Flask 数据图形

thub 的 pyecharts 工程项目中都给予，

如果用 pip 配置的 pyecharts ，可以在配置周边环境中都的模块参照资料下找到，即 Python home 中都的 Lib/site-packages/pyecharts/render/templates

第二步 将示例放入工程项目参照资料下

在我们的 Flask 分析分析方法的参照资料的 templates 示例下，始创 pyecharts 参照资料，来放于脱氧核糖核酸的 pyecharts 示例。

这样可以消除与 Flask 分析分析方法中都我们原设的示例混为一谈。

第三步 过场范例

我们将业务自然第二语言存储都写在 Flask 启动脚本 app.py 中都：

from flask import Flask # 替换成 Flaskfrom jinja2 import Markup, Environment, FileSystemLoaderfrom pyecharts.globals import CurrentConfigCurrentConfig.GLOBAL_ENV = Environment(loader=FileSystemLoader("./templates/pyecharts"))from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barapp = Flask(__name__)def bar_base() -> Bar: # -> 坚称要留在的是一般来说 c = ( Bar() .add_xaxis(["上衣", "羊毛上衣", "雪纺上衣", "上衣", "鞋", "袜子"]) .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]) .add_yaxis("商家B", [15, 25, 16, 55, 48, 8]) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="Bar-基本示例", subtitle="我是副题" ) ) ) return c@app.route("/")def index(): c = bar_base() return Markup(c.render_embed())首先替换成 Flask、jinjia2 和 pyecharts为数据库系统特设 jinjia2 周边环境，就是指明示例轨迹为 /templates/pyecharts 即我们放于 pyecharts 示例的轨迹。这样可能会冲击 Flask 的预设示例轨迹度量范例车间分析方法，留在一个范例模板，范例模板背书点串联操作add_xaxis 替换成 X 连杆推测的工程项目add_yaxis 替换成 Y 连杆数据资料分类和远超过值，总和分组，可以替换成多个set_global_opts 特设徽标的1]的设计快照数组中都，用范例车间分析方法 bar_base 始创一个范例实体，留在 render_embed 经过 jinjia2 的过场结果render_embed 留在的是合再加好的 Html 可以并不需要留在给时则做到展览前后转化

示例过场虽然便捷，但是不透紧凑，比如要简化已有首页，加上一个范例，这是可以考量用前后转化的方式

前两步和 示例过场 中都的一样

第三步 始创时则首页

始创一个 html 档案 index.html，放于在 templates 档案夹下，主旨和 echarts 一样，主要是并不需要援引 echarts 构建，和 jQuery 构建(其他的Ajax构建均可)，度量推测范例的 Dom，再次在首页加载收尾回退分析方法中都，通过 ajax 立即一人数据资料，异步将给予到的徽标数据资料特设到范例中都:

charset="UTF-8"> 我的范例 script> $( function () { var chart = echarts.init(document.getElementById('bar'), 'white', {renderer: 'canvas'}); $.ajax({ type: "GET", url: "/barChart", dataType: 'json', success: function (result) { chart.setOption(result); } }); } ) 第四步 编订一人相应分析方法

时则首页中都度量了 ajax 立即轨迹是 barChart，我们就写一个处置该立即的快照分析方法：

@app.route("/barChart")def bar_chart(): c = bar_base() return c.dump_options_with_quotes()度量范例的方式和 示例过场一样快照分析方法中都，用车间分析方法始创快照某类，留在 dump_options_with_quotes 的结果dump_options_with_quotes 将徽标的的设计集视作时则并不需要的PNG，留在 JSON 数据资料

再次启动 Flask 分析分析方法，在 就能看得见特性

前后转化的方式更近似于，可以让时则的展览充分发挥远超过的绝对优势，Flask 一人提供范例并不需要的数据资料和特设

除此以外全量系统升级

有很多过场并不需要实时系统升级范例主旨，充分发挥作用方式是将 前后转化 的方式，给予一人徽标的设计的立即写再加除此以外加载的，将得不到的徽标数据资料通过 setOption 特设到范例某类中都。

