Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

ch

技术

后端:flask
可视化:echarts
前端:HTML+JavaScript+css

大屏布局

大屏拆分
案例项目中大屏可按版块进行拆解,会发现这里大屏主要由标题、折线图、柱状图、地图、滚动图和词云等组成,整体可切分为8个版块,如下:
下方为简单演示:
Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python
Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python

HTML

我们整体布局前,先通过简单的案例了解前端布局实现方法。

创建一个html文件,这里先调整标题的布局位置,代码如下:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta name="viewport"
          content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0, user-scalable=no">

    <meta charset="utf-8"/>
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入刚刚下载的 ECharts 文件 -->
    <!-- 引入 jQuery 库 -->
    <script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script>
    <script src="static/js/echarts.min.js"></script>
</head>

<body>
<div id="title">机器监控实时跟踪</div>
<div id="time"></div>
<!-- 为 ECharts 准备一个定义了宽高的 DOM -->
<div id="main"></div>

<div id="cpu"></div>

<div id="disk"></div>
<div id="network"></div>
</body>
<html>

展示
Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python

CSS

在上面添加一些css的样式,划分相关的位置

        position: absolute;
        width: 100%;
        height: 50%;
        top: 50%;
        right: 0%;

上面就是划分位置的参数,能够帮我们快速划分好位置。
这段代码是用于对一个元素进行定位的 CSS 样式设置。以下是对每个参数的详细介绍:

position: absolute;:将元素的定位类型设置为绝对定位,即相对于其最近的具有定位(非static)的父元素进行定位。
width: 100%;:将元素的宽度设置为父元素的100%。换句话说,元素的宽度将填充其父元素的整个宽度。
height: 50%;:将元素的高度设置为父元素高度的50%。元素将占据其父元素高度的一半。
top: 50%;:将元素的顶部边缘相对于其包含块(通常是最近的已定位祖先元素)的顶部边缘偏移50%。此设置将使元素的中心垂直居中。
right: 0%;:将元素的右侧边缘相对于其包含块的右侧边缘偏移0%。换句话说,元素将紧贴其包含块的右侧边缘。

根据以上参数设置,这段代码将使元素以绝对定位方式出现在父元素内部。元素的宽度将填满整个父元素的宽度,高度为父元素高度的一半。元素将垂直居中,且右侧紧贴父元素。请注意,此代码片段中未提及其他定位相关属性(如左侧偏移量),因此可能还需要其他样式设置来完整定义元素的位置和大小。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta name="viewport"
          content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0, user-scalable=no">

    <meta charset="utf-8"/>
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入刚刚下载的 ECharts 文件 -->
    <!-- 引入 jQuery 库 -->
    <script src="https://cdn.staticfile.org/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script>
    <script src="static/js/echarts.min.js"></script>
</head>
<style>
    body {
        margin: 0;
        background: #333;
    }

    #title {
        position: absolute;
        width: 40%;
        height: 10%;
        top: 0%;
        left: 30%;
        background: #666666;
        color: white;
        font-size: 30px;
        display: flex;
        align-items: center;
        justify-content: center;
        font-weight: bold; /* 加粗字体 */
        border-radius: 10px; /* 增加圆润感 */
        box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.2); /* 增加一些阴影,增加科技感 */
    }

    #main {
        position: absolute;
        width: 40%;
        height: 40%;
        top: 10%;
        left: 30%;
        background: #46a9be;
        color: white;
        font-size: 30px;
        display: flex;
        align-items: center;
        justify-content: center;
        font-weight: bold; /* 加粗字体 */
        border-radius: 10px; /* 增加圆润感 */
        box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.2); /* 增加一些阴影,增加科技感 */
    }

    #cpu {
        position: absolute;
        width: 30%;
        height: 40%;
        top: 10%;
        left: 0%;
        background: #48dada;
        color: white;
        font-size: 30px;
        display: flex;
        align-items: center;
        justify-content: center;
        font-weight: bold; /* 加粗字体 */
        border-radius: 10px; /* 增加圆润感 */
        box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.2); /* 增加一些阴影,增加科技感 */
    }

    #time {
        position: absolute;
        /* width: 30%; */
        height: 10%;
        top: 5%;
        right: 2%;
        color: #FFFFFF;
        font-size: 20px;
        /* background: green; */
    }

