Flask 动态 Pyecharts

利用 Flask 动态展示 Pyecharts 图表数据的几种方法

本文将介绍如何在 web 框架 Flask 中使用可视化工具 pyecharts, 看完本教程你将掌握几种动态展示可视化数据的方法,不会的话你来找我呀- Flask 模板渲染 1. 新建一个项目flask_pyecharts 在编辑器中选择 New Project,然后选择 Flask,创建完之后,Pycharm 会帮我们把启动脚本和模板文件夹都建好 2. 拷贝 pyecharts 模板将链接中的以下模板 ├── jupyter_lab.html ├── jupyter_notebook.ht

[py]flask动态展示主机内存图

echarts基础需要借助这个图来绘制,动态内存图. 绘制步骤写py脚本来入库日志选取合适的echart,并观察图所需的数据格式用flask返回这个静态的echarts 用flask写接口返回echarts所需格式的日志修改echarts,用jq请求方式填充真实数据查看echarts教程 #### 这是最基础的echarts代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"&

flask动态url规则

动态URL规则 URL规则可以添加变量部分,也就是件更符合同规则的URL抽象成一个URL模式. @app.route('/item/<id>') def item(id): return 'Item: {}'.format(id) 尖括号中的内容是动态的,范式匹配了/item前缀的URL都会被映射到这个路由上,在内部把id作为参数获得使用特殊字段标记<variable_name>,默认类型是字符串,如果需要执行参数累心更需要标记成<converter:variable_na

数据可视化基础专题（十五）：pyecharts 基础（二）flask 框架整合

Flask 前后端分离 Step 1: 新建一个 Flask 项目 $ mkdir pyecharts-flask-demo $ cd pyecharts-flask-demo $ mkdir templates Step 2: 新建一个 HTML 文件新建 HTML 文件保存位于项目根目录的 templates 文件夹,这里以如下 index.html 为例. 主要用到了 jquery 和 pyecharts 管理的 echarts.min.js 依赖 index.html <!DOCTYP

flask静态html

flask使用静态html 在flask并不是所有的html都需要做成动态html,并且做成动态html在使用静态资源时要改变它的路径.所以我们有些可以使用静态html. 静态html不需要后台渲染,也就是render_templates.我们直接把html放到static文件夹即可,并且图片路径也不需要更改,然后通过路径访问. flask使用动态html flask动态html,需要在后台进行jinja模板渲染,所以我们要把html文件放到templates文件夹中,然后把需要的静态资源,cs

nginx负载均衡实验

Nginx负载均衡概述 Web服务器,直接面向用户,往往要承载大量并发请求,单台服务器难以负荷,我使用多台WEB服务器组成集群,前端使用Nginx负载均衡,将请求分散的打到我们的后端服务器集群中,实现负载的分发.那么会大大提升系统的吞吐率.请求性能.高容灾 Nginx要实现负载均衡需要用到proxy_pass代理模块配置 Nginx负载均衡与Nginx代理不同地方在于 Nginx代理仅代理一台服务器,而Nginx负载均衡则是将客户端请求代理转发至一组upstream虚拟服务池 Nginx可以配置

lunix 集群,负载均衡,location

nginx location语法: location支持的语法优先级: 复制代码location匹配顺序 # www.s14hanju.com/1.location = / { 我是代码1} 精确匹配 # www.s14hanju.com/images/2.location ^~ /images/ {我是代码2} 匹配常规串,不做正则检查 # www.s14hanju.com/xxx.gif #www.s14hanju.com/xxx.jpg #www.s14hanju.com/

11.2，nginx负载均衡实验

Nginx负载均衡概述 Web服务器,直接面向用户,往往要承载大量并发请求,单台服务器难以负荷,我使用多台WEB服务器组成集群,前端使用Nginx负载均衡,将请求分散的打到我们的后端服务器集群中,实现负载的分发.那么会大大提升系统的吞吐率.请求性能.高容灾 Nginx要实现负载均衡需要用到proxy_pass代理模块配置 Nginx负载均衡与Nginx代理不同地方在于 Nginx代理仅代理一台服务器,而Nginx负载均衡则是将客户端请求代理转发至一组upstream虚拟服务池 Nginx可以配置

PyEchart--数据分析师的利器

Echart https://echarts.baidu.com/ ECharts,一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,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(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表. 丰富的可视化类型 ECharts 提供了常规的折线图.柱状图.散点图.饼图.K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图.热

