“数据可视化图形展示pyecharts”的版本间的差异

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[https://zhuanlan.zhihu.com/p/286267259 当Django遇上Pyecharts将碰撞出怎样的火]
 
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[https://www.cnblogs.com/programer-xinmu78/p/10924027.html  django使用pyecharts(1)----django加入echarts ]
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[https://www.cnblogs.com/programer-xinmu78/p/10924031.html  django使用pyecharts(2)----django加入echarts_前后台分离 ]
  
 
[[category:Django]]  
 
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[[category:devops]]
 
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2021年6月18日 (五) 13:31的最新版本

pip3  install pyecharts

试过的代码

https://github.com/evan886/pyecharts/tree/main/pyecharts_django_codingclub


思路

具体思路:

首先需要在绘图前为ECharts准备一个具备宽高的DOM容器,通过echarts.init方法初始化一个ECharts实例,然后接收从后台传过来的JSON,通过SetOption方法生成一个折线图。大致的流程就是这样,需要注意的点就是,jq接收Django传送过来的JSON时,要加一个Safe过滤器,关闭自动转义,同时也是为了防止页面乱码。

varmem_total = {{ mem_total|safe }};

  其次设置绑定查询按钮点击监听事件,将需要查询的时间段发送到后台,然后接收后台传送回来的JSON,通过SetOption方法重新生成一个折线图。这就是ECharts生成折线图大概的过程,其中如果考虑到如果数据加载时间过长,可以添加一段loading动画,使其变得更加人性化:

myChart.showLoading();//添加加载动画myChart.hideLoading();//隐藏加载动画

 4、完善后台的逻辑操作:

  后台的逻辑十分简单,最主要的就是查询数据库中的数据,发送到初始页面的JSON,以及接受前台查询的时间段,查询数据库中指定时间段的数据。

see also

基于Django结合Pyecharts实现数据可视化


如何使用Python快速制作可视化报表----pyecharts


基于Django+Bootstrap框架,可视化展示内存监控信息

小白学Python(8)——pyecharts 入门

当Django遇上Pyecharts将碰撞出怎样的火


django使用pyecharts(1)----django加入echarts

django使用pyecharts(2)----django加入echarts_前后台分离