    #disk {
        position: absolute;
        width: 30%;
        height: 40%;
        top: 10%;
        right: 0%;
        background: #48dada;
        color: white;
        font-size: 30px;
        display: flex;
        align-items: center;
        justify-content: center;
        font-weight: bold; /* 加粗字体 */
        border-radius: 10px; /* 增加圆润感 */
        box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.2); /* 增加一些阴影,增加科技感 */

    }

    #network {
        position: absolute;
        width: 100%;
        height: 50%;
        top: 50%;
        right: 0%;
        background: #dea594;
        color: white;
        font-size: 30px;
        display: flex;
        align-items: center;
        justify-content: center;
        font-weight: bold; /* 加粗字体 */
        border-radius: 10px; /* 增加圆润感 */
        box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.2); /* 增加一些阴影,增加科技感 */

    }
</style>

<body>
<div id="title">机器监控实时跟踪</div>
<div id="time"></div>
<!-- 为 ECharts 准备一个定义了宽高的 DOM -->
<div id="main"></div>

<div id="cpu"></div>

<div id="disk"></div>
<div id="network"></div>
</body>
<html>

Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python

JS

时间显示

function showTime() {
        var date = new Date();
        var year = date.getFullYear();
        var month = date.getMonth() + 1; // getMonth() 返回的月份是从0开始的,所以需要+1
        var day = date.getDate();
        var hour = date.getHours();
        var minute = date.getMinutes();
        var second = date.getSeconds();

        // 使用 'padStart' 函数来确保每个部分都是两位数
        month = month.toString().padStart(2, '0');
        day = day.toString().padStart(2, '0');
        hour = hour.toString().padStart(2, '0');
        minute = minute.toString().padStart(2, '0');
        second = second.toString().padStart(2, '0');

        var formattedDate = year + '年' + month + '月' + day + '日,' + hour + '时' + minute + '分' + second + '秒';
        document.getElementById("time").innerHTML = formattedDate;
    }

    setInterval(showTime, 1000);

这段代码是用 JavaScript 实现一个实时显示当前时间的页面特效,原理:
首先定义了一个 showTime() 函数,它通过创建一个新的 Date 对象来获取当前时间,并从中提取年、月、日、小时、分钟和秒的值。然后使用 padStart() 函数来确保月、日、小时、分钟和秒都是两位数(如果前缀不足,则在前面添加 ‘0’)。
接下来,将各个提取的时间值整合为一个字符串 formattedDate,其中各个部分之间添加了一些中文字符作为分隔符。
最后,将拼接好的时间字符串赋值给页面上带有 “time” ID 的元素,并通过调用 setInterval() 函数每隔一秒钟更新一次该元素的内容,从而实现了实时显示当前时间的效果。

这个例子比较简单,但是通过这个例子可以了解到 JavaScript 中获取和处理时间的基本方法,以及如何使用定时器来定期更新页面内容。

echarts

https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-line

例子:https://echarts.apache.org/examples/zh/editor.html?c=gauge-simple

我们要使用 这个JS来进行大屏展示
Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python
CPU

var myChart_CPU = echarts.init(document.getElementById('cpu'));
    // 指定图表的配置项和数据
    var option_cpu = {
        tooltip: {
            formatter: '{a} <br/>{b} : {c}%'
        },
        series: [
            {
                name: 'CPU',
                type: 'gauge',
                progress: {
                    show: true
                },
                detail: {
                    valueAnimation: true,
                    formatter: '{value}'
                },
                data: [
                    {
                        value: '{{ cpu_percent }} %',
                        name: 'CPU使用率'
                    }
                ]
            }
        ]
    };

    // 定义函数,发送 Ajax 请求获取内存使用率数据
    function getCPUData() {
        // 使用原生 JavaScript 发送 Ajax 请求
        // var xhr = new XMLHttpRequest();
        // xhr.onreadystatechange = function () {
        //     if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {
        //         var cpuPercent = JSON.parse(xhr.responseText).cpu_percent;
        //         updateChart_cpu(cpuPercent); // 调用更新图表的函数
        //     }
        // };
        // xhr.open('GET', '/get_cpu_data', true);
        // xhr.send();

