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

六.Django 前后端分离_定时增量更新图表(坐标轴定长) 1.安装 djangorestframework linux pip3 install djangorestframework windows pip install djangorestframework 2.新建一个 Django 项目 $ django-admin startproject pyecharts_django_demo_6 创建一个应用程序 $ python manage.py startapp demo 在 py

五.Django 前后端分离_定时增量更新图表定长数据 1.安装 djangorestframework linux pip3 install djangorestframework windows pip install djangorestframework 2.新建一个 Django 项目 $ django-admin startproject pyecharts_django_demo_5 创建一个应用程序 $ python manage.py startapp demo 在 pyech

四.Django 前后端分离_定时增量更新图表 1.安装 djangorestframework linux pip3 install djangorestframework windows pip install djangorestframework 2.新建一个 Django 项目 $ django-admin startproject pyecharts_django_demo_4 创建一个应用程序 $ python manage.py startapp demo 在 pyecharts

三.Django 前后端分离_定时全量更新图表 1.安装 djangorestframework linux pip3 install djangorestframework windows pip install djangorestframework 2.新建一个 Django 项目 $ django-admin startproject pyecharts_django_demo_3 创建一个应用程序 $ python manage.py startapp demo 在 pyecharts

二.Django 中使用 pyecharts. 前后端分离 1.安装 djangorestframework linux pip3 install djangorestframework windows pip install djangorestframework 2.新建一个 Django 项目 $ django-admin startproject pyecharts_django_demo_2 创建一个应用程序 $ python manage.py startapp demo 在 pye

Django 中使用 pyecharts.一.普通django加入echarts Django 模板渲染 Step 0: 新建一个 Django 项目 $ django-admin startproject pyecharts_django_demo 创建一个应用程序 $ python manage.py startapp demo 在 pyecharts_django_demo/settings.py 中注册应用程序 # pyecharts_django_demo/settings.py IN

一.效果演示 我用python开发了一个动态疫情地图,首先看下效果: 如图所示,地图根据实时数据通过时间线轮播的方式,动态展示数据的变化.随着时间的推移,疫情确诊数量的增多,地图各个省份颜色逐渐加深,可以很明显地看到动态可视化效果. 这个动态疫情地图,是通过python的第三方库pyecharts制作完成的.数据来源是github上的一位大神: https://github.com/BlankerL/DXY-COVID-19-Data 在此,感谢github作者整理的数据来源,方便我们数据分析人

QQ群: GitHub:https://github.com/yjlch1016/dapi Nginx+uWSGI 前置条件:以下所有操作均在root账号下面进行如果不是root用户请注意权限问题因为是自己搭的服务器所以无所谓安全问题如果是公司的服务器请不要使用root账号 一.安装uWSGI服务器: 当我们在本地运行Django时一般是python manage.py runserver但是在服务器上面是结合uWSGI pip install uwsgi安装uWSGIuWSGI是Python的

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

相关文章: 利用django打造自己的工作流平台(一):从EXCEL到流程化运作 本文是“利用django打造自己的工作流平台”系列文章的第二篇,在自己开发的工作流平台中添加了一个用于排查统计可能受感染人员的项目,可用于公司.部门对员工以及各行政单位对辖区内的人员进行受感染情况的跟踪和统计,为疫情防控贡献一点力量.演示试用地址[点击此处],两个试用账号/密码为:testuser1/testuser1, testuser2/testuser2. 对人员的排查流程如下图1所示: 图1.可能受感染人员

1 创建django项目 :Visualization and  APP :Demo >>django-admin startproject Visualization >>python manage.py startapp Demo 2 配置settings.py ①插入Demo ②配置模板路径 ----BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) -

上一次分享了使用matplotlib对爬取的豆瓣书籍排行榜进行分析,但是发现python本身自带的这个绘图分析库还是有一些局限,绘图不够美观等,在网上搜索了一波,发现现在有很多的支持python的绘图库可以使用,本次尝试使用pyecharts对爬取的数据进行分析,然后发现这个库实在是太好用了,生成的库也很好看,还能生成动态图,简直是进行数据分析的一大神器! pyecharts: pyecharts是一个封装百度开源图表库echarts的包,使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在fla

1. python生产环境, 多层modules 导入问题: 多个modules 如何导入不同级别的包: 在每个modules下新建 __init__.pyimport os, sys dir_mytest = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))      # crontab 跑时 os.getcwd() 只会取到用户的路径....sys.path.insert(0, dir_mytest+"tmp\\t1") #sys.path.in

什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. 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. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) E

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

简介: pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. 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. 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用. 特性: 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有 支持主流 Notebook 环境

pyEcharts安装及使用指南(最新): 网上资料大多数是0.5X的版本, 这里我给出我的0.5版本连接https://www.cnblogs.com/dgwblog/p/11811562.html pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本,详见 ISSUE#892,ISSUE#1033. 我个人认为有必要学习新版本,结构清晰,支持链式调用 新版本特性: 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用 囊括了

ECharts是一个由百度开发的纯 Javascript 的图表库,pyecharts是某三位大佬将ECharts移植到Python项目中的产物,在Python网站中可以更轻松的接入图表,但是个人感觉pyecharts比ECharts还是局限很大的,pyecharts0.5.x版本就更为缩水了,由于项目之前用的是pyecharts0.5.11版本,图表比较少,不足以解决问题,甚至自己用js实现了两个图表来使用,美观度比ECharts还是逊色不少,如果将项目迁移到新版pyecharts v1.0.

GitHub:https://github.com/yjlch1016/dapi 一.项目命名: dapi:即Django+API测试的缩写 二.设计思想: 模拟性能测试工具JMeter的思路, 实现接口测试与性能测试的Web化, 计划有产品模块.接口测试用例模块.性能测试用例模块.任务队列模块.测试报告模块等, 前期采用Django+Bootstrap前后端不分离的模式实现功能, 后期再严格按照RESTful的风格来编程. 三.Python依赖: Django==2.2.2PyMySQL==0