前端可视化开发

前端可视化开发相关知识

• 前端可视化开发-livereload

  在前端开发中，我们会频繁的修改html、css、js，然后刷新页面，开效果，再调整，再刷新，不知不觉会浪费掉我们很多时间。有没有什么方法，我在编辑器里面改了代码以后，只要保存，浏览器就能实时刷新。经过不懈的努力，发现了这么一个工具--livereload。这是一款能根据你本地文件(html、css、js)的变化，自动跟踪刷新浏览器的实时刷新工具，有了这个工具，会大大减轻你刷新页面的工作量。 安装chrome插件 这个就不做详细解释了，去chrome商店，下载安装livereload这么一个插件，安装完成后，浏
• WijmoJS 前端开发工具包发布更新，加入可视化地图组件

  WijmoJS 是葡萄城推出的一款前端开发工具包，由 80 多款基于 HTML5、支持跨平台的高性能 UI 组件（如表格组件、图表组件、数据分析组件、导航组件和金融图表组件等）构成，完美兼容原生 JavaScript，支持 Angular、React、Vue 等前端框架，用于企业级 Web 应用程序的快速开发和构建。 近日，WijmoJS V2021.0 Update1正式发布，本次更新加入了一款同时兼容Angular、React和Vue的可视化地图组件，以及用于绑定REST API 的数据管理组件RestCollectionView。 前端开发工具包 Wijmo
• 基于WebGL的三维大屏可视化技术实践 thingjs 3d 开发

  DataV, 腾讯云图，帆软等可视化大屏应用厂商，都提供三维可视化分析工具。ThingJS是近两年新兴的3D可视化开发组件，助力物联网3D可视化的未来发展。新基建浪潮汹涌，智慧城市建设也到了落地阶段，不再是纯粹的概念，很多物联网技术开始崭露头角，相较于之前的低调行为，3D可视化领域有何变化呢？以前三维可视化城市大屏应用属于保密项目，CVS（可视化展示服务）系统部署在安全消防、城市交通、智慧工厂、城市管理等运营管理客户端，属于小众需求，随着云模式部署比例加大，大屏应用支持可视化组件进行监控画面搭建，中小开发团队有机会入场，云端共享各行业的“示例”开发资源，加速3D可视化开发。现在CVS系统基于HTML5技术构建，运行于浏览器环境中，大屏应用基于Webgl开发3D效果，thingjs提供一站式在线开发服务，一键发布3D项目。用户不需要安装任何插件或客户端软件，可以直接访问URL地址在浏览器中设计工业监控画面，具有极大灵活性。北京市朝阳区智慧城市三维地图大屏应用 - 3D城市 - ThingJSThingJS系统
• Python数据可视化：可视化数据分析插件D-Tale

  D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。 安装可视化分析插件 pip install dtale 首先准备好需要分析的数据源，这里以excel的数据格式为例。 打开CMD窗口进入python脚本编辑 c:\software\python>python Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:37:30) [

前端可视化开发相关课程

• 数据可视化入门到精通-打造前端差异化竞争力 精炼、系统、实用的数据可视化课程，通过课程，不管是数据报表、数据大屏、移动报表需求，你都能在这里学习到。掌握课程所授，你基本可以应对企业大部分的数据可视化开发需求。

  讲师：Sam 中级 1299人正在学习

• 移动端Python爬虫实战 数据抓取+数据可视化 本课程主要为同学讲解如何用Python实现App数据抓取，课程从开发环境搭建，App爬虫必备利器详解，项目实战，到最后的多App端数据抓取项目集成，到实现数据实时展示，带你向更优秀的Python爬虫工程师迈进！

  讲师：大壮老师 中级 1651人正在学习

• Activiti7工作流开发 打造通用型可视化UML工作流系统 “程序是有逻辑的，业务是有流程的”，讲师倾囊相授三大核心：① 以“代码驱动式”教学模式，精讲新版工作流引擎Activiti7核心组件；② 传授你业务建模或者软件建模的“工程化思维”；③ 基于SpringBoot+Activiti+SpringSecurity 等技术栈。

