Python3基于plotly模块保存图片表格

使用plotly模块保存图片

目的

使用Python3的Plotly模块,实现对数据库数据的读取,然后形成Table表格,并通过钉钉机器人定时发送到钉钉群组。

难点

Plotly本身是通过html页面展示的,先要把图片保存下来需要安装一些其他的包;通过网上的无数文章都是错误的,弄了将近两天才把环境搞得,不得不感慨一下,下面就自己总结成文,飞快的就能搞定。

步骤

1、环境

CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)

2、Python环境1)安装pip与pip32)安装Python3

3、基本库安装psutil

pip3 install psutil requests

4、使用plotly模块必须得安装orca

wget https://github.com/plotly/orca/releases/download/v1.2.1/orca-1.2.1-x86_64.AppImage
chmod +x orca-1.2.1-x86_64.AppImage

# 绝对路径
ln -s /root/orca-1.2.1-x86_64.AppImage /usr/bin/orca# 看orca命令是否可以显示正确,如果报依赖包的错误,可以看下一个步骤,是主要的一些依赖包
orca --help

5、orca安装相关得系统依赖包

yum install fuse-libs-2.9.2-11.el7.x86_64
yum install gtk2-2.24.31-1.el7.x86_64
yum install desktop-file-utils
yum install Xvfb
yum install xdg-utils-1.1.0-0.17.20120809git.el7.noarch

Tips:

这里报依赖包没找到的话,你又不知道安装什么样的依赖包,那就通过这个命令去获取 yum provides

yum provides libfuse.so.2
Loaded plugins: fastestmirror
Loading mirror speeds from cached hostfile
 * base: ftp.heanet.ie
 * extras: ftp.heanet.ie
 * updates: ftp.heanet.ie
fuse-libs-2.9.2-11.el7.i686 : File System in Userspace (FUSE) libraries
Repo : base
Matched from:
Provides : libfuse.so.2

6、添加脚本executable.sh

orca 执行不报错后,执行脚本executable.sh,里面的文件路径为第4步下载的文件

#!/bin/bash
xvfb-run -a /root/orca-X.Y.Z-x86_64.AppImage "$@"

7、测试

import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio
fig = go.Figure(data=[go.Table(header=dict(values=['A Scores', 'B Scores']),
         cells=dict(values=[[100, 90, 80, 90], [95, 85, 75, 95]]))
           ])
pio.write_image(fig, '1.png')

执行完这个脚本后,就会发现当前目录下有一个1.png,就是我们保存的图片,后续的话就可以通过钉钉的告警脚本把图片发送到钉钉群组里。

使用shell生成表格:

  可以根据makedown格式生成固定格式的表格文件,然后使用typora之类的工具打开,并复制到excel文件中

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • Python使用plotly绘制数据图表的方法

    导语:使用 python-plotly 模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态 html 页面结果展示. 不少小伙伴在开发过程中都有对模块进行压测的经历,压测结束后大家往往喜欢使用Excel处理压测数据并绘制数据可视化视图,但这样不能很方便的使用web页面进行数据展示.本文将介绍使用python-plotly模块来进行压测数据的绘制,并且生成静态html页面方便结果展示. Plotly简介 Plotly是一款使用JavaScript开发的制图工具,提供了与主流数据分析语言交互的API(如:Pyt

  • python使用Plotly绘图工具绘制散点图、线形图

    今天在研究Plotly绘制散点图的方法,供大家参考,具体内容如下 使用Python3.6 + Plotly Plotly版本2.0.0 在开始之前先说说,还需要安装库Numpy,安装方法在我的另一篇博客中有写到:python3.6下Numpy库下载与安装图文教程 因为Plotly没有自己独立的线性图形函数,所以把线性图形与散点图形全部用一个函数实现 这个函数是Scatter函数 下面举几个简单的例子 先画一个纯散点图,代码如下: import plotly import plotly.graph

  • 详解Python使用Plotly绘图工具,绘制甘特图

    今天来讲一下如何使用Python 的绘图工具Plotly来绘制甘特图的方法 甘特图大家应该了解熟悉,就是通过条形来显示项目的进度.时间安排等相关情况的. 我们今天来学习一下,如何使用ployly来绘制甘特图 绘制甘特图的函数为Plotly.figure_factoryz中create_gantt方法 通过参数事件Task,开始Start,结束Finish的时间的数据来绘制甘特图 import plotly as py import plotly.figure_factory as ff pypl

  • python plotly画柱状图代码实例

    这篇文章主要介绍了python plotly画柱状图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码 import pandas as pd import numpy as np import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go path = '/home/v-gazh/PycharmProjects/us_data/counts.csv' df = pd.read_

  • 基于python plotly交互式图表大全

    plotly可以制作交互式图表,直接上代码: import plotly.offline as py from plotly.graph_objs import Scatter, Layout import plotly.graph_objs as go py.init_notebook_mode(connected=True) import pandas as pd import numpy as np In [412]: #读取数据 df=pd.read_csv('seaborn.csv',

  • python Plotly绘图工具的简单使用

    1.plotly库的相关介绍 1)相关说明 plotly是一个基于javascript的绘图库,plotly绘图种类丰富,效果美观: 易于保存与分享plotly的绘图结果,并且可以与Web无缝集成: ploty默认的绘图结果,是一个HTML网页文件,通过浏览器可以直接查看: 2)plotly与matplotlib.seaborn的关系   需要注意的是,ployly绘图库与matplotlib绘图库.seaborn绘图库并没有什么关系.也就是说说plotly是一个单独的绘图库,有自己独特的绘图语

