查看“数据可视化图形展示pyecharts”的源代码

 pip3  install pyecharts

试过的代码 
 https://github.com/evan886/pyecharts/tree/main/pyecharts_django_codingclub



=思路=
<pre>
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。
</pre>

=see also=
[https://blog.csdn.net/qq_34156628/article/details/106308176  基于Django结合Pyecharts实现数据可视化]


[https://www.cnblogs.com/wumingxiaoyao/p/8508077.html  如何使用Python快速制作可视化报表----pyecharts ]


[https://blog.csdn.net/weixin_33834137/article/details/89593123?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-9.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-9.control  基于Django+Bootstrap框架，可视化展示内存监控信息]

[https://www.debugger.wiki/article/html/1566397456522935 小白学Python（8）——pyecharts 入门]

[https://zhuanlan.zhihu.com/p/286267259 当Django遇上Pyecharts将碰撞出怎样的火]


[https://www.cnblogs.com/programer-xinmu78/p/10924027.html  django使用pyecharts(1)----django加入echarts ]

[[category:Django]] 

[[category:devops]]