一人快照分析方法每次之后根据检索状况，给予新的数据资料，特设到范例某类中都，再用 dump_options_with_quotes 将特设给定，留在给时则

除此以外当前系统升级

当前系统升级在数据资料监控的过场中都很近似于，充分发挥作用方式和全量系统升级有些差别

首先并不需要得不到一个范例的特设，这个和全量系统升级一样

然后将给予当前数据资料的分析方法作为除此以外的，在回退数组中都，为徽标特设当前数据资料，与全量系统升级不同的是只系统升级 两部数据资料，echarts 会处置好范例的变化，以外OVA特性

时则给予当前数据资料并系统升级的分析方法：

function getDynamicData() { $.ajax({ type: "GET", url: "/lineDynamicData", dataType: "json", success: function (result) { old_data.push([result.name, result.value]); chart.setOption({ series: [{data: old_data}] }); } });}

old_data 范例数据资料的分析分析方法：

old_data = chart.getOption().series[0].data;

如果并不需要同时将年所的数据资料清理掉，只并不需要将并不需要去除的数据资料从 old_data 中都封禁就行：

old_data.shift(); // 清楚年所的一个数据资料一人数据资料处置

根据范例数据资料决定，每次时则立即当前数据资料时，将不断系统升级的数据资料留在

这里并不需要注意到是当前数据资料全域，即怎么确定当前数据资料

近似于数据资料产生时间 或者 数据资料 id 作为当前状况，例如范例展览的是在线上半年变化弧线，在线上半年，会除此以外放于在特表中都，交叉历史纪录都有个 id，每次立即当前数据资料时，将已经给予到数据资料的远超过的 id 值作为立即模板，一人就可以给予该主哈希后面的数据资料，作为当前数据资料。

过场由此可知像

在有些过场下，并不需要生再加范例由此可知像，Python 有很多范例处置工具箱，可以做到由此可知像生再加。

对 echarts 来说，也有生再加由此可知像的功能性，不过并不需要在浏览器中都，pyecharts 作为 Python 和 echarts 的桥梁，背书后末端生再加范例由此可知像。

pyecharts 提供了 selenium, phantomjs 和 pyppeteer 三种方式过场由此可知像，其原理是用黑猫浏览器，过场范例首页后，用 echarts 生再加由此可知像功能性，生再加由此可知像。

这里我们用 selenium 做到模拟

配置 snapshot-selenium

snapshot-selenium 是 pyecharts + selenium 过场由此可知像的扩张，selenium 并不需要的设计 browser driver，自荐用到 Chrome 浏览器，可以开末端 headless 模式，具体主旨的设计可参照 selenium-python 涉及参阅。

用到

pyecharts 用到 make_snapshot 并不需要生再加由此可知像，背书生再加由此可知像涉及的的设计，如 echarts html 档案名，反向档案名，浏览器各种一般来说等：

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.render import make_snapshotfrom snapshot_selenium import snapshotdef bar_chart() -> Bar: c = ( Bar() .add_xaxis(["上衣", "毛衣", "西装", "上衣", "短裤", "鞋", "袜子"]) .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]) .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-测试过场由此可知像")) ) return cmake_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar0.png")先替换成 make_snapshot 和 snapshot度量范例车间分析方法加载 make_snapshot 给定由此可知像，第一个模板是过场扩张工具箱，第二个是生再加的 Html 档案轨迹，第三个模板是生再加的由此可知像档案轨迹由于是通过黑猫浏览器中都模拟的，范例精细或者数据资料多时，过场可能较慢，可以通过 make_snapshot 命名模板 delay 来特设都只，预设为 2 秒回顾

那时候参阅了用到 pyecharts 充分发挥作用数据资料由此可知形的分析方法，并描述了如何与 Flask 内嵌，以及几种生再加范例的方式，可以尝试一下，以便做到出更好玩更有效率的 Flask 分析分析方法。

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