前提:

准备Python + Flask+Sqlite3的平台环境(windows系统)

前面一节介绍flask怎么安装了,剩下sqlite3下载后解压,然后环境变量添加解压路径就行了

附加下载地址:http://www.sqlite.org/2016/sqlite-tools-win32-x86-3150200.zip

项目的目录结构

/www
|
|-- /static
| |jquery-1.6.2.js (可以是其他jquery-xx.js,在index.html里修改就行了)
| |-- echarts.js(还有echarts原dist目录下的文件(夹))
|
|-- /templates
| |
| |-- index.html
|
|-- app.py
|
|-- create_db.py

  

记得下载:echarts,echarts包含:

# create_db.py
# 只运行一次!!! import sqlite3 # 连接
conn = sqlite3.connect('mydb.db')
c = conn.cursor() # 创建表
c.execute('''DROP TABLE IF EXISTS weather''')
c.execute('''CREATE TABLE weather (month text, evaporation text, precipitation text)''') # 数据
# 格式:月份,蒸发量,降水量
purchases = [(1, 2, 2.6),
(2, 4.9, 5.9),
(3, 7, 9),
(4, 23.2, 26.4),
(5, 25.6, 28.7),
(6, 76.7, 70.7),
(7, 135.6, 175.6),
(8, 162.2, 182.2),
(9, 32.6, 48.7),
(10, 20, 18.8),
(11, 6.4, 6),
(12, 3.3, 2.3)
] # 插入数据
c.executemany('INSERT INTO weather VALUES (?,?,?)', purchases) # 提交!!!
conn.commit() # 查询方式一
for row in c.execute('SELECT * FROM weather'):
print(row) # 查询方式二
c.execute('SELECT * FROM weather')
print(c.fetchall()) # 查询方式二_2
res = c.execute('SELECT * FROM weather')
print(res.fetchall()) # 关闭
conn.close()

建立数据库结果:

     // index.html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ECharts Ajax</title>
<script src="{{ url_for('static', filename='jquery-1.6.2.js') }}"></script>
</head> <body>
<!--Step:1 为ECharts准备一个具备大小(宽高)的Dom-->
<div id="main" style="height:500px;border:1px solid #ccc;padding:10px;"></div> <!--Step:2 引入echarts.js-->
<!--<script src="js/echarts.js"></script>-->
<script src="{{ url_for('static', filename='echarts.js') }}"></script> <script type="text/javascript">
// Step:3 为模块加载器配置echarts的路径,从当前页面链接到echarts.js,定义所需图表路径
require.config({
paths: {
echarts: './static',
}
}); // Step:4 动态加载echarts然后在回调函数中开始使用,注意保持按需加载结构定义图表路径
require(
[
'echarts',
'echarts/chart/bar', // 按需加载
'echarts/chart/line',
],
function (ec) {
//--- 折柱 ---
var myChart = ec.init(document.getElementById('main')); // 设置---------------------
var option = {
tooltip : {
trigger: 'axis'
},
legend: {
data:['蒸发量','降水量']
},
toolbox: {
show : true,
feature : {
mark : {show: true},
dataView : {show: true, readOnly: false},
magicType : {show: true, type: ['line', 'bar']},
restore : {show: true},
saveAsImage : {show: true}
}
},
calculable : true,
xAxis : [
{
type : 'category',
data : []
}
],
yAxis : [
{
type : 'value',
splitArea : {show : true}
}
],
series : [
{
name:'蒸发量',
type:'bar',
data:[]
},
{
name:'降水量',
type:'line',
data:[]
}
]
}; $.ajax({
cache: false,
type: "POST",
url: "/weather", //把表单数据发送到/weather
data: null, // 发送的数据
dataType : "json", //返回数据形式为json
async: false,
error: function(request) {
alert("发送请求失败!");
},
success: function(result) {
//console.log(result);
for (i = 0, max = result.month.length; i < max; i++) { //注意:result.month.length
option.xAxis[0].data.push(result.month[i]);
option.series[0].data.push(parseFloat(result.evaporation[i]));
option.series[1].data.push(parseFloat(result.precipitation[i]));
}; // 为echarts对象加载数据--------------
myChart.setOption(option);
}
});
// 为echarts对象加载数据--------------
//myChart.setOption(option);
}
);
</script>
</body>
</html>

 

# app.py

import sqlite3
from flask import Flask, request, render_template, jsonify app = Flask(__name__) def get_db():
db = sqlite3.connect('mydb.db')
db.row_factory = sqlite3.Row
return db def query_db(query, args=(), one=False):
db = get_db()
cur = db.execute(query, args)
db.commit()
rv = cur.fetchall()
db.close()
return (rv[0] if rv else None) if one else rv @app.route("/", methods=["GET"])
def index():
return render_template("index.html") @app.route("/weather", methods=["POST"])
def weather():
if request.method == "POST":
res = query_db("SELECT * FROM weather") return jsonify(month = [x[0] for x in res],
evaporation = [x[1] for x in res],
precipitation = [x[2] for x in res]) if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)

运行后:

打开:http://127.0.0.1:5000/

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化的更多相关文章

  1. flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错:UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte解决方法

    flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错: UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 解决方法: 将 py文件和 ...

