Flask框架利用Echarts实现绘制图形

目录
  • 实现绘制饼状图
  • 实现绘制柱状图
  • 实现绘制折线图

echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库,该开发库目前发展非常不错,且支持各类图形的绘制可定制程度高,Echarts绘图库同样可以与Flask结合,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台则是Flask通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态展示Web服务日志状态功能。

如下演示案例中,将分别展示运用该绘图库如何前后端交互绘制(饼状图,柱状图,折线图)这三种最基本的图形。

实现绘制饼状图

用于模拟统计Web容器的日志数据,通过饼状图将访问状态统计出来。

前端部分/templates/index.html代码如下:

<html>
	<head>
		<meta charset="UTF-8">
		<title>LyShark</title>
		<script src="https://cdn.lyshark.com/javascript/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
		<script src="https://cdn.lyshark.com/javascript/echarts/5.0.0/echarts.min.js"></script>
	</head>

	<body>
		<div class="panel panel-primary" style="width: 40%;height: 30%; float: left">
		<div class="panel-heading">
			<h3 class="panel-title">LyShark 网站访问状态统计</h3>
		</div>
		<div class="panel-body">
			<div id="main" style="width:100%; height: 300px"></div>
		</div>
		</div>
	</body>

	<script type="text/javascript" charset="UTF-8">
		var kv = new Array();
		kv = {{ data | safe }}
		var test = new Array();
		for(var logkey in kv){
			test.push( {value:kv[logkey], name:logkey} )
		}
		var display = function(){
			var main = echarts.init(document.getElementById("main"));
			var option = {
				legend: {
					orient: 'vertical',
					left: 'left',
				},
				series: [
					{
						type: 'pie',
						radius: '70%',
						center: ['50%', '50%'],
						detail: {formatter:'{value}'},
						data: test
					}
				]
			};
			main.setOption(option,true);
		};
		display();
	</script>
</html>

后端代码如下通过模拟render_template返回一些数据。

from flask import Flask,render_template,request
import json

app = Flask(import_name=__name__,
            static_url_path='/python',   # 配置静态文件的访问url前缀
            static_folder='static',      # 配置静态文件的文件夹
            template_folder='templates') # 配置模板文件的文件夹

def Count_Flag_And_Flow(file):
    list = []
    flag = {}
    with open(file) as f:
        contexts = f.readlines()
    for line in contexts:
        it = line.split()[8]
        list.append(it)
    list_num = set(list)
    for item in list_num:
        num = list.count(item)
        flag[item] = num
    return flag

@app.route('/', methods=["GET"])
def index():
    Address = {'226': 4, '404': 12, '200': 159, '400': 25, '102': 117, '302': 1625}
    # Address = Count_Flag_And_Flow("d://access_log")
    return render_template("index.html",data = json.dumps(Address))

if __name__ == '__main__':
    app.run(host="127.0.0.1", port=80, debug=False)

运行后访问自定义域名,输出如下效果的饼状图:

实现绘制柱状图

统计访问了本站的所有ID地址并将地址数大于2的全部显示出来.

前端index.html代码如下

<html>
	<head>
		<meta charset="UTF-8">
		<title>LyShark</title>
		<script src="https://cdn.lyshark.com/javascript/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
		<script src="https://cdn.lyshark.com/javascript/echarts/5.0.0/echarts.min.js"></script>
	</head>

	<body>
		<div class="panel panel-primary" style="width: 58%;height: 30%; float: left">
			<div class="panel-heading">
				<h3 class="panel-title">LyShark 网站设备类型统计</h3>
			</div>
			<div class="panel-body">
				<div id="main1" style="width:100%; height: 300px"></div>
			</div>
		</div>
	</body>

	<script type="text/javascript" charset="UTF-8">
			var kv = new Array();
			var keys = new Array();
			var values = new Array();
			kv = {{ data | safe }}

			for(var logkey in kv){
				keys.push(logkey);
				values.push(kv[logkey]);
			}
			var display = function() {
				var main1 = echarts.init(document.getElementById("main1"));
				var option = {
					xAxis: {
						type: 'category',
						data: keys
					},
					yAxis: {
						type: 'value'
					},
					series: [{
						data: values,
						type: 'bar'
					}]
				};
				main1.setOption(option,true);
			};
		display();
	</script>
</html>

