flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化
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
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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>, ...
- 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 ...
- 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
- 记录一则Linux SSH的互信配置过程
需求:四台Linux主机,IP地址为192.168.10.10/11/12/13,配置登录用户的互信 1.各节点ssh-keygen生成RSA密钥和公钥 ssh-keygen -q -t rsa -N ...
- 解决Android Studio 无法显示Layout视图问题
在Android Studio 当中,如果你选择的SDK的版本 与你所显示的视图版本不一致时,会出现这个错误 Exception raised during rendering:com/android ...
- go语言：多个[]byte数组合并成一个[]byte
场景:在开发中,要将多个[]byte数组合并成一个[]byte,初步实现思路如下: 1.获取多个[]byte长度 2.构造一个二维码数组 3.循环将[]byte拷贝到二维数组中 package gst ...
- 【SAP业务模式】之ICS（六）：发票输出类型
这篇开始主要讲述发票输出类型: 首先我们新建一个发票类型,用于公司间的发票MIV,而标准的发票类型还是F2保持不变: 一.新建发票类型: 目录:SPRO-销售与分销-出具发票-开票凭证-定义出具发票类 ...
- MongoDB学习笔记五—查询上
数据准备 { , "goods_name" : "KD876", "createTime" : ISODate("2016-12- ...
- 【python之路5】学习小结
一.编程语言 java C语言 C++ C# Python 二.python语言的种类 Cpython:python的官方版本,使用最为广泛,实现将python(py文件)转换为字节码文件(pyc文件 ...
- json
#json序列化,只能处理简单的数据类型,如:字典.列表.字符串,类和函数等数据类型过于复杂,不支持序列化import jsondef sayhi(name): print('hello,', nam ...
- 【初码干货】【Azure系列】1、再次感受Azure，体验Windows Server 2016并部署BlogEngine.NET
上个月末,在某人的建议下,重新注册了一个1元试用账户(包含1个月期限的1500元订阅),并充值了1000元转为了正式账户,相当于1000元得到了2500的订阅,于是又一次开启了Azure之旅. 在这不 ...
- node应用线上部署时锁定包的依赖版本
npm shrinkwrap 我们使用node开发时,经常需要依赖一些模块来完成功能需求,而我们所依赖的模块也必然会依赖其他模块,就这样一级一级的依赖,而且这些依赖模块并不为我们所控制.一个产品或项目 ...
- 云计算之路-阿里云上：“黑色1秒”最新线索——w3tp与w3dt
向大家分享一下最近排查“黑色1秒”问题的进展,“黑色1秒”的问题表现详见什么是黑色1秒. 1. 发生在w3wp进程内 判断依据:“黑色1秒”期间,http.sys的HTTP Service Reque ...