  讲师：汪汪对 初级 745人正在学习

前端可视化开发相关教程

• 4. 前端开发流程 前后端分离开发，实际上前端工作就简化了。我们直接新建项目文件夹 shop-front （商城前端项目文件夹），然后将前端页面放到该文件夹即可。注意该页面不需要放到 Spring Boot 项目目录下，随便找个目录放置即可。实际开发过程中，后端和前端的项目可能都不在一台计算机上。前端核心业务代码如下，由于前端技术不是本节介绍的重点，所以不再详细解释，感兴趣的同学可以从 Git仓库 查看完整代码 。实例： //初始化方法 $(function () { var row = ""; $.ajax({ type: "GET", url: "http://127.0.0.1:8080/goods", //后端接口地址 dataType: "json", contentType: "application/json; charset=utf-8", success: function (res) { $.each(res, function (i, v) { row = "<tr>"; row += "<td>" + v.id + "</td>"; row += "<td>" + v.name + "</td>"; row += "<td>" + v.price + "</td>"; row += "<td>" + v.pic + "</td>"; row += "</tr>"; $("#goodsTable").append(row); }); }, error: function (err) { console.log(err); } }); });开发完该页面后，直接使用浏览器双击打开，查看控制台发现有错误信息提示。浏览器控制台返回错误信息考验英文水平的时候到了！关键是 has been blocked by CORS policy ，意味着被 CORS 策略阻塞了。我们的前端页面请求被 CORS 阻塞了，所以没成功获取到后端接口返回的数据。
• 2. 可视化监控 可以直接利用 Spring Boot Admin 实现可视化监控，此时至少需要两个项目实例，一个是监控的管理端，一个是被监控的客户端。
• 3. 可视化模式 可视化模式主要用于对文本进行选择，类似于平时使用鼠标选中操作文本。我们可以选中相应文本，然后针对选中的文本指定操作：复制，替换等。可视化模式主要有三种方式：v：字符级别可视化V: 行级别可视化Ctrl-v: 块级别可视化
• 3.2 服务端应用开发 2009 年发布 Node.js 的发布，意味着前端程序员可以用较低的成本跨入服务端开发。Node.js 提供了开发服务端所需要的特性，如 HTTP 服务、本地文件读写操作等。开发者可以使用 JavaScript 语言开发 Node.js 应用。Node.js
• 数据可视化 在我们开始的我们的可视化的之旅之前，需要简单的介绍一些数据分析工具，我们的数据可视化的任务也是建立在数据分析的基础之上。Python 的主要数据分析工具如下所示：Numpy：这个是数据计算的工具，主要用来进行矩阵的运算，矢量运算等等。Scipy：科学计算函数库，主要用在学术领域，主要包含线性代数模块，信号与图像处理模块，统计学模块等等。Sympy：数学符号计算库Pandas：包含了 numpy 的各种功能，并提供了更加强大的函数，以及更加丰富的数据模型。Pandas的主要数据结构为 Series 和 DataFrame。Series 可以当作是一般的数组，区别就是Series数组有索引的性质，这个和普通的数组十分不同。我们可以通过series.index来获取index的值。DataFrame 可以把它想像成数据的表格的概念，它是把一个或者多个Series按照逻辑合并后的二维数据结构。接下来让我们开始我们数据可视化之旅吧。首选，我们来画一张最基本的直方图。from matplotlib import pyplot //引入matplotlib库进行绘制图形import numpy as np //引入numpy,来生成随机数x = np.arage(12)y = np.random.rand(12)labels = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec]pyplot.bar(x,y, color='red', tick_label=labels) //绘制条形图pyplot.title('first chart')plot.show()上面这幅是条形图，我们可以看到 x 轴是月份，总共分为 12 个月，纵轴则是每个月的数值在 0-1 之间的值。x = np.random.randn(800)pyplot.hist(x,150) //绘制直方图pyplot.title('second chart')pyplot.show()上面这幅是直方图，默认的为蓝色，数据在我们取随机数之后，基本上是呈现一个对称分布的情况。from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D //引入三维图形包pic = pyplot.figure()ax = Axes3D(pic)x = np.arange(-1, 3, 0.3) //x轴取值范围y = np.arange(-1, 3, 0.3 //y轴取值范围a, b = np.meshgrid(x,y) //绘制二维图形c = a**2 + b **2ax.plot_surface(a,b,c, cmap= pyplot.get_cmap('rainbow')) //绘制三维图ax.set_zlim(-1, 10)pyplot.title('last chart')pyplot.show()除了简单的二维图形，同样，matplotlib 也可以很轻松的绘制三维图形，上面的代码就是我们绘制三位图形的简单版本，效果如下所示：
• 3.3 块级别可视化 按下 Ctrl-v 进入可视化模式。

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