Linux之nginx负载均衡

Nginx负载均衡概述 Web服务器,直接面向用户,往往要承载大量并发请求,单台服务器难以负荷,我使用多台WEB服务器组成集群,前端使用Nginx负载均衡,将请求分散的打到我们的后端服务器集群中,实现负载的分发.那么会大大提升系统的吞吐率.请求性能.高容灾 Nginx要实现负载均衡需要用到proxy_pass代理模块配置 Nginx负载均衡与Nginx代理不同地方在于 Nginx代理仅代理一台服务器,而Nginx负载均衡则是将客户端请求代理转发至一组upstream虚拟服务池 Nginx可以配置

nginx负载均衡理解与测试

Nginx负载均衡概述 Web服务器,直接面向用户,往往要承载大量并发请求,单台服务器难以负荷,我使用多台WEB服务器组成集群,前端使用Nginx负载均衡,将请求分散的打到我们的后端服务器集群中,实现负载的分发.那么会大大提升系统的吞吐率.请求性能.高容灾 Nginx要实现负载均衡需要用到proxy_pass代理模块配置 Nginx负载均衡与Nginx代理不同地方在于 Nginx代理仅代理一台服务器,而Nginx负载均衡则是将客户端请求代理转发至一组upstream虚拟服务池 Nginx可以配置

自学python，从小白到大神，需要多久?

2020年10月 TIOBE 排行榜超过了 Java, 历史上首次 Python 超越了 Java ,再次让许多朋友对 Python 产生了兴趣,今天我们来梳理下学习 Python 几个阶段或者级别,期望对持续进化的你有所帮助本文缘起于知乎上的一个提问: 怎么自学python,大概要多久? ,当时做了一个回答,这次重新整理了一遍,全文如下: 看了回答区的很多回答,感觉很专业也很详尽,觉得要回答多久的问题,需要先回答学习的目标是什么这个问题,这里将目标分为入门.进阶.深入和终极四个部分来说

Flask系列03--Flask的路由 app.route中的参数, 动态参数路由

Flask–路由添加路由的两种方式第一种 @app.route("/my_de") def detail() 第二种(了解即可) app.add_url_rule("/my_de",view_func=detail) 一. @app.route()中的参数 1.methods = [ ]: 当前url地址,允许访问的请求方式类型为可迭代对象,允许八种http请求方式 @app.route("/info", methods=["GE

Flask系列之蓝图中使用动态URL前缀

让我们先来看一个简单的例子,假设有下面这样一个蓝图(是关于用户主页的): from flask import Blueprint, render_template profile = Blueprint('profile', __name__) @profile.route('/<user_url_slug>') def timeline(user_url_slug): # Do some stuff return render_template('profile/timeline.html'

python可视化动态图表: 关于pyecharts的sankey桑基图绘制

最近因工作原因,需要处理一些数据,顺便学习一下动态图表的绘制.本质是使具有源头的流动信息能够准确找到其上下级关系和流向. 数据来源是csv文件导入成为dataframe之后,列为其车辆的各部件供应商公司名称或其自身的属性. 导入后经过处理期望是看到整个工业的供应链和市场份额. 先上代码: # 数据架构总领数据架构-品牌-车辆用途- import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts import Pie,Bar,Page,Bar3D,Overlap,

flask之配置文件的加载和动态url的使用

七行代码实现一个flask app from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def helloworld(): return 'helloworld' if __name__ == '__main__': app.run() app.run()只适合调试,不适合生产环境使用,生产环境应该使用Gunicorn和uWSGI启动配置管理 app.config是flask.config.Config类的实例,该类继承自

使用Python的Flask框架，结合Highchart，动态渲染图表(Ajax 请求数据接口)

参考链接:https://www.highcharts.com.cn/docs/ajax 参考链接中的示例代码是使用php写的,这里改用python写. 需要注意的地方: 1.接口返回的数据格式,这个需要根据Ajax请求代码而定,是一个数值,还是一个数组. 2.js中Ajax的写法,请求路径,请求返回的数据格式等. 前一篇文章是服务端直接给html页面传递数据,这篇文章采用Ajax的方式传递数据,推荐使用这种. 大致思路时打开网页,先出现图表框架,然后使用Ajax的方式往服务端请求数据,然后在图

使用Python的Flask框架，结合Highchart，动态渲染图表

服务端动态渲染图表参考文章链接:https://www.highcharts.com.cn/docs/dynamic-produce-html-page 参考文章是使用php写的,我这边改用python写具体如下: 1.目录结构: ajax_demo ajax_demo.py templates -index.html static -jquery-3.3.1.min.js -highcharts-7.0.3.js 2.ajax_d

Flsk&pyecharts 动态数据可视化

1:数据源 Hollywood Movie Dataset: 好莱坞2006-2011数据集实验目的: 实现统计2006-2011的数据综合统计情况,进行数据可视化 gitee地址: https://gitee.com/dgwcode/an_example_of_py_learning/tree/master/MovieViwer 1.数据例子: Film ,Major Studio,Budget ,Warner Bros, ,Warner Bros., : to Yuma,Lionsga

Flask 重定向到动态url

url_for() 函数是动态构建一个网址给特定的功能是非常有用的.该函数接受函数的名称作为第一个参数,并接受一个或多个关键字参数,每个参数对应于URL的变量部分. 以下脚本演示了使用 url_for() 函数. from flask import Flask, redirect, url_for app = Flask(__name__) @app.route('/admin') def hello_admin(): return 'Hello Admin' @app.route('/gues

Flask 动态 Pyecharts

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