“数据可视化图形展示pyecharts”的版本间的差异

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  pip3  install pyecharts
 
  pip3  install pyecharts
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试过的代码
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https://github.com/evan886/pyecharts/tree/main/pyecharts_django_codingclub
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具体思路：
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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。
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varmem_total = {{ mem_total|safe }};
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  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:
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myChart.showLoading();//添加加载动画myChart.hideLoading();//隐藏加载动画
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 4、完善后台的逻辑操作：
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  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。
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=see also=
 
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[https://blog.csdn.net/qq_34156628/article/details/106308176  基于Django结合Pyecharts实现数据可视化]
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[https://www.cnblogs.com/wumingxiaoyao/p/8508077.html  如何使用Python快速制作可视化报表----pyecharts ]
 
[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://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]
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[https://www.debugger.wiki/article/html/1566397456522935 小白学Python（8）——pyecharts 入门]
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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]]  
 
[[category:Django]]  
  
 
[[category:devops]]
 
[[category:devops]]

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

取自“http://wiki.linuxchina.net/index.php?title=数据可视化图形展示pyecharts&oldid=6962”