后端代码如下,路由曾则只保留一个index映射

from flask import Flask,render_template,request
import json

app = Flask(import_name=__name__,
            static_url_path='/python',   # 配置静态文件的访问url前缀
            static_folder='static',      # 配置静态文件的文件夹
            template_folder='templates') # 配置模板文件的文件夹

def Count_Flag_And_Type(file):
    list = []
    flag = {}
    with open(file) as f:
        contexts = f.readlines()
    for line in contexts:
        addr = line.split()[0].replace("(","").replace(")","")
        if addr != "::1":
            list.append(addr)

    # 去重并将其转为字典
    list_num = set(list)
    for item in list_num:
        num = list.count(item)
        # 如果地址只有一次则忽略
        if num > 1:
            flag[item] = num
    return flag

@app.route('/', methods=["GET"])
def index():
    Types = {'Linux': 23, 'studies': 57, 'Windows': 87, 'compatible': 44, 'web': 32, 'X11': 78}
    # Types = Count_Flag_And_Type("d://access_log")
    return render_template("index.html",data = json.dumps(Types))

if __name__ == '__main__':
    app.run(host="127.0.0.1", port=80, debug=False)

柱状图绘制效果如下:

实现绘制折线图

统计指定的时间段内的访问流量数据.

前端index.html代码如下

<html>
	<head>
		<meta charset="UTF-8">
		<title>LyShark</title>
		<script src="https://cdn.lyshark.com/javascript/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
		<script src="https://cdn.lyshark.com/javascript/echarts/5.0.0/echarts.min.js"></script>
	</head>

	<body>
		<div class="panel panel-primary" style="width: 100%;height: 30%; float: left">
			<div class="panel-heading">
				<h3 class="panel-title">LyShark 网站流量统计</h3>
			</div>
			<div class="panel-body">
				<div id="main" style="width:100%; height: 400px"></div>
			</div>
		</div>
	</body>

	<script type="text/javascript" charset="UTF-8">
			var kv = new Array();
			var keys = new Array();
			var values = new Array();
			kv = {{ data | safe }};
			for(var logkey in kv){
				keys.push(logkey);
				values.push(kv[logkey]);
			}

			var display = function() {
				var main = echarts.init(document.getElementById("main"));
				var option = {
					xAxis: {
						type: 'category',
						boundaryGap: false,
						data: keys
					},
					yAxis: {
						type: 'value'
					},
					series: [{
						data: values,
						type: 'line',
						areaStyle: {},
					}]
				};
				main.setOption(option,true);
			};
		display();
	</script>
</html>

后端代码如下,路由曾则只保留一个index映射

from flask import Flask,render_template,request
import json

app = Flask(import_name=__name__,
            static_url_path='/python',   # 配置静态文件的访问url前缀
            static_folder='static',      # 配置静态文件的文件夹
            template_folder='templates') # 配置模板文件的文件夹

def Count_Time_And_Flow(file):
    times = {}  # key 保存当前时间信息
    flow = {}   # value 当前时间流量总和
    Count= 0    # 针对IP地址的计数器
    with open(file) as f:
        contexts = f.readlines()
    for line in contexts:
        if line.split()[9] != "-" and line.split()[9] != '"-"':
            size = line.split()[9]
        temp = line.split()[3]
        ip_attr = temp.split(":")[1] + ":" + temp.split(":")[2]
        Count = int(size) + Count
        if ip_attr in times.keys():
            flow[ip_attr] = flow[ip_attr] + int(size)
        else:
            times[ip_attr] = 1
            flow[ip_attr] = int(size)
    return flow

@app.route('/', methods=["GET"])
def index():
    OutFlow = {'03:30': 12, '03:48': 25, '04:15': 47, '04:28': 89, '04:42': 66, '04:51': 54}
    # OutFlow = Count_Time_And_Flow("d://access_log")
    return render_template("index.html",data = json.dumps(OutFlow))

if __name__ == '__main__':
    app.run(host="127.0.0.1", port=80, debug=False)

折现图绘制效果如下:

如上是三种常用图形的绘制方式,其他图形同理可以参考如上方代码中的写法,我们可以将这三个图形合并在一起,主要是前端对其进行排版即可。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <link rel="stylesheet" href="https://cdn.lyshark.com/javascript/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css" rel="external nofollow" >
    <script type="text/javascript" src="https://cdn.lyshark.com/javascript/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
    <script type="text/javascript" src="https://cdn.lyshark.com/javascript/echarts/5.0.0/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>

    <!--饼状图绘制方法-->
    <div class="panel panel-primary" style="width: 40%;height: 30%;float: left">
        <div class="panel-heading">
            <h3 class="panel-title">饼状图绘制</h3>
        </div>
        <div class="panel-body">
            <div id="PieChart" style="width:100%; height: 300px"></div>
        </div>
    </div>

