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Flask+Echarts 实现动图图表

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Python

一直很喜欢百度的Echarts，可视化真的很炫酷。虽然有pyecharts库，但我至今没用成功过。Echarts酷炫的功能主要是javascript起作用，想到之前学过Flask框架（Python的Web框架），将Echarts嵌套进Flask的html模板中，看看能否正常运行。

Echarts简介

ECharts，一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。

丰富的图表类型

ECharts 提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图，热力图，线图，用于关系数据可视化的关系图，treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于 BI 的漏斗图，仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。

深度的交互式数据探索

交互是从数据中发掘信息的重要手段。“总览为先，缩放过滤按需查看细节”是数据可视化交互的基本需求。

大数据量的展现

借助 Canvas 的能力，ECharts 在散点图中能够轻松展现上万甚至上十万的数据。下面的微博签到图中就展现了 100k+ 的签到数据。

动态数据

ECharts 由数据驱动，数据的改变驱动图表展现的改变。因此动态数据的实现也变得异常简单，只需要获取数据，填入数据，ECharts 会找到两组数据之间的差异然后通过合适的动画去表现数据的变化。配合 timeline 组件能够在更高的时间维度上去表现数据的信息。

...

总之Echarts很炫酷很厉害。

http://echarts.baidu.com/index.html

实战

项目文件目录

|-动态直方图
     ---demo.py
     ---static //存放echarts.js文件
           |--- echarts.min.js
     ---templates //html模板
           |--- my_template.html

demo.py

from flask import Flask,render_template,url_for


app = Flask(__name__)@app.route('/')def my_echart():
    return render_template('my_template.html')if __name__ == "__main__":
    app.run(debug = True)

5分钟上手ECharts

引入Echarts

ECharts 3 开始不再强制使用 AMD 的方式按需引入，代码里也不再内置 AMD 加载器。因此引入方式简单了很多，只需要像普通的 JavaScript 库一样用 script 标签引入。

<!DOCTYPE html><html><head>
    <meta charset="utf-8">
    <!-- 引入 ECharts 文件 -->
    <script class="lazyload" src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsQAAA7EAZUrDhsAAAANSURBVBhXYzh8+PB/AAffA0nNPuCLAAAAAElFTkSuQmCC" data-original="echarts.min.js"></script></head></html>

绘制一个简单的图表

在绘图前我们需要为 ECharts 准备一个具备高宽的 DOM 容器。

<body>    <!-- 为 ECharts 准备一个具备大小（宽高）的 DOM -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div></body>

然后就可以通过 echarts.init 方法初始化一个 echarts 实例并通过 setOption 方法生成一个简单的柱状图，下面是完整代码。

<!DOCTYPE html><html><head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js 这里使用flask的url_for-->
    <script class="lazyload" src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAYAAAAfFcSJAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsQAAA7EAZUrDhsAAAANSURBVBhXYzh8+PB/AAffA0nNPuCLAAAAAElFTkSuQmCC" data-original="{{ url_for('static', filename='echarts.min.js') }}"></script></head><body>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));        // 指定图表的配置项和数据
        var option = {            title: {                text: 'ECharts 入门示例'
            },            tooltip: {},            legend: {                data:['销量']
            },            xAxis: {                data: ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"]
            },            yAxis: {},            series: [{                name: '销量',                type: 'bar',                data: [5, 20, 36, 10, 10, 20]
            }]
        };        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);    </script></body></html>

打开demo.py运行，点击console中的链接http://127.0.0.1:5000/ 就可以看到我们想要的动态图表。