首先要导入对应的包.下钻用到各个省份的json文件等内容导入之后进行相关的操作. 首先是从数据库中读取相应的数据文件.通过list方式.只有在ser出转化为json文件.在jsp页面通过ajax来进行数据的获取.返回json对象. 获取数据库中的信息保存到list对象集合之中简单如下: public static ArrayList<heibeicity> findDate(String Date) { // TODO Auto-generated method stub String sql

1.题目要求 2.整体思想 首先是在前两阶段已经完成的echarts可视化.利用Jsoup爬取疫情数据基础上来进行调用与完善.大致思想是在Android Studio上完成交互去调用ecplise中的Servlet,我新建了两个Servlet为PaquServlet.SearchServlet分别用来接受进行移动端的请求,与Web端的YqServlet分开来,当然也可以不新建Servlet直接调用Web端的YqServlet也是可以的.PaquServlet就是接收到移动端的调用之后开始执行,爬

Django 是 Python web框架,发音 [ˈdʒæŋɡo] ,翻译成中文叫"姜狗". 为什么要学框架?其实我们自己完全可以用 Python 代码从0到1写一个web网站,但那样就要写网络服务.数据库读写等底层代码.而框架的作用是把这些底层基建已经搭建好了,我们只写业务逻辑即可. 举个例子,楼房就是框架,我们不关心底层的脚手架.钢筋水泥是如何搭建的,只要有了这样的框架我们就可以住进去,而里面的房间要怎么设计.装饰才是我们关心的. 1. 初识Django 我使用的 Python

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 武汉地区,目前已经实现住院患者清零了,国内疫情已经稳定,然而中国以外新冠确诊病例达到2720458例.为了体现大国风范,今天带领大家用python实现绘制疫情地图 知识点 1. 爬虫基本流程 2. json 3. requests 4. pyecharts 开发环境 Python 3.6 Pycharm 思路 1.目标网址 2.模拟浏览器实现访问url 3.从网页源代码中

使用场景和需求: 第一层饼图显示党员党龄分布的情况. 点击某个党龄段,查看拥有该党龄段的党支部. 默认显示3个党支部,余下的党支部合并为其它,点击其它,查看余下的党支部. 点击某个党支部,返回第一层饼图. 技术原理: 依靠Echart 点击事件的绑定,通过获取不同的参数向.net后端发送请求获取不同的数据,再将数据重新加载到Echart饼图中. 步骤概述: 1.初始Echart图表 2.在页面中定义函数,向.net后端发送请求获取数据. 加载第一层饼图的数据,同时绑定点击事件 响应点击事件的函数

在家呆着也是呆着,不如做点什么消磨时间呗~ 试试用django+pyecharts实现疫情数据可视化web页面 这里要爬疫情数据 来自丁香园.搜狗及百度的疫情实时动态展示页 先看看劳动成果: 导航栏: 疫情地理热力图: 治愈/死亡折线图 舆论词云: 至于项目完整代码我会上传到github,有兴趣可以点左上角直达了解下~ 链接:https://github.com/dao233/Django 在一个压缩包内,上传太慢了只能压缩了... 丁香园要爬的数据,这些数据用在那个地理热力图上: 丁香园疫情实

1.通过页面的url获取html代码 // 根URL private static String httpRequset(String requesturl) throws IOException { StringBuffer buffer = null; BufferedReader bufferedReader = null; InputStreamReader inputStreamReader = null; InputStream inputStream = null; HttpsUR

前言 我国的疫情已经得到了科学的控制,开始了全面的复工复产,但是国外的疫情却“停不下来”.国外现在可谓就是处于水深火热当中啊,病毒极强的传染性,导致了许多的人都“中招”了,我国已经全面复工复产了,人大代表会议还支持各地的地摊经济,中国的各行各业也开始正常运作起来. 但是现在国外的病例一天就新增12万多例,一天死亡4千多人,死亡人数42多万人,在国外疫情严重的地方,估计已经人心惶惶了吧,不晓得哪天病毒就跑到自个身上,国家又实行封城停工停产,许多中下层的人民估计生活都困难了,很多城市都出现了大萧条.

