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

所有演示均基于Django2.0 阅读此篇文章你可以: 了解Django中aggregate和annotate函数的使用方法 获取一个Django+Echarts绘制柱状图的完整示例 需求说明 一张会议记录表,里边有一个字段存放会议举行的地点,例如北京.上海.洛阳等等,需要取举行会议最多的前20个地点绘制成柱状图展示,项目为前后端分离的架构 需求分析 看了需求主要有三个关键点: 1.前后端分离:前端只负责页面渲染,后端提供API负责数据输出 2.需要绘制成柱状图:绘制图表的第三方插件有很多,我们

如何将mysql数据库中的方式通过echarts可视化呢,以下面这个简单的例子向大家进行演示:   步骤一:mysql的创表和插入数据,当然这些数据也可以是你通过爬虫抓取的.     步骤二:   创建实体类,       步骤三:通过java连接数据库   将连接数据库所需的jar包,导入WEB-INF下的lib目录下:   package db; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.

echarts组件官网地址:https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 1.找到脚手架项目所在地址,执行cnpm install echarts,安装echarts组件(脚手架的地址就是你vue项目的地址) (E:\demo\vuepro)这是我的项目地址,vuepro为项目名 2.按需导入,以加快打开速度 1 //引入echarts组件 2 import echarts from "echarts" 3 // 引入基本模板 4

前言 子沐不久前,使用Scrapy爬取了智联招聘的职位数据,并部署到服务器上,设置了定时任务.数据量日益庞大.子沐在想,数据不过只是存在数据库里,并没有什么意义,所以子沐萌发一个想法,那就是做一个可视化分析系统,经过深思熟虑,子沐选择使用Flask(轻量级Python Web框架).Mysql(轻量级数据库,其实主要原因是数据抓取的时候就存储在Mysql里).Echarts(百度的可视化图表,非常高大上,逼格很高的),做了一个<基于Flask+Mysql+Echarts的智联招聘数据可视化分析系

Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 本次使用django2.0 和 pyecharts0.3.3 1. setttins.py 添加自己创建的app名称,和静态文件的路径 INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.con

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

思路: 统一返回数据类型为json,然后前端发起Ajax请求后台数据接口 views.py def count_blog(request): # 下面等价于:select distinct auth,count() as blog_count from cms_blogpost group by auth # auth_count_blog=BlogPost.objects.values('auth').distinct().annotate(blog_count=Count('auth')).

1.安装echarts:  cnpm/npm i echarts -S 2.main.js中   import echarts from 'echart'    Vue.prototype.$echarts = echarts; 3.组件中使用: <template> <div class="echart_box"> <div id="myChart" :style="{width: '600px', height: '400

先上效果 开发环境要求 需要事先安装node及npm 前期准备 1.创建文件夹react-echarts-editor2.在项目根目录(以下称根目录)下创建src目录3.在项目根目录下创建dist目录4.在src目录下创建app.js文件(该文件就来一个react-echarts版的hello world) import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import ReactEcharts from "echarts-

之前写过一篇关于数据大屏及地图下钻的文章 https://www.cnblogs.com/weijiutao/p/13977011.html ,但是存在诸多问题,如地图边界线及行政区划老旧,无法自适应问题等,正好抽时间又整理了一下修改的思路. 之前的文章已经获取了一套新的全国地图的行政区划及边界线,接下来就可以根据这套区划来进行地图的编写了.先来看一下最后的呈现效果. 代码目录如下 地图采用了最新的行政区划及边界进行加载,具体获取方式在另一篇文章 https://www.cnblogs.com/

一.数据可视化项目配置 1. django + Echarts 2. 服务器(linux:Ubuntu 17.04 (GNU/Linux 4.10.0-40-generic x86_64)) 3. IDE : pycharm-pro-2016 4. 前端 Ajax异步加载 + 队列维护(实现动态折线图) 二.过程 1. 遵循MTV架构 2.kafka=> redis 发数据 3.mysql 存取数据 4.后端接收数据并处理数据格式 5. JS  Ajax发送请求,获取数据 6. 前端显示数据 (

专注内容写作的你一定不要错过markdown 简单介绍 markdown是一种标记语言,通过简单的标记语法可以使普通的文本内容具有一定的格式,使用非常简单,学习成本极低 目前各大Blog平台都已支持markdown编辑器,某道云笔记也已支持markdown,各开源Blog,Wiki都在逐渐投入markdown的怀抱,身为技术人员如果现在还不知道markdown的话可能会被大佬diss editor.md是一款开源的的markdown编辑器,体验流畅且界面友好,被诸多系统所采用,本篇文章也主要使用

文章及代码比较基础,适合初.中级人员,高手略过 阅读此篇文章你可以: 获取一个Django实现增删改查的案例源码 了解数据加密的使用场景和方法以及如何在Python3中使用 背景介绍 DBA需要维护一张密码表,主要记录数据库中创建的账号密码信息,大概如下:

Django数据可视化 pyechats http://pyecharts.org/#/zh-cn/django

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状图

点击了解更多Python课程>>> 零基础入门Python实战:四周实现爬虫网站 Django项目视频教程 适用人群: 即将毕业的大学生,工资低工作重的白领,渴望崭露头角的职场新人,零基础学过很多次编程都没能学会的人. 课程简介 毕业不知如何就业?工作效率低经常挨骂?很多次想学编程都没有学会? Python实战:四周实现爬虫系统,无需编程基础,二十八天掌握一项谋生技能. 带你学到如何从网上批量获得几十万数据,如何处理海量大数据,数据可视化及网站制作. 四大保障: 1.快速入门,无需基础.

优秀的系统都是根据反馈逐渐完善出来的 上篇文章介绍了我们为了应对安全和多分支频繁测试的问题而开发了一套Alodi系统,Alodi可以通过一个按钮快速构建一套测试环境,生成一个临时访问地址,详细信息可以看这一篇文章:Alodi:为了保密我开发了一个系统 系统上线后,SSH登陆控制台成了一个迫切的需求,Kubernetes的Dashboard控制台虽然有WebSSH的功能,但却没办法跟Alodi系统相结合,决定在Alodi中集成WebSSH的功能,先来看看最后实现的效果吧 涉及技术 Kubernet

前言 一.React是Facebook推出的一个前端框架,之前被用于著名的社交媒体Instagram中,后来由于取得了不错的反响,于是Facebook决定将其开源.出身名门的React也不负众望,成功成为当前最火热的三大前端框架之一.相比于Angular,React更加轻量.而相对于另一个轻量级前端框架Vue来说,React虽然学习和使用起来难度稍微大一些,但是React的社区相对来说人气更旺,而且在移动端的开发上面,大名鼎鼎的React Native更是尽显优势,在代码性能上要好过Vue框架.

最近使用echarts可视化的业务,但是有一些配置项需要修改,把这段时间的学习总结一下 1. 修改默认配置 a. 去掉分割线和网格线,在xAxis或者yAxis中设置 splitLine: { show: false } b. 修改标题背景和颜色 title: { backgroundColor: '#fff', textStyle: { fontWeight: 'normal', color: '#ff00ff' } } c. 设置坐标轴字体颜色和宽度,在xAxis或者yAxis中设置即可 a