    <!--柱状图绘制方法-->
    <div class="panel panel-primary" style="width: 58%;height: 30%; float: right">
        <div class="panel-heading">
            <h3 class="panel-title">柱状图绘制</h3>
        </div>
        <div class="panel-body">
            <div id="HistogramChart" style="width:100%; height: 300px"></div>
        </div>
    </div>

    <!--折线图绘制方法-->
    <div class="panel panel-primary" style="width: 100%;height: 40%; float: left">
        <div class="panel-heading">
            <h3 class="panel-title">折线图绘制</h3>
        </div>
        <div class="panel-body">
            <div id="Linechart" style="width:100%; height: 460px"></div>
        </div>
    </div>

    <!--饼状图绘制方法-->
    <script type="text/javascript" charset="UTF-8">
        var kv = new Array();
        kv = {{ Address | safe }}
        var test = new Array();
        for(var logkey in kv){
            test.push( {value:kv[logkey], name:logkey} )
        }
        var display = function(){
            var echo = echarts.init(document.getElementById("PieChart"));
            var option = {
                legend: {
                    orient: 'vertical',
                    left: 'left',
                },
                series: [
                    {
                        type: 'pie',
                        radius: '70%',
                        center: ['50%', '50%'],
                        detail: {formatter:'{value}'},
                        data: test
                    }
                ]
            };
            echo.setOption(option,true);
        };
        display();
    </script>

    <!--柱状图绘制方法-->
    <script type="text/javascript" charset="UTF-8">
        var kv = new Array();
        var keys = new Array();
        var values = new Array();
        kv = {{ Types | safe }}

        for(var logkey in kv){
            keys.push(logkey);
            values.push(kv[logkey]);
        }
        var display = function() {
            var echo = echarts.init(document.getElementById("HistogramChart"));
            var option = {
                tooltip: {
                    trigger: 'axis',
                    axisPointer: {
                      type: 'shadow'
                    }
                },
                grid: {
                    left: '3%',
                    right: '4%',
                    bottom: '3%',
                    containLabel: true
                },
                xAxis: {
                    type: 'category',
                    data: keys
                },
                yAxis: {
                    type: 'value'
                },
                series: [{
                    data: values,
                    type: 'bar'
                }]
            };
            echo.setOption(option,true);
        };
        display();
    </script>

    <!--折线图绘制方法-->
    <script type="text/javascript" charset="UTF-8">

        // 函数主要用于将传入的字典分解成key,value格式并返回
        var get_key_value = function(kv)
        {
            var keys = new Array();
            var values = new Array();

            for(var logkey in kv)
            {
                keys.push(logkey);
                values.push(kv[logkey]);
            }
            return [keys,values];
        }

        // 输出1分钟负载
        var kv = new Array();
        kv = {{ x | safe }};
        var x = get_key_value(kv);

        // 输出5分钟负载
        var kv = new Array();
        kv = {{ y | safe }};
        var y = get_key_value(kv);

        // 输出15分钟负载
        var kv = new Array();
        kv = {{ z | safe }};
        var z = get_key_value(kv);

        // 显示利用率
        var display = function() {
            var echo = echarts.init(document.getElementById("Linechart"));
            var option = {
                title: {
                    left: 'left',
                    text: 'CPU 利用表',
                },
                // 调节大小
                grid: {
                    left: '3%',
                    right: '4%',
                    bottom: '3%',
                    containLabel: true
                },
                // tooltip 鼠标放上去之后会自动出现坐标
                tooltip: {
                    trigger: 'axis',
                    axisPointer: {
                        type: 'cross',
                        label: {
                            backgroundColor: '#6a7985'
                        }
                    }
                },
            legend: {
                data: ['1分钟负载', '5分钟负载', '15分钟负载']
            },

            xAxis: {
                type: 'category',
                // data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
                data: x[0]
            },
            yAxis: {
                type: 'value'
            },
            series:
            [
                {
                    name: "1分钟负载",
                    stack: "总量",
                    //data: [10, 25, 99, 87, 54, 66, 2],
                    data: x[1],
                    type: 'line'
                },
                {
                    name: "5分钟负载",
                    stack: "总量",
                    //data: [89, 57, 85, 44, 25, 4, 54],
                    data: y[1],
                    type: 'line'
                },
                {
                    name: "15分钟负载",
                    stack: "总量",
                    //data: [1, 43, 2, 12, 5, 4, 7],
                    data: z[1],
                    type: 'line'
                }
            ]
            };
            echo.setOption(option,true);
        };
        display();
    </script>
</body>