  2. flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化--静态图

    结构: /www | |-- /static | | | |-- echarts.js(当然还有echarts原dist目录下的文件(夹)) | |-- /templates | | | |-- in ...

  3. flask+sqlite3+echarts3+ajax 异步更新数据

    结构: /www | |-- /static |....|-- jquery-3.1.1.js |....|-- echarts.js(echarts3是单文件!!) | |-- /templates ...

  4. flask+sqlite3+echarts3+ajax 异步数据加载

    结构: /www | |-- /static |....|-- jquery-3.1.1.js |....|-- echarts.js(echarts3是单文件!!) | |-- /templates ...

  5. ECharts, PHP, MySQL, Ajax, JQuery 实现前后端数据可视化

    ECharts 下载js代码 工作原理浅析 在项目中引入ECharts 后台处理 数据库端MySQL PHP端 JQuery Ajax处理 ECharts 端处理 前端全部代码 演示结果 总结 最近要 ...

  6. 利用AJAX JAVA 通过Echarts实现豆瓣电影TOP250的数据可视化

    mysql表的结构   数据(数据是通过爬虫得来的,本篇文章不介绍怎么爬取数据,只介绍将数据库中的数据可视化):   下面就是写代码了: 首先看一下项目目录:   数据库层   业务逻辑层   pac ...

  7. 教你如何使用flask实现ajax数据入库

    摘要:在正式编写前需要了解一下如何在 python 函数中去判断,一个请求是 get 还是 post. 本文分享自华为云社区<[首发]flask 实现ajax 数据入库,并掌握文件上传>, ...

  8. Flsk&pyecharts 动态数据可视化

    1:数据源 Hollywood Movie Dataset: 好莱坞2006-2011数据集  实验目的: 实现 统计2006-2011的数据综合统计情况,进行数据可视化 gitee地址: https ...

  9. 百度数据可视化图表套件echart实战

    最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使 ...

随机推荐

  1. iOS UITableView 与 UITableViewController

    很多应用都会在界面中使用某种列表控件:用户可以选中.删除或重新排列列表中的项目.这些控件其实都是UITableView 对象,可以用来显示一组对象,例如,用户地址薄中的一组人名.项目地址. UITab ...

  2. Python 正则表达式入门(中级篇)

    Python 正则表达式入门(中级篇) 初级篇链接:http://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/5885073.html 上一篇我们说在这一篇里,我们会介绍子表达式,向前向 ...

  3. .NET应用程序域

    在.NET平台下,可执行程序并没有直接承载在Windows进程中,而非托管程序是直接承载的..NET可执行程序承载在进程的一个逻辑分区中,称之为应用程序域(AppDomain).一个进程可以包含多个应 ...

  4. 著名ERP厂商的SSO单点登录解决方案介绍一

          SSO英文全称Single Sign On,单点登录.SSO是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统.它包括可以将这次主要的登录映射到其他应用中用于同一个用户 ...

  5. Mach-O 的动态链接(Lazy Bind 机制)

    ➠更多技术干货请戳:听云博客 动态链接 要解决空间浪费和更新困难这两个问题最简单的方法就是把程序的模块相互分割开来,形成独立的文件,而不再将它们静态的链接在一起.简单地讲,就是不对那些组成程序的目标文 ...

  6. linux系统内存爆满的解决办法!~

    1.首先用free工具检查一下内存的使用情况: 这个是我的linux时时数据 Mem: 4046824 763620 3283204 9004 10284 61560  -/+buffers/cach ...

  7. xamarin绑定原生库的一些坑

    最近一个项目涉及到较多的第三方库的绑定技术,中间遇到了几个坑,记录下来与大家分享 绑定Jar库 monoandroid对原生库的调用都通过Android.Runtime.JNIEnv进行调入(http ...

  8. .Net Core 系列:1、环境搭建

    前言: 2016年6月28日微软宣布发布 .NET Core 1.0.ASP.NET Core 1.0 和 Entity Framework Core 1.0. .NET Core是微软在两年前发起的 ...

  9. 分享一个CQRS/ES架构中基于写文件的EventStore的设计思路

    最近打算用C#实现一个基于文件的EventStore. 什么是EventStore 关于什么是EventStore,如果还不清楚的朋友可以去了解下CQRS/Event Sourcing这种架构,我博客 ...

  10. Fedora 22中的RPM软件包管理工具

    Introduction The RPM Package Manager (RPM) is an open packaging system that runs on Fedora as well a ...