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 eChart提供了迁徙图.热点图.夜视图等跟地图能够很好的结合起来的数据展示方式.但是如何将eChart和我们的AGS JS框架以及自身的地图相结合,是一个很值得研究的地方.我所在小组中的一位同事上两周作为主力对eChart和我们目前所使用的AGS JS的结合做了一些研究,取得了不错的进展.我本人对其研究进行了跟进,这里作为二传手,将这些进展以及效果做一个小

先上图,就是介样子的: 所模拟的效果就是讲左下角的li里面的数据取出来,然后用环形图的展示出数据. 看代码截图: 1.总的框架图: 2.循环取数据的js代码: 3.echart提供额官方api的代码 先来说一下for循环取出的数据吧: var categorie = $(".data_items ul li"); var categories = []; for(var i = 0;i < categorie.length;i++){ obj = {}; obj.name = $

处理三维数据做图表,比如返回的数据就是一个个list,list里面某几个数据同属于一个维度,项目中的实例效果如下: 上面的khfx会有多个,比如db1.db2.db3等,下面的那些数据也会变化,目前需求就是做的下面的实现单选,可以使用echarts的legend的selectedMode实现,然后上面的db那些就是可以复选,默认全显示,选择之后就取消该条数据显示.也就是说相当于需要2层图例组件同时控制下面series的显示. 大值考虑的是下面的用legend的图例,然后上面的图例就自己手写,然后

话不多说,先上几张效果图 给大家看看 1:echart所用到的文件包需要事先引入好具体可见 http://echarts.baidu.com/doc/start.html 2:本例中所有的数据都是通过ajax异步获得,后台用.net服务端 mvc 框架 3: 我后台返回的是json格式的数据  后台是得到一个DataSet集合,在写一个方法进行检查,要保证ds里面每一张dt都有相同行数并且时间字段数据相同,在这个案例中我的js里面只用到 时间 指标名称 数值三个字段,具体的表怎么设计可根据具体情

{% extends "base.html" %} {% block self_head_css_js %} {% endblock %} {% block main_content %} <div style="margin-left:50px;margin-right:50px;"> <strong>一. GDP是什么?<p></p>    学名叫做国内生产总值,就是一个国家到底产生了多少经济活动.GDP增长率越高

前言 新型冠状病毒的出现,着实让人紧张.我每天一大早都会去查看今天的最新数据,可是每次的数据都挺让人揪心的.今天突然间很想看看过去的历史的数据,结果查了很多资料都不是很全.反正国家让我们待在家里做贡献,那我们也可以多做做研究,偶然的机会发现了一个API可以查到历史数据,于是就用.NET Core 3.1实现了一下. 编码与实现 通过查看返回的数据可以知道,其数据是标准的JSON的格式,这样就减少了更多的工作.返回数据如下图所示: 通过分析其数据结构,可以知道其主要有如下属性: lastUpdat

import requests, json from pyecharts.charts import Map, Page, Pie, Bar from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType def chinaTotal(): re = requests.get( "https://view.inews.qq.com/g2/getOnsInfo?name=disease_h5&cal

代码: import requests import pymysql import json from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map def create(): # 连接数据库 db = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', password ='258000', database = 'yiqing',charset='utf8'

首先逐步分析每行代码的意思: 这是要引入的东西: from os import path import requests from bs4 import BeautifulSoup import json import pymysql import numpy as np import time 输入请求地址: #请求地址 url = 'https://ncov.dxy.cn/ncovh5/view/pneumonia?from=timeline&isappinstalled=0' 为了防止被反

爬取网页地址: 丁香医生 数据库连接代码: def db_connect(): try: db=pymysql.connect('localhost','root','zzm666','payiqing') print('database connect success') return db except Exception as e: raise e return 0 爬取代码: def pa_website(db): driver = webdriver.Chrome() driver.g

需要用到的jar包(用来爬取的jsoup,htmlunit-2.37.0-bin以及连接数据库中的mysql.jar) 链接:https://pan.baidu.com/s/1VlylWmlhjd8Ka8VTruQEnA    提取码:dxeq 爬取的原网站为:https://wp.m.163.com/163/page/news/virus_report/index.html?_nw_=1&_anw_=1 Paqu.java package control; import java.io.IOE

用Python进行数据爬取并存储到数据库,3.15学习总结(Python爬取网站数据并存入数据库) - 天岁 - 博客园 (cnblogs.com) 通过echarts+flask实现数据的可视化展示,效果图: 代码: 大家有需要的话评论区评论我直接发到邮箱里面去(呲牙笑).

import requests import pymysql import json def create(): # 连接数据库 db = pymysql.connect(host = 'localhost', user = 'root', password ='258000', database = 'yiqing',charset='utf8') # 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor cursor = db.cursor() # 使用 execute() 方法执行