  • python基于plotly实现画饼状图代码实例

    这篇文章主要介绍了python基于plotly实现画饼状图代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 代码 import pandas as pd import numpy as np import plotly.plotly as py import plotly.graph_objs as go path = '/home/v-gazh/PycharmProjects/us_data/limit_code.csv' df = p

  • Python数据可视化:顶级绘图库plotly详解

    有史以来最牛逼的绘图工具,没有之一 plotly是现代平台的敏捷商业智能和数据科学库,它作为一款开源的绘图库,可以应用于Python.R.MATLAB.Excel.JavaScript和jupyter等多种语言,主要使用的js进行图形绘制,实现过程中主要就是调用plotly的函数接口,底层实现完全被隐藏,便于初学者的掌握. 下面主要从Python的角度来分析plotly的绘图原理及方法: ###安装plotly: 使用pip来安装plotly库,如果机器上没有pip,需要先进行pip的安装,这里

  • Python3基于plotly模块保存图片表格

    使用plotly模块保存图片 目的 使用Python3的Plotly模块,实现对数据库数据的读取,然后形成Table表格,并通过钉钉机器人定时发送到钉钉群组. 难点 Plotly本身是通过html页面展示的,先要把图片保存下来需要安装一些其他的包:通过网上的无数文章都是错误的,弄了将近两天才把环境搞得,不得不感慨一下,下面就自己总结成文,飞快的就能搞定. 步骤 1.环境 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 2.Python环境1)安装pip与pip32)安装

  • Python基于plotly模块实现的画图操作示例

    本文实例讲述了Python基于plotly模块实现的画图操作.分享给大家供大家参考,具体如下: import plotly plotly.tools.set_credentials_file(username='tianjixuetu', api_key='xxxxxxxx')#此处要去官网申请自己的api,#https://plot.ly/ssu/ #案例1 import plotly.plotly as py from plotly.graph_objs import * trace0 =

  • Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法

    本文实例讲述了Python基于csv模块实现读取与写入csv数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 通过csv模块可以轻松读取格式为csv的文件,而且csv模块是python内置的,不需要下载就可以直接用. 一.准备csv文件 文件名是 e:\t.csv,文件内容: org_id,org_name,state,emp_id 1,销售1,'1',123 2,销售2,'0',321 3,销售3,'1',231 1,,'1',1234 二.读取csv数据 代码非常简单: # -*- coding

  • Python3使用pandas模块读写excel操作示例

    本文实例讲述了Python3使用pandas模块读写excel操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,能使我们快速便捷地处理数据.本文介绍如何用pandas读写excel. 1. 读取excel 读取excel主要通过read_excel函数实现,除了pandas

  • Python3.6 Schedule模块定时任务(实例讲解)

    一,编程环境 PyCharm2016,Anaconda3 Python3.6 需要安装schedule模块,该模块网址:https://pypi.python.org/pypi/schedule 打开Anaconda Prompt,输入:conda install schedule 提示:Package Not Found Error 于是,使用 pip 安装.由于Anaconda3 中已经自带了pip,如下图: 于是 cmd 命令行切换到 scripts 目录,执行 pip.exe insta

  • Python3中类、模块、错误与异常、文件的简易教程

    和旧版的Python 2.7教程相比,新增内容包括: 新增命名关键字参数的使用: 新增StringIO和BytesIO: 新增datetime的使用: 新增urllib的使用: 新增枚举类型的使用: 新增virtualenv的使用: 新增asyncio编程: 新增aiohttp编程: 实战的Web App已完全基于asyncio重写. 本文将详细给大家介绍Python3中类.模块.错误与异常.文件的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 类 面向对象设计思想是

  • Python基于hashlib模块的文件MD5一致性加密验证示例

    本文实例讲述了Python基于hashlib模块的文件MD5一致性加密验证.分享给大家供大家参考,具体如下: 使用hashlib模块,可对文件MD5一致性加密验证: #python 检测文件MD5值 #python version 2.6 import hashlib import os,sys #简单的测试一个字符串的MD5值 def GetStrMd5(src): m0=hashlib.md5() m0.update(src) print m0.hexdigest() pass #大文件的M

  • Python实现简单生成验证码功能【基于random模块】

    本文实例讲述了Python实现简单生成验证码功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 验证码一般用来验证登陆.交易等行为,减少对端为机器操作的概率,python中可以使用random模块,char()内置函数来实现一个简单的验证码功能. import random def veri_code(): li = [] for i in range(6): #循环6次,生成6个字符 r = random.randrange(0, 5) #随机生成0-4之间的数字 if r == 1 or r == 4:

  • Python基于whois模块简单识别网站域名及所有者的方法

    本文实例讲述了Python基于whois模块简单识别网站域名及所有者的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 对于一些网站,我们可能会关心其所有者是谁.为了找到网站的所有者,我们可以使用WHOIS协议查询域名的注册者是谁.Python中有一个对该协议的封装库.我们可以通过pip进行安装. pip install python-whois 补充:本机安装了Python2与Python3两个版本,这里就使用了pip2安装python-whois模块,如下图所示: 本机Python3环境下适用pip3

  • Python处理菜单消息操作示例【基于win32ui模块】

    本文实例讲述了Python处理菜单消息操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.代码 # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 import win32ui import win32api from win32con import * from pywin.mfc import window class MyWnd(window.Wnd): def __init__ (self): window.Wnd.__init__(self,win32ui.CreateWnd(

随机推荐