        // 使用 jQuery 发送 Ajax 请求
        $.ajax({
            url: '/get_cpu_data',
            dataType: 'json',
            type: 'GET',
            success: function (data) {
                var cpuPercent = data.cpu_percent;
                updateChart_cpu(cpuPercent); // 调用更新图表的函数
            },
            error: function (xhr, status, error) {
                console.log('获取数据失败');
            }
        });
    }

    // 定义函数,更新图表数据并重新渲染图表
    function updateChart_cpu(cpuPercent) {
        option_cpu.series[0].data[0].value = cpuPercent;
        myChart_CPU.setOption(option_cpu);
    }

        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
    myChart_CPU.setOption(option_cpu);
    // 使用 setInterval 定时刷新数据
    setInterval(getCPUData, 5000); // 每5秒刷新一次数据

Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python
这个只是前端的JS请求后端的接口获取到数据才会显示(/get_cpu_data)

@app.route('/get_cpu_data')
def get_cpu_data():
    # 获取机器的 CPU 使用率
    cpu_percent = psutil.cpu_percent()
    print(cpu_percent)
    return jsonify(cpu_percent=cpu_percent)

进击版(JS和CSS剥离)

CSS

在static 目录 创建 CSS文件目录
cpu.css

#cpu {
    position: absolute;
    width: 30%;
    height: 40%;
    top: 10%;
    left: 0%;
    background: #48dada;
    color: white;
    font-size: 30px;
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
    font-weight: bold; /* 加粗字体 */
    border-radius: 10px; /* 增加圆润感 */
    box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.2); /* 增加一些阴影,增加科技感 */
}

Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python

在html页面引入相关的css

		<link href="../static/css/main.css" rel="stylesheet" />

JS

cpu.js

var myChart_CPU = echarts.init(document.getElementById('cpu'));
// 指定图表的配置项和数据
var option_cpu = {
    tooltip: {
        formatter: '{a} <br/>{b} : {c}%'
    },
    series: [
        {
            name: 'CPU',
            type: 'gauge',
            progress: {
                show: true
            },
            detail: {
                valueAnimation: true,
                formatter: '{value}'
            },
            data: [
                {
                    value: '0',
                    name: 'CPU使用率'
                }
            ]
        }
    ]
};


// 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
myChart_CPU.setOption(option_cpu);

controller.js

function getCPUData() {
    // 使用原生 JavaScript 发送 Ajax 请求
    // var xhr = new XMLHttpRequest();
    // xhr.onreadystatechange = function () {
    //     if (xhr.readyState === 4 && xhr.status === 200) {
    //         var cpuPercent = JSON.parse(xhr.responseText).cpu_percent;
    //         updateChart_cpu(cpuPercent); // 调用更新图表的函数
    //     }
    // };
    // xhr.open('GET', '/get_cpu_data', true);
    // xhr.send();

    // 使用 jQuery 发送 Ajax 请求
    $.ajax({
        url: '/get_cpu_data',
        dataType: 'json',
        type: 'GET',
        success: function (data) {
            var cpuPercent = data.cpu_percent;
            updateChart_cpu(cpuPercent); // 调用更新图表的函数
        },
        error: function (xhr, status, error) {
            console.log('获取数据失败');
        }
    });
}

// 定义函数,更新图表数据并重新渲染图表
function updateChart_cpu(cpuPercent) {
    option_cpu.series[0].data[0].value = cpuPercent;
    myChart_CPU.setOption(option_cpu);
}

getCPUData();
setInterval(getCPUData, 5000);

Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python

在html页面进行引入,切记,controller.js 最好一个引入

<script src="../static/js/cpu.js"></script>
<script src="../static/js/controller.js"></script>

Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏,Python学习,flask,echarts,python
正常显示

后续如果继续深入研究,后端框架可以换成高性能的tornado或者功能更强大的Django,可视化的组件可以换成pyecharts,前端可以使用vue,react框架等。还可以考虑加入sqlite数据库或连接db数据库,打造成一个更完整的项目。

参考文档:
https://www.cnblogs.com/hugboy/p/15427793.html
https://zhuanlan.zhihu.com/p/584796840
https://github.com/xiaokai1996/big_screen/blob/master/big_screen%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B0.md
https://blog.csdn.net/dwhyxjfm/article/details/127946379文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-732046.html

到了这里,关于Flask配合Echarts写一个动态可视化大屏的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • springboot+echarts+mysql制作数据可视化大屏(滑动大屏)