后端代码如下,其中的参数可以从数据库内提取也可以从文件中读入。

from flask import Flask,render_template,request
import json

app = Flask(import_name=__name__,
            static_url_path='/python',   # 配置静态文件的访问url前缀
            static_folder='static',      # 配置静态文件的文件夹
            template_folder='templates') # 配置模板文件的文件夹

@app.route('/', methods=["GET"])
def index():
    Address = {'226': 4, '404': 12, '200': 159, '400': 25, '102': 117, '302': 1625}
    Types = {'Linux': 23, 'studies': 57, 'Windows': 87, 'compatible': 44, 'web': 32, 'X11': 78}
    x = {'03:30': 12, '03:48': 25, '04:15': 47, '04:28': 89, '04:42': 66, '04:51': 54}
    y = {'05:22': 55, '07:48': 29, '07:15': 98, '08:54': 11, '08:41': 61, '06:51': 5}
    z = {'07:30': 1, '09:48': 5, '06:15': 24, '08:28': 59, '2:42': 11, '08:51': 22}

    return render_template("index.html",Address = json.dumps(Address), Types= json.dumps(Types), x = json.dumps(x), y = json.dumps(y), z = json.dumps(z))

if __name__ == '__main__':
    app.run(host="127.0.0.1", port=80, debug=False)

输出效果如下:

到此这篇关于Flask框架利用Echarts实现绘制图形的文章就介绍到这了,更多相关Flask Echarts绘制图形内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Flask使用Pyecharts在单个页面展示多个图表的方法

    在Flask页面展示echarts,主要有两种方法: 方法1.原生echarts方法 自己在前端引入echarts.js文件.自己创建div.自己初始化echarts对象.自己从官网复制并且配置图表.自己给echarts对象设置配置项实现绘制,这种方法的缺点是配置项都是js的形式比较繁琐,对于后端开发人员来说有点过于参与前端js部分的配置开发: 这种方式参照echarts官网的方式,其实跟flask没有多大关系,php/java不同后端语言都一样,地址 方法2:使用pyecharts pyech

  • Flask和pyecharts实现动态数据可视化

    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 300,Warner Bros, 300,Warner Bros.,65 3:10 to Yum

  • pyecharts结合flask框架的使用

    目录 介绍 Flask模板渲染 Flask前后端分离 总结 介绍 本文主要介绍如何在Flask框架中使用pyecharts,关于Flask框架使用这里不做具体说明~ Flask模板渲染 首先需要创建一个flask项目,flask项目对目录结构要求不高,但是如果是前后端混合项目的话,模板文件必须存放在templates文件夹下,否则视图函数返回模板文件时会提示找不到对应的文件.下面是flask项目的简单目录结构: . ├── server.py └── templates 下述代码是server.

  • python web框架Flask实现图形验证码及验证码的动态刷新实例

    下列代码都是以自己的项目实例讲述的,相关的文本内容很少,主要说明全在代码注释中 自制图形验证码 这里所说的图形验证码都是自制的图形,通过画布.画笔.画笔字体的颜色绘制而成的.将验证码封装成一个类比较好管理,代码里有绝对详细的注释,当然大家可以直接复制. 里面涉及的字体都是从系统电脑上自带的,大家直接复制当前目录下就可以了. 主目录/utils/captcha/__init__.py import random import string # Image:一个画布 # ImageDraw:一个画笔

  • Flask的图形化管理界面搭建框架Flask-Admin的使用教程

    Flask-Admin是Flask框架的一个扩展,用它能够快速创建Web管理界面,它实现了比如用户.文件的增删改查等常用的管理功能:如果对它的默认界面不喜欢,可以通过修改模板文件来定制: Flask-Admin把每一个菜单(超链接)看作一个view,注册后才能显示出来,view本身也有属性来控制其是否可见:因此,利用这个机制可以定制自己的模块化界面,比如让不同权限的用户登录后看到不一样的菜单: 项目地址:https://flask-admin.readthedocs.io/en/latest/

  • 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-echarts 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.h

  • Flask框架利用Echarts实现绘制图形

    目录 实现绘制饼状图 实现绘制柱状图 实现绘制折线图 echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库,该开发库目前发展非常不错,且支持各类图形的绘制可定制程度高,Echarts绘图库同样可以与Flask结合,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台则是Flask通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态展示Web服务日志状态功能. 如下演示案例中,将分别展示运用该绘图库如何前后端交互绘制(饼状图,柱

  • vue2 利用echarts 单独绘制省份的步骤

    第一步:先引入所需的第三方模块 import echarts from "echarts"; // 引入所需要的echarts模块 import "echarts/map/js/province/shanxi"; // 引入省份的js文件 import "echarts/map/json/province/shanxi.json"; // 引入省份的json文件 第二步:开始绘制 // 基于准备好的dom,初始化echarts实例 var myC

