引用流程都和外部引用都是一致的,不过再转换External ID

Catalyst揭秘 Day8 Final 外部数据源和缓存系统 今天是Catalyst部分的收官,主要讲一些杂项内容. 外部数据源处理 什么叫外部数据源,是SparkSql自己支持的一些文件格式,以及一些自己自定义格式的文件开发. 让我们从文件的读取api开始,可以看到最终会创建一个DataFrame,当中比较关键的是relation方法. 首先,会以反射方式获取provider. 我们以json文件为例,其provider为json.DefaultSource.可以看到继承自HadoopFs

在 Excel 中,有时会需要创建外部链接来引用其他工作簿的单元格内容,但是如果想要找出所有链接并且还要将这些外部数据链接列在一个工作簿当中是有点难度的.下面我会介绍一些快捷方法,不仅能够快速帮你找出这些链接,还能将链接在一个工作簿当中列出. 利用查找功能查找并列出所有链接 由于外部链接包含中括号 [ ,所以找到所有带有中括号的单元格就能够找到所有外部链接. 步骤1:点击开始 >> 查找和选择来打开查找和替换对话框.也可以按 Ctrl + F 键来打开查找和替换对话框. 步骤2:在查找内容当中

微信小程序给我们提供了一个很好的开发平台,可以用于展现各种数据和实现丰富的功能,本篇随笔介绍微信小程序结合后台数据管理实现商品数据的动态展示.维护,介绍如何实现商品数据在后台管理系统中的维护管理,并通过小程序的请求Web API 平台获取JSON数据在小程序界面上进行动态展示. 1.整体性的架构设计 我们整体性的架构设计,包含一个Web管理后台.一个Web API统一接口层.当然还有数据库什么,另外还有一个小程序客户端.整个架构体系还是以我之前随笔介绍的<整合微信小程序的Web API接口层的架

postman客户端下载地址:https://www.getpostman.com/apps 目录 流程控制 调试 公共函数 外部数据文件 流程控制 流程控制简言之就是设置接口的执行顺序,流程控制只有在collection runner或Newman里才生效 如果需要实现多个接口的一次循环,只需在每个接口的Tests中编写脚本 postman.setNextRequest('下一个接口名'); 操作如下图所示: 使用if进行判断来结束执行: if(globals["我的地盘::创建新列表 - 禅

MySQL 导入外部数据时报错:1153: Got a packet bigger than 'max_allowed_packet' 解决方案 zoerywzhou@163.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan 2017-6-6 今天在使用Navicat For Mysql备份建新数据库的时候,表导入不了,查看日志,有脚本报错,原来是文件大于16M所致 报错信息如下:ERROR 1153 - Got a packet bigger than '

来源于:R学习笔记(4): 使用外部数据 博客:心内求法 鉴于内存的非持久性和容量限制,一个有效的数据处理工具必须能够使用外部数据:能够从外部获取大量的数据,也能够将处理结果保存.R中提供了一系列的函数进行外部数据处理,从外部数据的类型可以分为文件.数据库.网络等:其中文件操作还可以区分为导入/导出操作和流式操作. Table of Contents 1 数据框 1.1 列表 1.2 数据框 1.3 编辑数据框 2 CSV文件的导入导出 2.1 文件格式 2.2 read.table()和wri

#一.将脚本路径添加到python的sys系统环境变量里 import sys # sys.path.append('c:/Users/Administrator/www/mymac') #第一种.绝对路径 sys.path.append('../../mymac') #第二种.相对路径 #二.将django项目的配置文件添加到os系统环绕搜寻的路径里 import os os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = "mymac.settings" #

  今天介绍一款高颜值监控绘图工具Grafana,在使用Zabbix监控环境中,通常我们会结合Grafana进行图形展示.Grafana默认没有zabbix作为数据源,需要手动给zabbix安装一个插件,然后再添加进Grafana即可,非常简单.下面就介绍下Grafana的使用: Grafana的官网:http://docs.grafana.org/installation/rpm/ 1)Centos下的安装步骤 # wget https://s3-us-west-2.amazonaws.com