     作者水平低,如有错误,恳请指正!谢谢!!!!! 项目简单,适合大学生参考 分类专栏还有其它的可视化博客哦! 专栏地址:https://blog.csdn.net/qq_55906442/category_11906804.html?spm=1001.2014.3001.5482 目录  一、数据源 二、所需工具 三、项目框架搭建 四、代码编写 温度堆叠折线图

    2024年02月11日
    浏览(40)
  • 数据可视化大屏——基于echarts的开发经验分享

    各位同事大家好!下面是我使用echarts中总结的一些个人经验,仅供参考。 echarts的能力、优劣等特点大家应该在技术选型阶段已经有所了解,这里主要分享使用、设计等经验。 echarts由无到有一共只需要四步: 引入echarts资源 :支持模块化项目使用npm下载引入,老项目使用s

    2024年02月01日
    浏览(59)
  • 基于Django+Mysql+Echarts的可视化大屏开发

    课程实验作业,临时赶出来的一个可视化大屏,后端是Django实现的web框架+Mysql数据库;前端(HTML+CSS+JS)三剑客,图表控件Echarts;本人很菜,,,做的比较潦草,还请多多包涵! github项目地址:https://github.com/goldikfish/Bigscreen.git 运行效果如图 数据源自国家数据统计局 ,将数

    2024年02月11日
    浏览(41)
  • springboot+echarts +mysql制作数据可视化大屏(四图)

    作者水平低,如有错误,恳请指正!谢谢!!!!! 项目简单,适合大学生参考 分类专栏还有其它的可视化博客哦! 专栏地址:https://blog.csdn.net/qq_55906442/category_11906804.html?spm=1001.2014.3001.5482 成果展示: 1)可以使用自己的MySQL数据库; 2)使用我提供的数据。(要数据私信

    2024年02月13日
    浏览(40)
  • 基于Echarts构建大数据招聘岗位数据可视化大屏

    🤵‍♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.项目背景 2.项目简介 3.项目流程 3.1整体布局 3.2左边布局 3.3中间布局  3.4右边布局  

    2024年02月03日
    浏览(50)
  • 【数据可视化】基于Python和Echarts的中国经济发展与人口变化可视化大屏

    1.题目要求 本次课程设计要求使用Python和ECharts实现数据可视化大屏。要求每个人的数据集不同,用ECharts制作Dashboard(总共至少4图),要求输入查询项(地点和时间)可查询数据,查询的数据的地理位置展示在地图上;绘制一个带时间轴的动态图,展示不同时间的数据;根据

    2024年02月16日
    浏览(44)
  • springboot+mybatis+echarts +mysql制作数据可视化大屏

    作者水平低,如有错误,恳请指正!谢谢!!!!! 目录 一、数据源 二、所需工具 三、项目框架搭建 3.1新建springboot项目 3.1.1进入官网 3.1.2创建项目 四、后端代码编写 4.1根据需求修改pom.xml 4.2配置数据源 4.3创建目录结构 4.4后端编写代码 4.4.1entity类 4.4.2dao 4.4.3service 4.4.4co

    2024年02月03日
    浏览(41)
  • Vue3 +Echarts5 可视化大屏——屏幕适配

    项目基于Vue3 + Echarts5 开发,屏幕适配是使用 scale 方案 Echarts组件按需引入,减少打包体积 地图组件封装(全国省份地图按需加载) 效果图: 大屏适配常用的方案有 rem + vw/vh 和 scale 。 rem + vw/vh 方案 结合使用rem(相对于根元素字体大小的单位)和vw/vh(视窗宽度/高度的单位

    2024年02月15日
    浏览(48)
  • 基于ECharts+flask的爬虫可视化

    项目效果。  本案例基于python的flask框架,通过爬虫程序将数据存储在csv文件中,在项目运行时会通过render_template映射出对应的页面,并且触发一个函数,该函数会读取csv文件的数据将之交给echarts渲染 ,echarts将之渲染到页面中。 demo.html  movie.py demo.html data.csv data.csv由movie.

    2024年02月11日
    浏览(47)
  • 基于Echarts构建停车场数据可视化大屏(文末送书)

    🤵‍♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 1.项目背景 2.项目简介 3.项目流程 3.1整体布局 3.2左边布局 3.3中间布局  3.4右边布局  

    2024年02月08日
    浏览(86)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包