  • Android利用Canvas类绘制图形

    本文实例为大家分享了Android利用Canvas类绘制图形的具体代码,供大家参考,具体内容如下 首先介绍一下相关基础知识. 1.画笔(paint) 1.1.作用:画笔对象通过属性来设置笔的颜色.粗细.风格等. 1.2.设置图形绘制属性相关方法: setARGB():设置画笔的颜色:setAlpha():设置绘制图形的透明度:setStyle():设置画笔的样式风格:setStrockWidth():设置画笔的宽度: 1.3.设置文本绘制属性的相关方法: setTextSize():设置字体的大

  • 利用python实现后端写网页(flask框架)

    如何用python做后端写网页-flask框架 什么是Flask安装flask模块Hello World更深一步:数据绑定后端传入数据从前端获取数据 数据库连接screen创建后台查看删除后台 结束 什么是Flask Flask是一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架.其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ,模板引擎则使用 Jinja2 .Flask使用 BSD 授权.以下程序均在自己服务器上运行(在vs code利用ssh进行连接) 安装flask模块 首先使用pip进行

  • Flask框架运用Ajax实现轮询动态绘图

    Ajax是异步JavaScript和XML可用于前后端交互,在之前<Flask 框架:运用Ajax实现数据交互>简单实现了前后端交互,本章将通过Ajax轮询获取后端的数据,前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示,后台通过render_template方法返回一串JSON数据集,前台收到后将其应用到绘图库上,实现动态监控内存利用率的这个功能. 首先LyShark先来演示一下前端如何运用AJAX实现交互,通过$.ajax定义ajax开始标志,并指定url,type,datetype等信息,

  • Python的Flask框架中web表单的教程

     概要 在前面章节我们为主页定义了一个简单的模板,部分尚未实现的模块如用户或帖子等使用模拟的对象作为临时占位. 本章我们将看到如何利用web表单填补这些空白. web表单是web应用中最基本的构建要素,我们将通过表单来实现用户发帖和应用登录功能. 完成本章内容你需要基于前面章节完成的微博应用代码,请确认这些代码已安装并能正常运行. 配置 Flask-WTF是WTForms项目的Flask框架扩展,我们将用他来帮助我们处理web表单. 大部分Flask扩展都需要定义相关配置项,所以我们先来在应用根

  • 使用Python的Flask框架实现视频的流媒体传输

    Flask 是一个 Python 实现的 Web 开发微框架.这篇文章是一个讲述如何用它实现传送视频数据流的详细教程. 我敢肯定,现在你已经知道我在O'Reilly Media上发布了有关Flask的一本书和一些视频资料.在这些上面,Flask框架介绍的覆盖面是相当完整的,出于某种原因,也有一小部分的功能没有太多的提到,因此我认为在这里写一篇介绍它们的文章是一个好主意. 这篇文章是专门介绍流媒体的,这个有趣的功能让Flask应用拥有这样一种能力,以分割成小数据块的方式,高效地为大型请求提供数据,

  • python flask框架实现传数据到js的方法分析

    本文实例讲述了python flask框架实现传数据到js的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 首先要清楚后台和前端交互所采用的数据格式. 一般选JSON,因为和js完美贴合. 后台返回的数据进行序列化 在/homepageRecommend 路由的 view方法中返回序列化数据 dict = {"a":1, "b":2}<br data-filtered="filtered"> import json json.dumps(di

  • Flask框架踩坑之ajax跨域请求实现

    业务场景: 前后端分离需要对接数据接口. 接口测试是在postman做的,今天才开始和前端对接,由于这是我第一次做后端接口开发(第一次嘛,问题比较多)所以在此记录分享我的踩坑之旅,以便能更好的理解,应用. 问题: 前端ajax请求后端接口出现跨域问题,如下图. 翻译:因为响应头没有"Access-Control-Allow-Origin",所以接口拒绝把数据返回给前端. 什么是Access-Control-Allow-Origin? Access-Control-Allow-Origi

  • flask框架视图函数用法示例

    本文实例讲述了flask框架视图函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: flask框架 视图函数当中 各种实用情况简单配置 1 建立连接 2 路由参数 3 返回网络状态码 4 自定义错误页面 5 重定向 6 正则url限制 和 url 优化 7 设置和获取cookie #coding:utf8 # 导入flask from flask import Flask,abort,redirect,make_response,request from werkzeug.routing import

随机推荐